对话芯跟半导体开创人代文亮：啃骨头、敲钉子，建生态，“芯片之母”怎样以百亿范围撬动千亿工业 对话芯跟半导体开创人代文亮：啃骨头、敲钉子，建生态，“芯片之母”怎样以百亿范围撬动千亿工业 2025年01月23日 20:52 时期财经 机会与挑衅代文亮创建EDA公司芯跟半导体，是在2010年。当时候21世纪堪堪走过第一个十年，海内半导体工业还相称年青。间隔国务院正式印发《国度集成电路工业开展推动纲领》，国度集成电路工业投资基金建立，另有4年。“事先，全部社会对半导体、集成电路的认知都不敷，融资情况对照明天差了良多。但有空间、有积聚，也有一些机遇，我就决议仍是试一试啃这块硬骨头。”他说。但即便在AI跟半导体年夜热的2025年，EDA电子计划主动化软件——这个有着“芯片之母”的名称的工业对民众来说仍然绝对生疏。这个市场范围在百亿元阁下的出产环节，为什么可能撬动千亿级半导体工业的开展？走过十余年，芯跟半导体曾经成为一家以仿真驱动计划，供给供给笼罩IC、封装到体系的集成体系EDA处理计划，其产物已在5G、智妙手机、物联网、人工智能跟数据核心等范畴失掉普遍利用。步入2025年，AI卷着半导体工业迈入新的阶段，EDA在AI海潮下怎样解围？近期，时期财经带着这些疑难，对芯跟半导体开创人、总裁代文亮博士停止了专访。 （芯跟半导体开创人、总裁代文亮 图源：受访者供图）国产EDA怎样解围？时期财经： 芯跟建立至今曾经有10余年，在这十多年中，寰球EDA工业相称一局部份额由Cadence、Synopsys跟Mentor Graphics多少家占据。要在EDA市场开辟并不轻易，最早为什么抉择EDA作为本人的创业偏向？代文亮：一方面是团体阅历影响，在开办芯跟前，我就在三巨子之一的Cadence任务，自身对EDA范畴就很熟习。另一方面，咱们以为中国在这方面还比拟单薄。EDA寰球市场不到100亿美元，假如加上IP，濒临150亿美元阁下，在全部半导体市场中的份额为2%，占比不高。但东西的存在是弗成或缺的，EDA撬动的半导体团体市场将在将来多少年冲破万亿。有空间、有积聚，也有一些机遇，我就决议仍是试一试啃这块硬骨头。EDA能够说是必定水平上“赢家通吃”的行业，头部会聚效应比拟强。咱们的主意实在很简略，固然可能纷歧定做得很年夜，但要保持翻新，做到至少在细分范畴内能排得上号。早点入场，就更无机会盘踞一个生态位。然而事先确切比拟艰苦。十多年之前，半导体工业内“造不如买，买不如租”的心态还比拟多见。社会对半导体、集成电路的认知都不敷，融资情况对照明天差了良多。厥后咱们发明，比起巨子，海内EDA厂商有一个弗成替换的上风——当地化效劳。良多时间，客户洽购EDA并不是只为了一个License（软件允许），还会预期厂商会供给一些行业“KNOW-HOW”，比方怎样计划、怎样实现一些技巧技能。这些当地化支撑效劳，海内EDA厂商供给起来更便利，也更可连续。时期财经：  对企业来说，在EDA东西不会容易调换，芯跟在营业拓展初期是怎样压服企业应用公司的产物的？代文亮：始创EDA企业拓展客户确切比拟艰苦。现实上，无论是小公司仍是至公司，调换一个EDA东西都面对着危险——万一出成绩怎样办？对至公司来说，船浩劫失落头，冒险象征着很有可能出年夜错；对小公司来说，想要最快、最年夜水平地获得市场承认，用一个曾经被普遍接收的EDA东西计划芯片是更为公道的。以是，客户基础都更偏向于抉择更成熟的产物。而在寻觅胜利案例的进程中，也面对着先有鸡仍是先有蛋的“拷问”。跟晶圆代工场客户打仗时，他们岂但会懂得咱们在统一环节能否有胜利的先例，也会猎奇咱们的EDA现在曾经被哪些计划公司应用；反过去，芯片计划公司也会问咱们“你们的EDA东西支撑哪家代工场制作？”中间都不案例，中间都跑欠亨。乃至有客户提出有偿应用咱们的软件。由于他以为咱们须要为不断定性承当一些义务。最后，咱们认识到，既然他人不承认咱们的产物，那就只能靠本人来积聚胜利教训。于是，公司决议开拓另一块营业，IPD（集成无源器件）。用芯跟的EDA，本人计划芯片，本人流片，本人测试，本人验证。再厥后，咱们在此基本上还开辟了IP营业。在外部还不客户的时间，咱们的内轮回体系就能实现运行。内轮回走通，象征着咱们把EDA东西、计划跟工场全体买通，构成了一个完全的链条。对用户而言，这个案例代表咱们能够保证计划牢靠性、支撑牢靠性以及迭代可连续。外部的小轮回则进一步动员了外部年夜轮回。当芯片计划公司开端应用咱们的产物，就象征着市场也参加了咱们迭代的过程中，EDA、Fabless跟Foundry三个生态环节的互动告竣了。（图源：图虫）时期财经：走到明天，公司的中心竞争力是什么？公司现在有哪些拳头产物？代文亮：咱们最年夜的特色就是会制订差别化战略，从用户场景动身去优化效劳。EDA业内曾经有“三巨子”抢占顶端，咱们抉择花更多的时光跟客户交换，寻觅痛点，接当选择差别化的开展偏向。片上建模是芯片计划弗成或缺的环节。咱们为客户开辟了一些参数化模块，辅助他们节俭时光跟精神。比方，从前画一个图可能须要一两周时光，应用咱们的参数化模板之后，可能只要三五秒钟就能搞定。2013年阁下，咱们还开端试图把AI引入到东西中。摸索将神经收集跟遗传算法用于参数化模板的计划，取得了不错的反应。除了建模，咱们还在仿真成绩上做了不少优化。在半导体模仿仿真任务中，存在芯片计划仿真跟封装仿真之间有摆脱的成绩。客户盼望咱们能把计划跟封装的仿真整合在一同。这并不轻易。起首是平台差别，两类仿真的文件格局纷歧样，应用的平台也差别。其次则是存眷的维度天差地别。在计划端，任务重要是在微纳标准（微米、纳米级别）停止，封装则一会儿逾越到毫米乃至厘米标准（微纳标准是10的负9次方米，而毫米是10的负3次方米，两者相差6个数目级），这象征着网格分别的压力十分年夜。假如依照芯片的计划标准分别网格，固然密度跟精度充足，但封装局部的网格就会过于麋集，招致盘算量过年夜。但假如依照封装的标准分别网格，芯片局部的精度又会不敷，无奈正确描绘细节。这就构成了一个跨标准的成绩，盘算范围跟精度的均衡变得十分庞杂，在这些成绩里须要做良多衡量。咱们经由过程多年的自立开辟，构成了跨标准的仿真引擎技巧，同时从电路、电磁、电热、应力等角度一直拓展多物理仿真的范畴，辅助客户处理窘境。当初，咱们的产物涵盖了从芯片、封装、模组、PCB板级、互连到整机体系，全方位地斟酌多物理场的差别，并将其整合到一个完全的的全栈集成体系级EDA平台中。以是说，国产化的进程并不是简略地调换失落原有的产物那么简略。任务的推动就像在敲钉子，要找准发力点，同时也不克不及一挥而就。怎样构建重生态？时期财经：从EDA厂商角度动身，AI对EDA工业带来的重要挑衅是什么？代文亮：AI时期的芯片的明显特点是年夜算力。年夜算力芯片的功耗很高，平日在800W到1000W阁下，运转时耗费电能会发生热量，散热成绩怎样处理是一个要害点。假如散热成绩无奈妥当处理，热量在影响电能的传输跟芯片的机能的同时，另有可能招致热收缩，使芯片跟基板产生翘曲。这种翘曲可能会影响芯片的机能，乃至招致破坏。别的，当电流较年夜时，还会激发电磁烦扰。因而，咱们须要同时处理散热跟电磁烦扰成绩，以防止芯片机能降落，乃至影响全部体系的稳固性。时期财经：半导体行业技巧的迭代多少乎在每一刻产生。当下，团体来看海内EDA厂商想要追求开展，须要应答哪些艰苦？又有怎么的处理计划？代文亮：不难发明，当初芯片厂商的贸易形式曾经产生了基本的变更。厂商曾经从做芯片，改变为做生态。因而，EDA厂商不只要存眷芯片自身，还要斟酌体系级的协同。以英伟达为例，这家公司最开端的营业只专一于显卡芯片自身。但当初，它们不只要计划芯片外部的架构，还要斟酌板卡、整机，乃至是整机集群的协同任务。这使得计划的庞杂度年夜幅晋升。从芯片到体系级的买通，是AI芯片范畴最典范的需要，然而这种需要的实现离不开精致的芯片计划。比方，AI芯片的供电电流可能到达数千安培，旌旗灯号传输速率极高，这些都对计划提出了极高的请求。别的，假如进一步深刻到像HBM（高带宽存储器）如许的庞杂构造，外面包括浩繁颗粒跟IO接口，数据旌旗灯号线数目宏大且彼此烦扰，很有可能招致“串扰”成绩，使数字旌旗灯号掉真……因而，AI海潮既是机会，也是全部从事年夜算力芯片开辟的企业必需面临的宏大挑衅。针对现在的新变更，厂商的视线要更年夜，从着眼芯片，到着眼体系以致半导体生态。详细而言，EDA厂商的理念应当从计划技巧协同优化（DTCO）向体系技巧协同优化（STCO）改变。落脚到EDA集体，咱们不再范围于开辟一个EDA东西，而是将着眼于为体系级优化供给处理计划。工业链条拉得更长，挑衅也更年夜，但我以为这兴许会成为咱们前期的一个上风。年夜算力时期的新挑衅（图源：图虫）时期财经：AI海潮怎样影响了半导体行业？代文亮：AI芯片为半导体厂商供给了一个竞争的新思绪——行业内经由过程百花齐放的翻新把机能进步，而不是无止尽地内卷，把价钱卷低。在我看来，AI实质上是场景化的。 从前些年的“互联网+”为例，从最早的万物皆可互联网开展至今，咱们会发明技巧利用曾经在分化的途径上越走越远。出行有出行的业态；外卖有外卖的业态……我以为AI将来必定是场景化驱动的，而不是试图用一个通用的处理计划处理全部成绩。反应在技巧上，咱们就会发明，千亿参数、万卡集群年夜局部时间是多数厂商玩家的游戏，年夜少数功效跟场景的实现并不须要这种量级的硬件支撑。因而，小场景跟小参数年夜模子，才是将来的年夜机遇。端侧AI，AI PC跟手机的观点越来越受存眷，实在也正面印证了这个趋向。从芯片的需要上也能发明这一点，现在行业里对AI算力的需要暴跌，英伟达的通用GPU一卡难求，但同时，对ASIC芯片的需要也增添了。通用GPU因为要统筹多品种型的盘算义务，这种机动性势必会就义在特定利用上的机能跟效力，譬如视频处置、收集通讯、深度进修等，特殊是在高负载或连续运转的情形下，这种景象越加显明。ASIC 芯片因为是为了某一特定利用专门定制的，在等同工况下，博通的ASIC芯片就能做到效力年夜幅晋升，算力实在也十分微弱，更合适请求准确、高效处置的利用。以是，我以为最主要的是建构一个生态。GPU芯片跟ASIC芯片之间并不是完整竞争的关联，而是各有各的实用场景。比方，GPU在运转一段时光后，可能会发明须要进一步优化以进步效力、节俭功耗。差别范例的芯片在差别的场景下都有其奇特的感化，而不是简略的竞争关联。芯跟集成体系EDA的产物定位恰是基于这种理念，我深信STCO相对是将来的慷慨向，也是咱们EDA界须要重点推动的偏向。