半导体行业挑战与变革 - 复杂性、不确定性和大量变动因素将对半导体行业构成长期挑战 [3] - 人工智能正在彻底改变芯片的使用方式、设计流程及封装制造工艺 [3] - 传统"孤岛"设计模式正在瓦解，推动行业重新思考团队组织与协作方式 [3] - 设计分析维度从单一电气性能扩展到热性能、机械应力等多领域协同 [3] AI对EDA工具的影响 - AI将重塑EDA工具，涉及芯片设计、验证和制造全流程 [3] - Cadence组建跨公司AI团队，推动工具功能整合与流程优化 [3] - 需要构建跨职能团队整合芯片设计前后端数据 [3] - 西门子EDA已将AI技术融入绝大多数验证工具中 [4] - AI用于处理百亿门设计产生的数千亿周期仿真数据 [4] 多芯片系统设计挑战 - 芯片组设计需要并行处理时序、功耗、信号完整性等多维度协同 [4] - 先进封装技术推动芯片互连标准发展（如UCIe） [4] - 3D IC设计复杂度显著高于2D封装，需要解决复杂互连问题 [6] - 封装技术选择成为设计起点，改变了传统"最后考虑封装"的流程 [6] 市场驱动因素 - ChatGPT推出引发生成式AI投资热潮，推动高速芯片需求 [5] - SRAM微缩限制促使行业转向先进封装的多芯片方案 [5] - AI汽车系统和边缘计算推动低延迟、低功耗芯片需求 [6] - 训练处理器需保持通用性，而专用推理加速器面临技术迭代风险 [7] 技术发展趋势 - 需要构建跨领域协同模型（热力学、流体力学、电效应等） [4] - 芯片互连向更简单架构发展以减少时钟树复杂度 [6] - 2023年所有新设计均基于小芯片架构 [6] - 软件兼容性成为复杂IP集成的关键挑战 [7] 潜在问题 - AI幻觉和硬件故障可能导致静默数据错误 [7] - 多芯片系统增加潜在攻击面和安全风险 [7] - 训练数据污染可能影响AI模型可靠性 [7] - 多数AI实现缺乏可追溯性，呈现黑箱特性 [7]