代文亮創(chuàng)立EDA公司芯和半導體,是在2010年。
那時候21世紀堪堪走過第一個十年,國內半導體產業(yè)還相當年輕。距離國務院正式印發(fā)《國家集成電路產業(yè)發(fā)展推進綱要》,國家集成電路產業(yè)投資基金成立,還有4年。
“當時,整個社會對半導體、集成電路的認知都不夠,融資環(huán)境對比今天差了很多。但有空間、有積累,也有一些機會,我就決定還是試一試啃這塊硬骨頭?!彼f。
但即使在AI和半導體大熱的2025年,EDA電子設計自動化軟件——這個有著“芯片之母”的稱號的產業(yè)對大眾來說依然相對陌生。這個市場規(guī)模在百億元左右的生產環(huán)節(jié),為什么能夠撬動千億級半導體產業(yè)的發(fā)展?
走過十余年,芯和半導體已經成為一家以仿真驅動設計,提供提供覆蓋IC、封裝到系統(tǒng)的集成系統(tǒng)EDA解決方案,其產品已在5G、智能手機、物聯(lián)網、人工智能和數(shù)據(jù)中心等領域得到廣泛應用。
步入2025年,AI卷著半導體產業(yè)邁入新的階段,EDA在AI浪潮下如何突圍?近期,時代財經帶著這些疑問,對芯和半導體創(chuàng)始人、總裁代文亮博士進行了專訪。?
(芯和半導體創(chuàng)始人、總裁代文亮 圖源:受訪者供圖)
國產EDA如何突圍?
時代財經: 芯和成立至今已經有10余年,在這十多年中,全球EDA產業(yè)相當一部分份額由Cadence、Synopsys和Mentor Graphics幾家占領。要在EDA市場開拓并不容易,最早為什么選擇EDA作為自己的創(chuàng)業(yè)方向?
代文亮:一方面是個人經歷影響,在創(chuàng)辦芯和前,我就在三巨頭之一的Cadence工作,本身對EDA領域就很熟悉。
另一方面,我們認為中國在這方面還比較薄弱。
EDA全球市場不到100億美元,如果加上IP,接近150億美元左右,在整個半導體市場中的份額為2%,占比不高。但工具的存在是不可或缺的,EDA撬動的半導體整體市場將在未來幾年突破萬億。
有空間、有積累,也有一些機會,我就決定還是試一試啃這塊硬骨頭。
EDA可以說是一定程度上“贏家通吃”的行業(yè),頭部集聚效應比較強。我們的想法其實很簡單,雖然可能不一定做得很大,但要堅持創(chuàng)新,做到至少在細分領域內能排得上號。早點入場,就更有機會占據(jù)一個生態(tài)位。
但是當時確實比較困難。十多年之前,半導體產業(yè)內“造不如買,買不如租”的心態(tài)還比較多見。社會對半導體、集成電路的認知都不夠,融資環(huán)境對比今天差了很多。
后來我們發(fā)現(xiàn),比起巨頭,國內EDA廠商有一個不可替代的優(yōu)勢——本地化服務。
很多時候,客戶采購EDA并不是只為了一個License(軟件許可),還會預期廠商會提供一些行業(yè)“KNOW-HOW”,比如怎么設計、怎么實現(xiàn)一些技術技巧。這些本地化支持服務,國內EDA廠商提供起來更方便,也更可持續(xù)。
時代財經: ?對企業(yè)來說,在EDA工具不會輕易更換,芯和在業(yè)務拓展初期是怎么說服企業(yè)使用公司的產品的?
代文亮:初創(chuàng)EDA企業(yè)拓展客戶確實比較困難。
實際上,無論是小公司還是大公司,更換一個EDA工具都面臨著風險——萬一出問題怎么辦?
對于大公司來說,船大難掉頭,冒險意味著很有可能出大錯;對于小公司來說,想要最快、最大程度地取得市場認可,用一個已經被廣泛接受的EDA工具設計芯片是更為合理的。
所以,客戶基本都更傾向于選擇更成熟的產品。
而在尋找成功案例的過程中,也面臨著先有雞還是先有蛋的“拷問”。和晶圓代工廠客戶接觸時,他們不但會了解我們在同一環(huán)節(jié)是否有成功的先例,也會好奇我們的EDA目前已經被哪些設計公司使用;反過來,芯片設計公司也會問我們“你們的EDA工具支持哪家代工廠制造?”兩頭都沒有案例,兩頭都跑不通。
甚至有客戶提出有償使用我們的軟件。因為他認為我們需要為不確定性承擔一些責任。
最后,我們意識到,既然別人不認可我們的產品,那就只能靠自己來積累成功經驗。于是,公司決定開辟另一塊業(yè)務,IPD(集成無源器件)。用芯和的EDA,自己設計芯片,自己流片,自己測試,自己驗證。再后來,我們在此基礎上還開發(fā)了IP業(yè)務。
在外部還沒有客戶的時候,我們的內循環(huán)系統(tǒng)就能實現(xiàn)運轉。內循環(huán)走通,意味著我們把EDA工具、設計和工廠全部打通,形成了一個完整的鏈條。對于用戶而言,這個案例代表我們可以保障設計可靠性、支持可靠性以及迭代可持續(xù)。
內部的小循環(huán)則進一步帶動了外部大循環(huán)。當芯片設計公司開始使用我們的產品,就意味著市場也加入了我們迭代的進程中,EDA、Fabless和Foundry三個生態(tài)環(huán)節(jié)的互動達成了。
(圖源:圖蟲)
時代財經:走到今天,公司的核心競爭力是什么?公司目前有哪些拳頭產品?
代文亮:我們最大的特點就是會制定差異化策略,從用戶場景出發(fā)去優(yōu)化服務。
EDA業(yè)內已經有“三巨頭”搶占頂端,我們選擇花更多的時間和客戶交流,尋找痛點,接入選擇差異化的發(fā)展方向。
片上建模是芯片設計不可或缺的環(huán)節(jié)。我們?yōu)榭蛻糸_發(fā)了一些參數(shù)化模塊,幫助他們節(jié)省時間和精力。比如,過去畫一個圖可能需要一兩周時間,使用我們的參數(shù)化模板之后,可能只需三五秒鐘就能搞定。
2013年左右,我們還開始試圖把AI引入到工具中。探索將神經網絡和遺傳算法用于參數(shù)化模板的設計,獲得了不錯的反饋。
除了建模,我們還在仿真問題上做了不少優(yōu)化。
在半導體模擬仿真工作中,存在芯片設計仿真和封裝仿真之間有脫節(jié)的問題。客戶希望我們能把設計和封裝的仿真整合在一起。
這并不容易。首先是平臺差異,兩類仿真的文件格式不一樣,使用的平臺也不同。
其次則是關注的維度天差地別。在設計端,工作主要是在微納尺度(微米、納米級別)進行,封裝則一下子跨越到毫米甚至厘米尺度(微納尺度是10的負9次方米,而毫米是10的負3次方米,兩者相差6個數(shù)量級),這意味著網格劃分的壓力非常大。
如果按照芯片的設計尺度劃分網格,雖然密度和精度足夠,但封裝部分的網格就會過于密集,導致計算量過大。但如果按照封裝的尺度劃分網格,芯片部分的精度又會不夠,無法準確刻畫細節(jié)。這就形成了一個跨尺度的問題,計算規(guī)模和精度的平衡變得非常復雜,在這些問題里需要做很多權衡。我們通過多年的自主開發(fā),形成了跨尺度的仿真引擎技術,同時從電路、電磁、電熱、應力等角度不斷拓展多物理仿真的領域,幫助客戶解決困境。
現(xiàn)在,我們的產品涵蓋了從芯片、封裝、模組、PCB板級、互連到整機系統(tǒng),全方位地考慮多物理場的差異,并將其整合到一個完整的的全棧集成系統(tǒng)級EDA平臺中。
所以說,國產化的過程并不是簡單地替換掉原有的產品那么簡單。工作的推進就像在敲釘子,要找準發(fā)力點,同時也不能一蹴而就。
如何構建新生態(tài)?
時代財經:從EDA廠商角度出發(fā),AI對EDA產業(yè)帶來的主要挑戰(zhàn)是什么?
代文亮:AI時代的芯片的顯著特征是大算力。大算力芯片的功耗很高,通常在800W到1000W左右,運行時消耗電能會產生熱量,散熱問題如何解決是一個關鍵點。
如果散熱問題無法妥善解決,熱量在影響電能的傳輸和芯片的性能的同時,還有可能導致熱膨脹,使芯片和基板發(fā)生翹曲。這種翹曲可能會影響芯片的性能,甚至導致?lián)p壞。
此外,當電流較大時,還會引發(fā)電磁干擾。因此,我們需要同時解決散熱和電磁干擾問題,以避免芯片性能下降,甚至影響整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
時代財經:半導體行業(yè)技術的迭代幾乎在每一刻發(fā)生。當下,整體來看國內EDA廠商想要尋求發(fā)展,需要應對哪些困難?又有怎樣的解決方案?
代文亮:不難發(fā)現(xiàn),現(xiàn)在芯片廠商的商業(yè)模式已經發(fā)生了根本的變化。廠商已經從做芯片,轉變?yōu)樽錾鷳B(tài)。因此,EDA廠商不僅要關注芯片本身,還要考慮系統(tǒng)級的協(xié)同。
以英偉達為例,這家公司最開始的業(yè)務只專注于顯卡芯片本身。但現(xiàn)在,它們不僅要設計芯片內部的架構,還要考慮板卡、整機,甚至是整機集群的協(xié)同工作。這使得設計的復雜度大幅提升。
從芯片到系統(tǒng)級的打通,是AI芯片領域最典型的需求,但是這種需求的實現(xiàn)離不開精巧的芯片設計。比如,AI芯片的供電電流可能達到數(shù)千安培,信號傳輸速度極高,這些都對設計提出了極高的要求。此外,如果進一步深入到像HBM(高帶寬存儲器)這樣的復雜結構,里面包含眾多顆粒和IO接口,數(shù)據(jù)信號線數(shù)量龐大且相互干擾,很有可能導致“串擾”問題,使數(shù)字信號失真……因此,AI浪潮既是機遇,也是所有從事大算力芯片開發(fā)的企業(yè)必須面對的巨大挑戰(zhàn)。
針對目前的新變化,廠商的視野要更大,從著眼芯片,到著眼系統(tǒng)乃至半導體生態(tài)。具體而言,EDA廠商的理念應該從設計技術協(xié)同優(yōu)化(DTCO)向系統(tǒng)技術協(xié)同優(yōu)化(STCO)轉變。落腳到EDA個體,我們不再局限于開發(fā)一個EDA工具,而是將著眼于為系統(tǒng)級優(yōu)化提供解決方案。
產業(yè)鏈條拉得更長,挑戰(zhàn)也更大,但我認為這也許會成為我們后期的一個優(yōu)勢。
大算力時代的新挑戰(zhàn)
(圖源:圖蟲)
時代財經:AI浪潮如何影響了半導體行業(yè)?
代文亮:AI芯片為半導體廠商提供了一個競爭的新思路——行業(yè)內通過百花齊放的創(chuàng)新把性能提高,而不是無止盡地內卷,把價格卷低。
在我看來,AI本質上是場景化的。?以前些年的“互聯(lián)網+”為例,從最早的萬物皆可互聯(lián)網發(fā)展至今,我們會發(fā)現(xiàn)技術應用已經在分化的道路上越走越遠。出行有出行的業(yè)態(tài);外賣有外賣的業(yè)態(tài)……我認為AI未來一定是場景化驅動的,而不是試圖用一個通用的解決方案解決所有問題。
反映在技術上,我們就會發(fā)現(xiàn),千億參數(shù)、萬卡集群大部分時候是少數(shù)廠商玩家的游戲,大多數(shù)功能和場景的實現(xiàn)并不需要這種量級的硬件支持。
因此,小場景和小參數(shù)大模型,才是未來的大機會。端側AI,AI PC和手機的概念越來越受關注,其實也側面印證了這個趨勢。
從芯片的需求上也能發(fā)現(xiàn)這一點,目前行業(yè)里對于AI算力的需求暴漲,英偉達的通用GPU一卡難求,但同時,對ASIC芯片的需求也增加了。
通用GPU由于要兼顧多種類型的計算任務,這種靈活性勢必會犧牲在特定應用上的性能和效率,譬如視頻處理、網絡通信、深度學習等,特別是在高負載或持續(xù)運行的情況下,這種現(xiàn)象越加明顯。
ASIC 芯片由于是為了某一特定應用專門定制的,在同等工況下,博通的ASIC芯片就能做到效能大幅提升,算力其實也非常強勁,更適合要求精確、高效處理的應用。
所以,我認為最重要的是建構一個生態(tài)。GPU芯片和ASIC芯片之間并不是完全競爭的關系,而是各有各的適用場景。例如,GPU在運行一段時間后,可能會發(fā)現(xiàn)需要進一步優(yōu)化以提高效率、節(jié)省功耗。不同類型的芯片在不同的場景下都有其獨特的作用,而不是簡單的競爭關系。
芯和集成系統(tǒng)EDA的產品定位正是基于這種理念,我堅信STCO絕對是未來的大方向,也是我們EDA界需要重點推進的方向。
本文鏈接:http://jphkf.cn/news-2-236-0.html對話芯和半導體創(chuàng)始人代文亮:啃骨頭、敲釘子,建生態(tài),“芯片之母”如何以百億規(guī)模撬動千億產業(yè)
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