从AI赋能到宇宙星辰，EDA的创新边界在哪里？

22岁清华毕业，23岁成立深鉴科技，投身AI芯片创业。25岁该公司作价3亿美元被收购，29岁再创业，跨界商业航天，联合创办民营火箭企业东方空间。从AI芯片到星辰大海，东方空间联合创始人、联席CEO姚颂在CadenceLIVE China 2024中国用户大会上的精彩分享，为我们展示了在全球科技迅猛发展的今天，人工智能（AI）正成为推动各行业创新的核心力量。特别是在电子设计自动化（EDA）领域，AI的融合正不断拓展设计的边界，从微小的芯片到浩瀚的宇宙，EDA的创新正引领我们走向一个全新的未来。

姚颂在《从EDA走向宇宙星辰：无限未来的仿真行业》的精彩演讲，阐述了从人工智能芯片行业跨入商业航天产业的经历，特别介绍了他在跨行业选择时对于科技行业未来发展的思考。商业火箭作为复杂系统，仿真与智能扮演着重要的作用，也是 SpaceX 与世界其他商业航天企业拉开巨大差距的原因之一。

姚颂表示，在正面竞争领域，中国所有商业航天企业都落后马斯克创立的SpaceX 20年以上，并且技术发展速度目前仍然低于SpaceX。在研发效率上，SpaceX星舰原型大约一个半月就能做一次实验，这体现的是SpaceX的基础设施和国内完全不同，其数字化、信息化的研发体系遥遥领先。这得益于SpaceX在仿真算法与软件领域进行了大量研发，部分甚至颠覆了原有研发流程。姚颂特别指出了商业火箭作为复杂系统的特点。他提到，仿真技术在设计和测试这些复杂系统时发挥着至关重要的作用，不仅帮助工程师理解系统的行为，还能在实际发射前预测和解决潜在问题。

“随着集成电路技术、移动互联网等领域的技术演进，过去几十年里，人类赖以生存的几个核心技术范式已经逐渐失效。”姚颂指出，“第一个技术范式是集成电路领域的摩尔定律，芯片制造工艺进步变得更慢、更贵；第二个技术范式是无线通讯（移动互联网），它的基石是香农公式，如今通信效率很难再次大幅提升，6G比5G好的不只是通信速度了；第三个技术范式是整个互联网，从IPV4到IPV6一直没走通，互联网的商业模式没有了更大的突破。”

根据自己以往创业时做集成电路仿真软件、硬件安全、编译器，也做过人工智能相关的架构和算法，再到如今进入航天领域的切身体会，姚颂认为随着技术的进步，仿真将在更多领域发挥关键作用，特别是在商业航天产业中，仿真将成为推动创新和降低成本的重要工具。特别随着AI技术演进，在提升仿真的精度和效率方面具有巨大潜力。他认为接下来，深度学习与大模型可能带来未来仿真技术的新一代范式，开启一个以智能化和自动化为特征的新时代。

事实上，仿真作为EDA行业中的关键一环，整个行业都已位于技术革新的前沿，以AI为基础的超大规模计算、5G和自动驾驶等趋势正在驱动诸多垂直领域的设计需求。这不仅为EDA行业带来了新的市场机遇，也推动了AI技术在EDA工具中的深度应用。从芯片设计到系统集成，AI的智能算法和数据分析能力，正在帮助EDA行业实现更高效的设计流程、更精确的仿真预测和更优化的解决方案。

Cadence资深副总裁兼数字与签核事业部总经理滕晋庆博士提到，半导体行业和系统行业的融合已经成为一个不可逆转的趋势。这种融合不仅体现在技术层面，更在商业模式和市场策略上显现出深远的影响。AI，尤其是生成式AI的出现，也为半导体行业带来巨大增长空间。一方面，得益于软件和算法的不断演进以及GPU等硬件性能的显著提升，AI大模型持续进化，未来有望模仿人脑的宏伟规模，达到100万亿突触连接的水平，这将极大推动计算、数据及能源基础设施的需求。另一方面，模型小型化趋势也悄然兴起，其旨在适配边缘设备，促进垂直系统整合和优化。在以后的5至10年内，AI软硬件核心设计将实现惊人变化，AI芯片市场亦将迎来爆发式增长。

在AI驱动时代，Cadence有三个努力方向：即使用AI芯片基础设施、利用AI更新现有解决方案以及与合作伙伴开拓更多新市场。在利用AI助力客户创新时，Cadence的解决方案构建了三层架构，底层依托JedAI大数据与AI平台，加速AI部署；中层提供针对数字、模拟及仿真领域的多样化Optimization AI解决方案；顶层则是Cadence Copilot，利用大语言模型（LLM）等先进技术，提升LLM-based AI解决方案。

滕晋庆强调，过去三年，Cadence在Optimization AI领域取得显著进展，如Cadence Cerebrus已在数字设计领域广泛应用，极大提升了客户的生产力。着眼未来，Cadence将致力于把将传统的单一EDA工具和运行环境转变为多次运行、多工具协作的设计环境，并结合AI从设计数据中学习，从而减少人工决策、推动芯片设计的自动化进程。

两位行业领袖的演讲共同描绘了一个由AI赋能的EDA创新图景。从姚颂对商业火箭仿真的深入分析到滕晋庆对Cadence AI平台的详细介绍，我们可以看到EDA的创新边界正在不断扩展。AI不仅在提高设计效率，降低成本，更在推动EDA技术向更高层次的智能化发展。

随着AI技术的不断进步，EDA的创新边界似乎变得越发模糊。在汽车、数据中心、生命科学等多个领域，AI与EDA的结合正在开启前所未有的设计可能性。Cadence的Co-Pilot工具和数字孪生技术，以及东方空间在商业航天领域的仿真应用，都是这一趋势的生动体现。

从芯片设计到宇宙探索，AI与EDA的结合似乎没有极限。正如姚颂所言，仿真技术在商业火箭中的应用，让我们看到了从地球到星辰的无限可能。滕晋庆也提到，Cadence的AI平台正在塑造明天的数据中心，预示着一个更加智能化和自动化的未来。

在这个AI赋能的时代，EDA的创新边界可能只存在于我们的想象力。随着技术的不断发展，我们有理由相信，EDA将继续突破传统边界，引领我们走向一个更加广阔的宇宙。