一颗强芯片，可能是算力最大的短板

（文／科工力量 沈见微）

“一次涉及结构、工艺或产线适配的修改，成本就可能达到数千万元。”这是立讯技术CPO陈琼南在10月30日举行的2026芯和半导体用户生态大会上，结合过往项目经验算的一笔账。“这还不包含客户那边的修改，只是我们这边的部品修改。”陈琼南补充道。

这场大会的参会企业，涵盖芯片设计、先进封装、存储、整机和EDA软件等多个环节。过去，这些企业往往各自解决研发中的问题，如今却越来越需要坐到一起，讨论如何让整套电子系统发挥出更好的性能。而把这张桌子拼起来的，是主办方芯和半导体——一家以EDA为切口、正在把自己嵌入系统协同节点的国产软件公司。

2026芯和半导体用户生态大会

过去很长一段时间里，一款产品最后的胜负，常常取决于核心芯片够不够强：制程是否先进，频率是否更高，算力峰值是否漂亮。只要芯片足够快，系统似乎就有了底气。

但AI把这套逻辑打乱了。算力需求爆发之后，系统里的短板开始排队出现：数据更快了，存储跟不上；存储能喂上了，互连又成为瓶颈；互连带宽补上，功耗和散热立刻反噬；等到单机柜勉强压住，供电、结构、信号完整性和运维成本又一起浮出水面。单点最优，正在频繁输给系统失控。

这也是本次芯和大会围绕STCO展开讨论的现实起点。STCO即系统技术协同优化：从设计开始，就把芯片、封装、存储、互连和供电散热放在一起权衡，判断一项改进能为整套系统带来多少收益、增加多少代价。

事实上，STCO并不是一个刚刚出现的新概念。在国际半导体产业中，围绕系统协同优化的讨论，至少已经持续了七年。

2018至2019年，比利时微电子研究中心imec就专门撰文讨论STCO。当时，芯片制造工艺不断逼近技术和经济上的限制，单纯依靠缩小晶体管，已经越来越难以获得过去那样显著的性能和成本收益。研究人员随即将目光投向芯片之外，尝试从整个系统的需求出发，重新考虑芯片架构、存储、制造工艺和先进封装之间的关系。

这一思路逐渐得到产业界的重视。台积电在2023年可持续发展报告中提到，其产业生态合作正从传统的设计与工艺协同优化，进一步延伸至存储、基板、测试和封装等领域，推动STCO发展，以改善产品的系统性能和能效。

当下，AI算力的需求还在快速增长，“数据更快了，存储跟不上；存储数据能出来了，互联又跟不上；互联跟上了，功耗又上来了。STCO不是考虑要不要做，而是必须要做。”芯和半导体总裁代文亮认为。

当算力竞争从单颗芯片扩大到机柜乃至超节点，存储、互连、供电和散热之间的协同，重要性已足以影响整个系统性能。这种趋势让承担设计和仿真任务的EDA软件，迎来了新的产业机会。

系统不是由平均值击败的

在解释为什么STCO如此重要时，代文亮用了一个夸张的比喻。假如从不同人身上挑选最优秀的部位，找一张漂亮的脸，再配上姚明的腿，把这些各自出色的部分拼在一起，最终得到的就一定是一个完美的人吗？

显然未必。

电子系统也是同样的道理。一颗性能很强的芯片、一块速度很快的存储器、一条传输效率很高的线缆，单独来看都可能是优秀的产品，但放在一起，却未必能发挥出各自最好的性能。

对大模型服务商来说，最终要算的是在相同服务要求下，整套设备能完成多少任务，响应有多快，耗电多少，购置和运行一共要花多少钱。

“算力必须得走系统。”芯和半导体董事长凌峰在会上表示。他将影响系统表现的条件概括为计算、存储、互连与电力，强调这些环节需要共同考虑。

芯和半导体官网提供的真实EDA软件界面图

这种变化，在先进封装中表现得尤其明显。企业把多颗芯片并排集成或垂直堆叠，让计算与存储靠得更近，能够缩短数据传输距离。但连接密度提高，也会改变散热路径、供电条件和材料受力情况。

沐曦CTO彭莉举了一个更直观的例子。提高计算单元的工作效率以后，局部热密度可能成为限制。她表示：“你的功耗并没有超标，但是你在单点上的散热的能力是不足的。”

芯片越做越复杂，计算、存储、供电之间的关系也越来越紧密。一项设计调整，可能改善某个指标，却让其他环节付出更高的代价。放在整个系统上，就有可能拉低了性能。

这就要求企业改变过去的研发方式。老思路是芯片设计完成后交给封装团队，随后再进行电路板和整机设计，问题往往在后续测试中逐步暴露。现在，这些问题必须提前进入设计阶段。

推动这套思路变化的，除了前面说的“不得不做”，还有“有价值做”。

近几年，美国持续对中国先进制程设备、高性能AI芯片等实施出口限制，给中国半导体产业的技术升级带来不小挑战。在这样的背景下，让现有芯片发挥更大的价值，同样是一道重要的产业课题。

AI服务器主板内的芯片

先进制造工艺的突破是主线，通过先进封装和系统协同优化，提高整套设备的运行效率同样不容忽视。因为这意味着企业有机会在既有硬件条件下，获得更多算力。

不过，围绕着芯片电子产业的上下游配置着芯片、封装、存储和整机等各种不同的企业，设计工具和数据模型各不相同，想做到能做，中间还隔着协同各企业的沟通障碍。

设计工具，开始走出芯片

EDA是电子设计自动化软件，也是芯片产业最重要的基础工具之一。简单来说，芯片出口限制它让工程师在真正制造产品之前，通过软件完成设计、计算和验证，提前发现可能出现的问题。

传统EDA产业已经形成细致分工。芯片设计有专门的软件，封装、电路板和散热分析也有对应的工具。各个环节拥有成熟的方法，但问题在于，这些软件并不总能顺畅地交换数据。

比如，一家企业为了提升信号传输速度，修改了电路板线路的位置。负责信号分析的工程师可以计算调整后的效果，但线路改变，直接可能影响供电和散热。

江波龙高级技术专家田福俊在大会上就提到，芯片、封装、电路板和系统设计之间，存在工具链的数据孤岛。不同环节采用的模型不一致，材料和制造工艺参数也难以完整传递。

这也是STCO对EDA提出的新要求，软件不仅要能够准确分析某个部件，还要帮助工程师判断，一处修改会怎样影响整个系统。

在实际工程中，这种判断还涉及不同物理现象的相互影响。温度变化可能影响电阻和电流分布，芯片堆叠又可能改变散热和材料受力情况。因此，电、热、力等问题需要结合起来分析，这也就是行业所说的多物理场仿真。

芯和从芯片到系统的EDA平台

软件除了算出结果，还要与客户已有的工艺、器件模型和设计流程衔接。原有数据能否复用、结果是否可信，都会影响客户采用新工具的成本。

芯和的Metis面向先进封装，Notus面向封装和电路板，反映了这类厂商沿着芯片与系统之间的连接关系扩展业务的路径。不过，覆盖更多分析项目，显然还远远不够。

武汉新芯CTO周俊提出，需要用真实芯片的测试结果校准模型。这句话点出了客户选择工具时的重要依据，仿真结果将用于指导后续制造，误差可能转化为返工和交付风险。软件厂商需要在实际项目中积累验证记录，才能逐步获得客户信任。

当然，随着分析范围扩大，工程师还面临另一项压力：可选方案越来越多，逐个调整、反复计算，会消耗大量时间。AI由此获得了进入设计流程的机会。联想与芯和历时一年多联合开发的EDA Agent 2.0，正是这个方向合作的产品。在大会演示的板级流程中，AI调用专业工具，完成元件建库、布局布线、规则检查和内存接口分析。按照现场披露的数据，该流程的设计迭代效率提升约5倍，人工操作减少约90%，极大地提高了效率。

但项目合作与规模化销售之间，还有一道门槛。芯和在会后也提到，联想这套流程目前仍更多匹配其自身需求，尚未完全通用于所有企业。如果每增加一家客户，都要投入大量人员重新开发，交付成本便会随之增长。

从芯片到系统，EDA巨头争夺新市场

海外EDA巨头已经开始行动。新思科技在2025年完成收购Ansys后，于2026年3月宣布Multiphysics Fusion首批整合方案，并在6月发布首批多物理场融合工具，将供电、电磁和热分析纳入原有设计流程；西门子则通过收购Altair，补充机械、电磁仿真等能力。

但封装、电路板和散热分析并非无人涉足的新市场，相关领域早已有成熟的软件和供应商。真正的机会，是让这些原本分散的工具协同工作。这也意味着，国产厂商即使做出了能够替代进口产品的软件，也不一定能顺利进入客户的研发流程。多年积累的模型、脚本和操作习惯，都不是说换就能换的。

技术上也还有不少难关。武汉新芯CTO周俊就提到，目前多物理场协同仿真还很难做到精确量化，一些分析只能帮助判断大致方向，仍需要通过真实芯片的测试结果不断校准。对芯片企业来说，知道哪种方案可能更好，与准确算出它究竟能好多少，并不能划等号。后者关系到企业是否敢投入真金白银进行制造。

近期，华大九天公告拟出资不超过2.2亿元，收购奇捷科技相关股权并取得控制权，以完善数字逻辑优化设计等方面的能力。今年前三季度，华大九天实现营收约9.60亿元，研发费用却达到约6.30亿元，相当于营收的近三分之二。这折射出国产EDA的现实处境：一方面要补齐芯片设计工具，另一方面又要应对系统级设计的新需求，技术越往外延伸，研发投入越重。

华大九天

芯和选择从高速互连、先进封装和板级仿真切入，与客户共同开发系统级设计工具，也是在寻找自己的市场位置。但现实也有难度，客户未必愿意陪着软件厂商慢慢试错。炬芯科技董事长周正宇就曾公开提到，即使EDA软件免费，芯片企业也不一定愿意尝试。消费电子产品更新很快，如果因为工具问题耽误几个月，可能就错过了整个市场窗口。

此外，客户还有另一层担忧：软件好不容易打磨成熟，供应商能否长期经营、持续提供服务？这也是国产EDA追赶过程中难以回避的矛盾。软件需要通过客户项目不断完善，但客户最看重的恰恰是稳定和可靠。

因此，比起发布了多少款新工具，更值得关注的是，国产EDA究竟进入了多少真实产品，又有多少客户愿意在下一代产品中继续使用。只有跨过这道门槛，技术进步才能真正变成一门持续的生意。

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