集微网消息，随着人工智能（AI）技术的演进，越来越多的半导体企业利用AI来助力高效完成极度复杂的，设计速度更快、成本更低且效率更高的芯片。德勤最新报告预测，2023年全球半导体企业将投入3亿美元，以利用内部自有或第三方AI工具开展芯片设计，且未来四年这一数字将每年增长20%，到2026年将超过5亿美元。
德勤指出，AI设计工具正在赋能芯片制造商拓宽摩尔定律的边界，节约时间和资金成本，缓解人才短缺困境，甚至带动过 时芯片设计迈入现代化新时代。同时，还能增强供应链安全保障，助力延缓下一波芯片短缺潮。因此德勤认为，虽然当前全球半导体企业在这一领域投入的资金规模不大，但是投资所带来的超常回报而言却意义非凡：用于芯片设计的AI软件工具的单用户授权费用虽可能需要数万美元，但利用这些工具设计的芯片价值可达数十亿美元。
2022年，EDA市场规模超过100亿美元，并以每年8%的速度增长。去年以来，，在芯片制造商和科技企业开发出自有人工智能设计工具的同时，EDA龙头新思科技等也已开始推出先进的人工智能赋能型工具，被应用于诸多真实芯片设计场景 中，每年创造的价值可达数十亿美元。尽管并不能取代人类设计师，但这些工具在速度和成本效益方面具有显著的互补性优势，大大增强了芯片制造商的设计能力。
德勤认为，先进人工智能可以在制造先进制程芯片、提升成熟制程芯片性能、弥补芯片人才短缺等方面带来优势。该机构预测，未来五年先进AI设计工具年复合增速将远超EDA工具和芯片销量增速。
对于中国市场，德勤认为，中国EDA国产化率仅10%左右，面对发展了二三十年的EDA三巨头的技术和商业壁垒，想要进一步提升国产化率面临极大挑战。但是，目前中国的AI技术全球领先，这种优势在一定程度上有助于短期内加快追赶步伐。还有不可忽略的云技术，随着云计算的发展，云上设计芯片能够减少芯片设计流程中耗时较多的芯片设计验证时间。受益于半导体产业向中国转移趋势，中国EDA市场将以14.71%的CAGR增长，预计在2025年将达到27.4亿美元的市场规模。
德勤强调，对半导体行业而言，AI的作用可并不仅仅局限于芯片设计。例如，AI可用于晶圆的外表检查，提升故障检测能力。借助AI，半导体公司还能有效应对供应链方面的挑战，如管理半导体组装和测试外包供应商网络等。（校对/王旭）
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