AI和EDA结合，“芯片之母”弯道超车？
据报道，chatgpt-5已经在开发了。
让人感到坐立不安的是，chatgpt-5是用chatgpt-4协助开发的。
没有人比chatgpt更会用chatgpt，在ai的加持下，码农以一当十，开发效率大大加强。
对于各行各业来说，无论是互联网企业还是传统企业，ai面前众生平等，在颠覆了原有逻辑的情况下，都有了一个新的弯道超车的机会。
有一个行业，号称芯片之母，它就是eda。
中国从事eda方面的企业越来越多，其中华大九天是科创板最为亮眼的一个。
去年的时候，华大九天在投资者互动平台表示，ai技术对eda的发展有重要的促进作用，公司已将ai技术应用于现有产品中。
ai用在eda产品里，意味着什么？
先从eda的老祖宗cad（计算机辅助设计）说起。
cad的图纸一般长这样：
早期电子管时代，是不需要太复杂的软件的，手工绘制线路图基本可以满足需求。
但到了晶体管时代，随着单位面积数量的激增，手工绘制线路图变成了天方夜谭。于是行业开始引入cad，普通的cad工具越来越满足不了需求。
更加专业的eda软件应运而生。
看起来很复杂是吧？
当芯片制程达到7nm甚至5nm、3nm的时候，eda的精细程度就是难以想象的。“图纸”变成了海量数据，除了设计的过程非常繁琐，更为要命的是，验证它能否跑的通，更是个难题。
这里插播一下，如今制程已经不是真正的晶体管栅极，而是成为各芯片企业的营销游戏，就像汽车排量游戏一样，台积电的7nm连英特尔的10nm都不如。
台积电的5nm和三星的5nm也不完全是一回事。
ai的出现，有机会优化这个世纪难题。
当然了，华大九天具体在什么环节怎么应用的ai，尚不得而知。但是对于eda来说，验证环节工作量巨大而且特别能体现技术差异。
在人类验证工程师的经验成为芯片验证的明显瓶颈时，ai来了。al，尤其是机器学习（ml）最大的魅力就在于能够在迭代循环中不断成长，并基于大数据发现代码中难以察觉的错误，进而实现更快速、更高质量的覆盖率收敛。
当前，ai已经逐渐渗透到eda工具的每个工作流程中，让芯片设计工程师和验证工程师从反复循环的工作中解脱出来，能够专注于创建差异化的ip和soc系统。
随着工艺水平提高，以及终端应用迭代速度加快，ai在芯片验证中发挥的作用越来越大，为这项复杂工作节省时间的同时，也带来了更好的成本优化。
对于正在成长期的国产eda企业来说，这是个绝佳的超越机会。
回到华大九天，星空君发现了点新东西。
华大九天发布的年报里，在介绍优势的时候，出现了这么一句话：
模拟电路设计全流程eda工具系统、射频电路设计eda工具、数字电路设计eda工具、平板显示电路设计全流程eda工具系统、晶圆制造eda工具和先进封装设计eda工具等领域。
其中，射频电路设计eda工具和先进封装设计eda工具是首次出现。
大家还记得华为为什么不出5g手机了吗？
实际上缺的是5g射频芯片，暂未实现国产化替代。
华大九天年报里这句话意味着什么？
华为5g手机在路上了。
华大九天的大客户清单中，第一名采购1.8亿，占比23%。是谁这么玩命扶持国产eda呢？
今年3月的表彰会上，华为轮值董事长徐直军透露，华为芯片设计eda工具团队联合国内eda企业，共同打造了14nm以上工艺所需eda工具，基本实现了14nm以上eda工具的国产化，2023年将完成对其全面验证。
神秘的拼图，基本拼起来了。
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有一个行业，号称芯片之母，它就是eda。
中国从事eda方面的企业越来越多，其中华大九天是科创板最为亮眼的一个。
去年的时候，华大九天在投资者互动平台表示，ai技术对eda的发展有重要的促进作用，公司已将ai技术应用于现有产品中。
ai用在eda产品里，意味着什么？
先从eda的老祖宗cad（计算机辅助设计）说起。
cad的图纸一般长这样：
早期电子管时代，是不需要太复杂的软件的，手工绘制线路图基本可以满足需求。
但到了晶体管时代，随着单位面积数量的激增，手工绘制线路图变成了天方夜谭。于是行业开始引入cad，普通的cad工具越来越满足不了需求。
更加专业的eda软件应运而生。
看起来很复杂是吧？
当芯片制程达到7nm甚至5nm、3nm的时候，eda的精细程度就是难以想象的。“图纸”变成了海量数据，除了设计的过程非常繁琐，更为要命的是，验证它能否跑的通，更是个难题。
这里插播一下，如今制程已经不是真正的晶体管栅极，而是成为各芯片企业的营销游戏，就像汽车排量游戏一样，台积电的7nm连英特尔的10nm都不如。
台积电的5nm和三星的5nm也不完全是一回事。
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当然了，华大九天具体在什么环节怎么应用的ai，尚不得而知。但是对于eda来说，验证环节工作量巨大而且特别能体现技术差异。
在人类验证工程师的经验成为芯片验证的明显瓶颈时，ai来了。al，尤其是机器学习（ml）最大的魅力就在于能够在迭代循环中不断成长，并基于大数据发现代码中难以察觉的错误，进而实现更快速、更高质量的覆盖率收敛。
当前，ai已经逐渐渗透到eda工具的每个工作流程中，让芯片设计工程师和验证工程师从反复循环的工作中解脱出来，能够专注于创建差异化的ip和soc系统。
随着工艺水平提高，以及终端应用迭代速度加快，ai在芯片验证中发挥的作用越来越大，为这项复杂工作节省时间的同时，也带来了更好的成本优化。
对于正在成长期的国产eda企业来说，这是个绝佳的超越机会。
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其中，射频电路设计eda工具和先进封装设计eda工具是首次出现。
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