在系统复杂度不断攀升、异构架构全面兴起的今天，AI 正在重新定义芯片设计的逻辑与速度。从设计、仿真到验证与多物理场分析，每一道流程都在经历一场由生成式 AI 与 Agentic AI 共同驱动的深度变革。新思科技研发工程副总裁 Thomas Andersen 表示：生成式 AI 与 Agentic AI 已从工具层延伸到流程层，开始重塑设计、仿真、验证到多物理场分析的全链路。长期以来，先进芯片的研发依赖上千名开发者、耗时一年甚至更久；而随着 AI 在重复性、分析性乃至创意性任务上的突破，设计周期与人力结构正发生结构性改变。
在技术路径上，AI 模型正从“大而全”转向“小而专”。针对 EDA 与多物理场等高专业度场景，新思科技推进具备强推理能力的领域专用模型，使其在复杂数学求解、认知推理与内容生成中实现工程可用性。这一专用化方向并非对通用模型的替代，而是在关键环节提供更高的确定性与效率边界。
早在多年前，新思科技已率先把 AI 引入 EDA 中，自 2020 年推出用于设计空间优化的 DSO.ai 起步，2023 年以 Synopsys.ai Copilot 将生成式 AI 引入主流程，如今，结合 Ansys 的仿真与多物理场能力，AI 正从逻辑综合与布局布线，延伸到热、力、流、电等物理域，形成从芯片到系统的一体化优化路径。
我们能够预期的是，未来的开发者不是被 AI 取代，而是被 AI “升级”：专家经验将沉淀为训练数据与代理策略，形成可复用的“集体大脑”；人机协作将在可解释、可观测的框架下长期并进。当前，行业正处于从辅助智能迈向自治代理的关键窗口期，决定性变量在于专用模型成熟度、自动化分级落地速度以及算力与工具栈的深度耦合。
AI 驱动 EDA 不再是未来设想，而是当下正在发生的产业跃迁。让 AI 成为每一位开发者的增强引擎，让芯片创新进入更快、更强、更智能的时代。
