西门子EDA（Siemens EDA）近日表示，通过引入多智能体AI等技术，部分半导体设计任务的执行效率最高可提升10倍，以应对芯片设计复杂度持续上升带来的挑战。
8月11日，西门子数字化工业软件旗下EDA业务IC产品高级副总裁Ankur Gupta介绍了公司的AI原生设计战略。他表示，西门子上月已在EDA平台中整合多项智能体AI能力，包括多智能体工作流、自验证以及长时间自主执行等功能。
多智能体AI，是由多个AI智能体分工协作完成芯片设计任务。工程师设定制造工艺、电压、温度等设计参数后，AI智能体可自动执行验证、调试和设计修改等流程。西门子已于2025年推出AI驱动的EDA系统Fuse。
西门子表示，在部分晶体管特性分析任务中，多智能体AI最高可将效率提升10倍，同时将Token成本降低约90%。Gupta指出，目前部分大型企业由于大语言模型Token成本过高，正在限制甚至暂停相关使用，因此提升Token使用效率已成为EDA行业的重要课题。
与此同时，西门子正在与英伟达合作开发AI EDA工具。双方今年早些时候宣布建立战略AI合作关系，计划将AI能力覆盖从寄存器传输级（RTL）设计到验证等半导体设计流程，并将英伟达AI基础设施及Nemotron模型整合至西门子EDA软件中。
Gupta表示，目前先进芯片设计复杂度持续攀升，部分芯片晶体管数量已超过2000亿个，热密度超过每平方厘米100瓦，传统芯片设计方法已越来越难以满足市场开发速度要求。
在验证环节，西门子同样加大AI应用。公司称，在部分工作负载中，其EDA工具可将自动测试图形生成（ATPG）仿真速度最高提升5倍。ATPG主要用于在芯片实际制造缺陷测试前，通过虚拟环境验证测试图形。
Gupta表示，芯片设计中的微小错误都可能导致设计失败或制造良率下降，而相关损失可能达到数亿美元，因此验证可靠性仍是EDA软件的核心要求。目前，Synopsys、Cadence等主要EDA厂商也在持续将AI能力整合进芯片设计平台。
