AI 正持續影響著人們生活的各個領域，設計半導體一方面驅動人工智能和加速計算，另一方面，芯片與系統開發本身也受益顯著。

19日，知名EDA軟件設計公司Cadence舉辦了CadenceLIVE China 2025中國用戶大會。Cadence高級副總裁兼系統驗證事業部總經理保羅·卡寧漢（Paul Cunningham）在演講中提到，當前超過50%的Cadence工具已集成“優化AI”，可用于提升工具運行速度、質量及錯誤發現能力。未來兩年，生成式AI的大規模部署將推動這一比例升至80%以上。

當小米、阿里巴巴、比亞迪等系統公司開始涉足芯片制造，意味著芯片設計越來越以用戶體驗為導向，這在Paul看來是20年前難以想象的事情，如今成為越來越多的“軟件定義芯片”的案例。

半導體芯片的功能日益復雜，需要集成數萬億個晶體管，必須支持高性能計算，并采用先進的工藝節點設計。 “制程節點的開發無法再與工具和IP的開發分離，必須協同工作。” 保羅認為隨著復雜多芯片封裝（如中介層2.5D封裝）和堆疊技術（如多達16片的晶圓堆疊）的應用，推動超越摩爾定律勢在必行。

為此，Cadence提出了“三層蛋糕”（three layer cake）概念，以智能系統設計為核心，提供先進的計算軟件、專用加速硬件和 IP 解決方案，能夠適應客戶動態的設計要求。包括AI代理層、核心仿真層以及運行計算的硬件層。 從生產環節來看，Cadence不僅僅關注半導體本身，還會向后端物理世界延伸，包括機電、熱力、流體等領域，甚至模擬整個數據中心，以實現從芯片到系統端到端的優化。在技術原理上來看，仿真與AI技術的傳統方法依賴數學和計算機科學，AI能夠解決以前無法處理的問題，如復雜的物理建模和自動化設計。支撐前兩者的是計算本身，當定制加速器可應用于x86 CPU、Arm架構、GPU等多種平臺，Cadence的軟件也在越來越異構化。借助 AI 釋放的創造力，Cadence 能夠實現卓越設計，幫助客戶滿足關鍵的商業和環境需求，包括上市時間和可持續性。

保羅認為，代理式 AI（Agentic-AI）展現出廣闊的應用潛力。JedAI是Cadence的AI平臺，通過JedAI，用戶可構建基于Agent的工作流，使用標準協議（如MCP）連接多個產品，實現復雜任務的自動化管理。這不僅能加速設計迭代周期，更能自主處理高復雜度任務，從而開創一個更高效、更智能的系統設計新時代。