【摘要】2025年，DeepSeek的爆火讓半導體行業跑步邁入AI時代。

隨著多家CPU與算力芯片企業實現對DeepSeek的適配，EDA作為芯片設計的“工業母機”，也將接受AI帶來的新一輪“爆改”。

當擁抱AI成為行業共識，當新思、楷登等國際巨頭開始拓展AI產品線，芯華章、芯和半導體等國產EDA企業又當如何改寫AI這一隱形戰場的競爭格局？

以下為正文：

01

AI何以爆改EDA

黃仁勛曾在GTC 2025演講時指出，AI已經經歷了三代技術范式的轉移，從意識AI到生成式AI，再到目前的代理式AI，接下來將是物理AI，也就是機器人的時代。

在全新的拐點下，更加智能、應用更加廣泛的AI行業也需要更多的“基礎設施”支持。

以端側芯片為例，深圳一家布局端側AI芯片的物聯網公司，近兩年應用得到了成長，研發投入的預算也更健康，去年底復購了芯華章的EDA產品，并預期有更深的合作。

可以預見的是，隨著AI行業進入高速增長期，對于輔助工具、尤其是EDA為代表的高技術壁壘的“基礎設施”需求將迅速擴張。

除此之外，AI的演變尤其是DeepSeek的問世也打破了傳統EDA的慣性思維：即不走老路，玩砸錢游戲，而是另辟蹊徑，關注系統架構創新的價值。

此前一個典型的現象是，在國際主流公司占了八九成的市場，比起創新，不少公司更關注的是怎么壟斷，有創新的技術出來就買斷，很多時候背離了尋找更好手段的目的，因為更好的手段有時候反而會傷害自己的商業利益。

而系統架構創新的價值則在于從客戶真實需求層面找到更優替代，這比資源戰更有效率。

此外，在半導體產業鏈上，EDA作為芯片設計的“工業母機”，貫穿了芯片設計的整個流程，涵蓋從前端的設計與驗證到后端的物理實現等各個環節。

但隨著摩爾定律的放緩以及市場對高性能、低功耗、大算力芯片需求的不斷增長，全球AI芯片設計復雜度年增40%，傳統EDA工具已難以滿足千億級晶體管驗證效率。

由此，AI+EDA成為眾多廠商的共同選擇。

公開信息顯示，新思、楷登等國際巨頭已開啟AI產品線的拓展，芯華章、華大九天等國產EDA廠商也紛紛加速AI時代的生態進化。

當前，DeepSeek正基于國產GPU生態開發底層技術，通過模型創新與資源整合，以1/10甚至1/100的投入就能實現與ChatGPT等國際大模型相近的性能，支持EDA企業優化預算投入與技術成長。

今年2月，廣立微宣布其SemiMind平臺接入DeepSeek，國產FPGA芯片設計EDA軟件億靈思也宣布接入DeepSeek。

從應用場景上來看，AI大模型逐漸完成了從“基礎能力”到“通用能力”再到“行業能力”的持續進化，更好的適用于機器人、智能網聯汽車等為代表的智能設備領域，并為EDA行業提供更多可能性。

02

深度+AI打造差異化，才是好路徑

壟斷性的市場地位之下，海外EDA企業本身沿革已久，仍遵循資本化戰略。

24年3月，Cadence宣布收購BETA CAE Systems International AG，以補充面向汽車、航空航天、工業和醫療保健領域的系統分析產品線。

年末，新思科技以350億美元收購工業軟件巨頭Ansys的交易獲得英國競爭與市場管理局與歐洲委員會的批準。

在并購潮與AI潮之后，新思科技、楷登電子與西門子這三大EDA頭部企業將實現對全流程EDA工具解決方案的布局，市場份額也有進一步擴大的可能。

應對這一現象，國內EDA廠商積極通過差異化優勢取勝。

這方面相對有代表性的是聚焦國產數字驗證EDA的芯華章。當前，不少EDA廠商服務客戶的邏輯已經從跟隨摩爾定律的演進，轉向更加注重終端的系統應用需求。在追求高性能的同時，如何助力芯片廠商設計出更符合客戶需要的產品，幫助客戶在應用市場中取得差異化競爭優勢，成為芯華章關注的重點。

比如，在高性能CPU與AI芯片設計中，浮點運算、矩陣乘等復雜算子的驗證長期面臨“覆蓋不全、效率低下”的挑戰。傳統仿真方法難以窮舉海量邊界條件，而需要依賴形式驗證。 手動形式化驗證的高門檻讓眾多團隊望而卻步，復雜時序邏輯的手工編寫耗時耗力，且容易因邊界條件遺漏導致驗證漏洞。

SystemVerilog 斷言（SVA）在形式屬性驗證（FPV）中對于確保設計的正確性至關重要，但復雜時序邏輯的手工編寫耗時耗力，且容易因邊界條件遺漏導致驗證漏洞。

芯華章與中興微電子瞄準這一痛點，聯合研發基于大語言模型（LLM）的SVA生成并引入工業級創新評估系統SVAEval。該框架通過迭代式提示優化和指標評估，顯著提升了由大型語言模型生成的 SVA 的質量。

在真實項目驗證中，該系統展現出強大的場景適配能力，且復雜斷言開發效率提升40%以上，原本需要3天的調試周期縮短至數小時。

對于一項杠桿效應極強的工具而言，DeepSeek的成功驗證了EDA系統架構創新的價值：即如何通過優化浮點運算、多核設計等，在非先進制程（如5nm/7nm）下幫助客戶實現算力突破，賦能國內AI芯片客戶差異化競爭力。

簡單來說，芯華章正通過AI提升實時分析驗證任務優先級，優化算力分配，幫助客戶縮短超大規模芯片驗證周期。

舉例而言，公司已經有一款差異化優勢產品，即利用創新技術在GalaxEC-HEC中優化底層Solver性能，并以大模型自動生成驗證斷言（Assertion）代碼，提供自動訓練和評估系統，能夠對AI算子進行驗證，幫助客戶縮短開發周期，驗證速度可達到國際主流工具的數倍至上百倍。

GalaxEC-HEC工具針對AI芯片場景的優勢價值在于，能夠根據客戶系統差異做場景化開發，國際主流工具處理不了，芯華章的產品卻能解決這個問題。

另一家頭部互聯網公司的案例中，其AI推理芯片設計項目曾因驗證效率低下而陷入僵局。傳統EDA工具無法處理復雜的場景化需求，而芯華章的團隊僅用兩周時間，便基于客戶代碼風格定制出優化工具，將驗證周期從三個月壓縮至三周。

據悉，其AI驅動的RTL代碼自動糾錯系統，能夠通過知識圖譜與因果推理模型，精準定位錯誤根源，并推薦修復方案。“過去工程師要花幾天時間‘人工調試’，現在系統幾分鐘就能給出答案。”

這恰恰證明了國產替代做差異化的重要價值，如果是國際EDA巨頭，很難為了某家公司的風格設計一個新的工具版本。

場景驅動、客戶定義的創新邏輯，讓公司的產品已成功應用于60余家前沿科技企業，涵蓋自動駕駛、物聯網、高性能計算等多個領域。

國產替代的本質是供應鏈安全與價值升級并重，國產EDA廠商正有望通過本地化優勢與AI賦能，提供適配客戶需求而優于國際競品定制化解決方案。

03

“高壓戰場”的正反面

中商產業研究院分析師預測，2025年中國AI芯片市場規模將增至1530億元，EDA+AI仍有較大的市場空間。

與此同時，2024年“國九條”“并購六條”等政策推動行業整合，華大九天、概倫電子等通過并購快速補全技術短板。

盡管探索AI技術、嘗試采用AI技術解決現實問題仍然是所有EDA企業的努力方向，但AI的變革大潮對EDA工具的助力遠未到顛覆性。

要知道，芯片產業試錯成本極高，半導體行業的每家企業都把數據安全性看得非常重要。

而AI大模型的訓練需要長時間、海量的數據積累以保證可靠性，同時EDA行業對精確度的要求很高，模型的推理邏輯往往很難實現絕對的精準。

與此同時，當前EDA工具的認證工作仍然非常復雜，國產EDA需要更深層次的產業合作和政策支持，以及持續的技術研發投入來加強競爭力。

面對海外巨頭的生態碾壓，國產EDA廠商正通過引入AI技術與貼近市場的打法，力爭在這股產業鏈重塑的浪潮中，在全球半導體設計工具市場中占據一席之地。

在這片生死時速的高壓戰場，EDA與AI的融合之路又將是何走向？國產EDA企業又能否撕開國際壟斷的裂縫？

04

尾聲

在AI芯片的黃金時代，EDA+AI不僅是技術工具，更是戰略資源。

然而，這場戰役遠未結束，未來三年或成為檢驗國產EDA企業差異化戰略成效的關鍵時期。