Революция искусственного интеллекта стремительно трансформирует полный спектр индустрии полупроводников, неизбежно влияя на процессы проектирования, разработки и эксплуатации микросхем. Топ-менеджеры ведущих компаний в области электронного автоматизированного проектирования (EDA) делятся своим видением и стратегиями, направленными на интеграцию AI в будущее чипдизайна, способная изменить парадигмы производства и использования микросхем в ближайшие годы. Их прогнозы охватывают ключевые тенденции в развитии технологии 3D-IC, применение цифровых двойников для обеспечения надежности и переход от традиционных методов проектирования к более интеллектуальным и эффективным моделям с элементами искусственного интеллекта. Искусственный интеллект в современном EDA выходит далеко за пределы классического машинного обучения, охватывая генеративные модели, AI-ассистентов и агентные системы, что позволяет автоматизировать сложные задачи проектирования и тестирования. Это приводит к ускорению разработки, упрощению процессов и повышению производительности в отрасли, где любые затраты времени могут обходиться в миллионы долларов.
Одной из главных движущих сил становится создание крупных языковых моделей, способных обрабатывать и анализировать новые объемы данных. Именно масштабность вычислений и требование быстрого обмена информацией и интеграции данных диктует необходимость перехода к многоуровневым многокристальным сборкам, в частности к технологии 3D-IC — трёхмерным интегральным схемам. Традиционные планарные решения давно столкнулись со своими ограничениями в скорости передачи данных и энергоэффективности, особенно при решении современных проблем искусственного интеллекта и больших данных. В 3D-IC реализуется технология плотного вертикального стэкинга чипов, что открывает безпрецедентные возможности для увеличения количества транзисторов в пределах одного пакета, оптимизации энергопотребления и усиления производительности. Однако внедрение таких систем сопряжено с проблемами, связанными с тепловым режимом, точностью соединений и верификацией, учитывая использование разных технологических норм и нормального цикла производства отдельных кристаллов.
В связи с этим управление жизненным циклом и надежностью систем приобретает особую важность. Интеллектуальный мониторинг и предсказание возможных сбоев позволяют минимизировать риски, избегая «тихих» ошибок и деградации системы со временем, что особенно актуально для AI-ориентированных решений, подверженных «галлюцинациям» и ошибкам. Рост возможностей ИИ в контексте EDA приводит к появлению многоуровневых ассистивных и креативных инструментов, способных значительно облегчить жизнь как начинающим, так и опытным инженерам. Системы с AI-ко-пилотом помогают не только автоматизировать рутинные задачи, но и генерировать элементы RTL-кода, тестовых окружений и детальную документацию, что сокращает время разработки с дней до минут. Эти инновации существенно меняют традиционные рабочие процессы разработчиков и открывают путь к агентным AI-помощникам, которые смогут самостоятельно принимать решения в пределах заданных целей и условий, значительно оптимизируя процесс проектирования и тестирования.
Однако внедрение подобных систем требует осторожного подхода, чтобы минимизировать риски, такие как ошибки генеративных моделей и вовлечение AI на недостоверных данных. Компании прикладывают значительные усилия для обеспечения качества и зрелости инструментов перед активным использованием в производственных процессах. Продвижение цифровых двойников становится еще одним критическим направлением развития. Такая виртуализация позволяет имитировать и анализировать поведение сложных электронных систем и их окружения в реальном времени, что дает возможность оперативно реагировать на проблемы, оптимизировать производительность и продлевать срок службы изделий. Особенно это актуально в сегментах, где требуется интеграция множества технологий — например, в автомобилестроении и автономном вождении, где электронные компоненты должны взаимодействовать с физической средой, моделируемой отдельными решениями.
Партнерства между компаниями, объединяющими экспертизу в области цифровых двойников и специализированных EDA-решений, подчеркивают возросшую значимость комплексного подхода к симуляции и тестированию систем уровнем выше. Помимо улучшения качества самих полупроводников, цифровые двойники начинают применяться для оптимизации инфраструктуры вокруг чипов, например, в центрах обработки данных, где применение CFD-симуляций и AI дает экономию энергии и улучшение охлаждения на 10%. Это демонстрирует потенциал мультидисциплинарного использования технологий виртуализации для повышения эффективности всей экосистемы. Значительную роль в развитии EDA играет диверсификация интеллектуальной собственности (IP). С расширением применения 3D-IC и функционально-разнообразных чиплетов растет потребность в готовых модулях, которыми можно манипулировать для реализации различных функций.
Инвестиции в разработку IP в различных технологических нодах и связанных с ними встроенных процессоров становятся приоритетом, способствуя ускорению вывода новых продуктов на рынок и росту гибкости архитектур. Важно отметить, что для полноценного раскрытия потенциала искусственного интеллекта в EDA необходима сильная инфраструктура обработки и управления данными. Сбор, хранение, обработка и анализ больших объемов информации требуют применения продвинутых платформ, включающих LLM (Large Language Models) и коллаборативные системы, охватывающие все этапы от дизайна до тестирования и эксплуатации. Такой подход способствует преодолению разрозненности данных и обеспечивает более глубокое и своевременное понимание происходящего в сложных микросхемах и системах. По словам лидеров отрасли, переход к AI-драйвовым методологиям проектирования — это не просто модернизация инструментов, а фундаментальное переосмысление инженерных процессов и жизнецикла продуктов.
Это связано с необходимостью освоения новых навыков, моделей работы с данными и интеграции AI в каждую фазу. Вызовы внедрения велики, но выгоды обещают быть масштабными, существенно повышая эффективность, снижая издержки и уменьшая время выхода продуктов. Таким образом, отрасль EDA стоит на пороге эпохи, где искусственный интеллект станет неотъемлемой частью всех аспектов проектирования и производства полупроводников и электронных систем. Технологии 3D-IC, цифровые двойники и интеллектуальные AI-ассистенты меняют представление о том, как создаются и функционируют современные чипы. Ведущие игроки индустрии активно инвестируют в разработку инновационных платформ и инструментов, стимулируя более тесную интеграцию между творческим потенциалом инженеров и вычислительными возможностями современных AI-систем.
Влияние этих изменений отразится не только на рынке микросхем, но и на всей экосистеме, связанном с автоматизированным проектированием и внедрением передовых полупроводниковых технологий. В условиях глобальной конкуренции и быстро меняющегося ландшафта технологий успех будут иметь те компании и специалисты, кто оперативно адаптируется к новым инструментам и возможностям AI, переосмыслит подходы к управлению данными и совместной работе. Именно такой комплексный переход откроет новые горизонты для инноваций и формирования прорывных решений будущего.
