人們談論半導體行業時，大多關注的是那些看得見的部分：芯片、工藝節點、封裝技術、基準測試以及每瓦性能的競賽。而真正讓這些芯片成為可能的軟件和基礎設施卻鮮有人問津。但隨著芯片設計變得日益復雜，工藝節點也日趨先進，設計與制造的聯系也越來越緊密。現代處理器的設計不再僅僅是邏輯設計和時序收斂——我們還要討論先進封裝、芯片組、多物理場、IP集成、軟件驅動優化，以及日益嚴峻的設計空間探索挑戰——如此龐大的設計空間，僅靠人類工程師難以完全覆蓋。

這就是 Synopsys（新思科技）的重要性所在。多年來，它一直處于現代芯片設計的核心地位，不僅提供 EDA 工具，還提供將先進芯片推向市場所需的 IP、簽核以及日益重要的、考慮物理特性的協同設計基礎設施。幾年前，我采訪了 Synopsys 前首席執行官 Aart de Geus，探討了 EDA 的發展方向以及行業的變革。

現在再次與新任首席執行官薩辛·加齊 (Sassine Ghazi) 對話，感覺既熟悉又截然不同。熟悉之處在于，核心挑戰依然是幫助客戶構建更具雄心的芯片。不同之處在于，問題已經擴展。僅僅依靠摩爾定律的舊模式已不再適用。如今，客戶需要應對一年周期的設計節奏、解耦架構、3D堆疊、散熱限制，以及將制造物理因素更早地融入設計流程的需求。

在 Synopsys 年度盛會 Converge 上，Sassine Ghazi 剛剛結束演講，我就采訪了他。此次大會展示了 Synopsys 的諸多未來發展方向。在采訪中，我們探討了 Synopsys 如何看待芯片組時代，Sassine 表示公司不僅擁抱了這一變革，還推動了其發展；Ansys 收購 Synopsys 的真正意義；以及整個行業如何從單純的芯片設計轉向芯片、封裝、散熱、材料和軟件行為的協同設計。我們還討論了 Synopsys 與 Rapidus 合作，共同打造一家領先的芯片代工廠；以及智能體人工智能（Agentic AI）如何才能真正融入芯片設計流程，超越市場宣傳的范疇，真正創造工程價值。

以下是上述視頻的文字稿，為了清晰起見，內容已進行編輯。

伊恩·卡特里斯：鑒于芯片設計的特性，這種趨勢正在加速發展；我們都看到了這一點。如今，企業不僅生產更多產品，而且產量也更大。新思科技的商業模式正在發生怎樣的變化？

薩辛·加齊：這種指數級增長的復雜性和速度正變得越來越陡峭。

回到 15 到 20 年前，我們遵循摩爾定律——客戶擁有自己的架構，我們提供軟件來實現芯片，然后客戶自己與他們選擇的代工廠合作伙伴一起制造芯片。

大約十年前，設計和制造之間的復雜性日益加深。我們致力于優化設計和技術之間的銜接。如今，隨著人工智能需求的增長，芯片架構也在快速演進。實現所需功率和性能的復雜性不再遵循摩爾定律，因此出現了不同的方法，例如先進封裝、多芯片等等。將這些芯片連接起來需要非常復雜的EDA系統和大量的IP。我們擁有獨特的優勢，因為我們在EDA技術領域處于領先地位，并擁有最廣泛的IP組合，而且我們的客戶也越來越重視自動化研發。

伊恩·卡特里斯：所以，產品上市時間對你們的客戶來說變得越來越重要？

薩辛·加齊：沒錯，因為過去設計一款芯片需要18到24個月。現在，客戶要求一年內交付新的芯片，這意味著他們所做的每一件事都面臨著更大的壓力，無論是我們提供的軟件，還是縮短設計時間的新技術。

伊恩·卡特里斯：作為最早一批通過異構集成實現芯片組集成的公司之一，我們當時遇到了很多困難，因為可用的工具非常少。而貴公司恰恰生產這類工具。您是如何擁抱芯片組時代的？

薩辛·加齊：我們不僅接受了它，還推動了它的發展。因為如果你回顧一下架構，當你從單芯片分解成小芯片時，這并非手動完成的。芯片的哪個部分應該用哪個工藝節點？如果采用三維堆疊，應該把它放在堆疊的什么位置？存儲器在其中扮演什么角色？

我們有一種叫做 3DIC 編譯器的技術，它允許你從規范出發，設計高級封裝或芯片（隨便你怎么稱呼它），并進行假設分析。例如，如果我用 5nm 工藝而不是 3nm 工藝，功耗等方面會有什么變化？芯片之間的連接性也因此變得極其復雜；UCIe 應運而生，它包含 PCIe、HBM 等技術，用于將系統連接起來。這是一個絕佳的機會，因為我們現在看到的不僅是半導體公司在設計這些芯片，而且超大規模數據中心本身也在從通用芯片轉向 ASIC，最終轉向客戶自有工具 (COT)。

Ian Cutress：像 3DIC Compiler 這樣的工具——是應客戶要求而開發的，還是你們已經有了一個正在進行的內部項目來交付它？

薩辛·加齊：我們很早就開始關注客戶的需求，3DIC 編譯器就是一個很好的例子。大約在 2017 年，我們發現客戶開始尋求不同的架構和封裝方式，以實現更高的性能和功耗，而不是僅僅依賴摩爾定律。那時我們就開始探索和開發這項技術，并在三四年后迎來了首批應用。隨著首批應用的出現，我們發現了一個新的挑戰：物理學。客戶在投入生產前進行制造工藝測試時，發現封裝過程中存在散熱、翹曲和芯片開裂等問題。物理學必須被納入考量，而這正是我們收購 Ansys 并真正開始公司轉型的原因。

伊恩·卡特里斯：在這方面，尤其是在散熱方面，我發現了一大堆IBM在90年代和2000年代關于芯片內部冷卻的專利。當我們研究多層堆疊芯片時，下一步肯定是芯片內部冷卻，這意味著你需要為你的客戶建立模型。

薩辛·加齊：是的，沒錯。除了建模之外，芯片上還有一些關鍵區域，你不想過度設計。你是否了解將在該芯片上運行的軟件？

這樣你就可以進行恰到好處的設計，避免過度設計，降低成本，同時確保在運行某些特殊情況時不會過熱。

Ian Cutress：這意味著，如果你的工作負載以某種方式攻擊 ALU 或內存，你可以針對該工作負載進行設計，但最終你可能會得到一個特定于工作負載的芯片？

薩辛·加齊：沒錯，否則就會造成過度設計，而過度設計不僅成本高昂、耗時費力，而且芯片本身也不具備競爭力，因為你在不同功能之間留出了過大的余量。我們今天發布的多物理場融合平臺，旨在將這些物理模型引入設計階段，同時考慮紅外、熱、電磁和機械等因素，從而實現協同設計，而不是過度設計。我們通過融合平臺引入了這一概念。十年前，挑戰更多地在于如何縮小芯片的時序和功耗，而不是物理本身。

Ian Cutress：晶圓級尺寸是否會帶來其他問題？

薩辛·加齊：真正的挑戰在于，我們如何在制造層面，從器件物理層面以及封裝層面進行建模。在架構層面，如果你采用某種架構進行設計，那么這種架構是否能最好地代表你將要制造的器件的物理特性？從某種意義上說，是的。但從新思科技的角度來看，我們將其視為設計技術協同優化（DTCO）。這涉及到各種物理特性模型以及我們的代工廠合作伙伴將提供的解決方案。

伊恩·卡特里斯：就EDA（電子設計自動化）和IP（知識產權）而言，使其能夠在特定的工藝節點上運行是產品的關鍵方面。但您今天談到的很多內容，以及我們討論的很多內容，幾乎都與工藝節點無關。那么，代工廠廠商究竟參與到什么程度呢？

薩辛·加齊：從某種意義上說，知識產權領域的確如此。我們擁有最廣泛的知識產權組合，但我們必須針對不同的工藝節點和代工廠向客戶提供這些知識產權，否則我們就無法保持知識產權領域的領先地位。如果我們只針對某個特定節點和某個代工廠提供服務，那么客戶最終會自行開發知識產權。因此，我們與多家代工廠的合作需要密切的伙伴關系和協作，因為我們參與到他們PDK開發的早期階段等等。EDA工具方面也是如此，當我們設計Fusion Compiler，或者PrimeTime或RedHawk等工具時，我們需要了解他們使用的材料和物理模型的具體實現方式，以便設計出與之匹配的工具和算法。

伊恩·卡特里斯：所以我們甚至在討論芯片內部襯墊和互連線使用的材料。因為這涉及到這些金屬的物理特性。

薩辛·加齊：我們的工具之所以能實現這一點，是因為客戶有這樣的需求。他們設計的時候，我不想把客戶的需求過度簡化，但你剛才說的也差不多。可以說，我們提供的軟件和客戶想要實現的功能一樣復雜。但我們是連接這種架構和最終交付的橋梁。如果你能把它實現出來，那就能獲得最終的驗收。

伊恩·卡特里斯：就晶圓代工而言，Rapidus 是業內首家由新晉企業打造的領先晶圓代工廠，我敢說這或許是我有生之年最后一次見到這種情況了！從您的角度來看，與一家擁有 20 年經驗的公司合作開發前沿知識產權，是否會面臨更多挑戰？您能否詳細介紹一下您是如何與 Rapidus 合作的？

薩辛·加齊：我們與Rapidus的合作關系非常棒。我跟日本團隊交流時說過，Rapidus對我們來說是一份寶貴的禮物，尤其是在日本市場作為起點的情況下。當然，他們不會僅僅是一家服務于日本市場的晶圓代工廠；他們的目標是成為一家全球晶圓代工廠。之所以說這是一份禮物，從技術角度來看，是因為他們與IBM在工藝技術方面有合作關系。我們有一種名為TCAD（技術計算機輔助設計）的技術，可以在技術處于研發階段時對器件和工藝技術進行建模。也就是說，在接近量產之前，我們就開始與Rapidus合作。隨著技術的成熟，在制作測試芯片時，設計表示形式是PDK（工藝開發套件），從0.1 PDK開始，然后逐步升級到0.5、0.7等等。因此，我們一直與他們密切合作，從工藝層面（包括EDA和設計）到IP開發。

伊恩·卡特里斯：但是，因為他們是行業新人，情況會因此而改變嗎？因為你剛才描述的情況，正是每個代工廠推出新節點時都會做的事情。

薩辛·加齊：當然。其他代工廠都是逐個節點開發——這其中存在著漸進式和累積式的學習過程。而我們這里，部分累積式的學習來自于與IBM的合作。當然，由于這是他們開發的第一個節點，所以耗時更長。Rapidus后續的節點將與其他代工廠的節點完全相同。從Synopsys的投資角度來看，這筆投資更高，但這正是我們能為這家代工廠帶來巨大價值的地方：我們的工具已經應用了從平面到FinFET再到環柵（GAA）的各種技術，所以我們的產品并不需要重新發明輪子。

伊恩·卡特里斯：如果回顧十年前，我們討論過未來二十年EDA的發展趨勢，我們可能會說，預計未來會與現在大同小異，只是會有小幅增長。但現在，我們在多物理場、3DIC、驗證和仿真方面有了新的自由度。那么問題就變成了：未來五年會是什么樣子？

薩辛·加齊：我們去年分享智能體人工智能框架的原因在于，我們毫不懷疑它蘊藏著巨大的機遇。我們在2020年將強化學習引入產品，并面向市場全面推廣，而我們早在2017年就開始對其進行投資。回顧過去三年，模型創新的速度、模型編排方式的演進以及它所帶來的機遇都令人難以置信。我們路線圖的重要組成部分是審視整個芯片工作流程，并思考哪些部分可以分配給智能體。我們稱他們為智能體工程師。智能體可以管理其他智能體，也就是編排這些智能體。我們今天早些時候發布的是多智能體自適應動態編排的第一階段。這些智能體在處理新數據和新需求的過程中不斷學習，并學習如何實現最終目標。創新將持續高速發展。關鍵在于，也是我們投入的重點，就是讓 Synopsys 的每個部分、每個產品、每個求解器都能與最新的 AI 技術（如強化學習或其他可用技術）協同工作。

Ian Cutress：所以你的意思是，一個智能體調用求解器，得到一個結果，檢查這個結果，然后可能再次調用求解器，如此迭代學習？

薩辛·加齊：沒錯。我們現在擁有的是任務代理，或者說Agent工程師，人類工程師給它們分配任務，它們執行任務并返回結果，然后人類工程師進行修改等等。這里有一個認知層，編排層可以自適應；我們與微軟、英偉達和其他公司就此展開合作。他們在認知層和編排層方面進展迅速，做得非常出色。所以我們并不是要重新發明現有的東西，而是要思考如何利用我們的核心資產——求解器——并引入人工智能來加速這一過程。

伊恩·卡特里斯：你得答應我一件事，因為如果我開玩笑的話，我會說這聽起來像是中層管理人員的金字塔式陰謀。所以，請你盡量別讓它變成那樣！

薩辛·加齊：哦，你是說幕后操縱者，也就是代理人中的代理人？

伊恩·卡特里斯：是的。

薩辛·加齊：實際上，隨著智能體工作流程的推進，知識并不會減少；恰恰相反。我今天早些時候之所以用詞非常具體，是因為它是一種動態自適應編排，一種用于優化的復雜技術。在我的主題演講之前，我和一位客戶交流過，一位正在測試這些技術的客戶表示，人類不可能縱覽如此廣闊的領域。所以，這并非智能體工程師與人類競爭，而是在探索更大的空間，看看有哪些可能性。因此，它絕對不是一種管理方案。