Cadence另闢AI蹊徑，西門子與新思科技還能追得上嗎？
在AI全面滲透EDA行業的趨勢下，三大巨頭——新思科技（Synopsys）、西門子EDA（Siemens EDA）和Cadence——都在全流程佈局AI，但路徑各異。
新思科技的AI重點在於數字IC設計，強調自動化、減少迭代，並提升PPA（功耗、性能、面積）優化。若能順利併購Ansys，其還將AI進一步擴展EDA+CAE融合的深度。
西門子EDA是依託其工業軟件生態，將AI廣泛應用於PCB、仿真、製造和電子系統工程，實現跨行業智能化協同，尤其是併購Altair將其EDA+PLM的廣度達到全球之最。
相比之下，Cadence則聚焦於EDA工具層面的AI深度應用，橫跨模擬、數字、PCB、封裝與系統分析等多個領域，構建了「工具+平台」雙輪驅動的戰略模式。在工具層面，依託其完整且強大的基礎工具鏈，Cadence陸續推出了多款明星AI產品，包括Cerebrus、Voltus InsightAI、Optimality等；平台層面，則進一步融合JedAI大數據與AI平台能力，以及集成Copilot大語言模型助手，形成「Cadence.AI」體系。這一體系不僅顯著提升了工程師的生產效率，也正在推動整個IC產業鏈的智能化升級。
那麼這個新路徑重點強調什麼？面對AI重塑EDA的浪潮，Cadence如何憑藉其獨特路徑，在競爭中搶佔先機？本文將深入探討。
Cadence.AI平台的全家桶：總體可提高10倍的生產力，同時優化所有設計領域的系統性能。
一、AI驅動芯片設計革新
AI在半導體行業的應用，尤其是在芯片設計中，正逐步變得無處不在。Cadence的首席執行官Anirudh Devgan在多次公開場合提到，AI技術的引入使得芯片設計不僅能在性能、功耗和麵積（PPA）方面實現顯著提升，還能夠提高生產力。
Devgan指出，Cadence的AI輔助工具能夠在不遷移至下一代工藝節點的情況下，帶來類似節點切換的性能提升。例如，通過AI優化，芯片設計的PPA可提升5%至20%，這與傳統的工藝節點升級所帶來的收益相當。
現代工藝技術在每個節點之間的性能提升和晶體管密度擴展相對有限。以台積電為例，N3（3nm工藝）相比N5僅提升了10%到15%的性能，而台積電還承諾N2相比N3將有類似的提升。因此，僅通過使用一套AI優化工具就能獲得高達20%的性能提升，這一成就堪比工藝節點的躍升。
值得強調是，作為AI賽道的核心工具，Cadence自研的Cerebrus和AI IP解決方案，將其Palladium Z3處理器的功耗提升了15%。這些技術不僅應用於內部產品，也為客戶提供了強有力的支持，幫助他們在設計中提升性能和效率。
二、從工具到平台的AI戰略佈局
Cadence的AI戰略不單純依賴單一的技術突破，而是通過多層次、多領域的工具和平台相結合，推動AI技術的廣泛應用。Cadence的AI平台包含多個子模塊，覆蓋從模擬、數字到PCB、封裝和系統分析等多個領域。Devgan提到，Cadence目前有五大核心AI平台，客戶通過這些平台可以在設計過程中獲得5倍至10倍的效率提升，同時享受到性能和功耗優化的雙重優勢。
其中，Cadence JedAI大數據和AI平台是底層支撐，幫助客戶快速部署AI能力；Optimization AI解決方案則針對不同設計需求提供深度優化；而Cadence Copilot則通過大語言模型（LLM）等技術提升工程師的生產力，從而實現更高效的設計。
在實際解決方案中，Cadence在AI+EDA領域不斷突破瓶頸。例如，近期發佈的業界首款通過AI技術自動識別和修復電源完整性問題的EDA產品，它能夠在設計階段早期就識別出電源網絡中的違規，並快速提供修復方案，幫助客戶大幅提高設計效率。
Voltus InsightAI是業內首款利用AI在設計實現階段高效預測根本原因，並解決IR Drop （電壓降）問題的EDA產品——曾榮獲2024年EE Awards Asia創新研發獎，進一步鞏固了Cadence在電源完整性領域的領先地位。
三、「AI+EDA」推動跨界合作與創新
隨著AI技術在EDA行業的深入應用，Cadence不僅致力於優化現有的設計工具，還在不斷擴展技術邊界，推動跨行業合作。
Cadence資深副總裁、數字與簽核事業部總經理滕晉慶博士在採訪中表示，隨著AI芯片的快速崛起，Cadence不僅專注於傳統的EDA工具，還通過併購擴展了在系統仿真和分析領域的實力。特別是收購BETA CAE和OpenEye公司後，Cadence能夠將EDA技術拓展到生物科學和藥物開發等新興領域，促進跨行業技術創新。
此外，Cadence還與特斯拉、英偉達和博通等企業展開了緊密合作，推動EDA與系統設計的深度融合。在這些合作中，Cadence不僅為AI芯片的設計提供高效的工具，還在3D-IC、網絡芯片等前沿技術的研發中取得了重要突破。
三星電子企業副總裁S.Brian Choi曾表示：「我們看到了利用AI和大數據顯著提升設計與驗證效率的絕佳機會——在我們的移動SoC設計中採用Verisium 平台，並已見證該平台在錯誤溯源、自動分類與分析方面的卓越表現。」
四、AI驅動的全新設計範式
隨著AI技術的進一步發展，Cadence計劃繼續推進AI驅動的設計和驗證解決方案——正在探索生成式AI和大語言模型在EDA中的潛力。滕晉慶博士提到，AI在驗證、模擬等環節展現出巨大的潛力，尤其是在EDA行業，AI技術的引入已成為一種不可忽視的趨勢。
此外，Cadence在3D-IC和先進封裝技術領域也取得了突破——通過3D-IC技術，Cadence能夠縮短內存與計算單元之間的距離，從而顯著提升通信效率並降低功耗。滕晉慶博士指出：「通過將HBM內存直接堆疊在芯片上，我們能有效減少內存與計算單元之間的距離，提升通信效率並降低功耗。」這一技術的應用展示了Cadence在AI驅動下的創新能力和技術落地的巨大潛力。
Cadence與台積電利用AI推動先進節點設計和3D-IC技術的生產力提升，優化產品性能。通過整合AI主導的數字與定製設計流程，雙方不僅在台積電的N3和N2P工藝上提供了高效的解決方案，還通過優化PPA和創新的EDA功能，加速了市場推出時間。
據悉，Cadence與台積電還進一步拓展至Cadence.AI平台，推動了基於AI的設計自動化，覆蓋從芯片到系統的全流程，提高了生產效率和設計質量。此舉響應了AI應用迅速普及帶來的對先進矽解決方案的巨大需求，並為客戶提供了強大的技術支持。
總體而言，在AI浪潮的推動下，Cadence正以前所未有的速度拓展AI賦能的EDA新版圖，構建起從芯片設計到系統級優化的全流程智能化體系。相比之下，新思科技在數字IC設計與CAE融合上持續深化，而西門子EDA則憑藉工業軟件生態強化跨行業智能協同的廣度。三大巨頭路徑各異，而Cadence的AI驅動戰略，尤其是「工具+平台」的雙輪驅動模式，已然形成獨特的高速賽道。
本文來自微信公眾號「坤少說」，作者：坤少，36氪經授權發佈。
