AI原生設計成EDA新戰場 自主化工程加速半導體設計流程重構

生成式 AI 正快速改變半導體設計流程，而 AI 的角色也從輔助工具逐漸升級為參與決策的「工程夥伴」。從西門子 EDA 在年度技術論壇所揭示的發展方向可看出，EDA（電子設計自動化）產業競爭已不再只是提升單一工具效能，而是朝向 AI 原生（AI-Native）設計平台發展，企圖重新定義從晶片、封裝到系統整合的完整開發流程。

圖一 : 左起：西門子 EDA 副總裁、台灣暨東南亞區總經理林棨璇、西門子 EDA 資深副總裁暨人工智慧策略長 Amit Gupta、西門子 EDA 全球副總裁暨亞太區技術總經理 Lincoln Lee。

過去 EDA 工具主要協助工程師完成電路設計、模擬與驗證等工作，但隨著 AI 晶片規模持續擴大、Chiplet、3D IC 與異質整合成為主流，加上軟體定義系統（Software-Defined System）興起，設計複雜度已遠超過傳統人工最佳化所能負荷，也讓設計週期與驗證成本持續攀升。

在此背景下，AI 正從提升效率的輔助工具，進一步發展為能自主分析、規劃與執行任務的 Agentic AI。透過 AI Agents、GPU 運算、數位雙生（Digital Twin）及經矽驗證的 AI 模型，EDA 平台開始具備協助工程師自動探索設計空間、預測設計結果、優化流程與驗證的能力，讓工程師能將更多時間投入架構創新，而非重複性的調校工作。

值得注意的是，EDA 廠商的競爭焦點也逐漸由單點工具延伸至完整設計平台。未來設計流程將更強調從晶片、封裝、PCB 到系統層級的協同設計（Silicon-to-System），並整合 AI、數位雙生、高效能運算與雲端資源，打造貫穿產品生命週期的智慧設計環境，縮短產品上市時間並提升設計成功率。

對台灣而言，隨著先進製程、AI 晶片及先進封裝持續領先全球，設計驗證與系統整合能力將成為下一階段競爭關鍵。從此次論壇聚焦 AI 輔助 IC 設計、實體設計、DFT、Chiplet 與 3D IC 等議題，也反映出台灣半導體產業已開始從「AI 加速設計」邁向「AI 參與設計」的新階段。

整體而言，AI 原生設計代表的不只是 EDA 工具的一次升級，而是半導體工程模式的轉變。未來誰能率先建立具備自主化工程能力的設計平台，將更有機會在 AI 晶片與系統設計的新競賽中掌握主導權。