DeepSeek引发的产业连锁反应：DeepSeek激起资本热情，下游厂商积极适配，从办公到算命都有应用。这股热潮下，半导体产业上游受到关注，其是否会掀起一场革命成为焦点。如今摩尔定律推动芯片发展，大规模芯片集成晶体管超百亿，复杂的芯片设计流程让商业EDA工具成为几乎所有设计团队的必备辅助。
AI在芯片设计中的预测与优化角色：在芯片设计领域，规模扩大使寻找最优方案难度增加，AI能在合理时间给出“足够好”结果。ML模型在预测类工作中，可通过学习历史数据和经验，在设计早期预测芯片优化效果，减少对耗时EDA工具的依赖，提升设计效率。而优化类工作要求更高，基于机器学习的方法可寻找比传统EDA算法更优或更快的方案，但目前EDA距离提出需求直接出芯片设计仍有距离，当下很多号称接入AI的EDA平台更像高级助手。
EDA三巨头的AI布局 ：Cadence Design与瑞萨电子合作打造基于AI的解决方案，利用Verisium Platform和XceliumMLApp，提升瑞萨电子验证团队的调试效率并缩短验证周期。新思科技推出Synopsys.ai工具，具备协作、生成和自主功能，是全栈式AI驱动的EDA解决方案套件，能应对设计复杂情况、接手重复性工作、优化芯片性能等，还率先给出连续数据集解决方案。西门子的EDA解决方案在核心技术、流程优化和开放平台方面应用AI，其2024年末收购Altair，将打造更完整的人工智能设计和仿真产品组合。
AI对芯片工程师工作的改变：芯片设计中，工程师面临诸多繁琐工作，而EDA三巨头的AI动作优化了设计流程。借助第三方AI可节省工程时间，大模型发展对EDA有直接影响。AI能帮助提升初级工程师能力，优化工程师分工，促进跨领域融合。不过，AI完全改变EDA产业尚需时日，因其依赖大量数据训练，目前在实际应用中解决问题能力未必强于有经验的工程师。尽管如此，人工智能融入芯片设计不会取代工程师，只是改变工作方式，人的创新能力依旧是行业进步根本。
