在芯片的生产制造环节中，处于产业最上游的是IP、EDA。其中EDA被大家称为“芯片之母”，在芯片的设计、制造、封测等环节中都需要用到。

不仅如此，随着工艺越先进，EDA越重要，因为越先进的芯片，设计、流本成本非常高，所以在流片前都需要用EDA来进行测试验证。

但大家也都清楚，国产EDA发展较晚，全球EDA市场被美国垄断，按照2022年的数据，全球EDA市场，美国三大巨头占了80%以上的份额，在中国更是占了90%以上的份额。

国产EDA的份额不到10%，为何份额这么低呢？一方面是大家支持的流程不够全，很多国产EDA只涉及到芯片的部分环节，做不到全流程覆盖，而国外的EDA覆盖了所有环节和流程，所以很多芯片厂，会使用国外的EDA产品。

另外则是很多国产EDA支持的工艺不够先进，以前大多只是支持到28nm，连14nm都很多流程不支持。

此外就是IP方面，国外的很多EDA大厂，其实也是IP大厂，有各种IP核，供芯片厂商使用，使用这些IP，可以大大降低门槛，提高效率。

基于这几点，所以国外EDA才能够垄断市场，而国产EDA就只能在后面追赶。

但是国外的EDA再好，也存在卡脖子的风险，比如华为，就被断供了一些先进的EDA，所以关键时候，还得是国产顶上才行。


新技术浪潮推动EDA创新与变革

当前，除了本土EDA厂商和行业伙伴自身努力谋发展之外，芯片领域新兴技术层出不穷，新兴架构、标准、需求和理念也在不断推动行业进步。当下RISC-V、Chiplet和AI技术成为行业高频词，其发展和成熟给EDA厂商带来了新挑战和新机遇。

陈英仁表示，面对RISC-V、AI、Chiplet等技术的快速发展，EDA技术必须进行创新和变革，以满足新的设计和实现需求。


RISC-V为设计带来更多可能性

首先来看RISC-V，RISC-V架构从设计理念上摒弃了“历史包袱”，具有精简、低功耗、模块化、可扩展、开放开源等技术优势，旨在为芯片设计带来更多可能性。

尤其是在物联网（IoT）领域，开源架构RISC-V的出现，进一步点燃了新晋者的热情。

在逐渐走向成熟的IoT行业中，RISC-V以其极具多样性、低功耗、高安全性和成本效益的优势，展现出巨大的潜力。更重要的是，其开源和高度可定制的特性赋予了芯片设计企业更大的自主权，从而满足了多样化的客户需求。

根据RISC-V基金会数据，2022年采用RISC-V架构的处理器核已出货100亿颗，其中绝大多数出货都集中在MCU和IoT领域。预计到2025年，RISC-V架构的处理器核出货量将突破800亿颗。在出货量暴增的同时，RISC-V应用场景不再局限于低功耗物联网领域，而是逐渐向手机、电脑、汽车、数据中心等应用领域拓展。

不仅如此，RISC-V作为一种开放指令集架构，也为中国芯片产业提供了一个新的选择和机会。随着国际贸易冲突和“逆全球化”加剧，国内开始加速拥抱开源RISC-V架构发展，以避免在主流CPU芯片架构上受制于人，实现更多的自主创新和供应链安全。

去年出货量超100亿颗的RISC-V架构芯片，国内出货量已经占据一半，不仅有众多国内企业和科研机构加入了RISC-V国际基金会，还成立了中国开放指令生态联盟和国内首个RISC-V专利联盟，致力于推动中国RISC-V芯片生态建设。

RISC-V技术正凭借其开放性、高效性和卓越的可扩展性，重新定义计算的未来。不过，任何技术的发展都存在两面性，RISC-V在提供自主供应链机会，加速技术迭代的同时，其开放协作模式也带来了诸多挑战。

RISC-V的劣势在于其还处于发展初期，还没有形成一个完善而统一的技术体系和商业模式。陈英仁指出，在标准细节定义、碎片化&稳定性以及EDA支持方面，RISC-V还存在不足，为芯片设计带来挑战。

随着RISC-V技术深入各领域，它以开源、简洁和高度可扩展的特性正逐步塑造未来。尽管RISC-V潜力巨大，其生态系统仍存在待完善之处。特别是其独立、灵活和弹性的设计理念让系统碎片化的问题剧增。

EDA的任务就是倾听客户需求，来满足他们在不同应用对产品设计或生态系统的支持。

为了应对这些挑战，思尔芯为RISC-V提供了涵盖微架构分析、系统整合、规范符合性测试以及软件性能评估的一系列优化解决方案。通过思尔芯的“芯神匠”的系统&应用性能分析、“芯神瞳”的评估架构配置/软件性能分析、“芯神鼎”的规范符合性测试等策略，构建一个更高效和稳定的RISC-V平台。

据悉，思尔芯还在助力北京开源芯片研究院“香山”项目的不断演进。

“香山”高性能RISC-V处理器是一个由中国科学院计算技术研究所孕育出的开源项目，从“香山”的第一代到目前的第三代，其背后的技术支撑与演进都离不开思尔芯的助力，开芯院都采用了思尔芯的“芯神瞳”原型验证解决方案，加速其技术的演进与应用落地。

在集成电路和微处理器设计中，原型验证是不可或缺的一环，它涉及到在真实硬件上验证设计的功能、性能和可靠性。思尔芯为“香山”提供了一个针对性的解决方案——芯神瞳VU19P原型验证系统，使“香山”能够高效地完成SPEC跑分验证、IO验证以及BSP驱动的开发等工作，涵盖了从硬件设计到软件集成的整个生命周期的不同方面。


国产EDA厂商如何构建自己的核心竞争力？

1）基础研究：EDA工具涉及到芯片设计非常底层的技术，在EDA工具里面内嵌了大量的引擎。它需要对芯片的模型进行处理，不可避免的会涉及到半导体的材料学量子力学这样非常底层的技术。

2）算法的实现能力：特别是在设计模拟的仿真器以及数字的后端的布局布线工具，这样的工具是需要针对一个特殊的优化问题去设计一套算法，并且把这个算法合适的实现出来。算法的好坏和实现的差异会影响整个EDA工具在实际运行过程当中的速度和精度，这是非常用影响用户体验和EDA工具本身的质量的。算法的设计不可避免就会用到一些应用数学的知识、计算机科学特别是算法结构方面的知识。现在大服务器都是多核的运行，甚至是带有GPU的加速。在这种情况下如何根据这个服务器的硬件的结构适当的调整算法，让它跑得更快更准，是EDA供应商的一个核心价值。

3）产品的完备性：是从商务的角度，因为具有完整的工具链会让公司在商务谈判的时候更有优势。如果公司擅长的只是芯片设计环节当中某个点工具，在商务谈判当中是处于不利地位的，因为竞争对手如果具有比较完备的产品会把公司挤出竞争。


AI+ED为芯片设计带来多重助力

AI大模型极度依赖算力，算力芯片复杂度和数量需求急剧上升，变相提升了EDA需求。另一方面，AI技术也可以优化EDA工具，进一步提升芯片设计的效率。

芯易荟CEO汪达均对于AI在EDA领域的应用保持乐观态度，他认为与晶圆制造、半导体设备、半导体系统等产业链上下游其他环节相比，AI给EDA产业带来变革驱动力更为明显：“AI+EDA可以大幅提升EDA工具的效率、产出及使用性，进一步提升芯片设计的效率，同时降低设计的成本。因此，我们要非常重视AI技术的持续演变。”

隼瞻科技则已将AI+EDA引入产品WingStudio当中，通过人工智能技术的深度介入，实现架构探索的自动化，从而“进化”出PPA最优的处理器架构。

隼瞻科技CEO曾轶将该功能巧妙地比喻成“给处理器做CT”，表示WingStudio内部配置了多种人工智能分析引擎，能不断通过引擎分析的推导来测试不同设计方案的运行效率，提供明确的分析报告，最终为客户优化处理器的各项指标。

在奇捷科技研发部VP袁峰看来，基于AI的EDA研究在学术圈和工业界都吸引了很多关注，并且已经取得了不错的进展。例如，AI技术可以分析大量的设计数据和性能指标，通过建立模型和预测算法，辅助设计工程师进行设计优化。这有助于提高芯片的性能、功耗和面积（PPA），并减少设计迭代次数。

当前，奇捷科技在AI方面也已经开展相关的研究工作，核心的关注点是如何利用AI提高ECO的质量，优化逻辑补丁的尺寸等核心算法性能，未来将有基于AI技术的EDA产品推向市场。


突破先进制程已近在咫尺

实际上，这几年国产EDA进步也非常快。

在2022年时，国产华大九天已经排名第四名了，份额高达6%左右，而所有国产合计占到了10%+，相比起5年前的2018年，直接了市场的翻倍（2018年时国产EDA才5%左右）。

另外在流程上，国产EDA在14nm阶段，基本上实现了全覆盖，也就是说在14nm这个工艺上，基本上不借助国外EDA，也能够完成全部EDA需要完成的工作。

更重要的是，国内有几大厂商在很多的环节和流程上，不仅只是14nm，而是实现了3nm，比如华大九天就表示，产品覆盖了数字、模拟、混合信号、射频等多个领域，能够支持从0.35um到3nm的各种工艺节点。

概伦电子也表示，自己研发的产品支持7nm/5nm/3nm等先进工艺节点。鸿芯微纳也表示，去年就搞定了5nm，目前已实现了3nm工艺。

可见，中国芯要突破，国产EDA已经准备好了，就看芯片设计企业们，以及芯片制造企业们，能不能相互牵手，一起前进了。