DAC 2026 Cetuskan Perang Platform AI Agentik dalam Reka Bentuk Cip

DAC 2026 menjadikan AI agentik sebagai medan persaingan peringkat platform dalam automasi reka bentuk elektronik atau electronic design automation (EDA). Synopsys, Cadence dan Siemens EDA tidak lagi mempersembahkan AI sekadar sebagai pembantu perbualan untuk menulis RTL atau mencari dokumentasi. Sistem yang diketengahkan kini direka untuk memecahkan objektif kejuruteraan kepada tugasan, memanggil alat EDA sedia ada, mentafsir ukuran dan mengulangi kitaran sehingga sasaran dicapai. 217

Perubahan ini mengalihkan persoalan strategik. Pemenang mungkin bukan vendor yang memiliki model umum paling hebat, tetapi vendor yang mampu menghubungkan ejen dengan data reka bentuk, penyelesai deterministik, bukti pengesahan, kawalan keselamatan dan proses signoff pengeluaran.

Apa yang berubah di DAC 2026?

Alat EDA tradisional melaksanakan operasi yang jelas seperti sintesis, simulasi, pengesahan formal, place-and-route, analisis pemasaan dan signoff fizikal. Sistem EDA agentik pula menambah lapisan perancangan serta penyelarasan di sekeliling alat-alat tersebut.

Dalam satu kitaran biasa, ejen akan:

1. mentafsir objektif reka bentuk atau punca kegagalan;
2. memilih alat dan sub-tugasan yang berkaitan;
3. menjana atau mengubah RTL, kekangan, ujian atau konfigurasi;
4. menjalankan simulasi deterministik, semakan formal atau analisis fizikal;
5. membaca metrik, log, bentuk gelombang atau contoh balas yang terhasil; dan
6. mencadangkan perubahan seterusnya sebelum mengulangi proses.

Penyelidikan mengenai reka bentuk fizikal agentik menerangkan corak yang hampir sama: mentafsir objektif dalam bahasa semula jadi, memanggil alat EDA, menganalisis output, mengubah konfigurasi atau kod sumber dan mengulangi proses berdasarkan ukuran kualiti hasil. 1

Perbezaannya dengan copilot adalah penting. Copilot mencadangkan tindakan seterusnya, manakala aliran agentik boleh mengambil alih rangkaian tindakan yang lebih panjang—namun masih dibatasi oleh alat kejuruteraan dan matlamat yang ditetapkan manusia.

Synopsys: tangga autonomi melalui AgentEngineer

Strategi Synopsys disusun mengikut perkembangan autonomi L1 hingga L5. Idea asasnya adalah bergerak daripada bantuan dan automasi berpandu kepada aliran kerja kejuruteraan yang semakin bebas, termasuk merentasi beberapa domain reka bentuk. Sempadan tepat antara setiap tahap ialah sebahagian daripada pelan hala tuju Synopsys, bukannya piawaian industri sejagat. Oleh itu, L1–L5 wajar difahami sebagai kerangka Synopsys untuk mengukur autonomi, bukan skim pensijilan universal.

Tumpuan praktikalnya ialah AgentEngineer. Di DAC, Synopsys menerangkan sebuah pengatur cara yang boleh memecahkan objektif pengesahan kepada tugasan kecil, menyelaras ejen khusus, memanggil alat EDA, memeriksa hasil dan meneruskan kerja melalui kitaran tertutup. Synopsys dan NVIDIA menggambarkannya sebagai aliran kerja autonomi jangka panjang untuk reka bentuk cip serta sistem elektronik. 314

Synopsys mengetengahkan pengesahan autonomi, analisis punca utama dan penyelesaian proses nyahpepijat. Demonstrasi yang dilaporkan syarikat mendakwa masa untuk mendapatkan RTL yang disahkan boleh menjadi sehingga 50 kali lebih pantas, bersama peningkatan liputan sebanyak 20 peratus. Namun, angka ini ialah dakwaan vendor dan bukan keputusan penanda aras bebas. 19

Satu lagi aliran kerja Synopsys yang dibangunkan bersama Microsoft Discovery pula melaporkan pengurangan awal sebanyak 25 hingga 40 peratus dalam masa kitaran nyahpepijat. Keputusan itu juga wajar dianggap sebagai penilaian awal, bukannya penanda aras pengeluaran yang terpakai secara umum. 17

Daripada RTL kepada simulasi terma

Synopsys turut meluaskan konsep agentik melangkaui logik digital. Strategi DAC syarikat merangkumi aliran kerja sistem elektronik yang berat dari segi fizik, termasuk simulasi terma. Dalam aliran ini, ejen boleh membantu menyediakan simulasi, menjalankannya, menilai output dan memperkemas proses tersebut. Kedudukan lebih luas “silicon-to-systems” ini diperkukuh oleh portfolio Ansys Synopsys dan melangkaui aliran RTL-ke-GDS semata-mata. 1417

Kelebihan strategiknya ialah keluasan. Jika lapisan penyelarasan yang sama boleh beroperasi merentasi pengesahan dan fizik peringkat sistem, Synopsys boleh memasarkan EDA agentik sebagai persekitaran kejuruteraan berterusan, bukannya himpunan pembantu yang terpisah.

Cadence: ejen khusus dengan konteks reka bentuk yang berterusan

Cadence mengambil pendekatan yang berbeza. Kedudukan awamnya berpusat pada hierarki ejen khusus yang diselaraskan oleh super-ejen AI peringkat lebih tinggi. Bahan yang tersedia mengaitkan pendekatan ini dengan ChipStack AI Super Agent, manakala sesetengah laporan menggunakan nama AgentStack atau AuraStack. Oleh sebab penamaan tersebut tidak disahkan secara konsisten dalam bahan yang tersedia, AgentStack dan ChipStack AI Super Agent ialah rujukan yang lebih selamat. 218

Konsep paling tersendiri Cadence ialah Mental Model. Daripada hanya bergantung pada arahan semasa, ejen itu dicadangkan untuk mengekalkan konteks berstruktur yang khusus kepada reka bentuk—termasuk kekangan, sejarah projek, niat dan keputusan yang telah dibuat. Ini penting kerana reka bentuk cip sangat bergantung pada konteks. Perubahan yang kelihatan munasabah secara tempatan boleh melanggar bajet pemasaan, kekangan pembungkusan, sasaran kuasa atau keputusan seni bina yang dibuat lebih awal.

Cadence juga menekankan pemecutan multifizik. Sasarannya adalah membolehkan ejen membuat pertimbangan merentasi kesan elektrik, terma, mekanikal dan bendalir supaya sesuatu keputusan reka bentuk dinilai berdasarkan kesan pada sistem, bukan metrik digital semata-mata. 1718

Dari sudut strategi, Cadence bersaing melalui kelengkapan seni bina dan pemahaman konteks. Matlamatnya bukan hanya mengautomasikan satu peringkat, tetapi membantu ejen memahami reka bentuk sebagai sistem berterusan yang mempunyai pelbagai kekangan saling berkait.

Siemens: membina kepercayaan melalui pengesahan kendiri

Siemens EDA membezakan Fuse EDA AI Agent melalui aspek kepercayaan. Idea terasnya ialah kitaran pengesahan kendiri, iaitu tindakan yang dicadangkan ejen diperiksa terhadap enjin Siemens yang deterministik dan berasaskan fizik sebelum hasil itu dibenarkan bergerak ke peringkat seterusnya. 2

Fuse dibina atas seni bina Model Context Protocol (MCP) yang boleh diskalakan. MCP menyediakan kaedah umum untuk menghubungkan lapisan penyelarasan dengan alat serta maklumat kejuruteraan dalam bidang seperti RTL, pengesahan, reka bentuk analog dan tersuai, place-and-route serta signoff fizikal. 2

Pendekatan ini menangani salah satu risiko utama kejuruteraan autonomi: model bahasa boleh menghasilkan pelan yang kelihatan munasabah tetapi tidak sah dari segi fizikal. Dalam aliran yang mengesahkan dirinya sendiri, semakan berautoriti datang daripada alat domain. Jika pemasaan, geometri, fizik atau kekangan formal lain menolak sesuatu tindakan, aliran tersebut boleh menggunakan bukti itu untuk menyemak semula pelannya.

Siemens turut melihat peluang pada rangkaian digital yang lebih luas. Visi agentiknya boleh menghubungkan keputusan reka bentuk dengan perancangan pembuatan dan penjadualan rantaian bekalan, sekali gus melanjutkan aliran kerja melangkaui pelaksanaan cip. Jadi, pembeza utamanya bukan autonomi semata-mata, tetapi autonomi yang dikawal oleh bukti industri dan pelaksanaan di peringkat seterusnya.

NVIDIA menjadi lapisan infrastruktur bersama

NVIDIA tidak menggantikan syarikat EDA utama sebagai vendor EDA konvensional. Sebaliknya, ia menyediakan beberapa lapisan yang menyokong susunan agentik baharu—dan dalam masa sama mewujudkan potensi kebergantungan platform.

NVIDIA melabur AS$2 bilion dalam Synopsys sebagai sebahagian daripada kerjasama berbilang tahun yang diperluas untuk memajukan kejuruteraan dipacu AI serta beban kerja EDA yang dipercepatkan. 13

Infrastruktur tersebut merangkumi beberapa fungsi:

• Pengkomputeran dipercepatkan: Grace Blackwell digunakan untuk simulasi dan inferens AI. Synopsys melaporkan bahawa perkhidmatan mikro inferens NVIDIA NIM memberikan masa untuk mendapatkan maklumat dua kali lebih pantas bagi Copilot AI generatifnya. NVIDIA pula melaporkan peningkatan 34 kali berbanding CPU dalam satu penggunaan simulasi aerodinamik Fluent. Keputusan ini ialah hasil bagi kes penggunaan tertentu, bukan penanda aras EDA sejagat. 1516
• Model dan penyelarasan: Aliran kerja DAC Synopsys menggunakan NVIDIA Nemotron, NVIDIA Agent Toolkit dan runtime OpenShell untuk pelaksanaan serta tadbir urus ejen. 314
• Pemecutan fizik: Pustaka CUDA-X dan PhysicsNeMo NVIDIA bertujuan menyokong aliran kejuruteraan yang bergantung pada simulasi. 2
• Prestasi CPU: CPU Vera menyasarkan beban kerja intensif pengiraan dan berjujukan yang masih penting dalam EDA konvensional. NVIDIA berkata ia bekerjasama dengan Cadence dan Synopsys untuk mengoptimumkan aplikasi; ujian yang dilaporkan menunjukkan peningkatan kira-kira 1.5 kali untuk Cadence Jasper dan Synopsys VCS, walaupun angka tersebut dilaporkan oleh vendor. 45

Hasilnya ialah persaingan berlapis. Syarikat EDA menguasai pangkalan data reka bentuk, alat domain dan aliran signoff, manakala NVIDIA menyediakan pengkomputeran, model, komponen penyelarasan dan infrastruktur runtime. Pelanggan mungkin mendapat aliran kerja yang lebih pantas, tetapi susunan ini turut menimbulkan persoalan tentang sejauh mana ekosistem perkakasan dan perisian tunggal akan mempengaruhi masa depan kejuruteraan cip.

Apa yang dibuktikan oleh eksperimen Kimi K3—dan apa yang belum dibuktikan

Demonstrasi Kimi K3 menjadi perbandingan penting kepada pengumuman vendor besar. Menurut bahan yang tersedia, Kimi K3 menjalankan operasi autonomi selama 48 jam untuk mereka bentuk, mengoptimumkan dan mengesahkan cip bagi model nano menggunakan alat EDA sumber terbuka serta pustaka Nangate 45 nm. Reka bentuk yang dilaporkan berkeluasan kira-kira 4 mm² dan mencapai penutupan pemasaan pada 100 MHz dalam simulasi. 17

Ini merupakan bukti bermakna bahawa ejen berasaskan LLM boleh menyelaraskan kitaran reka bentuk cip hujung ke hujung yang mempunyai skop terhad. Ia menunjukkan bahawa seni bina, penjanaan RTL, pengoptimuman, pengesahan dan analisis pemasaan boleh disambungkan dalam satu proses autonomi apabila syaratnya terkawal.

Namun, eksperimen itu bukan bukti bahawa alat EDA komersial atau pasukan jurutera cip berpengalaman sudah tidak diperlukan. Ia menggunakan aliran rujukan 45 nm yang matang—kira-kira dua dekad di belakang teknologi proses termaju. Eksperimen itu tidak membuktikan prestasi pada kit reka bentuk proses moden, penutupan pemasaan dan kuasa termaju, reka bentuk analog, reka bentuk untuk ujian, integrasi IP, analisis kebolehpercayaan, kekangan pembuatan atau signoff pengeluaran.

Eksperimen ini juga menonjolkan masalah bukti. Hasil yang dilaporkan datang daripada bahan teknikal projek itu sendiri dan belum merupakan penanda aras pengeluaran yang dihasilkan semula secara bebas. Oleh itu, dakwaan bahawa reka bentuk tersebut berprestasi 20 hingga 30 kali lebih rendah daripada cip kontemporari tidak wajar dianggap sebagai perbandingan terkawal tanpa bukti yang lebih kukuh.

Kesimpulan yang lebih berhati-hati adalah lebih sempit: alat sumber terbuka boleh menyokong demonstrasi yang mengagumkan pada nod proses matang, manakala reka bentuk termaju yang kompetitif dan boleh dikeluarkan masih sangat bergantung pada bahan sokongan foundri, pustaka proses, aliran signoff matang dan kepakaran kejuruteraan khusus.

Mengapa ini membuka ruang kepada vendor EDA China

AI agentik memberi peluang kepada syarikat EDA China untuk bersaing di peringkat aliran kerja, bukannya sekadar meniru setiap alat khusus yang telah matang. Peluang itu amat ketara dalam pengesahan, penyahpepijatan, penggunaan domestik, pembungkusan termaju dan antara muka yang dibina untuk LLM. Laporan dari DAC menyatakan bahawa AI agentik mula memasuki aliran kerja daripada penjanaan RTL dan penciptaan testbench hingga simulasi, pengesahan formal dan nyahpepijat. 17

Contoh dalam penyelidikan yang dibekalkan termasuk:

• Xpeedic, yang keupayaan integriti isyarat dan kuasanya boleh digabungkan dengan analisis agentik untuk sistem, pakej dan pembungkusan termaju.
• XEPIC, yang mengumumkan asas XEPIC Intelligent System, termasuk sistem reka bentuk dan pengesahan pintar serta tawaran simulasi yang lebih pantas. 17
• UniVista, yang menerangkan platform reka bentuk agentik untuk menyelaras reka bentuk RTL, pengesahan, pembetulan dan pengoptimuman pada seni bina EDA yang dibangunkan secara domestik. 17
• Chips Z, Banxin dan Zhiwei Chuangxin, yang mencerminkan usaha lebih luas ke arah rantaian alat yang dikawal secara domestik, ejen reka bentuk dan pengesahan khusus serta antara muka kejuruteraan berasaskan LLM.

Corak produk yang paling kukuh ialah gelung berasaskan bukti: jana hipotesis atau pembaikan, jalankan simulasi atau pengesahan formal, periksa contoh balas atau metrik kualiti, kemudian masukkan bukti itu kembali kepada ejen. Pendekatan ini lebih meyakinkan daripada meminta model umum menjana cip dan mempercayai hasilnya tanpa semakan domain.

Anggaran yang sering diulang bahawa jurutera menghabiskan kira-kira 60 peratus masa mereka untuk penyahpepijatan dan kerja berasaskan proses wajar dianggap sebagai anggaran industri, bukan ukuran sejagat. Namun, peluang asasnya jelas: triage berulang, analisis jejak, penciptaan ujian, pengesanan punca utama dan pembaikan regresi ialah sasaran automasi yang menarik. 17

Persaingan sebenar EDA adalah persaingan bukti

Isyarat paling penting daripada DAC 2026 bukanlah bahawa reka bentuk cip autonomi sudah diselesaikan. Isyaratnya ialah vendor EDA utama kini melihat aliran kerja agentik sebagai cara seterusnya untuk meluaskan kelebihan platform masing-masing.

Synopsys mengetengahkan tangga autonomi, AgentEngineer, penyelesaian pengesahan dan keluasan “silicon-to-systems”. Cadence menekankan penyelarasan ejen khusus, konteks reka bentuk berterusan dan penaakulan multifizik. Siemens pula menonjolkan pengesahan kendiri, integrasi alat berasaskan MCP dan rangkaian industri yang lebih luas.

Cabaran bersama mereka ialah kepercayaan. Ejen EDA yang berguna mesti mampu menerangkan perkara yang diubah, menghasilkan semula aliran kerja, mengekalkan niat reka bentuk dan menunjukkan bukti deterministik bahawa hasilnya memenuhi kekangan berkaitan.

Justeru, pemenang jangka terdekat berkemungkinan bukan vendor yang memiliki model paling petah. Pemenangnya ialah vendor yang ejen-ejennya boleh beroperasi dengan selamat dalam data, IP, keselamatan, simulasi dan aliran signoff sedia ada—serta menukar setiap tindakan autonomi menjadi bukti kejuruteraan yang boleh diaudit.