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半導體創新的“新三駕馬車”
人工智慧驅動的全鏈條效率提升、AI數位孿生的廣泛應用、碳中和對晶片創新邊界的開拓正在成為推動半導體創新的新三駕馬車
半導體產業正處於尋找新成長動力的十字路口。
「必須承認晶片性能每兩年翻一番的『摩爾定律』在引導半導體產業發展半個多世紀之後，正在放緩腳步，然而技術創新的步伐並沒有放慢，隨著單晶片擴展能力的放緩，半導體行業正在尋找其他創新方法來保持指數級增長。 ”
新思科技（Nasdaq: SNPS）總裁兼營運長Sassine Ghazi這樣總結目前半導體產業的發展狀態，他將於2024年1月1日履新新思科技執行長。
半導體產業之所以成為推動人類社會發展的重要動力，得益於晶片性能帶來的生產效率提升，同時催生出網路這種徹底改變人類生活的新應用。從根本上來說，提升晶片效能不是創新的最終目的，提升生產效率，改變人類生活才是。
人工智慧、高效能運算和新能源革命正在成為改變人類生活的關鍵，而這些領域都對晶片提出了更多創新要求，除了性能，更複雜的功能，更高的安全性，更快速的交付，更低的能耗與成本，都是新時代晶片的迫切需求，逐漸放緩的摩爾定律已經無法滿足這些要求，半導體創新需要新的動力。
新思科技是全球市佔率第一的電子設計自動化軟體EDA公司、全球排名第一的介面IP供應商和全球軟體安全企業領導者。站在晶片產業鏈的最上游，新思科技在與產業鏈上各個公司的合作過程中發現數智化和低碳化正在成為未來發展的趨勢，新趨勢下，晶片行業保持指數級增長的新動力將來自三方面：
- 人工智慧驅動下的晶片全產業鏈效率提升
- AI數位孿生技術推動晶片創新加速落地
- 碳中和時代晶片創新將擁有更廣闊的邊界
晶片產業在過去幾十年的創新模式非常清晰，由於摩爾定律的存在，晶片性能持續規律增長，應用開發者以晶片性能為基準開發相關應用。因為晶片性能的成長速度一直領先消費者需求的成長，所以是先有晶片，然後有新的應有，繼而消費者用到新的電子產品。晶片是發展鏈的起點，晶片定義應用，晶片與應用同頻共振，這種同頻共振推動了半導體創新過去幾十年的發展。
過去數十年單顆晶片所含電晶體數量的成長，圖片來自新思科技官網。
但隨著消費者需求被高速成長的晶片性能逐步激發，摩爾定律又開始放緩腳步，這種過去幾十年行之有效的成長模式開始逐漸失效。
但半導體的市場規模成長並未放慢腳步，萬物互聯大幅擴展晶片應用範圍，人工智慧創造了旺盛的高效能運算需求，這些都在推動半導體市場進入高速成長期。半導體市場花了60年達到5000億美元的規模，而新思科技預計下一個5000億美元只需要7年，即2030年，全球半導體市場規模會達到1兆美元。
全球半導體市場規模變化趨勢，圖片來自新思科技官網。
快速成長的多樣化需求成為晶片產業發展鏈的新起點，開發應用滿足需求，晶片創新滿足應用需求，同時EDA工具的完善讓軟硬體協同開發成為可能，晶片產業開始進入應用定義晶片的階段。
例如人工智慧、萬物互聯、新能源革命都提出了更多樣化的晶片需求。支援人工智慧的GPU、NPU，支援萬物互聯的低功耗低成本通訊晶片、功能晶片等，客戶需要更複雜的功能、更高能效、更快交付、更低成本，而過去幾十年以性能為指標的發展模式已經無法滿足新的需求，必須提升晶片全產業鏈的效率。
新思科技作為晶片設計工具的龍頭企業，四年前開始將人工智慧引入晶片設計環節，推出了業界首個用於晶片設計的AI應用DSO.ai，被全球多家晶片領導企業採用，成功流片超260次，AI在晶片設計中的規模化應用成為現實，人工智慧成為晶片全產業鏈效率的倍增器。
2023年初，新思科技將DSO.ai升級擴展為全端式AI驅動EDA解決方案Synopsys.ai，涵蓋先進數位與類比晶片的設計、驗證、測試與製造環節。AI提升了EDA工具的自動化程度和質量，大幅減少了晶片設計中程序性工作的數量，完成同樣的工作所需的人力和時間顯著減少。
全端式AI驅動EDA解決方案Synopsys.ai，圖片來自新思科技官網。
Sassine對《財經十一人》表示，「人工智慧驅動的晶片設計由新思科技首創，我們看到了人工智慧提升晶片製造商生產力的潛能。使用我們人工智慧EDA解決方案的客戶回饋，設計時間從幾個月縮短到幾週，測試成本降低20%以上，同時晶片的性能、功耗更好。”
除了提高效率，人工智慧EDA還有一個關鍵作用，緩解全球半導體產業的嚴重資源短缺。Sassine表示，「根據多家第三方機構評估，到2030年，工程師和設計能力短缺造成的晶片設計資源缺口將達到15%—30%，而人工智慧EDA套件將是減輕資源短缺不良影響的關鍵。 」
另外針對過去數年困擾半導體產業的成熟過程產能短缺問題，新思科技也提供了創新方案。Sassine介紹，「新思科技的新方案可以將晶片設計從一個製程節點遷移到更先進的節點，同時不損失質量，這樣既能緩解成熟過程結構性產能不足的問題，也能為客戶提供更高效的晶片生產方式以及能效比、性價比更高的產品。”
應用場景的快速拓展是當前晶片創新與過去相比的重要差異，人工智慧+萬物互聯不斷創造出新的應用場景，在這些場景下，晶片創新需要不斷試誤與嘗試，如果用實體測試，將造成大量時間和資源的浪費，所以高模擬度虛擬環境成為新時代晶片創新的剛需。
虛擬技術在晶片創新中早已應用，但先前的虛擬技術存在參數覆蓋不完整，虛擬條件有限，測試仿真度低等諸多問題，即便幾年前虛擬技術發展到了數位孿生階段，仿真度也依然無法令人滿意，直到引進人工智慧之後，AI數位孿生才讓高模擬度虛擬環境成為可能。
AI數位孿生在人工智慧、萬物互聯和新能源革命等領域都有充分應用，而其中應用價值最突出的是新能源相關產業，這些產業與現實連結緊密，環境影響更大更複雜，智慧汽車，風能、光電，都是數位孿生技術應用的最前線。
以智慧汽車為例，汽車對半導體的需求在近幾年呈現爆炸性成長，而且汽車晶片創新呈現「數量多、多種類、功能多」的三多特徵，使得汽車晶片開發堪稱當前晶片創新中最複雜的場景。
「打開當今高端汽車的引擎蓋，你會發現一個由80 多個電子控制單元(ECU) ，上億行軟體程式碼以及各種感測器組成的數位平台。對於汽車製造商來說，電氣化、網聯化和自動化的急劇融合使汽車設計過程變得超級複雜。」Sassine這樣評估汽車半導體的發展現狀。
智慧汽車系統的設計能複雜到什麼程度，以軟體程式碼量為例，目前智慧汽車運行的軟體程式碼量約為1億行，而到2030年，這個數字將增加到3億行，作為對比，深耕軟體產業多年的新思科技，整個公司的程式碼量目前大約有3億行。
汽車成為數位孿生技術應用的前沿，圖片來自新思科技官網。
「為了應對當今軟體定義汽車的複雜性，我們的虛擬ECU技術將測試和驗證流程從原型車和實體測試平台轉移到虛擬環境。這種驗證方法能夠顯著提高測試模擬度，提高安全性，降低風險並在早期發現錯誤，從而減少開發時間和成本。」Sassine這樣介紹新思科技的數位孿生系統。
而來自汽車晶片開發者的回饋也證明新的開發工具顯著提升了整車開發效率。現在新的智慧汽車開發週期已經縮短到3年以內，比傳統燃油車的開發週期縮短一半以上，其中，數位孿生技術提供的高模擬虛擬環境成為提升開發效率的關鍵。
特別是在整車開發環節，AI數位孿生堪稱「作弊器」。由於多個子系統都需要測試，傳統測試方法是製造多台原型車，然後同步測試。在測試過程中，任何一個測試團隊進行重大調試後都需要暫停所有測試，將所有測試車輛同步調試後才可以繼續進行測試。
而現在可以提前幾個月在整車數位孿生體上進行模擬測試，相當於提前多開一個帳號，優勢堪比“作弊器”，節省了時間，搶出了效率，降低了成本。在原型車驗證模擬測試結果的過程中，還可以不斷比對模擬測試和驗證的數據，優化數位孿生模擬度，進一步提升模擬測試可靠性，形成良性循環，提升整車開發效率。
和智慧汽車相似，人工智慧、高效能運算、多晶片封裝等高複雜度的系統設計都需要數位孿生技術的支持，除了可以顯著加速晶片創新的落地，同時在數位孿生環境中還可以進行低成本試錯，探索更多的創新可能性。
過去數十年，每位半導體從業者的努力目標都十分明確，尋找各種辦法讓摩爾定律繼續下去，極限性能是每位半導體從業者的終極追求。但摩爾定律放慢腳步之後，晶片創新必須找到新的發力目標，而碳中和或將成為開拓晶片創新邊界的重要動力。
首先為了達成碳中和目標，晶片本身的能源效率需要提升，Sassine對《財經十一人》說，「功耗、效能和麵積是晶片設計的三個關鍵指標，目前功耗正成為人工智慧、高性能計算和智慧汽車等先進技術的最終限制因素，所有這些創新都受到能耗的限制。再加上人們日益關注能耗對氣候的影響，降低晶片功耗正在成為半導體行業的關鍵考慮因素。”
新思科技全球資深副總裁、新思中國董事長兼總裁葛群以當前熱門的ChatGPT的訓練資料為例，解釋先進晶片的能耗水準：GPT-3訓練參數有1750億個，單次訓練耗電量高達1,287兆瓦時，相當於約25萬中國家庭一天的用電量。而下一代GTP-5，參數量將達到GTP-3的100倍，計算量飆升至200到400倍，訓練一次消耗的電量可能是GPT-3的數百倍，數字驚人。
一般消費者對晶片能效的重視也與日俱增，過去晶片評測往往只突顯性能，主頻、跑分、幀率是主要指標。而現在的評測中，功耗曲線、能源效率比曲線正成為消費者關注的重要內容。
算力的背後是電力，低碳綠色正成為半導體產業面臨的挑戰。而為了因應這項挑戰，新思科技推出了端到端低功耗EDA和IP解決方案，可涵蓋架構、RTL、實施到簽核的完整流程，其Synopsys.ai解決方案借助人工智慧技術可縮短25%的設計週期，降低30%的能耗，並將晶片功耗額外降低25%。
端到端節能降耗解決方案，圖片來自新思科技官網。
除了提升晶片能效，降低能耗，新思科技也正在探索將晶片科學知識與方法應用於更廣闊的場景。葛群認為：「要實現碳中和，關鍵是'電力脫碳'，一方面要改變能源結構，提升清潔能源佔比；另一方面要做好重點領域的節能減排。這兩方面都需要依靠半導體創新的力量。”
高效調配能源是過去幾十年來晶片開發者一直研究的重點，也是晶片創新可以為碳中和做出更大貢獻的方向，開發更先進、更節能的晶片，賦能千行百業的數位化進程；透過「算力脫碳」助力節能減排；同時積極參與能源網路建設，利用晶片科學的知識和方法幫助新能源更好地融入能源系統，從根本上助力「電力脫碳」。
一面以提升能源效率為目標促進晶片創新，一面擴大晶片科學方法在其他碳中和領域的應用，碳中和正在打開晶片創新的新邊界。
不論是EDA+AI提升晶片創新的效率，還是數位孿生技術加速晶片創新落地，抑或碳中和打開了晶片創新的新邊界，創新一直都是半導體產業前進的核心驅動力。過去創新的方向是循著摩爾定律的方向孜孜不倦地追求極限性能，而現在創新的方向趨於多樣化，邊界不斷拓展，晶片會滲入生活每個角落，晶片科學過去幾十年積累的知識與方法將延展到更多領域，尋找新的“摩爾定律”，為人類社會的進步和發展做出更大貢獻。（財經十一人）