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第三,业内人士向半导体产业观察透露,EDA领域的AI应用需场景化落地,如仿真智能体与后端布线智能体等,并非单一模型所能解决,需要多模型迭代与实时调度,因此需构建“总管式”调度系统实现模型协同。技术层面需建立数据智能体基础,打通原有“烟囱式”模型,实现多模态、多模型交互迭代,例如电热模型耦合分析,这与传统逐步分析模式截然不同。未来EDA行业可能从销售单点工具转向提供整合模型,商业模式将发生重大变革。从技术突破差异看,AI在数字电路设计领域进展更快,因数字电路通过代码描述更易与AI结合;物理仿真领域也取得进展,如实现秒级生成电流分布、电磁场分布等数据。
此外,这回归到创业公司常被质问的问题"若大厂介入这个领域你如何应对?"。但实际上大厂不会举全公司之力专注单一项目,而创业公司可以。
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