人工智能（AI）頻頻登上科技新聞頭條。人工智能觸及各行各業(yè)，包括游戲、消費品、移動通訊、供應鏈管理等。我們正迎來人工智能嶄新時代，智能技術更加唾手可得，并且正運用到幾乎所有領域。
人工智能的廣泛普及不僅大大改變了我們的創(chuàng)新方式，也加快了我們的創(chuàng)新速度。至少自計算機問世以來，甚至自工業(yè)革命以來，如此能刺激生產力的技術也十分罕見。但為了滿足日益增長的需求，我們需要做得更多、更快，規(guī)模也要更大；再考慮到智能系統(tǒng)的爆炸式增長，我們不得不重新開發(fā)計算技術，改變我們的芯片設計方式。
作為一項變革性技術，人工智能已成功融入那些用于優(yōu)化芯片設計和分析海量數(shù)據(jù)的工具，從而提高了整個芯片開發(fā)流程的效率。盡管如此，開發(fā)者所擁有的資源和時間，仍遠遠不足以實現(xiàn)其目標。而這便是人工智能未來將大展身手的地方。生成式人工智能已經在語音和圖像生成等領域廣受好評，并開始在芯片設計領域展現(xiàn)潛力。
爆炸式增長的數(shù)據(jù)正不斷挑戰(zhàn)算力的極限，同時也為人工智能的發(fā)展奠定了基礎。面對指數(shù)級數(shù)據(jù)增長所帶來的復雜性，必須要借助人工智能來收集、管理和解釋數(shù)據(jù)，并為具體應用提供指導。開發(fā)人才短缺、芯片設計面臨挑戰(zhàn)、開發(fā)成本日益攀升、市場窗口不斷縮小，如此種種加速推動了人工智能普及步伐。
即使人工智能的作用在芯片設計中愈發(fā)突出，我們仍須認識到那些亟需解決的挑戰(zhàn)。盡管數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長，但大部分數(shù)據(jù)并非公開資源。這種數(shù)據(jù)稀缺性帶來了巨大挑戰(zhàn)，對于生成式人工智能模型訓練、專有數(shù)據(jù)和知識產權保護等工作尤其如此。即使解決了這個數(shù)據(jù)難題，開發(fā)者也仍然需要驗證這些模型輸出是否準確。
新思科技一直致力于以創(chuàng)新科技加速萬物智能時代的到來。通過持續(xù)探索AI+EDA的融合創(chuàng)新，新思科技開發(fā)了涵蓋了數(shù)字、模擬、驗證、測試和制造等全流程的全棧式AI驅動型EDA解決方案Synopsys.ai，為合作伙伴帶來了超乎預期的成果DSO.ai成功實現(xiàn)了450+次商業(yè)流片VSO.ai提升了10倍周轉速度，TSO.ai降低了超過20%的芯片測試成本ASO.ai大幅加速了模擬設計遷移。
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