功耗激增下的芯片危機(jī)，半導(dǎo)體行業(yè)如何破局？

近期有個(gè)新聞比較熱，微軟有許多英偉達(dá)高性能算力芯片被擱置在庫(kù)房吃灰，背后原因則是因?yàn)槟茉垂?yīng)不足。

人工智能飛速發(fā)展背后，是巨量的能源消耗。一次AI搜索的能耗是傳統(tǒng)關(guān)鍵詞搜索的30倍，行業(yè)熱衷于談?wù)摗叭f(wàn)億參數(shù)”“百億晶體管”“TOPS算力”，卻往往忽略了這些數(shù)字背后巨大的能源成本和碳足跡。根據(jù)多方機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，未來(lái)5年內(nèi)，全球因算力需求激增將新增約106GW的電力消耗。

英諾達(dá)（成都）電子科技有限公司創(chuàng)始人/CEO王琦博士在ICCAD Expo 2025峰會(huì)演講中指出，當(dāng)前高端GPU的典型功耗已逼近700瓦，下一代產(chǎn)品預(yù)計(jì)將達(dá)到1400瓦——這幾乎與一臺(tái)家用電熨斗（約1500瓦）相當(dāng)。高功耗直接帶來(lái)嚴(yán)峻的散熱挑戰(zhàn)，對(duì)封裝、材料、系統(tǒng)集成提出極限要求。若不能有效控制功耗，將導(dǎo)致產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力下降、制造與冷卻成本飆升、嚴(yán)重時(shí)甚至推遲產(chǎn)品上市時(shí)間。

王琦的觀點(diǎn)并非危言聳聽(tīng)。以英偉達(dá)為例，單顆B200芯片功耗約1000瓦，整機(jī)架功耗高達(dá)120kW，因?yàn)闊o(wú)法良好解決芯片在工作中的散熱問(wèn)題，迫使英偉達(dá)多次修改服務(wù)器機(jī)架設(shè)計(jì)，導(dǎo)致量產(chǎn)和交付延遲。

如何攻克算力爆炸背后功耗墻？

在芯片設(shè)計(jì)中，功耗從來(lái)不是某個(gè)環(huán)節(jié)的“附加題”，而是貫穿全流程的“必答題”。

“關(guān)注功耗，宜早不宜遲。越早介入，優(yōu)化空間越大，收益越顯著。”王琦強(qiáng)調(diào)道。據(jù)了解，王琦早在1995年便從事低功耗相關(guān)的研究，那時(shí)候制程工藝還處于0.13μm節(jié)點(diǎn)。基于多年的技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)積累，王琦早早意識(shí)到，隨著制程工藝的迭代，散熱將會(huì)是一個(gè)避不開(kāi)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。早在5年前，王琦便開(kāi)始在行業(yè)中強(qiáng)調(diào)低功耗的重要性，但當(dāng)時(shí)業(yè)界的關(guān)注度并不高。

如今，高算力芯片的功耗的散熱問(wèn)題擺在行業(yè)面前，如何求解？

王琦指出，當(dāng)前低功耗設(shè)計(jì)主要面臨三大瓶頸：一是工具鏈割裂，從前端RTL到后端物理實(shí)現(xiàn)缺乏統(tǒng)一、高效的解決方案；二是優(yōu)化窗口狹窄，真正的功耗優(yōu)化黃金期在架構(gòu)設(shè)計(jì)與RTL階段，越往后優(yōu)化空間越小；三是驗(yàn)證復(fù)雜度高，電源管理引入的邏輯正確性問(wèn)題亟需自動(dòng)化驗(yàn)證手段保障。

基于行業(yè)的發(fā)展痛點(diǎn)，英諾達(dá)推出了覆蓋RTL到Signoff全流程的，針對(duì)功耗“分析-優(yōu)化-驗(yàn)證”的閉環(huán)解決方案，不再是點(diǎn)工具的堆砌，而是一套協(xié)同演進(jìn)的功耗解決方案。在演講中，英諾達(dá)的ERPE工具，作為設(shè)計(jì)早期的功耗優(yōu)化引擎，基于RTL設(shè)計(jì)階段的功耗分析，通過(guò)自研DRA算法，深入分析電路結(jié)構(gòu)，智能識(shí)別可門(mén)控的寄存器與存儲(chǔ)單元，讓功耗優(yōu)化真正“有的放矢”。在客戶的實(shí)際案例中，觀測(cè)到通過(guò)ERPE可以實(shí)現(xiàn)10%-20%的功耗降低。

在網(wǎng)表級(jí)功耗分析方面，英諾達(dá)同樣展現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)。在與三方工具的對(duì)比中，其分析精度控制在3%范圍內(nèi)，而速度卻實(shí)現(xiàn)了4-30倍的提升。這種速度優(yōu)勢(shì)，讓設(shè)計(jì)師能進(jìn)行快速、反復(fù)的功耗迭代，而非等到流片前才發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，為時(shí)已晚。

AI 不是萬(wàn)能藥，EDA 該怎么干？

人工智能的推進(jìn)，除了隱藏著高性能芯片的散熱和功耗問(wèn)題，也同樣為EDA的發(fā)展提供了新的發(fā)展思路。作為軟件工具，EDA與AI似乎有著比較天然的適配協(xié)同性，海內(nèi)外企業(yè)都在想著如何將機(jī)器學(xué)習(xí)和生成式AI，深度融入芯片設(shè)計(jì)的全流程，旨在從根本上解決“后摩爾時(shí)代”芯片復(fù)雜度激增帶來(lái)的設(shè)計(jì)效率瓶頸，并探索傳統(tǒng)方法無(wú)法觸及的設(shè)計(jì)空間。

但對(duì)于AI的應(yīng)用，行業(yè)中的觀點(diǎn)并不一致。王琦在接受芯師爺?shù)让襟w采訪時(shí)表達(dá)了自己的看法，“AI對(duì)包括EDA在內(nèi)的所有產(chǎn)業(yè)都具有核心價(jià)值，其重要性與實(shí)用性毋庸置疑，但技術(shù)從業(yè)者必須清晰認(rèn)知，AI絕非萬(wàn)能解決方案，二者是相輔相成的辯證關(guān)系。”

王琦認(rèn)為，作為工具供應(yīng)商，EDA企業(yè)的核心應(yīng)聚焦“AI賦能的實(shí)際價(jià)值”，而非單純?yōu)楫a(chǎn)品貼上“AI加持”的標(biāo)簽——若僅做概念包裝，市場(chǎng)反饋往往參差不齊。這種價(jià)值需區(qū)分兩個(gè)維度：是面向芯片設(shè)計(jì)公司的整體效能提升，還是面向設(shè)計(jì)師的個(gè)體工作優(yōu)化？這一差異至關(guān)重要，因?yàn)锳I的核心影響之一在于效率革命：如何在更短的時(shí)間，用更少的資源設(shè)計(jì)出更有競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品。

值得一提的是，多位行業(yè)資深人士也向芯師爺表達(dá)了一個(gè)觀點(diǎn)，在未來(lái)的AI時(shí)代，具備創(chuàng)造性和善于使用AI工具的優(yōu)秀工程師將會(huì)大放異彩。從當(dāng)前行業(yè)發(fā)展來(lái)看，AI賦能EDA的價(jià)值主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)空間探索自動(dòng)化、構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，前置優(yōu)化、提供智能交互與輔助、驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)級(jí)協(xié)同優(yōu)化。未來(lái)，AI獲獎(jiǎng)從解決局部問(wèn)題的點(diǎn)工具，發(fā)展為貫穿“架構(gòu)-設(shè)計(jì)-驗(yàn)證-制造”全流程的智能主導(dǎo)范式。

摒棄焦躁心態(tài) 以漸進(jìn)式優(yōu)勢(shì)構(gòu)建核心競(jìng)爭(zhēng)力

近五年來(lái)，在政策、資本和市場(chǎng)等多方面因素的推動(dòng)下，國(guó)產(chǎn)EDA進(jìn)入了發(fā)展的快車(chē)道。目前國(guó)產(chǎn)工具在部分單點(diǎn)工具和特色領(lǐng)域已具備競(jìng)爭(zhēng)力，但在全流程覆蓋、尤其是數(shù)字芯片設(shè)計(jì)的完整工具鏈上，與三巨頭仍有明顯差距。

國(guó)產(chǎn)EDA已經(jīng)完成了0-1甚至1-10的路程，接下來(lái)是構(gòu)建以自身工具為核心的、牢固的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，這是比技術(shù)突破更長(zhǎng)期和艱巨的任務(wù)。王琦表示，在當(dāng)前地緣政治催生了特殊的市場(chǎng)機(jī)遇，這促使我國(guó)必然會(huì)構(gòu)建起自主可控的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈，國(guó)產(chǎn)EDA產(chǎn)業(yè)也必然會(huì)在這個(gè)過(guò)程中不斷生長(zhǎng)，但應(yīng)該注意的是，EDA突破是長(zhǎng)期過(guò)程，不能因眼前困難而退縮，企業(yè)應(yīng)摒棄“全面替代”的急躁心態(tài)，先在各自細(xì)分領(lǐng)域打造特色與專長(zhǎng)。

值得一提的是，隨著先進(jìn)封裝、RISC-V等細(xì)分賽道的火熱，部分從業(yè)者提出聚焦新的領(lǐng)域開(kāi)辟新賽道，以求實(shí)現(xiàn)對(duì)海外巨頭們的趕超。而王琦認(rèn)為，在產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)的大背景下，國(guó)產(chǎn)EDA企業(yè)無(wú)法脫離核心領(lǐng)域另辟蹊徑，必須直面?zhèn)鹘y(tǒng)賽道的挑戰(zhàn)。對(duì)于突破路徑，他提出了“漸進(jìn)式優(yōu)勢(shì)構(gòu)建”策略。

具體而言，企業(yè)應(yīng)聚焦核心技術(shù)，先讓客戶看到單一維度的明確優(yōu)勢(shì)，再逐步積累形成多維度競(jìng)爭(zhēng)力——例如華大九天在數(shù)字簽核工具上實(shí)現(xiàn)精度與性能突破，廣立微深耕DFT領(lǐng)域形成技術(shù)壁壘，英諾達(dá)則在靜態(tài)驗(yàn)證工具領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了功能與速度的超越。通過(guò)這樣“一點(diǎn)突破、多點(diǎn)擴(kuò)散”的漸進(jìn)式發(fā)展，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期積累方能實(shí)現(xiàn)真正的國(guó)產(chǎn)替代。這一思路也與國(guó)內(nèi)EDA企業(yè)當(dāng)前的實(shí)踐路徑高度契合——多數(shù)企業(yè)以點(diǎn)工具突破為起點(diǎn)，逐步向全流程工具鏈延伸。

除AI之外，EDA行業(yè)的發(fā)展將會(huì)有哪些新的變化？

對(duì)此，王琦表示，產(chǎn)業(yè)鏈分岔是當(dāng)前產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心變量，這一趨勢(shì)直接推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)鏈重建的迫切需求。從產(chǎn)業(yè)鏈來(lái)看，從底層的材料、設(shè)備、工藝、制造，再往上延伸至設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，這一輪需求是自下而上驅(qū)動(dòng)的。EDA的發(fā)展節(jié)奏更多依賴下游環(huán)節(jié)的分岔進(jìn)程——當(dāng)工藝、制造分岔逐步成型后，會(huì)進(jìn)一步引發(fā)設(shè)計(jì)層面的分岔，即“設(shè)計(jì)方法學(xué)分岔”。應(yīng)用領(lǐng)域的拓展也會(huì)催生新需求，例如部分場(chǎng)景從單一應(yīng)用轉(zhuǎn)向復(fù)合應(yīng)用模式，將直接創(chuàng)造新的工具需求。他強(qiáng)調(diào)，無(wú)論是哪種分岔，EDA的發(fā)展始終由“市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)+技術(shù)驅(qū)動(dòng)”雙輪牽引，當(dāng)分岔帶來(lái)明確的市場(chǎng)與技術(shù)需求時(shí)，EDA需求分岔的窗口期便會(huì)打開(kāi)，而這正是國(guó)產(chǎn)EDA實(shí)現(xiàn)突破與替代的核心機(jī)會(huì)。對(duì)于點(diǎn)工具而言，未來(lái)將呈現(xiàn)“需求導(dǎo)向型”發(fā)展態(tài)勢(shì)，與底層工藝、制造結(jié)合緊密及適配新興應(yīng)用場(chǎng)景的點(diǎn)工具，將成為競(jìng)爭(zhēng)與突破的核心賽道。

結(jié)語(yǔ)

“要堅(jiān)持著做下去，總會(huì)熬出頭的。”在采訪的最后，王琦做了一個(gè)令人意想不到的總結(jié)。

正如王琦所言，要相信時(shí)間和堅(jiān)持的力量。在70年前，諾伊斯等人到威廉·肖克利半導(dǎo)體公司工作時(shí)，也不會(huì)想到他們會(huì)在幾十年后創(chuàng)辦出一家全球最強(qiáng)的芯片公司，引領(lǐng)行業(yè)的發(fā)展。早在三十年前，王琦所從事著低功耗研究，但那時(shí)候的制程工藝遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有到摩爾定律的極限，也不用太多考慮散熱和功耗的問(wèn)題。即便是十年前，大家也不會(huì)想到，在海外三大巨頭壓制下的國(guó)產(chǎn)EDA產(chǎn)業(yè)，還會(huì)有諸多發(fā)展機(jī)會(huì)，能夠憑借在各個(gè)賽道的優(yōu)異表現(xiàn)逐一出頭。

“熬出頭”的本質(zhì)是在充滿不確定性的長(zhǎng)周期里，用持續(xù)的迭代和進(jìn)化，等待并促成那個(gè)“質(zhì)變節(jié)點(diǎn)”的到來(lái)。假以時(shí)日，如今團(tuán)隊(duì)規(guī)模不過(guò)150人的英諾達(dá)又會(huì)有怎樣的發(fā)展？這值得期待。