代文亮創立EDA公司芯和半導體，是在2010年。
那時候21世紀堪堪走過第一個十年，國內半導體產業還相當年輕。距離國務院正式印發《國家集成電路產業發展推進綱要》，國家集成電路產業投資基金成立，還有4年。
“當時，整個社會對半導體、集成電路的認知都不夠，融資環境對比今天差了很多。但有空間、有積累，也有一些機會，我就決定還是試一試啃這塊硬骨頭。”他說。
但即使在AI和半導體大熱的2025年，EDA電子設計自動化軟件——這個有著“芯片之母”的稱號的產業對大眾來說依然相對陌生。這個市場規模在百億元左右的生產環節，為什么能夠撬動千億級半導體產業的發展？
走過十余年，芯和半導體已經成為一家以仿真驅動設計，提供提供覆蓋IC、封裝到系統的集成系統EDA解決方案，其產品已在5G、智能手機、物聯網、人工智能和數據中心等領域得到廣泛應用。
步入2025年，AI卷著半導體產業邁入新的階段，EDA在AI浪潮下如何突圍？近期，時代財經帶著這些疑問，對芯和半導體創始人、總裁代文亮博士進行了專訪。?
（芯和半導體創始人、總裁代文亮 圖源：受訪者供圖）
國產EDA如何突圍？
時代財經： 芯和成立至今已經有10余年，在這十多年中，全球EDA產業相當一部分份額由Cadence、Synopsys和Mentor Graphics幾家占領。要在EDA市場開拓并不容易，最早為什么選擇EDA作為自己的創業方向？
代文亮：一方面是個人經歷影響，在創辦芯和前，我就在三巨頭之一的Cadence工作，本身對EDA領域就很熟悉。
另一方面，我們認為中國在這方面還比較薄弱。
EDA全球市場不到100億美元，如果加上IP，接近150億美元左右，在整個半導體市場中的份額為2%，占比不高。但工具的存在是不可或缺的，EDA撬動的半導體整體市場將在未來幾年突破萬億。
有空間、有積累，也有一些機會，我就決定還是試一試啃這塊硬骨頭。
EDA可以說是一定程度上“贏家通吃”的行業，頭部集聚效應比較強。我們的想法其實很簡單，雖然可能不一定做得很大，但要堅持創新，做到至少在細分領域內能排得上號。早點入場，就更有機會占據一個生態位。
但是當時確實比較困難。十多年之前，半導體產業內“造不如買，買不如租”的心態還比較多見。社會對半導體、集成電路的認知都不夠，融資環境對比今天差了很多。
后來我們發現，比起巨頭，國內EDA廠商有一個不可替代的優勢——本地化服務。
很多時候，客戶采購EDA并不是只為了一個License（軟件許可），還會預期廠商會提供一些行業“KNOW-HOW”，比如怎么設計、怎么實現一些技術技巧。這些本地化支持服務，國內EDA廠商提供起來更方便，也更可持續。
時代財經： ?對企業來說，在EDA工具不會輕易更換，芯和在業務拓展初期是怎么說服企業使用公司的產品的？
代文亮：初創EDA企業拓展客戶確實比較困難。
實際上，無論是小公司還是大公司，更換一個EDA工具都面臨著風險——萬一出問題怎么辦？
對于大公司來說，船大難掉頭，冒險意味著很有可能出大錯；對于小公司來說，想要最快、最大程度地取得市場認可，用一個已經被廣泛接受的EDA工具設計芯片是更為合理的。
所以，客戶基本都更傾向于選擇更成熟的產品。
而在尋找成功案例的過程中，也面臨著先有雞還是先有蛋的“拷問”。和晶圓代工廠客戶接觸時，他們不但會了解我們在同一環節是否有成功的先例，也會好奇我們的EDA目前已經被哪些設計公司使用；反過來，芯片設計公司也會問我們“你們的EDA工具支持哪家代工廠制造？”兩頭都沒有案例，兩頭都跑不通。
甚至有客戶提出有償使用我們的軟件。因為他認為我們需要為不確定性承擔一些責任。
最后，我們意識到，既然別人不認可我們的產品，那就只能靠自己來積累成功經驗。于是，公司決定開辟另一塊業務，IPD（集成無源器件）。用芯和的EDA，自己設計芯片，自己流片，自己測試，自己驗證。再后來，我們在此基礎上還開發了IP業務。
在外部還沒有客戶的時候，我們的內循環系統就能實現運轉。內循環走通，意味著我們把EDA工具、設計和工廠全部打通，形成了一個完整的鏈條。對于用戶而言，這個案例代表我們可以保障設計可靠性、支持可靠性以及迭代可持續。
內部的小循環則進一步帶動了外部大循環。當芯片設計公司開始使用我們的產品，就意味著市場也加入了我們迭代的進程中，EDA、Fabless和Foundry三個生態環節的互動達成了。
（圖源：圖蟲）
時代財經：走到今天，公司的核心競爭力是什么？公司目前有哪些拳頭產品？
代文亮：我們最大的特點就是會制定差異化策略，從用戶場景出發去優化服務。
EDA業內已經有“三巨頭”搶占頂端，我們選擇花更多的時間和客戶交流，尋找痛點，接入選擇差異化的發展方向。
片上建模是芯片設計不可或缺的環節。我們為客戶開發了一些參數化模塊，幫助他們節省時間和精力。比如，過去畫一個圖可能需要一兩周時間，使用我們的參數化模板之后，可能只需三五秒鐘就能搞定。
2013年左右，我們還開始試圖把AI引入到工具中。探索將神經網絡和遺傳算法用于參數化模板的設計，獲得了不錯的反饋。
除了建模，我們還在仿真問題上做了不少優化。
在半導體模擬仿真工作中，存在芯片設計仿真和封裝仿真之間有脫節的問題。客戶希望我們能把設計和封裝的仿真整合在一起。
這并不容易。首先是平臺差異，兩類仿真的文件格式不一樣，使用的平臺也不同。
其次則是關注的維度天差地別。在設計端，工作主要是在微納尺度（微米、納米級別）進行，封裝則一下子跨越到毫米甚至厘米尺度（微納尺度是10的負9次方米，而毫米是10的負3次方米，兩者相差6個數量級），這意味著網格劃分的壓力非常大。
如果按照芯片的設計尺度劃分網格，雖然密度和精度足夠，但封裝部分的網格就會過于密集，導致計算量過大。但如果按照封裝的尺度劃分網格，芯片部分的精度又會不夠，無法準確刻畫細節。這就形成了一個跨尺度的問題，計算規模和精度的平衡變得非常復雜，在這些問題里需要做很多權衡。我們通過多年的自主開發，形成了跨尺度的仿真引擎技術，同時從電路、電磁、電熱、應力等角度不斷拓展多物理仿真的領域，幫助客戶解決困境。
現在，我們的產品涵蓋了從芯片、封裝、模組、PCB板級、互連到整機系統，全方位地考慮多物理場的差異，并將其整合到一個完整的的全棧集成系統級EDA平臺中。
所以說，國產化的過程并不是簡單地替換掉原有的產品那么簡單。工作的推進就像在敲釘子，要找準發力點，同時也不能一蹴而就。
如何構建新生態？
時代財經：從EDA廠商角度出發，AI對EDA產業帶來的主要挑戰是什么？
代文亮：AI時代的芯片的顯著特征是大算力。大算力芯片的功耗很高，通常在800W到1000W左右，運行時消耗電能會產生熱量，散熱問題如何解決是一個關鍵點。
如果散熱問題無法妥善解決，熱量在影響電能的傳輸和芯片的性能的同時，還有可能導致熱膨脹，使芯片和基板發生翹曲。這種翹曲可能會影響芯片的性能，甚至導致損壞。
此外，當電流較大時，還會引發電磁干擾。因此，我們需要同時解決散熱和電磁干擾問題，以避免芯片性能下降，甚至影響整個系統的穩定性。
時代財經：半導體行業技術的迭代幾乎在每一刻發生。當下，整體來看國內EDA廠商想要尋求發展，需要應對哪些困難？又有怎樣的解決方案？
代文亮：不難發現，現在芯片廠商的商業模式已經發生了根本的變化。廠商已經從做芯片，轉變為做生態。因此，EDA廠商不僅要關注芯片本身，還要考慮系統級的協同。
以英偉達為例，這家公司最開始的業務只專注于顯卡芯片本身。但現在，它們不僅要設計芯片內部的架構，還要考慮板卡、整機，甚至是整機集群的協同工作。這使得設計的復雜度大幅提升。
從芯片到系統級的打通，是AI芯片領域最典型的需求，但是這種需求的實現離不開精巧的芯片設計。比如，AI芯片的供電電流可能達到數千安培，信號傳輸速度極高，這些都對設計提出了極高的要求。此外，如果進一步深入到像HBM（高帶寬存儲器）這樣的復雜結構，里面包含眾多顆粒和IO接口，數據信號線數量龐大且相互干擾，很有可能導致“串擾”問題，使數字信號失真……因此，AI浪潮既是機遇，也是所有從事大算力芯片開發的企業必須面對的巨大挑戰。
針對目前的新變化，廠商的視野要更大，從著眼芯片，到著眼系統乃至半導體生態。具體而言，EDA廠商的理念應該從設計技術協同優化（DTCO）向系統技術協同優化（STCO）轉變。落腳到EDA個體，我們不再局限于開發一個EDA工具，而是將著眼于為系統級優化提供解決方案。
產業鏈條拉得更長，挑戰也更大，但我認為這也許會成為我們后期的一個優勢。
大算力時代的新挑戰
（圖源：圖蟲）
時代財經：AI浪潮如何影響了半導體行業？
代文亮：AI芯片為半導體廠商提供了一個競爭的新思路——行業內通過百花齊放的創新把性能提高，而不是無止盡地內卷，把價格卷低。
在我看來，AI本質上是場景化的。?以前些年的“互聯網+”為例，從最早的萬物皆可互聯網發展至今，我們會發現技術應用已經在分化的道路上越走越遠。出行有出行的業態；外賣有外賣的業態……我認為AI未來一定是場景化驅動的，而不是試圖用一個通用的解決方案解決所有問題。
反映在技術上，我們就會發現，千億參數、萬卡集群大部分時候是少數廠商玩家的游戲，大多數功能和場景的實現并不需要這種量級的硬件支持。
因此，小場景和小參數大模型，才是未來的大機會。端側AI，AI PC和手機的概念越來越受關注，其實也側面印證了這個趨勢。
從芯片的需求上也能發現這一點，目前行業里對于AI算力的需求暴漲，英偉達的通用GPU一卡難求，但同時，對ASIC芯片的需求也增加了。
通用GPU由于要兼顧多種類型的計算任務，這種靈活性勢必會犧牲在特定應用上的性能和效率，譬如視頻處理、網絡通信、深度學習等，特別是在高負載或持續運行的情況下，這種現象越加明顯。
ASIC 芯片由于是為了某一特定應用專門定制的，在同等工況下，博通的ASIC芯片就能做到效能大幅提升，算力其實也非常強勁，更適合要求精確、高效處理的應用。
所以，我認為最重要的是建構一個生態。GPU芯片和ASIC芯片之間并不是完全競爭的關系，而是各有各的適用場景。例如，GPU在運行一段時間后，可能會發現需要進一步優化以提高效率、節省功耗。不同類型的芯片在不同的場景下都有其獨特的作用，而不是簡單的競爭關系。
芯和集成系統EDA的產品定位正是基于這種理念，我堅信STCO絕對是未來的大方向，也是我們EDA界需要重點推進的方向。
本文鏈接：http://www.wbe-yiqi.com/news-2-236-0.html對話芯和半導體創始人代文亮：啃骨頭、敲釘子，建生態，“芯片之母”如何以百億規模撬動千億產業
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