2026年，EDA行业正从“AI辅助设计”迈向“Agentic AI时代”。在AI Agent重塑设计流程、韬定律打开新设计空间的背景下，巨霖在AI赋能仿真、新设计范式适配方面有哪些具体布局？国产EDA的“换道超车”机会在哪里？在近期ICDIA上，SEMI中国《半导体制造》与巨霖科技、硅芯科技、墨芯人工智能等多家半导体行业企业围绕国产EDA工具、AI芯片架构、3D-IC先进封装等议题进行了访谈。综合来看，行业呈现出三个显著的发展趋势：
第一，EDA工具正从“通用”走向“专用+智能”。无论是巨霖科技在车规级仿真中面临的标准化困境，还是硅芯科技在3D-IC布局布线中遭遇的算法革命，都指向同一个方向：通用工具已难以满足新场景需求，定制化、系统级的解决方案才是国产EDA的突围路径
第二，AI芯片的竞争焦点从“算力峰值”转向“成本效率”。 墨芯的稀疏计算路线和希奥端的场景化CPU定位，都在回避与英伟达、ARM等巨头的正面算力竞争，转而聚焦推理成本优化和特定场景适配——用更少的卡、更低的Token成本完成同样任务。
第三，3D-IC正在重构整个芯片设计方法论。 从硅芯对“多目标协同最优路径”的强调，到EDA国创中心对“AI重塑设计流程”的探索，都表明3D堆叠已不是简单的“把芯片叠起来”，而是从架构规划到物理实现到仿真验证的全链条重构。这场变革对国产EDA既是挑战，也是弯道超车的窗口期。
EDA工具的“硬仗”：车规级芯片仿真缺乏量化标准
目前，车规级芯片的SI/PI仿真正面临“一场没有量化标准的硬仗”，行业缺乏统一基准。
在巨霖科技副总经理邓俊勇看来，随着ADAS的普及及座舱娱乐的升级，车规芯片的关注重点已从EMI/EMC和车载SerDes接口，扩展到更广泛的SI/PI问题。邓俊勇认为，标准应由整车厂、芯片设计公司、IP厂商和EDA工具厂商共同推动，工具厂商可在仿真方法和仿真方案上提供输入。严格的标准往往意味着更高的成本或更长的设计周期，真正落地还需配套明确的执行和确认路径。破局点可能来自整车厂对质量的严苛要求，或更高层面的标准与测试准入硬约束。
如果统一标准能够从制定走向落地，EDA工具厂商可在仿真方法、仿真方案上提供标准输入，这也将成为国产半导体EDA自主生态建设的一个典型案例。
从“追赶”到“差异化”：国产CPU与AI芯片的路径选择
当前全球服务器CPU市场正经历从X86向ARM、RISC-V等多样化技术路径的深刻变革。希奥端确立了“ARM架构为主、RISC-V为长期演进”的双架构战略，并已启动基于赛昉RISC-V CPU IP的边缘服务器处理器研发。希奥瑞计算生态总监肖军介绍，CPU大芯片门槛极高，核心团队的经验是决定性因素。在产品定位上，希奥端主打商业市场而非信创市场，首款24核CPU聚焦边缘AI推理、存储服务器和工作站等场景。产品支持DDR5（速率8000MTS）和PCIe 6.0，在规格上具备竞争力。
伴随大模型应用全面普及，国内AI算力需求呈爆发式增长，行业发展重心由硬件规模扩张转向算力效能升级。特别是激增的大模型落地需求，对算力供给规模与使用效率提出全新考验。在“双碳”战略统筹推进背景下，依靠单纯叠加硬件资源的粗放算力发展模式已难持续，推动计算范式由传统稠密计算向稀疏计算迭代升级，已成为全行业共识。稀疏技术是提升算力利用率的核心路线，行业技术发展正从单一权重稀疏，迈向软硬件一体的全栈稀疏计算，稀疏架构也逐步成为优化大模型基础设施运行效率的核心能力。
墨芯人工智能市场及公关副总裁郭威俊介绍，“稀疏”不是算法，而是一整套生产工具——从芯片设计层的SPU（稀疏计算单元）、调度层到软硬协同，都需要系统性地重构。郭威俊透露，墨芯二代卡SP 200将在今年年底至明年Q1批量进入市场。在硬件层面，墨芯自研Antoum系列芯片原生适配稀疏张量运算；在生态层面，自研专属编译器与优化工具链，主流Transformer大模型可快速适配部署。
在商业化落地方面，墨芯已在安防等垂直领域验证了稀疏计算的价值。“100多张卡的整体ROI相当于原来300-400张卡的效果。”郭威俊说。
3D-IC与先进封装：从“量变”到“质变”的系统重构
硅芯科技创始人赵毅在2008年就与IMEC合作开展3D-IC研究，2022年成立硅芯科技时已积累超15年技术底蕴。如今，随着华为“韬定律”引爆关注，国内EDA企业纷纷宣称布局3D-IC EDA。在这种“赛道从冷变热”的背景下，硅芯科技如何保持先发优势？后续有哪些差异化战略布局？赵毅表示，硅芯的优势体现在两方面：一是2008年起积累的原生3D-IC技术壁垒，工具链覆盖架构设计、物理实现、仿真验证到可测性设计等五大环节；二是已与国内多家头部3D-IC设计公司及先进封装厂建立了深度合作。
在赵毅看来，3D堆叠带来的挑战是“量变导致质变”——垂直维度增加导致解空间爆炸式增长，传统2D布局布线算法已无法应对。更根本的变化在于：不同芯片层可能采用不同制程，互连线会跨层跨带影响相邻器件，最优路径不再是“最短距离”，而是“多目标协同最优路径”。
目前，国产EDA的市场化机会在哪里？与Synopsys、Cadence、Siemens传统三大行业巨头相比，有哪些新的发展模式？
EDA国创中心iDebug项目组PI江哲认为，国产EDA的机会在于两点：一是对定制化场景做专用优化——三大家的工具更通用，无法采用激进算法，国产EDA可以在CPU仿真等特定场景做深度定制；二是用大语言模型重塑芯片设计全流程，从设计到验证到流片，这是全球都在探索的新赛道。