在谈及芯片时，我们通常更为关注知识产权（IP）模块、器件以及晶圆流片等部分，却鲜少提及 EDA 厂商在开发芯片过程中扮演的重要角色。
这是一个在集成电路芯片产业链最上游且技术极为高端的子行业。简单来说，EDA 公司主要做的事情就是给芯片公司开发一系列设计工具。芯片工程师们必须要用这些专有工具给芯片板上的数亿个晶体管「排兵布阵」，而单靠人力是无论如何都做不到的。
而实际上，布局布线仅仅是芯片设计工具中的一个功能，还有涉及到「物理验证」、「模拟仿真」以及「硬件描述语言」等方面的几十、上百种设计工具。
很有意思的是，设计工具分类较为复杂，但在这个产业里，几乎把市场份额瓜分殆尽的公司却只有三家——新思科技（Synopsys）、Cadence 以及 Mentor Graphics。
其中，作为全球排名第一的 EDA 解决方案提供商，新思科技的工具产品线最为全面，一直致力于开发适用于复杂的芯片系统（SoCs）的工具。
其逻辑综合工具 DC（Design Compiler）与时序分析工具 PT（Prime Time）在全球 EDA 市场基本上已经一统江山。又据其官方数据显示，在全世界所有芯片设计中，84% 用户使用 Design Compiler, 65% 用户使用 IC Compiler II, 90% 用户使用 PrimeTime。
而最近风头很大的芯片创业公司寒武纪就曾在 4 个月前向外界宣布，其云端智能处理器芯片采用的验证工具，正是新思科技 HAPS 原型验证解决方案。
「智能 IP 产品研发越来越复杂，需要协同验证的软件数量也在成倍增加。因此，我们需要一种高性能原型验证设备来执行实际验证。」寒武纪 CEO 陈天石曾这样表示，
「HAS-80 的性能、容量以及可扩展性都较为出色，能够帮助我们灵活且更快地完成开发与系统验证任务。」
实际上，像寒武纪这样正在使用新思科技设计工具的新型 AI 芯片创业公司不止一家。
在与国内 AI 公司接触越来越频繁的过程中，新思科技人工智能实验室主任廖仁亿感觉到，AI 技术正在深入影响到芯片市场的工具研究思路与发展方向。
譬如像新兴的人工智能芯片公司燧原科技，使用了 VDK/Virtual Platform 技术。廖仁亿表示，这项技术可以让公司在开发初期还没有硬件的时候就能使用虚拟的 AI 硬件来开发 AI 软件，并提早发现一些问题，而这对 AI 系统软件的开发加速有很大的助益。
「如果要继续提升我们设计工具的产品性能，我认为 AI 技术是最重要的力量之一。」廖仁亿在苏州举办的 AIIA 人工智能大会演讲时表示。
新思科技人工智能实验室主任廖仁亿
AI 给业务带来的变化
廖仁亿曾问过同事一个问题——「EDA 未来的终极形式是什么」，对方被他问住了，所以反问了他，而廖仁亿的答案是：就是人工智能。
「如果放在以前，一个通用的芯片就可以解决所有事情，但是在摩尔定律减速之后，不可能用一块 CPU 每年性能增加多少百分比来完成目标。这个既适用于 AI 公司，也同样适用于芯片产业。」他告诉机器之心。
作为产业链最顶端的芯片巨头，新思科技敏锐地感受到了「与过去不太一样的氛围」。
而现在，由于 AI 技术正在向各个产业终端渗透，不一样的场景反而将需求倒推给上游，让芯片设计也必须更有针对性。
「你看 AI 芯片有云端用的、有训练用的、有推理用的。你肯定不会用智能音箱的芯片拿来做监控。因此，大量云端及 AI 技术公司开始受应用驱动来做芯片，这也给了我们 EDA 业务很大的启发，就是怎么去面向这群新型 AI 芯片公司，去开发更高效的设计工具。」
以往，为了将设计工具与芯片制造工艺进行更好地结合，以新思科技为代表的企业需要与晶圆流片厂进行紧密合作，以便迅速改进工具来支持先进工艺，进而顺应市场。
「像很多我们做一些器件设计或绕线工具，需要根据代工厂的制造工艺进行刻制，而设计规则每一代都是要进行迭代演进的，因此，联系必须紧密。」廖仁亿强调，
「反而是像 AI 软件以及 AI 应用离我们比较远, 基本都是他们已经做了一个应用或场景，现在需要做芯片了，然后找到我们。所以很久之前其实硬件和软件分的比较开。」
譬如有一个算法公司找到新思科技，想开发一款 AI 芯片。他们向廖仁亿提出的需求和问题都非常直接：我在用 Tensorflow 或其他 AI 架构做好一个应用后，能不能用这个来做芯片？以及能不能很快流片？
「很多 AI 公司不是芯片公司的思维，他们想很快做出芯片，但他们不太懂这个东西。因此这其实也给我们提出了一个问题——我们作为设计工具的人，能不能用更好地方法来支持他们？」
而在这类芯片公司开发芯片的过程中，其思路也与传统芯片公司有着本质区别：
什么场景？在最终端用户上想看到什么效果？这个效果适合用什么工具去做才能提升我的开发效率？
「譬如很多 AI 公司的芯片架构与传统芯片有非常大的区别，为了能够实现终端效果，他们的产品会有更大规模的 PE 阵列，在绕线以及布局上也更复杂，也给我们带来了一些新的挑战与工具设计思路。」
因此，廖仁亿说道，现在已不是过去「芯片公司做好芯片再卖给所有人的时代」，而 EDA 产业也需要与时俱进。
EDA 巨头的发展之道
作为百亿 EDA 产业中的领袖级公司，成立至今已经 32 年的新思科技表示不会畏惧一些新入者的挑战。
「我们的领导地位不是短时间内促成的，我们同样也面临很多竞争。」
其实尽管从目前来看，EDA 三巨头几乎垄断了芯片设计工具市场，但是唯有不断根据市场趋势不断迭代和开发新的工具产品，吸收新技术人才，才能维护和巩固领先的市场地位。
据新思科技 2017 年财报显示，公司 2017 全球收入达到 27 亿美元，而研发费用占收入的比例高达 30%（8.1 亿美元）；而 2018 年预计营业额更是达到 31 亿美元。
而在人才方面，与很多公司一样，新思一直通过与高校的紧密合作来寻觅人才。
譬如，从 1996 年首届中国研究生电子设计竞赛举办以来，这家芯片公司连续 22 年为比赛提供资金与人力支持；2017 年，新思科技也参与了《《中国集成电路产业人才白皮书（2017-2018）》的制定。
「我们在国内的团队已经有 1000 多人，但我们非常需要新技术人才，不过因为 EDA 市场的人才太过紧缺，我们正在跟更多高校达成了合作，正在培养针对芯片设计软件方面的人才。」
「马云有句话叫『让天下没有难做的生意』，那放在新思科技，可以叫做『怎样帮助用户把芯片做的更快更好。
我们受到这个氛围的感染，持续创新，这才是长久经营之道。」
