人工智能將如何影響芯片制造業(yè)務？ 上周，一個由半導體公司資深人士組成的小組在 11 月 9 日于加利福尼亞州門洛帕克舉行的 Silicon Catalyst 年度半導體行業(yè)論壇上解決了這個問題。 該小組猜測人工智能將如何以及何時顛覆芯片的設計方式，以及即將到來的“人工智能仙境”將會是一個多么奇怪的地方。 （Silicon Catalyst 是一家專注于半導體公司的創(chuàng)業(yè)加速器。）

AMD 高級副總裁 Ivo Bolsens 表示：“我們正在進入電子設計創(chuàng)造的時代。” 他預測人工智能很快就能根據(jù)高級規(guī)格充實芯片的大部分設計。 不過，他表示，在可預見的未來，人工智能將無法覆蓋最后一英里。

博爾森斯用最近的一次奧斯汀之行作為類比。 “我飛往奧斯汀，開車到辦公室的停車場，然后走進大樓，”他說。 “人工智能是飛行； 它可以讓您快速非常接近您需要去的地方。 從那里開始，你必須采用更傳統(tǒng)的做事方式。 這就是人工智能為芯片設計師提供的機會。 它只是不需要從停車場到辦公室的最后一步?！?/span>

如果你不認為 [AI] 是一種范式突破或會讓你破產(chǎn)的東西，那么你就有麻煩了?！?/span>

—DEIRDRE Hanford，SYNOPSYS

Synopsys 首席安全官 Deirdre Hanford 表示，她的公司已經(jīng)“在我們的[設計]工具周圍安裝了人工智能工具。” 她說，在整個行業(yè)中，“人們目前正在嘗試找出可以在芯片設計過程中部署人工智能的位置。” （在 Hanford 發(fā)表講話一周后，Synopsys 推出了其生成式人工智能 Synopsys.ai Copilot。）

賽靈思前首席執(zhí)行官、現(xiàn)任臺積電董事會成員 Moshe Gavrielov 的說法更為具體。 他表示，人工智能很快將被用于構(gòu)建標準單元庫。 他說，構(gòu)建這樣的庫“非常復雜，有很多極端情況。 計算機可以用更少的人力、更高的質(zhì)量和更高的密度生成這些庫?！?/span>

人工智能取代模擬電路設計

加夫列洛夫還指出了人工智能在處理模擬電路方面的力量。 “人工智能可以采用模擬庫并自動將它們一代又一代地轉(zhuǎn)移到[技術]； 這在過去非常耗時、容易出錯且困難?！?/span>

這種變化多久會到來？ “最終客戶的利益將在短時間內(nèi)非常明顯，”加夫列洛夫說。 “有一個門檻，一旦我們跨過這個門檻，大壩就會決堤，看到[芯片]設計即將發(fā)生的革命將是令人驚奇的。”

加夫列洛夫回顧了向電子設計自動化（EDA）的轉(zhuǎn)變，這是芯片設計的最后一次重大變革。 他說，這一轉(zhuǎn)變經(jīng)歷了 30 多年的過程。 “我認為人工智能帶來的轉(zhuǎn)變將在三分之一到五分之一的時間內(nèi)發(fā)生，并將產(chǎn)生更大的影響，”他說。 “五年后，當然不到十年，設計的方式將會與今天截然不同?！?/span>

但是，漢福德保證，芯片設計人員沒有必要驚慌。

“作為一個行業(yè)，我們將繼續(xù)實現(xiàn)自動化，而且它會加速發(fā)展，”她說，“但是各位，我不認為我們的行業(yè)面臨著與律師助理等相同的威脅； 我們只會在抽象中前進?！?/span>

減少人工智能的碳足跡

除了對設計流程的影響之外，主持人 David French（Silicon Catalyst 董事會成員兼 SigmaSense 首席執(zhí)行官）還著眼于人工智能的影響，要求小組成員考慮人工智能對環(huán)境的影響。 他指出了對創(chuàng)建人工智能模型所需的大量計算所消耗的能源和產(chǎn)生的碳的擔憂。

AMD 的博爾森斯表示：“我們采用了現(xiàn)有的架構(gòu)并從中進行推斷，以滿足人工智能的新興需求?！?而且“它們的使用效率很低，通常只利用了硬件計算能力的 10% 或 20%，并且浪費了大量的電力?！?/span>

“這些都是早期的局，馬虎的局，”加夫列洛夫說。

博爾森斯指出，我們可以做很多事情。 “人工智能的好處在于，就其所需的計算特性而言，它是一小類問題，”他說。 “因此，新的計算架構(gòu)將會出現(xiàn)，利用這一點來提高效率?！?/span>

“人工智能不僅僅涉及計算，還涉及數(shù)據(jù)，”博爾森斯繼續(xù)說道。 “今天消耗的大量電力用于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到計算上。 因此，您將看到將計算引入數(shù)據(jù)的解決方案，以及將計算引入內(nèi)存的新內(nèi)存架構(gòu)，以避免傳輸數(shù)據(jù)所需的能耗?！?/span>

人工智能富人和窮人

人工智能研究所需的計算能力正在導致富人（大公司）和窮人（大學和小型初創(chuàng)公司）之間的分裂。 漢福德說，“初創(chuàng)公司沒有足夠的計算時間”來進行人工智能研究，并指出大學的計算機資源通常也不夠。

“如果你真的想在這個領域進行研究，你必須去 Meta 或微軟，或者擁有一家資金雄厚的初創(chuàng)公司，”她說。 她補充說：“我們應該確保大學繼續(xù)進行瘋狂的研究，”這將需要創(chuàng)建國家人工智能資源之類的東西。

博爾森斯說，開源項目的趨勢將會有所幫助。 “這使得人們能夠利用該領域其他人的工作成果?！?/span>

漢福德向芯片公司高管、企業(yè)家和投資者發(fā)出最后警告：“每個群體都必須考慮人工智能將如何擾亂他們的使命或提高他們的生產(chǎn)力。 人工智能應該改變企業(yè)的每一個功能，無論規(guī)模大小。 如果你不認為這是一種范式突破或會讓你破產(chǎn)的事情，那么你就有麻煩了?！?/span>