Cadence启动AI双轨策略 瞄准系统级开发流程的新未来
- 台北讯
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EDA国际大厂益华电脑（Cadence Design Systems）一年一度的CadenceLIVE Taiwan于2026年8月27日在新竹登场，这次以「Design for AI and AI for Design」为主题探讨Cadence双轨布局，以代理式AI（Agentic AI）驱动系统级设计，强化3D-IC先进封装、系统模拟分析及矽光子技术的整合发展，让EDA工具得以因应AI时代日益复杂的芯片设计挑战的再一次进化，做为加速设计流程的探索，并进一步提升设计成果品质。
Cadence副总裁暨台湾区总经理宋栢安（Brian Sung）率先上台致词，热情欢迎现场莅临的贵宾与一起共襄盛举的合作夥伴，这一举罗列包括TSMC、UMC、GUC、Graser、M31 Technology、Maojet、Peak Order、SHEAF、Silicon Creations与VOLTAI 的庞大阵容，携手协助工程团队驾驭AI超级助理的智能功能，同步整合到日常的芯片开发流程，并逐步走向AI自主执行工程设计的复杂任务。
Cadence以「Design for AI and AI for Design」揭露双轨策略
这个年度盛会由Cadence资深副总裁暨数码与签核事业群总经理滕晋庆（Chin-Chi Teng）博士的主题演讲揭开序幕，由于AI技术的蓬勃发展，缔造半导体产业营收超越一万亿美元的历史新高纪录，即将在2026年达标，为了满足大型芯片的旺盛市场需求，产业界持续探索用AI来提高芯片设计的效率已经普遍成为共识，Cadence辟建双轨布局策略，首先以「Design for AI」来帮助客户设计下一代大型AI芯片，再用「AI for Design」协助客户将AI工具导入芯片设计流程，形塑一个相辅相成的正向循环，展现生产力并加速创新，掌握Time-To-Market的产品上市时机。
利用AI重新定义芯片设计的大趋势，EDA工具正位于这个变革的中心，Cadence积极拥抱AI的发展策略，早从5、6年前就先从PPA（效能、功耗、面积）最佳化起始，打造「Optimization AI」产品线，而过去的12个月中，透过大语言模型（LLM）与代理式AI（Agentic AI）在EDA设计中展现强大的效益，利用自然语言的对谈式互动理解，以及推理能力打造自主执行的数码工具，紧密嵌入芯片设计流程，打造具备跨工具协同能力的超级智能代理（Super Agent）平台。
Super Agent将AI融入IC设计流程 打造全智能化的设计流程
Cadence一共整合5个主要的Super Agent，以AgentStack做为跨工具协同的上层统合工具，其调用包括早先已揭露的ChipStack，其专责设计验证的超级智能代理，滕晋庆这次聚焦于介绍包括类比线路设计的ViraStack，以及优化数码设计与签核的InnoStack，还有建构在PCB与先进封装设计的AuroStack，这些Super Agent不仅仅将AI融入设计流程，并打造全智能化的设计流程。
为了更容易理解这些Super Agent的真实样貌，滕晋庆针对几个客户端的痛点，展示InnoStack的范例做为说明，随着半导体先进制程与先进封装技术的快速发展，超大型芯片的后段设计流程中，经常欠缺大量的工程师人力来处理Final ECO（工程变更）的工作。
由于Final ECO的流程牵涉大量手动操作任务，而且非常耗时，InnoStack调用AI工具执行ECO修正时，除了确保自动修正所衍生的冲突可以被充分的妥善处理，让设计快速收敛之外，还兼顾评估对PPA的影响，提供强大的自动化辅助，能在芯片设计的最后阶段，为设计签核（Signoff）做出重大贡献；再者，持续优化PPA的直接效益，让Cadence的IP（矽智财）事业群的业绩也同步蒸蒸日上，连续三年创造重要的营收成长。
而营收效益出色的产品线中，Cadence的3D-IC 平台与多物理场系统分析（Multiphysics System Analysis）解决方案更是重要成长引擎，拜异质芯片整合与先进封装技术快速普及之赐，处理光、热与机械翘曲等复杂多元的挑战不断窜升，工程师对多物理场模拟的系列工具有着庞大的期待，以强化即将接续而来的3D、3.5D先进封装时代的到来，实现规划、实作、分析的紧密整合，这也贴紧着接续受邀上台主讲者的一系列的重要议题。
联发科技因应先进封装挑战纷至沓来 追求多环节的全面性提升
联发科技先进封装技术Kevin Hu副总裁探讨新进封装的多个发展样貌与技术挑战，他观察从芯片尺寸不断变大、堆叠更多的芯片的挑战中，系统级整合的工程难度需要同步且全面的提升，举凡带宽、供电、散热、载板与多种材料上的挑战蜂拥而来。
尤其3D芯片的系统功耗从数百瓦飙升至千瓦等级的现实中，涵盖信号完整性与机械应力等系统级工程纳入考量是全面的挑战，这对传统IC设计公司的研发流程带来根本性的冲击，而更艰难的是当技术挑战不断垫高之际，但是开发的时间反而越来越被压缩，当新一代AI芯片从研发走矢量产被压缩在一年左右的时间时，设计平台的考量应对直接影响产品能否扩大规模并准时出货时，掌握各个技术的跳跃与变动，捉紧与EDA工具厂商的合作是刻不容缓的，他的结论是IC 设计公司的核心竞争力在于能够解决别人所不能解决的问题，才是王道。
工研院打造芯片共乘服务 携手新创与中小企业共享先进封装的成果
工研院电光所副所长骆韦仲博士探讨工研院在协助台湾产业界发展超级系统级芯片的重要角色，目前核心技术发展聚焦在单芯片3D与异质整合3D的两种主流架构的合作上，除了先进制程节点、先进封装技术升级之外，也扩及矽光子甚至量子计算的未来发展。
另外，为了有效协助中、小型企业与新创公司也可以获得支持，工研院特地开发异质整合封装芯片共乘服务（Shuttle Service），在一片12寸晶圆中切分成28个区块，利用相同制程节点技术，每一个区块可以容纳2到5个不同功能的芯片，以支持小规模应用可以投片取得芯片的机会，由于大小不同的芯片整合在一片晶圆上的对应设计非常复杂，透过Cadence的EDA工具的辅助解决了关键整合的问题而获益。
从芯片设计走向复杂系统的开发与设计
在随后的记者会中滕晋庆聚焦于市场的新机会，Cadence发展Super Agent产品线是呼应代理式AI应用大爆发的直接需求，而Super Agent所凭藉的就是Cadence的三层蛋糕核心的核心技术底蕴，三层蛋糕的设计是把AI与数据分析做为最上层，而中间层是基于物理、电子与计算机科学的核心演算法与计算软件，以及最底层的硬件加速的算力运算平台。尤其是中间层的核心演算法，其用来提升生产力、处理高复杂度的技术挑战，这一直是Cadence创立以来的核心价值与DNA。
由于产业界大举开发使用LLM与Agent来设计芯片成为主要潮流，但是Cadence的Super Agent所展现的优势在于解决生成式 AI 容易产生「幻觉」以及硬件设计精准度不足的痛点，其透过增强式学习的AI模型，来强化每一次AI迭代的成果与效益，以确定代理式AI调用不同功能的助理后，还可以确认成果的准确性与最佳的PPA效益，这都是Cadence核心演算法让一般LLM无法快速跟上的原因。
再者，对于市场上担心使用LLM会延伸大量的Token数量的AI花费的问题，Cadence针对市面上多种不同等级LLM的使用做出适当的建议，并把复杂与艰难的问题交给贵的LLM，而基础与简单的工作使用单价较低的LLM来解决，透过这种称为LLM 路由机制，除了解决大量Token的成本飙升的痛点之外，Cadence研发团队还建立自家系统的知识图谱与特别的定制化技能（Skill）能力，让工程师使用Cadence系统中的问答对话时，可以大举获得够好的答案，进一步帮助客户减少70%的Token数量的花费，透过Cadence全新的Super Agent工具，将引领工程团队迈向全新层次的智能自动化。
诚如滕晋庆在他的开场主题演讲中所讲的，在接续的2～7年间，产业界即将朝向Physical AI的路在线快速前行，举凡机器人、自驾车、无人机，以及诸如个人化 mRNA 癌症疫苗等多个新的市场将快速展开，面对一个具有爆炸性发展的庞大市场与生意机会，透过AI对真实世界的物理法则的理解与掌握，将为下一阶段的芯片设计累积更大的成长动能，而EDA工具从单芯片设计到3D IC设计架构，继而蜕变到复杂系统设计平台的发展路线，凭藉其多年积累的核心演算法与计算软件的基础做为底气，Cadence将持续探索下一个AI的未来，携手客户创造更大的成功。
