英偉達稱晶片製造是AI運算“理想應用”，AMD在晶片設計、測試與驗證階段已開始應用AI，Rapidus也將引進AI。
GPU等晶片成為「AI熱潮」中的核心，它們掌控著AI技術的發展方向，不斷促進其更新換代。而同時，AI的發展也已開始反哺晶片製造。
當地時間週四，新思科技美股跳空高開後收漲8.65％，創下歷史新高。
公司週三美股盤後公佈了第二季度業績及第三季度預期，均高於分析師預期，公司將業務增長歸功於人工智慧與自動化——公司在4月推出了業界首款全端式AI驅動型EDA解決方案Synopsys.ai，該方案涵蓋了先進數位與類比晶片的設計、驗證、測試和製造環節。
值得注意的是，本週業界已有多家公司提及AI在晶片製造的應用。
英偉達創辦人兼執行長黃仁勳日前強調了英偉達加速運算和AI解決方案在晶片製造中的潛力，他認為晶片製造是加速運算和AI運算的「理想應用」。
另一晶片巨擘AMD技術長Mark Papermaster也透露，目前AMD在半導體設計、測試與驗證階段都已開始應用AI，未來計畫在晶片設計領域更廣泛地使用生成式AI。同時，AMD已在試驗GitHub Copilot（由GitHub和OpenAI合作開發），並研究如何更好地部署這項AI助理。
日本半導體企業Rapidus社長小池淳義表示，將引進人工智慧和自動化技術，以約500名技術人員確立量產工序。公司已有人才、設備、技術齊全的頭緒，預計2027年啟動量產。
先進晶片製造中，必須經歷1000多個步驟。每個階段都需要進行複雜的計算，每一步都必須近乎完美。即使處於半導體下行週期中，晶片公司通常也更傾向於繼續投資自己的研發計劃。
這便給了AI「用武之地」。
AI在晶片設計中表現出色，可以進行無限迭代，直到找到最佳解決方案。不止於此，在迭代的同時，AI還會學習，它會研究透過什麼模式能創造最優設計，因此AI實際上加快了晶片設計優化佈局的速度，並帶來更高性能與更低能耗。
而在驗證與測試環節，AI也能最大限度地提高測試覆蓋率、節省時間。
至於AI會不會奪走晶片研發工程師的「飯碗」？ AMD技術長Papermaster給出的答案是否定的，他認為AI不會取代晶片設計師，其將作為輔助工具，有著巨大潛力幫助加速設計。
來源：科創板日報
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