人工智慧（AI）正以前所未有的速度推動科技發展，從晶片設計到系統實現，創新已成為制勝關鍵。為回應產業挑戰，身為 EDA 領導者的益華電腦（Cadence）於本月 21 日舉辦 2025 年 CadenceCONNECT 使用者大會，邀請眾多半導體與 AI 領域專家，為半導體的設計挑戰提供各種不同的解決方案。
在主題論壇開場介紹，Cadence 台灣區總經理宋栢安指出，產生程式碼已不再是難以想像的事，如今的工程師甚至不一定親自撰寫程式，因為 AI 寫得比工程師好，現在該思考是如何讓 AI 發揮更大作用，解放人力去專注創意與想法，利用創新科技在各種 EDA 工具中協助設計者做出更好的 IC 設計。
宋栢安認為，AI 作為輔助工具，如何將靈感透過 EDA 實際轉化為可行設計，才是真正挑戰。此外，在眾多 IC 設計技能中，驗證變得越來越重要，如何撰寫更完善的 Test Plan、提升驗證效率，是設計者必須思考的課題。
AI 驅動「虛擬工程師」誕生，成晶片設計下一階段生產力
在主題演講中，Cadence系統驗證事業群資深副總裁暨總經理Paul Cunningham 指出，隨著 AI 持續發展，有助於緩解目前遇到的人力瓶頸。當技術持續發展，單靠對話即可完成晶片設計流程的時代也將不遠。他也預期，未來可能是一位工程師帶領 10 個、甚至 100 個虛擬工程師，推動晶片設計邁向下一階段的生產力。
從目前預測來看，到 2030 年，全球半導體市場規模已從原先預測的 9,500 億美元，上修至 1.2 兆美元，短短一年就增加 2,500 億美元，背後驅動因素是 AI 基礎建設。Cunningham 預期「這只是個開始」，和 25 年前的網際網路一樣，將逐步應用到更多場景，AI 也將從資料中心擴展到實體世界，涵蓋設備、機器人、無人機、自駕車，乃至於健康與科學領域，甚至有望成為「數兆美元」級別的市場。
有鑒於 NVIDIA 的 Blackwell 晶片已達約 2,000 億顆電晶體，Cunningham 預測，到 2030 年底，單一晶片的電晶體數量將突破 1 兆顆，遠超摩爾定律的預期，因此產業正加速轉向多晶片整合，以及 2.5D 和 3D 封裝技術，推進至 16 層晶圓堆疊，並搭配高階 HBM，以滿足日益龐大的算力需求。
為了滿足客戶願景以及思考什麼架構最能發揮優勢，Cadence 決定以「數位分身」（Digital Twin）作為策略，以精確的運算模型，來取代昂貴、低效率的實體試驗。
例如針對設計模擬需求，Cadence 提供 Palladium 平台，可規模化到數千億邏輯閘的模擬，成為 NVIDIA 等企業研發新晶片不可或缺的工具。此外，Cadence 與 NVIDIA 攜手推出 Millennium 超級電腦，將過去需耗時數週甚至數月的熱模擬、電遷移、IR Drop 或流體力學模擬壓縮到短短數小時，顛覆物理世界的模擬效率。同時，設計技術協同優化（DTCO）也將扮演關鍵角色，需要製程、設計工具、智慧財產（IP）以及整個生態系統的緊密協作。
在先進封裝與 3D IC 部分，Cadence 提供 Integrity 3D-IC 平台，整合晶片設計、封裝、模擬與電路板設計，並結合在 Cadence 的 Allegro、Virtuoso、Innovus，以及全套實體模擬工具 Celsius、Quantus、Voltus 等的優勢。Cunningham 指出，今年底前光靠 Integrity 3D IC 平台就能完成超過百個設計投片。
Cadence 推進代理 AI 工作流程，目標實現全自動化「Silicon Agent」
隨著 2022 年大型語言模型興起，Cadence 看到新的機會。Cunningham 表示，晶片設計將從工具授權進化到「虛擬工程師」授權，透過自然語言將需求轉化為規格或程式碼，協助工程師擴充產能，突破人力瓶頸。
Cunningham 指出，Cadence 正推動「最佳化 AI」邁向「對話式 AI」，任何工具都透過聊天介面操作，並內建專業知識、文件與訓練資料，如同隨時有專屬應用工程師在旁輔助。現今已有超過 50% Cadence 工具由 AI 驅動，未來兩年內預計超過 90%。
目前 Cadence 的 AI 解決方案包括 Cerebrus、驗證平台 Verisium、Virtuoso Studio 與 Optimality System，已廣泛應用於業界。Cunningham 也透露，接下來 12 到 18 個月，將推出更多「代理型工作流程」（Agentic Workflow）技術，讓工程師與虛擬人類互動並完成作業，最終實現「Silicon Agent」，即一位能代替人類執行完整晶片設計流程的虛擬工程師。
為了達到該目標，Cadence 打造代理 AI 平台 JedAI，整合大語言模型與內部設計資料，並與產業標準（如 MCP）對接，讓不同工具以代理形式協作。AI Studio 與代理型助理也將嵌入 Allegro、Virtuoso、Cerebrus 與 Verisium，協助工程師在對話中完成 IP 遷移、PPA 探索、驗證與錯誤修正，打造客製化設計的「Vibe Coding」體驗；在前端設計部分，Cadence 推出 VS Code 插件，可自動檢查 RTL與 Testbench（測試平台）、執行高階合成、除錯與程式碼修正，並深度串接 Cadence 工具，大幅提升工程師生產力。
「這是一個『登月計畫』！」Paul 表示，Cadence 最終願景是實現全自動化的 Silicon Agent，這或許需要兩年、甚至是五年完成，但其潛力巨大，將徹底改變晶片設計的方式，「這是一個非常令人興奮的時代」。
設計思維轉變，未來封裝思考需納入生態系與地緣政治
聯發科 IC 封裝/SIPI/PCB 副總經理 Kevin Hu 表示，現今的產品競爭力越來越取決於封裝。過去晶片效能幾乎完全由設計決定，封裝只是一個承載，但現在不同了，當不同晶片與元件整合在一起時，封裝不僅影響系統效能，還能直接提升產品整體表現。因此，目前設計必須從晶片、封裝、系統的整體角度來思考，未來還會更複雜，還需納入整個生態系，包括供應鏈、材料、設備、技術基礎，以及地緣政治等因素。
慧榮科技客戶與汽車儲存事業部資深副總裁 Nelson Duann 指出，一開始 AI 的發展主要集中在資料中心的應用與運算能力，但要真正融入日常生活，AI 必須往邊緣端（Edge）發展與部署，然而成本與功耗將是最大挑戰。
廣達電腦副總裁 James Jau 則回顧 AI 伺服器發展歷程，從 2016 年首台專業 AI 伺服器 DGX-1 問世後，整個產業逐漸從傳統伺服器的 Scale-up 架構演進到 Scale-out 架構，再因應 AI 需求回到 Scale-up，但隨著功耗不斷攀升，需依靠水冷等先進散熱技術因應。
除了前述精彩的主題演講外，本次 Cadence 也邀請鴻海科技、聯發科、聯詠、清華大學、瑞昱、慧榮科技、美超微、台積電等產學專家，帶來超過 35 場技術分享。現場更集結眾多業界合作夥伴，包括台積電、聯電、創意電子、円星科技（M31）、Skymizer、智聯服務、映陽科技、茂積與信甫科技等，共同設立互動展示攤位，展現最新 AI 技術與應用成果。
（圖片來源：Cadence；首圖來源：shutterstock）
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