三星投资AI芯片设计初创企业，加速芯片研发并降低功耗

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三星电子参与了AI芯片设计初创企业Normal Computing的5000万美元融资轮次，持续加码人工智能驱动的电子设计自动化（EDA）领域与下一代半导体架构研发。此次布局旨在缩短芯片研发周期，同时应对AI基础设施领域日益严峻的功耗约束问题。

据《The Guru》与《财富》杂志报道，该轮融资由三星战略创新中心旗下的三星催化剂基金领投，具体财务条款未对外披露。

参与本轮投资的机构还包括Galvanize、Brevan Howard宏观风险投资基金、ArcTern Ventures、Celesta Capital，以及Drive Capital（德赖夫资本）、Eric Schmidt创立的First Spark Ventures（第一星火创投）和美光创投。

人工智能驱动的芯片设计EDA工具

Normal Computing由谷歌、英伟达、Meta和苹果的工程师于2022年创立，公司主营人工智能芯片设计工具研发，同时拥有自研的芯片知识产权（IP）。

其核心平台Normal EDA将大语言模型与自动形式化验证技术相结合，可将自然语言转化为机器可验证的逻辑代码，能协助工程师完成芯片的实时设计、优化与验证工作。

据Normal Computing介绍，该平台可与工程师的工作流程深度融合，精准解读设计需求并优化设计输出。在保障量产级可靠性的前提下，该平台能将芯片的研发周期从数年压缩至数月。

公司首席执行官Faris Sbahi表示，该平台目前已能将定制化芯片的上市时间缩短一半，长期目标是实现高达1000倍的效率提升。

人工智能芯片设计领域的行业瓶颈

三星此次投资，折射出先进半导体需求激增背景下，行业对于缩短芯片研发周期的迫切需求。

三星催化剂基金负责人Dede Goldschmidt表示：“前沿芯片的设计复杂度已大幅攀升”，而人工智能驱动的设计工具，有望缩短先进芯片的上市周期。

当前半导体行业面临人才短缺、首次流片成功率低、芯片重制成本持续攀升等问题，这些痛点正推动行业加速采用人工智能辅助设计工具。

Normal Computing透露，公司已与全球营收前十的半导体企业中半数以上展开合作，其平台定位介于传统EDA工具与人工智能驱动的自动化设计工具之间。

人工智能数据中心的功耗瓶颈

除提升设计效率外，Normal Computing还将目标对准了行业的第二大痛点：AI基础设施的功耗问题。该公司表示，数据中心的功耗或将在2030年触顶，这一限制将制约人工智能产业的规模化发展。公司正通过全新的计算架构，致力于提升“每美元、每瓦算力产出”。

相关布局包括其Carnot硬件研发项目，该项目依托自研EDA平台，设计基于物理原理的芯片。2025年，公司完成了CN101芯片的流片，这是一款专为多模态生成式AI推理打造的热动力学计算芯片。

与传统GPU通过技术手段抑制物理随机性不同，Normal Computing的技术方案利用物理动态特性，提升芯片运行效率并降低延迟。

人工智能芯片与全新芯片架构

Normal Computing采取“人工智能驱动的设计软件+全新硬件架构”的双重战略，这一模式也印证了行业向芯片设计与计算创新一体化发展的整体趋势。

该公司支持开放式EDA标准，是硅集成计划（Si2）大语言模型基准测试项目的创始成员之一，同时获得了英国先进研究与发明局的资金支持。

随着人工智能工作负载的持续规模化扩张，行业的研发重心正从芯片性能的渐进式提升，转向重新设计芯片的制造方式与供能模式。

三星此次投资的行业意义与发展趋势

1.AI成为EDA工具升级核心方向，重构芯片设计流程：传统EDA工具依赖人工操作，设计周期长、复杂度高，AI驱动的EDA工具可实现自然语言转逻辑、实时优化验证，大幅压缩研发周期，成为半导体设计领域的核心创新方向。

2.半导体行业痛点倒逼技术革新，AI辅助设计成刚需：人才短缺、流片成功率低、重制成本高的行业现状，叠加先进制程芯片设计难度陡增，使得AI辅助设计工具从“可选方案”变为行业“刚需”，头部企业纷纷布局相关技术。

3.低功耗成AI芯片核心研发指标，物理架构创新成关键：AI数据中心功耗触顶的行业预判，让“算力-功耗比”成为芯片设计的核心考量，单纯的制程微缩已无法满足低功耗需求，基于物理原理的芯片架构创新成为破局关键。

4.设计+硬件一体化成芯片创新新模式，协同优化提效显著：Normal Computing的“EDA设计工具+自研硬件架构”模式，实现了设计环节与硬件制造的协同优化，避免了设计与生产的脱节，这一一体化模式将成为下一代芯片创新的主流思路。

5.头部大厂加码初创企业，抢占AI半导体技术制高点：三星通过投资初创企业快速切入AI EDA与新型计算架构赛道，是头部半导体企业的典型布局策略——借助初创企业的技术创新优势，快速补齐自身技术短板，抢占AI半导体领域的技术制高点。

原文标题：Samsung invests in AI chip design startup to speed silicon and cut power use

原文媒体：digitimes asia