硅芯科技以AI Agent 赋能 3D IC EDA，打造全局寻优“超级大脑”

赵毅博士在演讲中提出了一个核心判断：芯片设计需要从初期阶段就开始系统化的顶层架构推演。这与过去"先设计芯片、再交给封装厂"的串行模式有本质区别。在STCO体系中，每一颗Chiplet不仅具备独立的内部逻辑运算能力，不同裸芯片之间也拥有专属的互联通信机制。华为已成功实现纯逻辑芯片的3D堆叠落地，这让微架构的前置重构从"可选"变成了"刚需"。

这一转变在不同环节有不同的体现。在仿真层面，逻辑与存储器的设计必须协同进行，电源和信号的仿真同步推进；在测试层面，全行业能够真正使用3D IC DFT的人非常少，多数团队仍依赖传统方法处理Die间测试，这恰恰是目前先进封装良率爬坡缓慢的一个重要原因；在物理设计层面，上层设计与底层模块需要双向联动，布线阶段要配套金属层资源复用可视化的辅助判断；在验证层面，多物理场耦合设计让工作量呈爆发式增长。

上述五个维度的变化，指向同一个结论：传统DTCO已经不够用了，EDA工具必须升级到STCO体系，支持设计与封测跨厂联合开发。与此同时，EDA厂商的角色也要转变，不能只是卖工具，而是要承担产业协同枢纽的角色。

在这一点上，赵毅表示硅芯科技的布局思路是清晰的，从全链路3Sheng一体化平台支撑完整3D IC系统级设计，到自研Chips Z AI智能体实现全流程并行优化，联动设计、封测、科研机构搭建产业桥梁。四个动作都指向从单芯片开发走向全局系统协同。

如果STCO是目标，那么AI就是实现目标的工具。赵毅博士在采访中将AI在EDA中的价值归结为三个层面，打通多工具自动化协同、全局智能寻优和教学式智能交互。

前两个层面相对好理解，芯片设计工具链长、环节多，AI可以替代人工串联脚本和重复操作，同时在庞大的参数空间中快速找到最优解。真正值得关注的是第三个层面——教学式智能交互。赵毅博士表示："许多中小型芯片设计企业没有专门的先进封装团队，甚至不知道如何使用2.5D或3D工具。因此，AI Agent的另一大功能是教学。"

这句话点出了一个经常被忽视的事实：先进封装设计工具的普及瓶颈，不只是技术问题，更是人才问题。当全行业能做3D IC EDA的人都屈指可数时，工具的易用性本身就决定了这项技术能走多远。从这个角度看，AI Agent降低设计门槛的意义，可能不亚于它在技术层面带来的效率提升。

随着国际EDA巨头加速布局AI Agent，硅芯科技也在加快推进AI Agent与3D IC EDA平台的深度融合。

在3Sheng全流程3D IC EDA平台基础上，硅芯科技进一步将自研Chips Z与各功能模块深度融合，形成“AI智能体+全流程EDA平台”的协同体系。Chips Z作为统一调度"大脑"接收顶层算力需求，自动拆解全流程任务，统筹3Sheng平台的全部模块并行运算，推进架构设计、3D布线布局、多物理场仿真、跨芯粒可测性验证、封装工艺校验等流程同步开展，将原本分段串行的工序转为一体化并行闭环。

Chips Z的另一个特点是多指标全局寻优能力。它实时读取热、力、SI/PI等多物理场仿真数据综合打分，针对云端智算、CPO光电共封、车载算力等不同场景自动调整优化权重。这种场景自适应能力，在传统工具链中需要大量人工脚本干预才能实现。

赵毅博士表示，"在丰富多样的异构集成场景下，我们的工具与国际三巨头几乎处于同一起跑线，甚至在国内特有的应用场景中，我们积累的know-how更具优势。"这一表态隐含了一个重要前提：国产EDA在2.5D/3D领域的"无代差"，不是因为追得快，而是因为这条路对所有人都足够新。

不过挑战同样不容回避，在STCO体系中，EDA处于底层核心位置，天然具备链路贯通能力，但如何真正串联打通设计、工艺、先进封装、测试各环节，成为跨领域协同的核心枢纽，仍然是一个考验。这不仅仅是技术层面的问题，更是产业协作层面的课题，EDA厂商能否让上下游各方愿意把自己的数据和流程接入同一个平台，往往比算法本身更难解决。

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