EDA的新机遇

作为促进本土芯片生产的努力的一部分，世界各国政府开始加大对芯片设计工具和相关研究的投资，为初创企业和成熟的 EDA 公司开辟了新的机遇。

这些资金注入正向美国、欧洲和亚洲注入，表明人们日益认识到设计自动化工具在国内供应链中的重要性。过去，工程师和科学家会向投资者推销创新想法，投资者会评估投资的潜在收益和收益实现时间。近几个月来，情况发生了很大变化，而且这些变化正在加速。

原因如下：

1、全球人工智能竞赛已将芯片设计推向了超越光罩极限的境界，迫使芯片制造商将 SoC 分解为芯片组件，而这些组件需要各种人工智能驱动的工具来跟踪所有可能的连接、交互和依赖关系；

2、工程人才的短缺意味着，如果没有新的或改进的工具，设计启动时就会出现巨大的差距，并可能出现产量问题，从而给竞争日益激烈的市场中的竞争对手敞开大门；

3、政府对回流和在岸生产的关注也意味着私人投资将有更多的机会，并且企业之间有可能更多地分享政府资助的研究成果；

Arteris首席营销官 Michal Siwinski 表示：“资金过去全都投向了制造，设计就见鬼去吧。台积电为埃时代带来的技术革新非常重要，但这还不够。设计只是其中的一个要素。你还得考虑架构和计算方式。总的来说，设计正变得越来越重要，也越来越受到尊重，因为你无法只在制造层面解决问题。建造晶圆厂仍然很吸引人，而且在地上插一把闪亮的铲子可以让画面更清晰。在芯片上，你看到了什么？你看到一个小小的东西，里面有数十亿个东西，但你却无法触碰它们。”

随着向2.5D、3.5D和3D-IC设计的转变，这一点变得更加重要。“《芯片法案》的大量投资都用于代工厂和设备，因为这仍然是核心竞争力和差异化因素，” Baya Systems首席商务官Nandan Nayampally表示。“在EDA方面，它处于较低的位置，但有些东西——尤其是3D堆叠——将受益于一个投资于可供大众使用的研究的项目，而不是投资于定制或专有技术。”

政府或财团类型的项目传统上一直是此类长期研究的支柱，但近年来大部分资金枯竭。

“你会怎么处理这些资金？没人知道，” Quadric首席营销官史蒂夫·罗迪 (Steve Roddy) 说道。“如果我是一家风险投资公司，我为有限合伙人筹集了 5 亿美元，我会在 2 到 3 年的时间里把这笔钱用于投资其他公司，并期望变现这些投资并获得回报。风险投资的期限最多为 3 到 7 年。不能是那种‘哦，这项前景光明的技术，20 年后可能会带来回报’之类的想法。”没有哪家风险基金有这样的耐心。在这种情况下，你要么需要一个有耐心的企业融资合作伙伴，比如大型科技公司，比如IBM实验室或ATT贝尔实验室。要么，你需要国防部或能源部等机构的政府拨款，因为只有这类投资者有耐心开发原始技术，而这些技术可能需要很长时间才能面世，也可能需要很长时间才能出产品。这就好比说，如果我们能造出聚变反应堆，那将是多么酷炫。

新冠疫情引发的供应链短缺、人工智能的全球快速发展，以及对芯片是国家经济安全关键要素的认识，促使政府研究重新步入正轨。因此，短期研究以及以十年为期限的长期“登月计划”突然在各国政府中重新流行起来。

“如果需要核心研究，比如‘我希望两年内看到芯片’，那资金不会从这里来，”纳亚姆帕利说。“资金将来自大公司以及之后小公司的创新。资金始终是必需的，但半导体市场的吸引力如此之大，以至于私营公司要么自己在投资，要么正在寻找投资工具，重新投资于即将到来的专业技术。”

目前，专业设计领域正吸引着越来越多的政府关注。“资金主要集中在制造领域，但人们已经认识到，设计方在设计和制造之间，以及工具方面，发挥着至关重要的把关作用，”Ansys（现已被Synopsys收购）产品营销总监马克·斯温宁（Marc Swinnen）表示。“例如，政府已经投入资金来开发更好、更新的工艺，尤其是在模拟领域，政府对遥感、高频雷达、激光雷达等技术非常感兴趣。”

例如，Natcast 有一个人工智能驱动的 RFIC 设计计划，旨在缩小长期研究与短期行业需求之间的差距。该计划的目标是使用人工智能创建基础解决方案，所有成员都可以从中受益。“这将比单个公司说‘我有一个好主意，但我不会告诉你它是什么。我要自己构建它并将其商业化发布’更快地推动创新，”是德科技设计与验证业务部总经理 Nilesh Kamdar 表示，该公司领导着共享 3000 万美元政府资金的三个团体之一。“他们可能会成功，也可能不会。但许多人工智能挑战与数据有关，而建立一个行业团体，一个我们共享数据的生态系统，则更为重要。有时人们认为政府机构行动缓慢，而且有很多繁文缛节和相关流程。我们还没有遇到过这种情况。我们看到了很多积极的互动。”

Kamdar 表示，拥有一个由成熟企业、初创公司和大学组成的团队非常有帮助。“作为一家传统的 EDA 供应商，我们可能有一些想法和方法，可以探索 AI 的潜力。与初创公司合作会挑战我们的思维模式。典型的硅谷精神是‘打破一切，快速行动，立即交付’。当你与初创公司合作时，你就能体会到这一切。这对我的团队来说非常有益，可以让他们接触到这些经验。我们也与大学保持着密切的合作，大学也为我们带来了其他一些有趣的价值。”

运营国家半导体技术中心的 Natcast 公司设计工程生态系统支持副总裁 Vivek Prasad 在 DAC 小组讨论[1]中讨论了《CHIPS 法案》资助的研发方面。NSTC计划包括几个设施、一个设计支持网关、硅片聚合即服务以及一个风险基金，以帮助为该行业带来更多资金。“在投资基金中，我们有两大类别——用于早期种子资金的 Horizon 基金和加速基金，”Prasad 说。“如果你看一下目标，你会发现这不是作为个人投资者资助一家公司然后推动其走向成功。我们的目标是引导私营部门的资金再次开始增长。今天，这处于非常低的水平。我们正尝试通过 NSTC 资金增加一些资金，以便最终，也许一两年后，我们能够将私营部门的资金重新纳入考虑范围。”

在制定提案时，Prasad 预计最多会有 20 个不同的实体进行合作。“资深教员有参与的空间，而那些有想法、能够融入更大课题的后起之秀也有参与的空间。在研究方面，如果你观察早期的 TRL（技术就绪水平），它就像一个蓝色的散点图。创意可以来自任何地方。我希望每个人都能拥有一个相当公平的竞争环境，尤其是在资金匮乏、资金充裕的情况下。每个人都可以一起参与竞争。”

图 2：各政府项目新芯片设计创新阶段概念图。（未显示通用核心，阴影部分与投资比例不符。）

新思科技云产品管理执行董事维克拉姆·巴蒂亚 (Vikram Bhatia) 解释说，Natcast 正在尝试构建一个平台，尽可能多地吸纳初创企业和创意，以便进入下一阶段，开始测试市场采用情况。他同时还负责管理公司的云初创企业计划。

Synopsys、Keysight、Cadence 等公司提供工具，帮助初创公司和小型企业在参与美国国防部微电子中心等政府项目时取得成功。例如，加州国防就绪电子与微设备超级中心 (DREAMS) 采用了 Synopsys Cloud，它提供无限的软件许可证和无限的计算基础设施访问权限，而其 FlexEDA 模型则允许用户按分钟或小时使用工具，而无需购买固定期限的许可证。Bhatia 表示：“现在，我们这个平台上的初创公司每天可以进行 10 次验证，因为以前需要 12 个小时才能完成的工作现在可以在一小时内完成并分析结果，一小时后再提交新的工作。本质上，当你同时为软件许可证和云端计算付费时，如果你投入更多许可证和更多计算组，同样的工作就会完成得更快——但最终你支付的费用是一样的。”

介于政府项目和风险投资之间。“这个领域人才稀缺，所以我们通常看到初创企业诞生于拥有非常强大的电子设计项目的大学，例如伯克利大学、斯坦福大学和密歇根大学，”Bhatia 说。“即使你获得了种子资金，也不足以组建团队并进入可以推出真正的设计或芯片的阶段。通常，这些初创企业的途径是通过你的网络或联系人获得一些种子资金，比如 200 万美元，或者在某些情况下通过孵化器。近年来，有很多孵化器开始开展硅片实践。其中脱颖而出的是 Silicon Catalyst，它已经存在很长时间了。”

巴蒂亚表示，孵化器通常提供物流、基础设施和办公空间。“它们还通过与生态系统中不同组织的合作，提供硬件和软件的使用权，并为初创企业提供代工厂的访问权限，以便他们制作原型。”

政府项目和设施、孵化器以及行业云平台，都让初创企业能够实现五年前尖端设计或前沿节点难以企及的目标。“典型的初创企业无法做到这一点，因为单是接触这些技术就非常困难，”巴蒂亚说道。“例如，DreamBig Semiconductor 是我所知道的少数几家使用最新技术构建 3D-IC 芯片的初创企业之一。各种各样的项目和平台让你更容易在创业之旅中迈向成功的下一个阶段。这不仅在资金方面发挥着重要作用，而且在按时甚至提前完成芯片流片的能力方面也发挥着重要作用。”

ChipAgents去年获得了用于设计和验证 AI 代理的种子轮融资，该公司也支持联邦政府和/或私营部门资助大学和新创企业的研究，以支持美国的科技创新。“这至关重要，很多最好的研究都来自大学，”该公司创始工程师 Daniel Rose 表示。“我们的首席执行官曾是一位大学教授。他也是我大学时的教授。如果没有联邦政府的资助，我们就无法创建这样的行业初创企业，从而帮助我们保持全球领先地位。”

学者发表的论文越多，他们从美国国家科学基金会等机构申请的资金越多，他们获得资金的机会就越大。

西门子 EDA产品主管 Sathishkumar Balasubramanian 表示：“没有单一的成功秘诀。”关键在于你如何建立人脉并专注于问题。我想换个角度来看。当你知道自己在解决什么问题，并且正在解决一个重要的问题时，你就能获得资金。例如，人工智能现在到处都是流行词。自动化、设计自动化或设计迁移是客户面临的根本问题，这意味着我们需要解决这些问题，我们也在寻找能够获得相关知识的不同领域。初创公司可以从供应商、像我们这样的EDA供应商那里获得资金。我们有自己的风险投资基金，并且积极与大学、初创公司等合作。从根本上来说，你不应该做“我也一样”的事情，也就是解决和别人一样的问题。它需要能够带来颠覆性的变化，能够带来10倍的提升。这样你就不用担心资金问题了。你会被邀请参加任何会议和其他一切活动。这取决于你对行业和客户挑战的洞察能力，以及你是否有远见卓识。

另一种策略是专注于解决更广泛的行业或社会问题，然后围绕该技术构建大型项目。“你不能再想着‘我想解决一个 EDA 问题’了，”香港科技大学研发副总裁Tim Cheng在与普拉萨德出席的同一场 DAC 座谈会上说道。“你应该解决一个更大规模的问题，然后在其中找到一个你能够脱颖而出的科学难题。你需要一个更宏大的故事。在这个宏大的故事中，应该包含一些少数闪耀的科学元素。大型项目的运作方式就是这样的。”

Tim Cheng表示，越来越多的私募股权风险投资公司来到大学寻求早期成果，但当他们发现教职员工只想局限于自己的领域，从事与投资界或产业界脱节的工作时，他们感到很失望。“如果你能站出来向他们推销一个故事，同时又能坚持学术研究，并且你对研究充满热情，又具备相应的技能，那么机会是巨大的。” 例如，一个旨在帮助香港老年人口的机构。“我们获得了一个8000万美元的基于SEAM的抗衰老项目，但他们的芯片设计中，关键在于边缘推理，”他说道。“开始寻找他们缺少的要素，找到愿意与你合作的人，把产品卖给政府，卖给产业界。”

此外，香港越来越多的产业正在与大学寻求合作。“你可以与产业紧密合作，建立联合实验室。我们看到这种情况经常发生，因为产业渴望人才和原始技术，”Tim Cheng说道。“香港有一个RAISe+计划，其中包括100亿美元的拨款。这是一种新的融资模式，政府、投资界、产业和大学共同参与。政府说，‘如果你能筹集1美元，我就再给你1美元。’这激励了产业更积极地与大学联系。从产业获得资金并不容易，但产业确实需要新技术，而在我们的社会中，我认为大学提供的技术是最清洁的，因为它不会侵犯任何人的知识产权。其次，你可以在没有竞争的情况下获得许可。”

这种资助模式也催生了衍生公司。“我看到很多非常有上进心、积极进取的年轻教授，”Tim Cheng说。“他们不仅想做研究，还想组建一个大型项目。一旦有了大型项目，他们就会在研究过程中成立一家公司，这也是受到鼓励的。”

根据投资者的不同，他们可能会积极寻找需要资助的想法和团体，围绕他们认为需要资助的想法开展竞赛，或者等待好的投资机会落入他们的手中。

德国研究基金会 (DFG) 项目官员巴斯蒂安·莫尔 (Bastian Mohr) 指出，许多资助机构并不会主动寻找创意。“我们等待创意的到来。其他试点机构更具战略性，会主动提出建议，但他们仍然需要知道哪些是重要的，哪些是有趣的。在像 [DAC] 这样的会议上尽早挑战你的想法，寻找同行，寻找跨学科的学科，并以某种方式反馈给资助机构，这些都非常重要。在德国，芯片设计网络 (Chip Design Network) 是一个成功的例子，科学家们说服政府，我们不仅需要工厂，还需要专业知识。现在他们有专门的 EDA 项目。对我们来说也一样，当我们听到创意时，我们可以尝试围绕它设计项目。”

里昂纳米技术研究所杰出教授伊恩·奥康纳也表示，国际合作和会议至关重要。“这些活动让人们有机会将自己的想法与持有不同观点的人进行对比，从而强化他们的想法。这能让你更容易被人看到，这在你申请资金时至关重要。如果你不被人看到，你就不太可能获得资金。”

另一点是了解技术理念在全局中的位置。“如果你能构建一个建设性且连贯的信息来解释你进行这项研究的原因，因为你对未来5年、10年、15年的发展有着清晰的愿景，那么这一点至关重要，”奥康纳说。

法国国家研究机构 (ANR) 凭借“法国2030”倡议，专门为年轻研究人员设立了一个项目，帮助他们掌控自己想要研究的课题。“这些大型项目是自上而下的，来自资助机构，他们会说，‘帮我开发一个可以用于电路设计或人工智能设备的程序。’所以，你需要通过几个与之相关的项目来构建它，”奥康纳说道。“但重要的是，要将自上而下的研究与自下而上的研究结合起来——研究界提出的、大型实验室未必会想到的研究课题。在 EuroPractice 的帮助下，欧洲的年轻研究人员也有机会。”

EDA 初创企业的资金来源多种多样，包括业内人士、政府机构和风险投资。获得资金的最佳途径是开发一项特定的技术，并将其作为解决更广泛问题的解决方案的一部分。年轻的研究人员和开发者需要测试他们的想法，并在会议等公共论坛上获得曝光。这样，他们就能吸引必要的关注，从而赢得资金竞争或吸引投资者。

“在EDA领域，从资金角度来看，仅仅拥有独立的项目就越来越具有挑战性，但它无处不在，”香港科技大学的Cheng说道。“当人们谈论人工智能时，谈论最多的是硬件。它不再是软件。事情在发展，但最终，它是具身化的人工智能。它是一种物理人工智能。这时，硬件、计算能力和能源效率就成为焦点。我们为这个领域提供了大量的机会，但不要孤军奋战。”

加星标⭐️第一时间看推送，小号防走丢