为更直观地理解这一规模，王琦博士做了一个生动的类比：中国三峡水电站的总装机容量约为22.5GW。这意味着，年均新增的17.7GW负载，相当于每年需新增近0.8个三峡水电站的发电能力；而规划期内全部新增负载，则需近5个三峡电站满负荷运行才能满足；若以核电为参照，一个典型核电机组的功率约为1GW，那么每年新增负载相当于需新建17至18台核电机组。
在微观层面，单次AI请求的耗电量同样令人震惊。一次标准Google搜索耗电约0.3Wh，而一次AI驱动的Google搜索耗电高达8.9Wh，提升近30倍（中国信通院《绿色算力发展研究报告》（2025））。王琦指出：“这还只是开始。当前AI系统的能效，距离人类智能的‘节能水平’仍有巨大差距。”
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技术维度：物理极限的严峻挑战。随着制程工艺的不断演进，芯片面临的功耗挑战呈现出三重技术困境：动态功耗呈指数级增长，电源管理复杂度急剧上升，散热方案逐渐逼近物理极限。迫使整个行业转向液冷等更先进的散热方案。然而，这仅仅是治标不治本的应对之策。
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商业维度：市场竞争力的直接威胁。在商业层面，功耗问题直接转化为企业的经营压力。过高的功耗导致产品在能效比这一关键指标上失去竞争力，制造成本因需要复杂的电源管理和散热系统而大幅攀升，更重要的是，为了解决功耗问题而延长的开发周期直接影响了产品的上市时间。
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战略维度：发展路径的根本抉择。王琦博士表示：“当前行业中‘重散热、轻能效’的做法，就像发烧了就吃退烧药，咳嗽就用止咳药，只解决表面症状而不究其根本。而我们应该学习中医思维，注重系统调理，从设计源头控制功耗。”
功耗设计流程的三大瓶颈
在深入分析行业痛点的基础上，王琦博士指出了当前芯片设计流程中存在的三个根本性瓶颈，这些瓶颈严重制约了功耗优化工作的效率和效果。
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瓶颈一：优化窗口的时效性困境。“功耗优化必须宜早不宜迟”，这是他反复强调的核心观点。当前行业中普遍存在的误区是将功耗优化工作后置，待到设计后期甚至流片前才着手解决。然而，功耗优化的效果与介入时机密切相关。一旦错过早期优化窗口，后续能够采取的优化措施将极其有限，效果也会大打折扣。
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瓶颈二：分析效率的工程学挑战。精度功耗分析严重依赖后仿真的完成，这个过程通常需要数天甚至数周时间。以一个中等规模的AI芯片设计为例，完成一次完整的后仿真可能需要2-3周时间，期间需要处理数十GB的波形文件，消耗大量的计算资源。这种漫长的分析周期严重制约了设计迭代的速度，使得工程师难以及时获得反馈并进行优化调整。
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瓶颈三：工具生态的协同性难题。现代芯片设计流程中使用的工具链存在割裂现象。各个设计阶段使用不同的工具和功耗模型，数据格式不统一，信息传递不畅。这种割裂导致设计团队需要在不同工具间进行频繁的数据转换和验证，不仅大幅增加了工作量，还引入了额外的误差风险。更重要的是，这种碎片化的工具生态使得全局性的功耗优化难以实施。
英诺达的破局之道：全流程协同的解决方案
面对以上瓶颈，英诺达提出了“前端介入、全程协同”的解决方案。EnFortius®凝锋®系列低功耗EDA工具。实现在架构设计、RTL编码等早期阶段就开展功耗优化工作。
其中，EnFortius® RTL Power Explorer（ERPE）能够在设计早期自动识别功耗优化机会，实测可帮助客户降低动态功耗；而EnFortius® Gate-level Power Analyzer（EGPA）通过创新的波形重放功能，将功耗分析周期从数周缩短至数小时，同时保证精度在签核工具的3%以内。
关于英诺达
英诺达（成都）电子科技有限公司是一家由行业顶尖资深人士创立的本土EDA企业，公司坚持以客户需求为导向，帮助客户实现价值最大化，为中国半导体产业提供卓越的EDA解决方案。公司的长期目标是通过EDA工具的研发和上云实践，参与国产EDA完整工具链布局并探索适合中国国情的工业软件上云的路径与模式，赋能半导体产业高质量发展。公司的主营业务包括：EDA软件研发、IC设计云解决方案以及IC设计服务。
