
NVIDIA 在 DAC 2026 阐述 AI 原生芯片设计的三层引擎
NVIDIA 的 Karthik Chandrasekaran 在 DAC 2026 演讲中提出,AI 原生芯片设计依赖加速计算、AI 物理与 AI 智能体三层引擎协同。
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NVIDIA 的 Karthik Chandrasekaran 在 DAC 2026 演讲中提出,AI 原生芯片设计依赖加速计算、AI 物理与 AI 智能体三层引擎协同。

ChipNexus(原 Primis AI)介绍其从 RapidGPT 演进而来的 NEX 智能体平台,并说明 Composable、Hierarchical、Adaptable、Secure、Extensible 五项 CHASE 原则。
合见工软在2026 IDAS设计自动化产业峰会上发布UniVista Verification GOAT,包含面向软件仿真、验证调试与根因分析、回归测试管理、硬件仿真与FPGA原型验证的四类专业Agent,可独立使用或组合,并支持通过开放接口接入客户自有Agent。
推荐理由:合见工软发布验证智能体家族,公开四类Agent分工、工具反馈闭环与两项自测结果,可用于比较验证流程的接入方式。

思尔芯在IDAS 2026“AI驱动设计-EDA协同”分论坛上介绍了其AI Agent与数字EDA融合的布局,并演示了引入AI Agent技术的Genesis芯神匠架构设计软件。该Agent在虚拟原型调试中可自动调用仿真工具,定位OpenSBI固件故障导致的启动异常问题。思尔芯称此次分享与Demo只是其AI战略的“初亮相”,更多AI Agent与数字EDA融合的产品与解决方案蓄势待发。
Sigasi 将于 10 月 14 日举办网络研讨会,演示 AI 智能体如何端到端完成完整工程目标,而非只处理孤立任务。两场演示分别从设计需求生成并配置完整 HDL 项目、再由 Sigasi 检查智能体成果,以及从现有代码库生成编译顺序与库映射以驱动下游仿真流程。智能体通过 Sigasi CLI 调用项目感知分析,daemon 模式在多次调用间保持项目加载,所有处理均在本地或用户 VPC 内完成。
Sigasi 将于 10 月 14 日举办 Agentic Engineering 网络研讨会,演示 AI 智能体与确定性 HDL 分析如何配合,使 AI 生成的 FPGA 或 ASIC RTL 达到可供工程评审和仿真的状态。

西门子 EDA Calibre 半导体研发幕僚长 Jim Shiely 提出,晶圆厂中的 AI 主要充当编排层,协调基于物理的仿真工具、数据分析流程、工艺控制系统与工程工作流,而非取代 Calibre 等确定性工具。他以仿真界定可行搜索空间、量测以实测约束该空间、AI 决定干预优先级的三角框架描述现代晶圆厂运行模式,并指出迭代加速后瓶颈从执行转向对结果的解读与信任。

ChipAgents 创始人兼 CEO William Wang 在 EE Times 的 Silicon Grapevine 对话中阐述了从 AI 辅助工程走向日益自主的芯片开发,ChipAgents 自身也从单智能体系统演进为可端到端执行复杂工作流的多智能体系统。
Siemens EDA IC 验证解决方案产品管理总监 Moses Satyasekaran 将于 9 月 8 日在 DVCon Taiwan 发表主题演讲,探讨智能体 AI 对设计与验证的影响。

Cadence资深副总裁滕晋庆在CadenceLIVE 2026上判断,AI EDA短期内有望让相同制程下设计相同芯片的时间缩短一半,但至少未来五年看不到AI独立生成可用芯片。

西门子 EDA 阐述 AI 在 IC 签核中的定位:核心签核计算仍由确定性算法完成以保证结果可复现,AI 则用于外围任务。AI 已在三方面提升效率:验证作业的资源优化与实时监控、错误分组与优先级排序、跨团队错误分派协作。文中举例称一家领先 GPU 厂商借助 AI 驱动的可视化分析将验证时间缩短 50%,把数周工作压缩到数天。
芯华章科技研发副总裁刘军在中信证券第五届股权投资会议上表示,芯华章已布局智能设计和智能验证Agent,相关测试实现仿真效率7倍以上提升、自动化Debug效率10倍以上提升、自动化Formal验证效率提升70X。他提出可信EDA的核心是用确定性EDA工具对AI输出进行求证并形成可追溯证据链,以应对生成式AI提升代码效率后更重要的芯片设计验证需求。

ChipAgents 提出,智能体 AI 正把芯片工程师的角色从编写者推向审阅者与架构师,工程师需像管理者一样写规格、拆解任务并协调多个专用智能体。芯片设计数据远少于公开代码库,且网表、波形、寄生参数等非文本表示需借助仿真、形式化、物理设计与时序工具解读,因此最强架构是基础模型语义推理与半导体专用工具、自动验证的结合。
ChipNexus 发布 NEX v5.67,新增第三方 MCP 服务器支持,可按活跃工作流动态加载并只启动所需服务器。用户自定义技能可直接作为斜杠命令调用并支持热重载,NEX.md 项目指令在会话中动态重读。该版本还加入后台作业管理与轮询、终止工具,并优化读取上限、原子编辑和轮询以减少 token 消耗。

广立微SemiAgent在8月20日南京举办的第六届集成电路设计创新会议暨应用展(ICDIA 2026)上获“2026强芯生态贡献奖”,该奖由中国集成电路设计创新联盟等联合主办,面向EDA、IP等产业链支撑环节。
Chipmind 演示了其生成式 UI 产品 RTL Canvas:工程师在现有芯片架构图上画红叉删除模块,AI 智能体 Chipmind John 解析意图、更新 RTL 实现,并以可交互的可视化 diff 返回结果供审批。该演示仅覆盖一个简单示例,Chipmind 称 RTL Canvas 旨在让团队以架构而非文本提示的方式设计、探索和评审大规模芯片与复杂 SoC,更多能力仍在开发中。
ChipNexus 发布 NEX v5.61,新增仓库级 grep 和 glob 工具,让智能体在遵循嵌套 .gitignore 规则的前提下检索大型代码库,并优先处理近期修改的文件。
推荐理由:原文列出仓库级检索、EDA 工具结果结构化与缓存改进,可用于比较智能体接入现有 RTL 与验证流程的条件。

ChipAgents 提出以多智能体编排替代单点 AI 智能体,让多个专用智能体在隔离沙箱中并行探索假设、调用 EDA 工具并评估结果,由工程师在关键节点审核。其平台在客户 WhaleChip 的部署中把 3D IC 根因分析从数天缩短到 15 分钟。文章以功耗优化流程为例,说明单点加速无法压缩整体串行循环,编排才能压缩整个设计迭代。
ChipAgents 介绍其构建 AI 智能体闭环以加速时序收敛的方法:在 RTL 阶段为智能体提供分钟级的快速 PPA 反馈,使其能比较不同方案、剔除导致功耗或面积不可接受回退的时序修复。
芯华章转载文章讨论 IC Agent 演示读 spec、生成 RTL 与 testbench、读 log 给 patch 并整理报告后,工程师如何继续成长。作者认为 Agent 最危险之处在于提前替人处理掉失败、反馈与打回,而判断对错、风险、证据和边界的能力才是可迁移的护城河。
EE Times 播客邀请 Siemens EDA 首席 AI 战略官 Amit Gupta 与 NVIDIA 工业与计算工程副总裁 Tim Costa,讨论双方合作中的领域限定自验证 AI 智能体,即不只执行任务,还用基于物理的 EDA 软件验证自身输出。

Siemens 在 Calibre 官方博客介绍 Calibre Vision AI,用于先进节点 DRC 调试,把数十亿条违例压缩为数百个可处理的 Signal。

奇捷科技在 DAC 2026 展示最新技术成果 EasyAI ECO Suite,将 AI 引擎融入 ECO 全流程,贯穿 SYN NETLIST ECO、DFT NETLIST ECO 与 PR NETLIST ECO 各阶段,以三大核心智能引擎针对补丁大小、运行速度与时序精度瓶颈。

CHIPS Alliance 开发者聚焦介绍 Mehdi Saligane 的研究:将 AI 辅助设计、开源 EDA、模拟与混合信号自动化、面向 AI 的软硬件协同设计及可信硬件结合,目标是让定制芯片更自动化、可复现、更易获取。
Sigasi 发布四个演示,展示 Claude Code、Cursor、Copilot 等编码智能体通过 MCP 和 Sigasi CLI 调用其确定性 HDL 分析,用于迭代生成 SDRAM 控制器、修复项目依赖、排查 UVM 测试平台问题和统一格式化 VHDL、Verilog、SystemVerilog 文件。
ChipNexus 发布 NEX v5.55,新增自定义技能、近乎无限的会话和更强的 EDA 环境识别能力。自定义技能遵循开放的 Agent Skills 规范,以 SKILL.md 组织,可附带脚本与模板;会话通过把较早的对话压缩成模型撰写的摘要来延续,完整对话保存在无损归档中。
推荐理由:原文列出 NEX v5.55 的自定义技能、上下文压缩与 EDA 环境解析能力,可用于评估智能体接入现有工具链的条件。
芯华章转载文章指出,验证类 Agent 虽能批量生成 testbench、assertion 和 coverage item,但验证材料变便宜不等于可信验证变便宜。

芯和半导体在DAC 2026现场联合联想集团发布双方EDA Agent战略合作的最新研发成果,打通PCB研发从设计到仿真验证的全流程AI设计闭环。设计环节的AI建库、AI自动布局、AI Checklist三个模块与仿真环节的DDR及高速信号仿真、CCT AI通道检查、高速链路AI优化模块首尾衔接。

Synopsys 在 2026 DAC Chips to Systems 大会上展示面向芯片与系统设计的智能体 AI 与先进硅设计技术。

Synopsys 创新高级副总裁 Prith Banerjee 在 AMD Advancing AI 活动上表示,公司通过协同设计与多智能体工作流应对物理 AI 时代的芯片设计复杂度。

Siemens EDA 的 Niranjan Sitapure 与 Jeff Dyck、Ryan Silk 对谈,讲述 Fuse EDA AI 系统背后的故事与设计思路。该系统针对设计师大量时间花在工具配置、学习和调试上的问题,可自动配置复杂工具设置、诊断并修复失败的仿真,把原本耗时数小时的任务缩短到数秒。它深度集成于现有工具、环境和界面,并通过开放方式扩展到用户自有数据、工具和应用。
Real Intent 发布 Riven 签核 AI 智能体,称可在其全部静态签核工具流程中把签核提速最高 10 倍。该智能体基于生成式与智能体 AI,提供工具知识查询、违例分析与优先级排序、错误根因定位及修复建议,工程师可修改或采纳建议后再运行签核工具。
推荐理由:厂商自述称该智能体覆盖静态签核的知识查询、违例排序与根因调试,可观察AI如何接入签核流程。
Primis AI 宣布更名为 ChipNexus,并推出面向半导体与硬件设计的智能体 AI 平台 NEX。NEX 可生成与重构 RTL、分析原理图、配置并运行数字与模拟仿真、排查验证失败,以及编排综合与物理设计工具,并接入现有 EDA 环境、代码仓库、自动化脚本与 CI/CD。
推荐理由:官方公告列出 NEX 可编排的 RTL、仿真、验证与综合环节,并给出独立评测中双核处理器的实现与验证案例。
Agnisys 宣布将在 7 月 27–29 日于长滩举行的 DAC 2026 上展示 IDS-AI、IDS-NoC 及先进 DFT 自动化。IDS-AI 是理解芯片设计意图、覆盖从黄金规范到 RTL 签核全流程的智能体 AI 框架;IDS-NoC 自动生成可扩展、无死锁的开放 SystemVerilog NoC RTL。
Si2 宣布上线 LBC-bench,这是一个公开、开源的榜单,用于追踪大语言模型和 AI 智能体在半导体设计与验证任务上的表现,网站代码已在 GitHub 开源。
推荐理由:Si2 以联盟形式推出公开榜单,把 LLM 在芯片设计与验证任务上的评测数据与网站代码一并开源,便于复现与横向比较。
Cognichip 在 EETimes Chiplet Conference 上演示了 Seascape——一个用 200 行 Python 编写的全程序化海面计算应用,其实际运行在为此定制的硬件上,含超 8 万行密集数学代码、2000 周期流水线和 256 个并行物理实例。

月之暗面7月17日凌晨发布Kimi K3,官方称其搭载2.8万亿参数、100万Token上下文,是当前参数体量最大的开源大模型,完整权重将于7月27日前发布。官方表示在连续48小时自主智能体运行中,K3基于开源EDA工具和Nangate 45nm工艺库独立完成芯片的构建、优化与验证,该芯片在100 MHz下完成时序收敛,仿真解码吞吐持续超过每秒8700个Token。
芯华章转载文章讨论Agentic EDA是否会给本土EDA带来新窗口,判断两种结果都会发生:若只是让AI更方便调用现有EDA工具,Cadence、Synopsys、Siemens三大家大概率更强;若价值从"买工具"转向"买结果",本土EDA可能首次有机会不再只回答与三大家的差距,而是交付可验收的工程闭环。

Chipmind 发布 RTL Canvas,称其为芯片设计工程师与 AI 智能体之间的首个双向契约界面,工程师可在 RTL 图上直接绘制架构意图,智能体生成的改动以可视化差异回显。
ChipNexus 发布 NEX v5.48,将 NEX 从交互式工程助手扩展为可嵌入自动化流程的平台。新版本扩展无头执行能力,支持基于策略的审批控制、结构化 JSON 输出和工作区安全自动执行,并新增带实时日志流式输出的 simulate 工具。
推荐理由:NEX v5.48 把交互式工程助手扩展为可嵌入 CI 的无头执行平台,并新增仿真与覆盖率分析能力。