芯片战场丨新思科技总裁Sassine Ghazi：AI计算能力每100天翻一番 汽车领域机遇巨大

21世纪经济报道记者倪雨晴 深圳报道

随着摩尔定律的不断演进、AI新浪潮的来临、终端产业的变革，半导体产业也面临着新的机遇和挑战。其中，AI和智能汽车作为潜力赛道，半导体企业们加速深入。

在近日的新思科技开发者大会上，新思科技总裁Sassine Ghazi谈道，从产业赛道看，五大领域一直引领着科技创新趋势，分别是移动通信与5G、个人电脑与游戏、消费电子、智能驾驶、AI和数据中心。

今年以来AI备受瞩目。谈及AI和数据中心，Sassine Ghazi向记者表示：“AI在效率、用户体验和解决问题方面提供了一个全新的机遇，AI的计算能力每100天就翻一番。大规模数据中心正在运行和升级AI应用，每100天，巨大的需求量就要求计算能力提高一倍，而数据中心是人工智能训练的核心。”

而AI也加速了诸多产业的升级。芯擎科技创始人、董事长兼CEO汪凯在会上谈道，AI和大模型的兴起，催生了多元化的落地场景，其中包括汽车领域。在他看来，真正落地还存在五大挑战，分别是算力的巨大需求、数据量、可靠性、追溯性及合规性，只有通过更前瞻性的创新才能迎来汽车行业的“AI时刻”。

如何超越摩尔定律？

从半导体整体发展图景来看，Sassine Ghazi谈道：“目前半导体市场通过60多年实现了5万亿美元的规模，现在再花7年时间就能实现另一个5万亿美元的规模。在过去的 60 年里，我们在摩尔定律的指引下前进，每两年就把集成电路中的晶体管数量翻一番。”

摩尔定律不仅是半导体公司创新的核心，也是系统公司创新的核心。因为系统公司认为，他们每隔两年就可以提高性能和功耗来升级自己的产品。那么摩尔定律的指挥棒能否继续生效？对此，Sassine Ghazi表示：“从技术角度看，我不认为摩尔定律到了尽头，但是在14和16纳米后，每平方毫米的制造成本是呈指数级增长的。”

但是，这意味着随着制程越来越先进，芯片制造的成本飞速增长，在这个过程中产业也在沿着定律继续优化。谈及优化的路径，Sassine Ghazi表示，一方面是“规模复杂性”，“我们需要AI加速芯片、GPU、CPU，去榨干它们的性能，然后继续沿着摩尔定律的路径前进。”

另一个优化方向则是“系统复杂性”，十多年前，业界称之为 “超越摩尔定律”，新思科技综合考虑规模与系统复杂性的交叉点，把它们合并称为“SysMoore”。

在“SysMoore”时代，Sassine Ghazi认为芯片开发者面临五大挑战，包括软件复杂性、系统复杂性、能效、信息安全和功能安全以及产品上市时间。

新思科技作为芯片设计工具EDA龙头，也在通过AI等方式来提升芯片设计效率。比如新思科技在今年推出了业界首个AI驱动型全栈式EDA解决方案Synopsys.ai。另一方面，在EDA之外，新思科技其实在半导体IP方面布局已久。

Sassine Ghazi介绍道：“如果完全从零开始设计，2纳米芯片的设计成本约为7.5亿美元。这是一笔惊人成本，没有多少公司可以承担得起这样的价格。降低成本的方法之一，是AI+EDA设计方法学。另一方面，没有必要从头开始设计系统，新思科技有处理器 IP、接口 IP、安全 IP 、基础 IP等等，并且可以提供多种代工选择。”

加码智能汽车赛道

而在过去的几年中，半导体的挑战在汽车行业表现尤为明显，无论是软件还是硬件，其升级的市场空间都更大。

比如在软件领域，Sassine Ghazi就提到了一组数据，一辆现代化的汽车上大概运行着1亿行代码，到2030年将超过3亿行。而新思科技深耕软件行业多年，才有大约3亿行代码量。拥有如此大量软件的原因是，传统汽车通过一根电缆连接汽车的多个设备，而现代化汽车则是通过软件将多个区域或网关连接到中央计算机系统。

随着汽车上软件的增加，用户就可以像手机一样更好地对汽车进行管理，对软件和功能进行升级。汽车将实现互联和智能，背后都由软件驱动。“有机构预计，到2029-2030年末，也就是7年内，软件定义汽车也就是SDV的占比将超过汽车总量的90%，而现在这个比例仅仅接近5%。”Sassine Ghazi谈到了汽车的巨大发展预期。

新思科技也在近期加大了汽车领域的布局，近期刚宣布收购了PikeTec，PikeTec是一家软件驱动控制系统测试自动化公司，能够帮助汽车制造商进行自动化测试，属于汽车数字孪生建模的环节。

软件之外，硬件的复杂性也是汽车智能化面临的挑战。“如果汽车的复杂度从 L0、L1提升到L4、L5，那么在汽车上的半导体开销将增加50倍，才能实现自动驾驶、高级辅助驾驶（ADAS）类型的互联汽车。”Sassine Ghazi说道。

与此同时，车用半导体增加之后，汽车上的硬件设计和管理也更加复杂，更灵活的多裸晶芯片成为趋势之一，多裸晶芯片也被称为先进封装技术或者3DIC。

一个应用场景就是自动驾驶。Sassine Ghazi举例道，在L4阶段的自动驾驶，无论是用于计算的AI芯片、CPU、GPU，或者连接先进内存，还是联网，都变得更加复杂和智能，就可以采用多裸晶芯片方式，选择哪些功能需要用最先进的技术，哪些功能可以采用16纳米或7纳米技术，然后把它们组合在一个系统中并整合到一个封装内。

他还表示：“新思科技在5、6年前就关注到了这一趋势。据估计，到2026年，约20%的芯片系统将采用多裸晶芯片或3DIC技术，到2030年，这一比例将上升到40%。”因此，新思科技也在先进封装方面投入更多资源，包括推出3DIC Compiler等产品。

当然，在软件、硬件之外，安全、能效等方面也是汽车领域的关注重点，随着半导体厂商的深入和升级，未来也将有更多的产业链创新。