芯耀
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11月20日，在成都西博城举办的ICCAD-Expo 2025活动现场，伴芯科技正式宣告结束低调运营状态，全面展示其以“AI+EDA”的创新路径与商业进展，同期发布两款聚焦芯片设计的EDA智能体产品。
自2020年成立以来，这家新型EDA企业凭借前瞻性的技术布局与经过市场验证的商业化能力，已获得红杉中国、联想创投、顺为资本、弘晖基金等知名机构多轮融资，并已与全球前20大无晶圆厂设计公司及国内外多家头部企业达成深度合作。这场发布不仅标志着AI智能体在芯片设计领域的实质性落地，更为陷入“卡脖子”困境的国产EDA产业提供了一条差异化突破路径。
效率革命：AI智能体破解芯片设计核心痛点
芯片设计行业长期面临着“先进工具依赖与人力成本攀升”的矛盾。伴芯科技CEO朱允山博士在采访中指出，“国内芯片企业普遍存在一个突出痛点：越用先进的EDA工具，越需要投入更多工程师，”这与企业控制成本的核心诉求形成尖锐对立。而大模型技术的崛起，为解决这一矛盾提供了可能。朱博士认为，通过AI智能体(AI Agents)实现“芯片自主设计闭环(Autonomous Chip Design)”，让智能体自主解决部分设计难题，将成为提升工程师效率、降低人力成本的关键。
伴芯科技的AI智能体目前聚焦数字芯片设计两大核心环节，推出两款针对性产品：一款是攻克前端功能验证难题的DVcrew；另一款是解决后端物理设计中的布局布线及时序收敛问题的PDcrew。朱博士表示，这两款产是Agentic EDA理念的具体实践，针对的是芯片设计中耗时最长、难度最大的两个瓶颈。
在前端验证领域，传统验证流程呈现典型的“长尾曲线”，即80%的问题能在20%的时间内解决，剩余20%的关键问题却要消耗80%的人力成本和时间。伴芯科技的EDA智能体凭借全球首创的自动硬件错误上报能力，精准瞄准这一长尾阶段，大幅缩短验证周期。而在后端物理设计中，时序收敛和工程变更单(ECO)处理是核心痛点，传统模式下工程师需手工修复上百条关键路径(critical path)或违规项(ECO violation)，效率低下且易出错。通过AI智能体的自动化处理，部分客户案例中需手工处理的ECO违规项从100条缩减至10条以内，效率提升达10倍。
这种效率提升直接转化为企业成本优势。朱博士表示，海外头部企业更关注通过技术维持垄断地位，而国内企业在当前经济环境下，除了性能、功耗、面积(PPA)等核心指标外，对一次性开发成本控制尤为敏感。“大模型能让现有团队承接更多设计项目，或在相同产出下减少人力投入，这正是国内客户最看重的价值。”早于此次正式发布前，伴芯科技已与十几家企业达成深度合作，印证了行业对EDA智能体技术的迫切需求。
差异化破局：开源优势与灵活架构构建竞争壁垒
面对拥有30年积淀的国际EDA巨头，作为初创企业的伴芯科技何以突围？朱博士给出的答案是“发挥本土优势+架构灵活创新”。
在技术路径上，伴芯科技牢牢把握中国在开源大模型领域的领先优势。与美国大模型普遍采用的闭源路线不同，开源大模型更契合芯片设计行业的核心诉求，客户也绝不会将宝贵的设计数据上传至网络被闭源模型学习。“中国在开源大模型上已实现领先，这是国产EDA企业的天然优势。”朱博士强调，国内EDA同行不应在传统路径上过度内卷，而应借助开源大模型优势，针对本土企业痛点探索新思路，积极拥抱Agentic EDA的新范式。
伴芯科技的核心竞争力源于三大技术整合：一是对顶尖开源大模型进行有监督微调(supervised fine tuning)和特定数据强化学习，无需从零构建千亿级大模型；二是自主开发接口软件，实现大语言模型(LLM)与EDA工具的深度整合；三是构建专属IC设计知识库，并将客户工程师的专有技术(Know-how)固化为模型知识库。这种“大模型技术+EDA工具理解+芯片流程洞察”的三位一体模式，确保了EDA智能体的实用性和可靠性。
架构灵活性则成为初创企业对抗行业巨头的另一张王牌。芯片设计的核心难题往往需要前端与后端协同解决，但传统EDA巨头的前端设计与后端设计分属不同业务单元，内部协调成本高，难以实现全流程整合。而伴芯科技的创始团队涵盖前端设计、后端设计及AI应用领域专家，“跨领域团队坐在一个屋子就能解决协同问题”。朱博士以大模型“幻觉问题”举例：芯片设计对准确性要求极高，若模型引入错误导致流片失败，损失将远超成本节省，因此必须确保前端逻辑与后端物理设计的协同验证。而这一点正是巨头难以快速实现的，却是伴芯科技发展Agentic EDA的天然优势。
此外，伴芯科技创新的服务模式也贴合市场需求：模型均部署在客户内部网络，针对小规模企业提供“GPU服务器+AI智能体”的打包服务，为已有GPU服务器的大型企业提供模型与软件部署服务，兼顾数据安全与使用便捷性。
生态协同：开辟EDA国产化新路径
当前，国产EDA产业正面临技术壁垒高、人才短缺、生态不完善等多重挑战。伴芯科技的出现，不仅带来了技术创新，更提出“生态协同突破”的新路径。朱博士在总结中强调：“发挥中国的社区生态优势，是解决EDA卡脖子问题的关键。”
资本的加持为生态构建提供了坚实基础。除了红杉中国等财务投资人，联想创投、顺为资本、弘晖基金等产业资本更带来了丰富的生态资源，作为国际化系统厂商，产业资本所属集团公司的供应商群体也将成为伴芯科技的核心客户来源。伴芯科技始终坚持“立足本土、服务全球”的定位，通过国内外资源整合实现技术升级。
在国产替代进程中，朱博士认为企业层面需突破两大关键：一是精准抓住本土客户痛点，避免盲目模仿国外产品；二是坚持开源路线，发挥中国在大模型领域的社区优势，推动行业协同创新。“EDA行业不应各自为战，而应形成合力，通过生态合作提升整体竞争力。”伴芯科技希望联合芯片设计公司、EDA同行、大模型企业等合作伙伴，共同打造开源协同的产业生态，推动Agentic EDA的普及与发展。
对于未来，朱允山博士充满信心：“在大模型与芯片设计结合的赛道上，我们与行业巨头基本处于同一起跑线。”随着AI智能体技术的不断迭代，以及国产EDA生态的持续完善，伴芯科技等创新企业正在EDA国产化的道路上稳步前行。这场由AI智能体为核心驱动力的Agentic EDA范式变革，不仅将改变行业格局，更将推动中国半导体产业的自主可控推向智能化新阶段。
伴芯科技的实践证明，EDA国产化无需照搬国外路径。借助大模型技术浪潮，立足本土优势，聚焦客户痛点，通过生态协同创新，中国EDA企业完全有能力开辟一条差异化的突破之路，在全球半导体产业重构中占据一席之地。
