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英伟达称芯片制造是AI计算“理想应用”，AMD在芯片设计、测试与验证阶段已开始应用AI，Rapidus也将引进AI。

“AI热潮”中，以GPU为首的芯片把握着AI技术发展的“命脉”、推进着技术不断迭代。而与此同时，AI的发展也已开始反哺芯片制造。

当地时间周四，新思科技美股跳空高开后收涨8.65%，创下历史新高。

公司周三美股盘后公布了第二季度业绩及第三季度预期，均高于分析师预期，公司将业务增长归功于人工智能与自动化——公司在4月推出了业内首款全栈式AI驱动型EDA解决方案Synopsys.ai，该方案覆盖了先进数字与模拟芯片的设计、验证、测试和制造环节。

值得注意的是，本周业内已有多家公司提及AI在芯片制造中的应用。

英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋日前强调了英伟达加速计算和AI解决方案在芯片制造中的潜力，他认为芯片制造是加速计算和AI计算的“理想应用”。

另一芯片巨头AMD首席技术官Mark Papermaster也透露，目前AMD在半导体设计、测试与验证阶段均已开始应用AI，未来计划在芯片设计领域更广泛地使用生成式AI。同时，AMD已在试验GitHub Copilot（由GitHub和OpenAI合作开发），并研究如何更好地部署这一AI助手。

日本半导体企业Rapidus社长小池淳义表示，将引进人工智能和自动化技术，以约500名技术人员确立量产工序。公司已有人才、设备、技术齐备的头绪，预计2027年启动量产。

先进芯片制造中，必须经历1000多个步骤。每个阶段都需要进行复杂的计算，每一步都必须近乎完美。而即便是在半导体下行周期中，芯片公司通常也倾向于继续投资自家的研发计划。

这便给了AI“用武之地”。

在芯片设计环节中，AI“做得很好”，可以无限迭代，直至得出最佳解决方案。不止于此，在迭代的同时，AI还会学习，它会研究通过什么模式能创造最优设计，因此AI实际上加快了芯片设计优化布局的速度，并带来更高性能与更低能耗。

而在验证与测试环节，AI也能最大限度地提高测试覆盖率、节省时间。

至于AI会不会夺走芯片研发工程师的“饭碗”？AMD首席技术官Papermaster给出的答案是否定的，他认为AI不会取代芯片设计师，其将作为辅助工具，有着巨大潜力帮助加速设计。