AI 要吃掉EDA软件和替代EDA工程师吗?Cadence 用546亿破纪录订单给出了答案

by菁英EDA（微信优秀的芯片IC版图设计、封装PKG设计和线路板PCB 设计全EDA设计链的学习读物，以专业的视角传递EDA设计信息）微信号：EDA_Hunter

关注我，了解更多的EDA设计技术，问题或建议，请添加微信(Lavidlee)联系

作者：晨晞

主要分享EDA设计的学习资源、面试技巧、职场现象，快速了解EDA设计行业，帮助想转行、进阶、小白成长为高阶EDA工程师。

如果你觉得公众号对你有帮助，欢迎推荐给他人…

感谢您抽出

.

.

阅读本文

当前，随着AI 技术井喷，一个敏感的话题反复在EDA 行业中出现：AI 会不会吃掉EDA软件，AI会不会替代EDA工程师进行EDA设计？

特别是在达索系统遭遇史上最大跌幅（超40%以上）之后，市场更加质疑生成式 AI，是否会动摇EDA软件的基础逻辑？除此之外，国内EDA软件 厂商在财报电话会议中，也被频繁问到同一个问题：AI 是否会削弱现有EDA软件体系的价值？

Cadence 2026年第一季度收入达14.74亿美元，同比增长19%；积压订单达到了80亿美元（约合人民币546亿元），再一次创下历史最高纪录。

为此，Cadence CEO Anirudh Devgan 表示：“我们之所以取得了史上最好的Q1业绩，主要得益于 AI 需求的加速增长和公司严谨的执行力。”这也是其2026财年预期上调至17%的底气（从预期60亿美元上调到62亿美元），显示出市场需求被进一步扩大。

Cadence CEO Anirudh Devgan 在前不久的摩根士丹利会议上，也正面回应了类似质疑。不过，从Cadence 的产品实践和最新财务数据来看，结论恰恰相反：AI 不但没有削弱 EDA，反而放大了需求。

“没有任何客户在减少EDA使用，反而都在不断加大投入。”Devgan 进一步强调：对 Cadence 而言，AI 带来的不是颠覆，而是放大效应——驱动底层 EDA 工具被更加频繁使用。

Devgan 回忆到，20多年前设计一颗 CPU，需要500人、5年时间；而今天，几十人、半年就能完成，效率提升接近100倍。但工具使用度更高，原因在于芯片规模在同步扩张，从3nm走向2nm、1.4nm，甚至更先进节点，复杂度在几年内就可能放大20到30倍。

因此，决定 EDA 使用强度的，并不是效率，而是持续增长的设计工作量。而且，

AI 在提升效率的同时，也在改变设计方式。过去，工程师主要进行有限次数的验证，现在已经变成大规模设计空间探索。

在 Cadence 内部，一个典型变化是：AI Agent 可以并行发起10倍、甚至100倍的设计实验，而每一次实验，都需要调用底层 EDA 工具完成仿真、验证和优化。也就是说，AI 并没有替代 EDA，而是在放大了其使用规模。

正如 Devgan 与黄仁勋的对话中强调：AI 正在成为“工具的使用者”，而不是我们被AI工具替代掉。

如果我们只看 EDA 市场的表面需求，还不足以说明问题。核心在于芯片需求本身，已经发生了结构性分化。

比如在NVIDIA GTC 2026上，反复强调一个明显的趋势：AI 计算正在从单一 GPU 模式，走向 CPU、GPU 以及多种专用加速架构协同的系统级设计。

由此可见，AI 已经不再是单一芯片问题，而是系统级协同问题。进一步剖析来看，你会发现市场需求已经分裂为很多不同的路径：比如云端AI追求的是性能和带宽，自动驾驶更多强调实时性与安全性，机器人/具身智能更依赖感知与物理交互。

而端侧 AI（手机、IoT）更在乎功耗与成本，等等不同场景对芯片架构、工艺、功耗的要求完全不同，这带来的结果不是芯片变少了，而是类型更多、版本更多、设计路径更多。

Devgan 也曾提到一个观点：未来几年，芯片规模可能增长5-10倍，而复杂度甚至可能提升20-30倍。在这样的背景下，AI带来的并不是效率提升，而是扩大了设计空间。而 EDA 的角色，自然也从软件工具，变成了支持大规模设计探索的基础设施。

AI的出现，曾经一度让一些想要入EDA行业的新人手心出汗了。因为EDA工程师手里，还握着三张AI永远拿不走的“王牌”。

1. “从0到1”的天才式创新

AI是站在巨人肩膀上的高手。它能把过去几十年所有的优秀设计都学进肚子里，然后进行排列组合式的优化。

但问题是，它无法创造“巨人”本身。你能想象AI凭空提出FinFET（鳍式场效应晶体管）这种颠覆性的晶体管结构吗？它能像黄仁勋那样，为AI这个新物种去定义全新的GPU架构吗？

不能。从0到1的原始创新，需要打破常规的灵光和直觉，这是人类智慧的专属领地。

2. “拍板担责”的关键决策

芯片设计有个残酷的现实：流片失败，一次就可能亏掉几千万甚至上亿美元。

AI可以在仿真环境里玩得飞起，给出100个优化方案。但当最后一个“拍板”的时刻来临，谁敢让AI全权负责？

“你觉得这个方案虽然在功耗上好了1%，但存在某些未知物理效应的风险，你敢签字流片吗？”这个责任，任何AI都担不起。最终的决定，必须由对人类、对项目、对公司负责的资深工程师来下达。

3. “系统级”的战略视野

芯片不是孤立的。它是一个系统的核心，要为特定的应用场景（手机、汽车、服务器）服务。

AI能理解某款手机的用户体验痛点吗？能理解汽车芯片的可靠性标准意味着什么吗？能理解软件生态的迁移成本有多高吗？

不能。顶层架构的设计，是将商业需求、物理规律、软件生态融为一体的宏大叙事。这需要的是系统级的设计师，而不是一个擅长局部优化的“智能工具”。

对于EDA工程师来说，这非但不是一个充满失业恐惧的末日，反而可能是最有意思、价值感最强的时代。

尤其是今年初爆发的Agentic AI（智能体AI），它已不是简单的辅助，而是进化成了一个能独立工作的虚拟工程师，传统EDA软件是EDA工程师手中的扳手，而AI智能体则像一个能自己使用扳手的学徒。

你只需下达【为某模块设计低功耗RTL代码】的指令，AI就能自主规划任务、调用仿真和综合工具、分析错误并迭代优化，直到产出高质量结果。

AI替你干完了所有枯燥、重复、费时的脏活累活，把你解放出来去做真正有意义的事：创造、决策、负责。

这一次，AI替代的是EDA的重复，EDA工程师专注的将是创造。EDA软件不会被AI吃掉，它会在AI的滋养下，长成更强大的形态。它更不会替代EDA工程师，而是将EDA工程师从重复劳动中解放出来，去做最具创造性的工作。我们EDA工程师应该去拥抱AI，更感谢处在这个AI的时代。

但墨守成规、不愿改变的工程师，会被驾驭AI的同行替代。你是想当那个被趋势淘汰的“旧司机”，还是成为指挥千军万马的“新指挥官”？

答案，就在你的手里。

原创声明：本文由20多年EDA设计经验工程师原创，转载请注明出处。

互动福利：留言点赞最高者，可获赠作者本人编写的《Cadence高速电路设计-基于手机高阶板的案例分析与实现》的电子书一份。

 关注我们，解锁更多PCB设计硬核知识！你在PCB设计中遇到过难题？欢迎留言分享实战案例！

往期文章回顾：

【3】EDA设计学习线上平台观看地址更新：解决扫码出现警告的问题

【4】介绍几个常用的下载元器库3件套-原理图库、PCB库和3D库的网站