晶片設計變成一場「遊戲」
傳統晶片布局設計極為複雜、耗時。如今，人工智慧（AI）把這項苦差事變成一場強化學習的「遊戲」。Google DeepMind開發的AlphaChip系統，採用與AlphaGo相同的強化學習原理：讓AI在空白晶片網格上逐步放置電路模組，佈局得好就獲獎勵，差就受懲罰，如此經由反覆試錯找出優化方案。
由於晶片電路天生構成圖狀網絡，AlphaChip還引入**圖神經網路（GNN）**來理解元件之間複雜的關聯，使AI能泛化學習不同晶片的佈局特性。
隨著經驗累積，AlphaChip具備了遷移學習能力——在前代晶片學到的佈局經驗可應用到下一代設計，而且每做一次設計就學得更快、更好，彷彿一位資深工程師憑藉經驗直覺快速判斷佈局優劣。
這套AI設計方法成效驚人。AlphaChip能在幾小時內自動產出媲美甚至超越人類專家的晶片佈局，而人類團隊往往需要數週甚至數月時間。
例如NVIDIA也運用強化學習優化電路，讓某些電路區塊面積比人工設計縮小25%而性能不減，最新Hopper GPU中有近13,000個電路區塊是AI自動設計的。
AI不僅加快速度，也探索出人類難以想到的奇特佈局組合，以提升晶片效能、降低功耗和面積。
三大成功案例：從Google TPU到台積電與聯發科
AI輔助晶片設計已從實驗室走向業界，以下三個案例尤具代表性：
- Google TPU加速自我進化：
Google自2020年起就在自家**Tensor處理器（TPU）**上使用AlphaChip進行布局規劃。
隨著AlphaChip算法不斷改進，TPU的晶片效能一代比一代大幅提升，第6代TPU（代號「Trillium」）的整體算力相較前代提高數倍，同時能效提升約六成（官方雖未直接證實精確數據，但設計團隊表示AlphaChip顯著縮短設計時程並帶來更高性能）。
更妙的是，Google用AI設計出更強大的TPU，這些TPU又用來訓練更先進的AI模型（包括AlphaChip自己），進而設計出下一代更強晶片，形成AI設計AI硬體的正向循環，不斷加速演進。 - 台積電3DIC與Chiplet設計：
台積電在先進製程與先進封裝領域引入AI協助設計，成果斐然。
台積電3DIC方法論副總監Jim Chang在2025年矽谷OIP生態系統論壇上披露，透過與EDA軟體夥伴（如Cadence、Synopsys）的AI工具合作，原本工程師需要2天才能完成的3DIC晶片佈局優化，AI僅需5分鐘就運算完畢。
這相當於效率提升約500倍！AI工具在某些複雜設計任務上找到的解決方案，品質甚至優於台積電自身資深工程師的手動設計。
台積電目標藉由AI輔助設計結合chiplet小晶片多晶粒封裝，實現AI運算晶片能效提升10倍的飛躍。所謂chiplet，是將大型晶片功能拆分為多個小晶片並封裝在同一模組內，可縮短關鍵元件的連線距離、降低訊號延遲與功耗。
同時，多晶粒架構因涉及數千項參數（跨晶片的互連、散熱、功率分配等），設計複雜度激增，正好適合AI發揮長於多變量優化的強項，找出人腦難以窺見的最佳解。
經AI優化的新一代封裝，有望一舉兼顧高性能與低能耗。 - 聯發科Dimensity晶片設計：
MediaTek聯發科作為台灣IC設計龍頭，也投入AI晶片設計浪潮。2024年9月，聯發科宣佈導入AlphaChip技術加速旗下先進5G Dimensity手機晶片開發。
雖然聯發科未公開細節數據，但能讓商業公司放心將量產晶片交給AI協助設計，本身就是技術成熟可靠的明證。
DeepMind團隊透露，聯發科利用AlphaChip在縮短設計週期的同時，改善了晶片的功耗、性能和面積表現。隨著晶片設計週期因AI大幅壓縮，聯發科等業者可更快推出新一代產品，增加市場競爭力。
EDA產業的AI轉型與製程整合
晶片設計的AI革命不僅局限於上述幾家公司，而是整個電子設計自動化（EDA）產業的集體轉型。
EDA“三巨頭”──Synopsys、新思（Cadence）、西門子EDA──近年來紛紛推出內建AI的設計工具套件，聲稱大幅提升IC設計生產力和結果品質：
- Synopsys.ai套件：
涵蓋DSO.ai、VSO.ai等完整流程的AI自動化方案。Synopsys宣稱，藉由強化學習探索數百萬種布局可能，其工具可將工程生產力提升超過3倍，設計結果品質（功耗/性能/面積）提升最多20%。
Synopsys更推出了業界首個生成式AI「Copilot」助手，可自動產生RTL代碼、形式驗證斷言等，減輕工程師繁瑣工作。 - Cadence Cerebrus：
Cadence推出的強化學習晶片探索工具，曾協助客戶將某手機晶片的時脈提升14%、漏電功耗降低7%、總功耗降低3%，同時縮短設計收斂時間。
Cadence也開發了Innovus AI輔助實作功能，利用機器學習自動修復設計違規並優化布局繞線，提高先進製程下設計閉合的效率。 - 西門子EDA：
西門子旗下的EDA部門（前Mentor Graphics）則將AI引入實體驗證等領域。例如其Calibre平台的新Vision AI功能，可智能分析版圖設計規則違規（DRC）並排定優先順序，協助工程師更高效地除錯複雜版圖。在3D IC方面，西門子與台積電合作開發熱分析與堆疊驗證的AI方案，以應對多晶粒封裝帶來的散熱和檢驗挑戰。
值得注意的是，這些AI設計工具與晶圓代工廠的製程知識正在深度整合。
以台積電為例，他們提供先進製程的製程設計套件（PDK）讓EDA工具讀取，AI因此瞭解在7奈米、3奈米甚至2奈米節點上哪些設計可行、哪些可能造成製造問題。
透過讓AI「學會」製程限制，許多潛在製造風險在設計階段即可被規避，提升一次成功的機率。此外，AI還被應用在晶片設計流程其他環節，如電路邏輯優化、晶體管尺寸調校、產能良率預測等。
整體而言，AI正讓EDA工具從過去的被動自動化，升級為能主動建議優化方案、甚至在限定規則內自主決策的智慧設計助理。
在摩爾定律趨緩的時代，AI輔助設計為晶片技術演進提供了新路徑。
當傳統尺度微縮接近物理極限時，業界轉而探索Chiplet組合、多晶片3D疊堆、以及晶片間光互連等新架構。
但這些創新也伴隨前所未有的設計複雜度和整合挑戰。AI正好派上用場：它能同時考量極多參數權衡，在極短時間內搜尋龐大設計空間，找出最佳方案。
台積電示範的新一代晶片設計便結合了多晶粒架構 + AI優化，成功克服了許多人工難解的瓶頸，使資料中心AI加速卡有望大幅節能。
當然，要真正實現10倍能效飛躍，未來仍需配合新的材料與互連技術突破（例如成熟穩定的光子晶片互連），但AI已經讓現有的設計潛能充分發揮。
晶片設計的民主化浪潮與隱憂
AI+EDA的結合還帶來晶片設計民主化的可喜趨勢。過去設計一顆高性能晶片往往需要數百位工程師組成的團隊、上億美元的研發預算，因此只有產業巨頭玩得起。
然而隨著EDA工具雲端化、AI自動化程度提高，中小型公司乃至新創團隊也有機會涉足定制晶片研發。AI輔助設計降低了技術門檻和時間成本，讓創業公司能聚焦於特定應用優化的專用晶片（ASIC），而不必擁有完整的傳統IC設計團隊。
這股趨勢已吸引大批新創投入AI晶片領域：近年來全球湧現數十家AI晶片初創公司，累計獲得超過百億美元投資。
就連軟體巨頭如Amazon、Meta、微軟等也紛紛自研AI加速晶片以提升自家服務效能（例如AWS的Inferentia、Trainium，Meta的MTIA等），進一步推動晶片專用化風潮。
開案量大幅增加已成業界共識：更多玩家涉足晶片開發意味著更多設計專案啟動，這最終將轉化為送交晶圓廠投片的晶片數量暴增。作為全球最大代工廠的台積電，無疑將受惠於此趨勢，承接更多元客戶的新晶片訂單。
然而，這股民主化浪潮並非毫無隱憂。地緣政治因素正對晶片設計工具的開放性投下陰影。2022年起美國陸續收緊對中國的先進EDA工具出口管制，2025年5月更進一步要求美歐EDA巨頭在未獲許可下停止向中國提供EDA軟體。
這意味著雲端AI設計平台等服務可能因政治壓力對某些地區關上大門，削弱了AI設計工具「普惠產業」的願景。同時，小公司雖然能用雲端EDA降低前期投入，但要真正量產晶片仍需要高昂的流片製造費用（動輒數千萬美元級），因此晶片設計的成本門檻依然存在。
此外，來自Plus Web3媒體的分析指出，倚賴AI自動化也可能使晶片設計公司對少數EDA供應商產生依賴風險：若沒有Synopsys或Cadence的支援，某些AI加速流程就無法發揮效果。
Chiplet新架構的導入也對企業流程造成衝擊——現有單晶片的設計生產線需大幅調整甚至重建，學習新方法亦增加成本。
這些問題提醒我們，AI雖帶來機遇，但產業界仍需審慎管理轉型陣痛，確保技術生態穩健發展。
未來展望：技術自我加速與工程師角色轉型
從「AI用5分鐘完成工程師2天的工作」這一事實背後，我們看到的是產業範式的轉變。
AI開始設計運行AI的晶片，大幅縮短研發迭代周期，預示著技術自我加速時代的來臨。每一代AI晶片都比前一代更強，而更強的晶片又訓練出更聰明的AI，再由這些AI去設計出更卓越的硬體——當這個正向循環啟動後，晶片性能與AI能力的提升將呈指數級加快，給計算產業帶來前所未有的突破。
Google與DeepMind已用實際成果證明了這點：AlphaChip設計的TPU成為Google大規模生成式AI模型的基石，如同大腦迭代打造更強的大腦。
未來我們可以期待，AI參與晶片創新的深度和廣度會不斷擴大，甚至優化整個從計算架構設計到製造生產的每個環節。
對工程師而言，這場革命意味著角色的升級而非末日。AI並沒有讓硬體工程師失業，反而解放他們從繁瑣重複的體力勞動中抽身，將精力投入更高層次的創新思考和決策管理。正如從前我們經歷了從手繪電路圖到使用CAD軟體的轉變，設計工具越來越強，工程師也從「畫圖工」變成了「架構師」。
現在有了AI助手，工程師更像是指揮官，設定目標和約束，讓AI嘗試海量方案，然後由人來審核最終策略。業界普遍認為AI是工程師的**「倍增器」**而非替代者——能大幅提高單位人力產出，彌補資深人才短缺，同時讓年輕工程師更快上手。
有研究顯示，引入AI後設計團隊的人力投入到晶片完成的時間可縮短近50%。當然，AI還遠沒聰明到能替代人類進行跨部門協調、策略決策等工作，更不可能在茶水間和你一起吐槽老闆😄。
那些擔心「飯碗不保」的工程師大可安心，因為他們的價值將體現在AI無法取代的創造力與判斷力上。
對台灣與台積電而言，AI晶片設計革命帶來了關鍵機遇。台積電除了在製造工藝上全球領先，若能同步掌握AI驅動的設計優勢，將使整個半導體生態系如虎添翼。
當競爭對手還在耗費人力調校電路時，我們已經讓AI自動跑完十幾種方案並選出最佳解決方案。這種速度差距最終會轉化為產品上市時間和性能指標的領先，進一步鞏固台積電與台灣半導體產業的競爭優勢。
有日本分析指出，一個由台積電為中心、高效率AI晶片的生態圈正在形成，這將重塑資料中心和AI硬體市場的競爭版圖。未來，只要審慎平衡對EDA夥伴的依賴風險，台積電極有可能在「製造+設計智能」雙方面引領潮流，持續扮演全球科技創新的基石角色。
結論：
從Google的實驗室到台積電的先進產線，AI晶片設計的「天網革命」已然啟動，而且正在加速前進。
這不再是科幻故事——現在的資料中心裡運行著AI自動佈局的晶片、台積電的生產線上批量製造著AI協助設計的元件，你手中的手機晶片或許也已融入了AI設計的智慧。當2天的工作壓縮成5分鐘，我們迎接的是一個人機協作、創新加速的嶄新時代。
在這個時代裡，工程師將與AI比肩作戰，共同破解極限，開創半導體產業的下一个黃金年代。