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前Google科学家预言：AI自动化将颠覆芯片设计

前Google科学家预言：AI自动化将颠覆芯片设计
【卡城华人网 www.calgarychina.ca】 2026-09-23 10:34

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【卡城华人网】前Google科学家预言：AI自动化将颠覆芯片设计

前Google DeepMind 首席科学家迪恩（Jeff Dean）相信，AI 有助于晶片设计者克服设计周期中的种种限制，设计出更能因应当代运算需求的客制化晶片。他认为，随着运算领域持续演进，客制化晶片将会越来越重要。

迪恩过去在Google 任职期间，有篇刊载于科学期刊《自然》（Nature）的研究论文，他是21 位共同作者其中一人。那篇论文主张运用深度强化学习进行晶片设计，其表现将会优于传统方法。虽然那篇论文发表后引发争议，内部吹哨者质疑研究成果造假甚至遭到解雇，因法律纠纷而蒙上阴影，但他依旧相信，仰赖AI 进行晶片设计是未来的方向。

迪恩上周在一场公开演讲，探讨如何协同设计模型、专用TPU 硬体及分散式系统，以实现可靠的大规模运算。他对于专用硬体的前景充满信心，尤其专用晶片能催生出更具效率的系统。

「目前的工作负载中，有少数几种工作负载占去全世界大部分的运算量。」迪恩认为，这代表需要更高程度的专用硬体。

迪恩点出专用晶片的关键问题在于：一旦晶片设计定案，只能任凭未来的各种变化摆布。「专门化的问题是，如果你未来想做的事情改变了，那么你可能花了2 年时间精心打造出来的硬体，或许不再切合需求」，他说。

根据迪恩的说法，晶片问题的解方在于硬体设计自动化。他指出，传统的晶片设计流程，首先会由一组开发人员研究高阶规格，接着依此建构出低阶的暂存器传输层级（register-transfer-level，RTL）规格。由于这段转译工作是人工完成，因此还得再由另一组开发人员来验证前一组的工作成果。

这些问题的解决办法是执行「可透过强化学习或其他技术进行搜寻的自动化回圈」。要克服传统的电子设计自动化（EDA），关键便是速度，「如果你能让这些流程跑得够快，就有机会针对设计流程建立自动化程度更高的探索回圈，甚至可能大幅压缩设计周期」，他说

自动化与速度会如何影响整个设计流程？「举例来说，如果你能够用10 个人、花3 个月的时间设计出一款全新晶片，而不是用150 个人、花2 年的时间，那么你将会在这个世界上看到更多专用硬体。你不需要为自己的未来押上那么沉重的赌注，思考着『从现在起2 至6 年后需要什么运算？』现在则会更接近『3 至6 个月后，一直到4 年后』的需求。」

AI 的崛起，尤其是代理式AI，引发外界对于这项技术在半导体设计实用性的辩论。包括各大顶尖EDA 厂商与中国企业在内许多公司，采用代理式AI 投入EDA 设计流程。

值得关注的是，对晶片制造拥有深厚经验的台积电共同营运长米玉杰近日提醒，不应在研发下一代技术时过度依赖AI。他进一步解释，由于开发上涉及大量未知变数且缺乏历史数据，如果现有设备与材料无法达成目标，AI 也无法克服物理与技术限制。

来源：科技新报

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