【编者按】在科技日新月异的今天，人工智能正以前所未有的速度渗透到各个领域，而半导体设计这一长期依赖人类经验与直觉的“硬骨头”，也终于迎来了突破性进展。近日，一项来自韩国浦项科技大学的AI研究成果引爆行业关注——研究团队成功开发出能够自动化设计模拟半导体的AI技术，破解了因数据稀缺、结构复杂而长期停滞的自动化难题。这不仅意味着未来芯片设计可能告别“人海战术”，大幅提升效率、缩短研发周期，更预示着AI正从数字世界走向实体制造的核心环节，为全球半导体产业带来颠覆性变革。以下为您深度解析这项突破性技术，看AI如何为芯片设计注入“智能灵魂”。
一项旨在实现模拟半导体设计自动化的人工智能（AI）已被开发出来，该领域长期以来一直高度依赖人的直觉和经验。浦项科技大学电气电子工程系的金炳锡教授研究团队于29日宣布，他们已创建出一种能够克服模拟半导体设计局限的AI技术。该研究成果于去年10月发表在国际学术期刊《IEEE电路与系统汇刊》上。
半导体是支撑智能手机、汽车和AI服务器等现代产业的核心部件。然而，其设计过程仍然需要大量人力投入，劳动密集型特点显著。尤其是布局任务——决定电路的放置和布线，这直接影响到性能和稳定性——必须满足众多设计规则，常常导致工程师需要手动调整结构才能最终定案。
模拟半导体因其结构复杂，且不同电路所需的设计方法差异巨大，实现自动化尤其具有挑战性。此外，半导体设计数据是企业的核心资产，通常限制对外披露，这使得获取AI训练所需的数据变得困难，成为技术推广的关键障碍。
研究团队专注于一种受基础模型启发的解决方案。基础模型是一种通用AI，先在大规模数据上进行训练，之后仅需少量额外训练便能执行多样任务。他们设计了一种方法，训练AI自主学习在实际半导体芯片上实现模拟电路所需的几何图案（布局）。
结果，团队基于六组真实的半导体设计数据集，成功生成了约32万个训练数据集。经过预训练的AI学习了设计过程中反复出现的共同结构和模式，从而能够利用相对少量的额外数据，执行电路连接和结构形成任务。
在验证实验中，AI生成的设计有96.6%通过了设计规则和电路验证检查。研究人员解释说，与传统的需要为每个任务单独建立AI模型的方法不同，单一的基础模型可以扩展到各种模拟设计挑战中，这减轻了设计人员的负担，并有可能缩短开发周期。
金炳锡教授表示：“这一成果极大地拓宽了模拟半导体设计自动化的可能性，该领域长期以来一直受困于数据稀缺。”
参考文献
IEEE Transactions on Circuits and Systems (2025), DOI: https://doi.org/10.1109/TCSI.2025.3615646
