Synopsys推出自主晶片代理，驗證速度提升50倍

Synopsys與Nvidia打造出完全自主的AI代理，能夠從頭到尾執行晶片驗證與熱模擬工作流程，將數週的工程勞動壓縮至數小時內完成。

在舊金山舉辦的2026年DAC晶片到系統大會（DAC Chips to Systems Conference）上，Synopsys Inc.（那斯達克代碼：SNPS）展示了與Nvidia合作開發的全自主、長期運行的代理工作流程，涵蓋電子設計自動化（EDA）與電腦輔助工程（CAE）。核心亮點是一款設計驗證代理，它能調度整個晶片驗證週期——從測試計畫生成、涵蓋率閉合到進階除錯——據該公司表示，能將驗證RTL所需的時間縮短至原來的五十分之一，同時將涵蓋率提升20%。

「工程的未來是代理式的——AI代理能夠在整個產品開發生命週期中進行推理、規劃、執行複雜工作流程並驗證自身成果，」Nvidia運算工程副總裁兼總經理Tim Costa表示。「Synopsys正在利用Nvidia的AI工具與加速運算，打造模擬與AI物理代理，協助團隊完成驗證閉合、自動化熱分析，並將開發週期從數週壓縮至數小時。」

這款自主驗證代理基於Synopsys的AgentEngineer技術與Nvidia的代理AI基礎設施——包括Nemotron 3 Ultra開放模型、Agent Toolkit與OpenShell運行時環境——能夠從規格、設計、測試儲存庫與用戶輸入中解析驗證目標，然後在封閉迴圈工作流程中調度專門的代理與工具。該系統能在整個開發過程中追溯根因故障，這項能力使晶片設計團隊從工具輔助的漸進式進步，轉向目標驅動的自主執行。Synopsys還展示了其首款完全自主的CAE工作流程，應用於電子熱分析，使用Ansys Icepak軟體（現已納入Synopsys產品組合），自主執行模擬設定、前處理與後處理，以極短時間完成複雜GPU散熱設計最佳化，時間遠少於手動方法所需。

競爭格局轉變，EDA巨頭競相嵌入代理式AI

Synopsys並非唯一追求自主工程代理的公司。Cadence Design Systems正利用Nvidia Nemotron與CUDA-X函式庫，搭配其近期推出的AuraStack AI超級代理，推動先進封裝與PCB設計從探索到簽核的完整流程，聲稱多物理場效能最高提升20倍。西門子則使用Nvidia NeMo Gym與Nemotron模型，搭配其Fuse EDA AI代理，在半導體、3D-IC、PCB與系統設計中調度多工具工作流程，在其Solido特性化套件中實現超過10倍的函式庫特性化速度。三星則應用Nvidia PhysicsNeMo，對包含多達100億個網格單元的晶片級熱應力分析進行跨域運算。

這場競爭動態反映了更廣泛的AI基礎設施軍備競賽：誰能為晶片設計提供最可靠的自主代理，誰就有望在超過80億美元的EDA市場中奪取不成比例的份額——在該市場中，設計複雜度的增長速度正超越工程人力擴張。Synopsys的策略——將其AgentEngineer調度層與Nvidia的Nemotron模型及加速運算相結合——使其能夠在價值約80億美元的EDA市場中捍衛約30%的市佔率，抵禦Cadence與西門子的競爭，而這兩家公司同樣在Nvidia的基礎架構上建構各自的代理技術棧。

GPU加速擴展至超過20項Synopsys產品

除了代理工作流程，Synopsys還將其GPU加速的EDA與多物理場產品組合擴展至超過20款工具。PrimeSim SPICE電路模擬在Nvidia GPU上運行時，速度比純CPU工作負載提升最高18倍。Synopsys QuantumATK利用cuEST，在半導體材料創新方面將量子化學模擬速度提升最高50倍，並在Nvidia Blackwell GPU基礎設施上，將機器學習力場模擬速度提升最高200倍。Ansys Lumerical FDTD 3D電磁模擬軟體在Synopsys的多物理場融合解決方案中用於類比與光子設計時，在Nvidia GPU上實現了10倍的速度提升。

GPU加速之所以重要，是因為晶片設計團隊面臨呈指數增長的模擬工作負載——一顆現代的系統單晶片在流片前可能需要數十億次模擬循環。模擬時間每提升一個數量級，就能直接降低設計週期風險，並讓團隊在投入製造前探索更多的架構取捨。

這對投資人意味著什麼

根據彭博彙編的數據，Synopsys股價在過去12個月內上漲約25%，目前交易價格約為預期盈餘的35倍。若這些自主代理工作流程獲得廣泛採用，將有望擴大Synopsys的可觸達市場，使EDA工具能夠獲取過去與工程工時相關的價值——可能提升單次設計勝利的收入。客戶目前正在評估這些代理式EDA與CAE功能，預計將於2026年下半年正式推出。與此同時，Nvidia也從中受益，其軟體護城河進一步加深：每家EDA供應商在Nemotron與Agent Toolkit上建構代理，都在強化Nvidia作為晶片設計AI首選運算平台的地位，將其影響力擴展至傳統GPU硬體主導之外的領域。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。