如何看待谷歌 Jeff Dean 用 AI 6 小时就能设计一款芯片，强力碾压集成电路设计专家？
最近，关于谷歌的 Jeff Dean 利用 AI 在短短 6 小时内完成芯片设计的消息，无疑在集成电路（IC）设计领域掀起了一场不小的波澜。这则消息的背后，不仅仅是技术的进步，更预示着人工智能在极其复杂和专业化领域所能发挥的颠覆性力量。
AI 设计芯片的“6小时奇迹”
首先，我们需要理解“设计一款芯片”的含义。这并非指简单的电路图绘制，而是指从高层概念到最终可制造的版图（layout），包含数百万乃至数十亿个晶体管的复杂布局、布线、时序收敛、功耗优化等一系列极其精细的工作。传统的集成电路设计是一个高度依赖人类专家经验、耗时费力的过程，往往需要团队协作，耗费数月甚至数年的时间才能完成一款复杂芯片的设计。
Jeff Dean 团队的工作，是将人工智能，特别是机器学习，引入了这一传统领域。他们开发的 AI 系统，通过对大量现有芯片设计数据的学习，掌握了设计的原则、优化技巧以及不同设计方案的优劣。当面临一个新的芯片设计任务时，这个 AI 系统能够快速生成多种设计方案，并在短时间内进行评估和迭代，最终选出满足性能、功耗、面积（PPA）等各项指标的最优解。
“强力碾压”背后：AI 的优势
那么，AI 是如何做到“强力碾压”人类专家的呢？这主要体现在以下几个方面：
超强的学习和泛化能力： AI 系统可以从海量的设计数据中学习到人类设计者难以企及的模式和规律。它不受个人偏见和经验局限，能够发现那些隐藏在数据背后的、人类可能忽略的设计“诀窍”。这种学习能力使得 AI 在面对新的设计挑战时，能够快速适应并提出有效的解决方案。
极高的运算和迭代速度： 芯片设计的过程中，需要进行大量的模拟、验证和优化。AI 系统能够并行处理这些任务，以远超人类的速度进行成千上万次的尝试和调整。当人类设计者还在为某个时序问题苦思冥想时，AI 可能已经完成了几十个甚至上百个优化循环，并找到了最佳解决方案。
多目标优化的协同能力： 芯片设计是一个典型的多目标优化问题，需要在性能、功耗、面积、可制造性等多个维度之间取得平衡。人类设计者在权衡这些目标时，往往会受到认知负荷的限制，难以 simultaneously 考虑所有因素。AI 则能够同时处理这些复杂的相互关系，并找到全局最优或接近最优的解。
探索广阔的设计空间： 传统的设计流程往往受限于设计者已有的经验和思维定势，可供探索的设计空间是相对有限的。AI 则能够突破这些限制，以一种更加“探索式”的方式，尝试那些人类可能不会轻易想到的设计思路，从而发现更具创新性的解决方案。
这对 IC 设计行业意味着什么？
Jeff Dean 的这一成果，绝非仅仅是一则技术上的新闻，它对整个集成电路设计行业都将产生深远的影响：
设计效率的革命： AI 的引入，将极大地提高芯片设计的效率，缩短产品上市周期。过去需要数年才能完成的复杂芯片，未来可能只需几个月甚至几周。这将使更多的小型企业和初创公司能够参与到高端芯片的设计中，进一步激发创新活力。
降低设计门槛： 尽管 AI 本身是复杂的，但一旦开发成熟，它将能够帮助更多缺乏经验的设计师快速上手，并做出高质量的设计。这有助于缓解目前全球 IC 设计人才短缺的局面。
推动芯片性能的飞跃： AI 能够找到人类设计师难以发现的优化方法，从而设计出性能更强、功耗更低的芯片。这意味着我们在智能手机、服务器、自动驾驶汽车等领域都能看到更强大的芯片驱动的创新。
重新定义“设计专家”的角色： 传统的 IC 设计专家，其价值更多体现在经验、直觉和对复杂系统整体的把握。未来，这些专家可能需要转型，更多地扮演“AI 训练师”、“AI 调优师”和“AI 结果审核者”的角色，将精力聚焦于更高层次的战略规划和创新性问题的解决。他们需要理解 AI 的能力边界，并能够有效地驾驭 AI 工具来完成工作。
对未来技术发展方向的启示： 这一突破也为其他高度复杂的科学和工程领域提供了范例。我们有理由相信，AI 将在材料科学、药物研发、航空航天等领域发挥越来越重要的作用。
挑战与展望
当然，AI 在芯片设计领域的应用也并非一蹴而就，依然存在一些挑战：
AI 模型的训练成本： 训练一个能够胜任芯片设计的 AI 模型，需要庞大的高质量数据集和大量的计算资源，成本非常高昂。
“黑箱”问题与可解释性： AI 的决策过程有时难以理解，设计师需要信任 AI 生成的设计方案，但如果出现难以预料的问题，就很难追溯和修复。提高 AI 的可解释性是未来研究的重要方向。
通用性与领域特定性： 目前的 AI 设计工具可能在特定类型的芯片设计上表现出色，但要实现通用性的设计能力，还有很长的路要走。
创造力与“灵感”的边界： 尽管 AI 能够探索广阔的设计空间，但人类设计师的“灵感”和“直觉”在某些突破性创新中依然扮演着不可替代的角色。如何将 AI 的计算能力与人类的创造力更好地结合，是未来值得探讨的课题。
总而言之，Jeff Dean 团队利用 AI 在 6 小时内完成芯片设计的壮举，标志着人工智能正在以前所未有的速度渗透到最尖端的科技领域。这不仅是技术上的一个里程碑，更是对整个 IC 设计行业未来发展方向的有力预示。我们正站在一个新时代的门槛上，AI 将成为设计者最强大的伙伴，共同书写集成电路发展的新篇章。
AI 设计芯片的“6小时奇迹”
首先，我们需要理解“设计一款芯片”的含义。这并非指简单的电路图绘制，而是指从高层概念到最终可制造的版图（layout），包含数百万乃至数十亿个晶体管的复杂布局、布线、时序收敛、功耗优化等一系列极其精细的工作。传统的集成电路设计是一个高度依赖人类专家经验、耗时费力的过程，往往需要团队协作，耗费数月甚至数年的时间才能完成一款复杂芯片的设计。
Jeff Dean 团队的工作，是将人工智能，特别是机器学习，引入了这一传统领域。他们开发的 AI 系统，通过对大量现有芯片设计数据的学习，掌握了设计的原则、优化技巧以及不同设计方案的优劣。当面临一个新的芯片设计任务时，这个 AI 系统能够快速生成多种设计方案，并在短时间内进行评估和迭代，最终选出满足性能、功耗、面积（PPA）等各项指标的最优解。
“强力碾压”背后：AI 的优势
那么，AI 是如何做到“强力碾压”人类专家的呢？这主要体现在以下几个方面：
超强的学习和泛化能力： AI 系统可以从海量的设计数据中学习到人类设计者难以企及的模式和规律。它不受个人偏见和经验局限，能够发现那些隐藏在数据背后的、人类可能忽略的设计“诀窍”。这种学习能力使得 AI 在面对新的设计挑战时，能够快速适应并提出有效的解决方案。
极高的运算和迭代速度： 芯片设计的过程中，需要进行大量的模拟、验证和优化。AI 系统能够并行处理这些任务，以远超人类的速度进行成千上万次的尝试和调整。当人类设计者还在为某个时序问题苦思冥想时，AI 可能已经完成了几十个甚至上百个优化循环，并找到了最佳解决方案。
多目标优化的协同能力： 芯片设计是一个典型的多目标优化问题，需要在性能、功耗、面积、可制造性等多个维度之间取得平衡。人类设计者在权衡这些目标时，往往会受到认知负荷的限制，难以 simultaneously 考虑所有因素。AI 则能够同时处理这些复杂的相互关系，并找到全局最优或接近最优的解。
探索广阔的设计空间： 传统的设计流程往往受限于设计者已有的经验和思维定势，可供探索的设计空间是相对有限的。AI 则能够突破这些限制，以一种更加“探索式”的方式，尝试那些人类可能不会轻易想到的设计思路，从而发现更具创新性的解决方案。
这对 IC 设计行业意味着什么？
Jeff Dean 的这一成果，绝非仅仅是一则技术上的新闻，它对整个集成电路设计行业都将产生深远的影响：
设计效率的革命： AI 的引入，将极大地提高芯片设计的效率，缩短产品上市周期。过去需要数年才能完成的复杂芯片，未来可能只需几个月甚至几周。这将使更多的小型企业和初创公司能够参与到高端芯片的设计中，进一步激发创新活力。
降低设计门槛： 尽管 AI 本身是复杂的，但一旦开发成熟，它将能够帮助更多缺乏经验的设计师快速上手，并做出高质量的设计。这有助于缓解目前全球 IC 设计人才短缺的局面。
推动芯片性能的飞跃： AI 能够找到人类设计师难以发现的优化方法，从而设计出性能更强、功耗更低的芯片。这意味着我们在智能手机、服务器、自动驾驶汽车等领域都能看到更强大的芯片驱动的创新。
重新定义“设计专家”的角色： 传统的 IC 设计专家，其价值更多体现在经验、直觉和对复杂系统整体的把握。未来，这些专家可能需要转型，更多地扮演“AI 训练师”、“AI 调优师”和“AI 结果审核者”的角色，将精力聚焦于更高层次的战略规划和创新性问题的解决。他们需要理解 AI 的能力边界，并能够有效地驾驭 AI 工具来完成工作。
对未来技术发展方向的启示： 这一突破也为其他高度复杂的科学和工程领域提供了范例。我们有理由相信，AI 将在材料科学、药物研发、航空航天等领域发挥越来越重要的作用。
挑战与展望
当然，AI 在芯片设计领域的应用也并非一蹴而就，依然存在一些挑战：
AI 模型的训练成本： 训练一个能够胜任芯片设计的 AI 模型，需要庞大的高质量数据集和大量的计算资源，成本非常高昂。
“黑箱”问题与可解释性： AI 的决策过程有时难以理解，设计师需要信任 AI 生成的设计方案，但如果出现难以预料的问题，就很难追溯和修复。提高 AI 的可解释性是未来研究的重要方向。
通用性与领域特定性： 目前的 AI 设计工具可能在特定类型的芯片设计上表现出色，但要实现通用性的设计能力，还有很长的路要走。
创造力与“灵感”的边界： 尽管 AI 能够探索广阔的设计空间，但人类设计师的“灵感”和“直觉”在某些突破性创新中依然扮演着不可替代的角色。如何将 AI 的计算能力与人类的创造力更好地结合，是未来值得探讨的课题。
总而言之，Jeff Dean 团队利用 AI 在 6 小时内完成芯片设计的壮举，标志着人工智能正在以前所未有的速度渗透到最尖端的科技领域。这不仅是技术上的一个里程碑，更是对整个 IC 设计行业未来发展方向的有力预示。我们正站在一个新时代的门槛上，AI 将成为设计者最强大的伙伴，共同书写集成电路发展的新篇章。
网友意见
这个算是我的专业内容。
就如我之前说的，5年后，APNR的工作肯定被代替了。后端工程师转行吧。
APR的核心就是布局，因为后面布线等你都得靠工具。
布局以前的工具不成功，所以EDA是一个辅助设计工具（即人来做主，机器来辅助）。
以前不成功得主要原因，就是模块有大小、模块间链接关系乱，人可以在边看这些模块，
有经验就会自动地归类出优先级，从而把问题简化，最后TRY 一下最可能得4-5个组合。
这很类似围棋中的取舍，人是不会全面考虑所有点，而考虑最靠谱的4-5点，推理下去。
之前有和做AI的朋友聊过，他就提到APR很可能最快被攻陷，因为太类似围棋了，而且指标很明确。只是没想到这么快。
谷歌这个其实是指芯片设计中APR的过程，以前确实至少几天到几周。因为需要试错。
从写的内容看，没有不合理的。特别是通过训练的网路可以直接用，这就是说同类型的芯片，
可以基本直接用，不用每次训练了。（训练会成绩更好）
AI，这东西，最可怕的是一旦它超过人类，人类再也不可能超过它。现在还有谁吹牛要灭alphaGo的？
AI 另外一个可怕，就是一旦突破，成本会很快下降。alphaZero的山寨版leela zero等，水平也
发展超快，2-3年后，山寨版都随便扁人呢。
APR是一个非常小的领域，估计山寨版不会那么快出来。但是有S，CM这三家在学习，
低成本版估计也就2-3年吧。
看5-10年，这个行业基本就结束了。不是说有经验的工程师马上没用，某些边角问题比AI做得好是可能的，但工程师得估计至少10年以上经验。而AI 随着硬件和软件的提升，追起来也快。更何况新的没经验的工程师再没机会去成长了。
版图也会很快被突破，接着是模拟电路。
因为这两样的工程师优势，就是能在头脑中进行分叉的剪枝，谷歌alphaGO 深度学习就是在剪枝上再不怕人了。版图和模拟也是目标明确成果标准统一的工作。
前端设计，估计和软件设计一样，多5年的时间。
add：短时间不用担心，因为DL的机器短时间也买不起。
但是职业选择是你人生的投资，按照巴菲特说法，如果你10年后不想拥有的投资，现在就不要拥有。
10年后，TPU水平的服务器能在大多公司吗？
10年后，DL算法能普及到大多公司吗？
历史重现：
现在的员工没有经过当年circuit 设计从电路到RTL的转行，而我经历过。
大致5年左右从“这做的啥玩意“ -》
”有的部分还可以用“ -》
”我如果花时间，肯定比机器好“ -》
”行业中其它人都用机器了，我干嘛神经病要花那么多时间做得比机器好？“
其实，现在说起来，circuit design 还是人做起来比机器好。但是，人没有机器耐操啊。
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