在数字化浪潮与人工智能（AI）技术深度融合的背景下，全球半导体产业正经历一场前所未有的范式变革。芯片设计正从传统的线性流程向更加智能、高效的自动化模式演进，其中AI技术扮演着核心驱动力。Cadence作为电子设计自动化（EDA）领域的领导者，正积极探索如何通过代理式AI（Agentic AI）和数字孪生（Digital Twin）等前沿技术，重构芯片设计与验证的未来格局，以应对日益复杂的智能系统设计挑战。
AI需求爆发与芯片设计复杂度的指数级挑战
当前，数据中心AI计算与边缘计算的蓬勃发展，正以前所未有的速度推动着计算芯片需求的激增。根据市场研究机构IDC的预测，到2030年全球半导体市场规模有望突破1.2万亿美元，而其中最主要的增长引擎正是AI技术在基础设施、大数据分析、智能体（如自动驾驶汽车、无人机、机器人）以及沉浸式虚拟现实等多个领域的广泛应用。然而，这种强劲增长的背后，是芯片设计复杂度呈指数级攀升的严峻挑战。
当前最前沿的AI芯片已集成了超过2000亿个晶体管，并且业界普遍预期到2030年，万亿晶体管级别的芯片将成为现实。这一趋势对先进制程技术（如FinFET）提出了极其苛刻的要求，特别是在功耗管理、热效应散热以及电磁兼容性（EMC）等关键性能指标上，工程师们面临着巨大的优化压力。此外，现代系统级设计已不再局限于单一芯片的性能优化，而是转向更为复杂的异构集成架构。3D-IC、Chiplet以及2.5D/3D先进封装技术已成为提升系统整体性能的核心路径，这要求芯片设计必须超越传统的晶体管层面，深入关注其与先进封装、印刷电路板（PCB）以及整个系统的协同仿真与全局优化。
