过去数十年间，SoC 的平面扩展模式为 EDA 工具链提供了相对稳定的发展环境。但近年来行业生态正经历 EDA 诞生以来最剧烈的范式转变。工艺微缩带来的 PPA（功耗、性能、面积）红利逐渐见顶，迫使产业转向三维异构集成技术突围 —— 无论是被称为 3D - IC 的立体堆叠，还是 2.5D 先进封装，这些技术路径已在顶级数据中心芯片中得到验证。在这场变革中，三大驱动力正重塑行业格局。

首先是 AI 技术的双向赋能。一方面，AI 的蓬勃发展催生了对算力的指数级需求。从大规模数据处理到复杂的深度学习模型训练，AI 应用对芯片算力提出了前所未有的挑战，促使芯片设计必须朝着更高性能的方向发展。另一方面，AI 技术深度渗透到 EDA 工具链内部，重构芯片设计方法论。通过机器学习算法，EDA 工具能够对海量的设计数据进行分析和预测，实现更智能的电路布局、布线以及性能优化。例如，在电路设计中，AI 可以根据历史数据快速筛选出最佳的设计方案，大大缩短设计周期，提高设计效率和质量。

其次是多物理场协同设计。随着芯片性能的不断提升，热力学与功耗管理跃升为核心优化目标。在高性能芯片中，过高的功耗会导致芯片发热严重，进而影响芯片的性能和可靠性。因此，传统仅限混合信号设计的跨域协同将延伸至全芯片设计。工程师们需要在设计阶段就综合考虑电学、热学、力学等多个物理场的相互作用，通过多物理场协同仿真工具，对芯片的性能进行全面评估和优化。例如，在芯片封装设计中，需要考虑如何通过合理的散热结构设计，降低芯片的温度，提高芯片的稳定性。

最后是系统级创新压力。行业对算力的渴求已突破渐进式改良的边界，亟需通过架构革新实现量级突破。这对存储性能、互联带宽提出更高要求，但受制于芯片封装的散热极限。为了满足系统级创新的需求，芯片设计需要从整体架构出发，进行全方位的创新。例如，采用新型的存储架构，提高存储性能和读写速度；研发高速互联技术，提升芯片之间的数据传输带宽。同时，还需要在芯片封装技术上取得突破，解决散热问题，为芯片性能的提升提供保障。

面对这些变革和挑战，EDA 行业必须积极应对。一方面，EDA 企业需要加大研发投入，不断创新技术，以满足芯片设计和制造的新需求。另一方面，行业内的企业和研究机构需要加强合作，共同攻克技术难题，推动行业的发展。在未来，随着技术的不断进步和创新，EDA 行业有望迎来新的发展机遇，为半导体产业的持续发展提供强大的技术支持