2020年3月份，谷歌公司发表了一篇论文，在业内朋友圈刷屏了。号称通过AI实现6小时完成芯片设计工作。

2023年2月份，ChatGPT又是引发科技圈热议，写的论文真假难辨，甚至后续斯坦福大学决定用AI打败AI。

       近年来，人工智能结合大数据，在生活中成功应用的案例越来越多，虽说前两年投资圈炒了一把AI话题之后，热钱又随着AI规模化落地的时间成本而销声匿迹。但是，AI的火种却在科技巨头的实验室里保留了下来，AI在未来的畅想也在广大科技从业者爱好者的心里扎根生芽。恐怕，未来的某个时刻，AI将会成为我们司空见惯的日常用品。有喜有忧，人工智能每一次的成功，都昭示这人类科技的进步，同时也逼迫我们加快思考AI取代人类的问题。科幻电影里的机器人觉醒是否会成为可能？人类做好了应对的准备吗？

我们当前，生活日益便捷，但是打工人的压力也越来越大，那么AI对我们意味着什么？这个留给每一个打工人在深夜思考。

       回归到我们的AI设计芯片的话题，“6小时完成芯片设计”的标题似乎一定程度上有噱头的意味，我们掰开来分析，6小时，设计了多大的芯片？设计了多高性能的芯片？人工去设计会和AI有多大差距？是否人工准备了大量工作，AI只是临门一脚？带着种种疑问去看，似乎就没那么可怕了。AI带来的撕裂感也就没有乍听上去那么让人难以接受了。我们工程师是否做好了准备迎接AI时代？

跟人觉得，没必要杞人忧天。我们的科技工作，我们的饭碗也是要求我们“好好学习，天天向上”的，不进则退，所以，过渡到AI时代应该会是一个渐进的过程，在这个过程中会有人受伤，但大部分人终究还是会到达彼岸。

        接下来我们用IC设计行业的研发现状来看待这个问题，“AI 6小时完成芯片设计”并不是一个新鲜事物，没有那么神秘也没有那么有距离感。

        对应的Cadence，Synopsis，西门子Mentor等EDA巨头也早在数年内就开始布局人工智能工具。Synopsis的DSO.ai人工智能引入对芯片设计的种种评估以及给出对应解决方案, Cadence的Cerebrus结合大数据tune出stable的flow setting,西门子EDA利用Solido机器学习技术加速时序库文件提取工作，TenssorFlow机器学习引擎提升良率，就连半导体材料供应商也使用ExtractAI技术将人工智能应用到晶圆检测环节中。。。如此种种，为行业带来了什么？是大规模替代人类工程师吗？不是，至少现在不是。反而是为我们工程师提供了更多的选择以及高效的流程。反观历史上生产工具的革新，带来的是生产力的大爆发，解放双手，解决温饱等等。我们的困境不是AI设计AI而取代人类，而是我们如何提高驾驭AI的能力，如何发挥更多的创造力。

       当然，时代的洪流下，个人总是很渺小。但是，时代的洪流又是千千万万的个人形成的。