我们不用很麻烦很累就可以成佛

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我们不用很麻烦很累就可以成佛

本文来源：时代周报作者：何珊珊

12月1日，AI算力赢家英伟达在持续投资了十多家公司之后，再次出手，以每股414.79美元的价格向全球EDA龙头新思科技（Synopsys，SNPS.O）投资20亿美元。双方计划联手升级芯片设计解决方案，重点推进GPU加速计算工程落地。

新思科技成立于1986年，主营芯片设计工具与 IP，市占率目前32%，垄断地位显著。尽管地位稳固，但过去一年里，新思科技的扩张动作从未停过。

今年3月，NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋曾表示：“芯片设计是人类历史上最复杂的工程挑战之一。”对于此次合作，黄仁勋进一步表示，CUDA GPU加速计算正以前所未有的速度和规模彻底改变设计，从原子到晶体管，从芯片到完整系统，在计算机内部创建功能齐全的数字孪生模型。

消息一出，新思科技美股盘前股价直线拉升超10%，资本市场用真金白银投票，投票这场强强联合。

时代周报记者AI制图

巨头联手：并购扩张与生态绑定双重布局

今年3月20日，新思科技完成对半导体IP供应商Intrinsic ID的收购，补全加密安全领域的技术短板；7月，新思科技又以350亿美元（约2517亿元人民币），溢价35%和工业仿真巨头安斯科技（Ansys，ANSS.O）达成收购协议。这笔EDA行业史上最大规模的并购，若反垄断审查未通过，则要支付15亿美元“分手费”，足见新思科技打通芯片设计到系统仿真全链路的决心。

新思科技2025财年前三季度（截至2024年7月31日）财报显示，营收47.99亿美元，同比增长6.85%；前三季度净利润8.84亿美元，同比下滑23.12%。此时英伟达的20亿美元注资，不仅缓解现金流的燃眉之急，更实现了技术生态的深度绑定。

根据协议，这笔钱将专门用于EDA工具的AI化升级，双方还会合作开发GPU加速方案、数字孪生技术，把新思的AgentEngineer工具和英伟达的AI技术栈（NIM微服务、NeMo工具包等）整合起来，让芯片设计流程更自主高效。

对于双方的合作模式，快思慢想研究院院长、原商汤智能产业研究院创始院长田丰对时代周报记者解释道：“新思科技提供的不是画图工具，而是一整套能让英伟达‘先试后造’的虚拟研发平台。简单说，就是在真正花费巨资生产芯片之前，英伟达可以用新思科技的平台在电脑里1:1模拟出一个数字化的芯片和系统。英伟达能在这个虚拟世界里提前测试所有功能，包括热度、耗电、GPU性能等。这彻底改变了传统‘设计—制造—测试—失败—重来’的笨办法，转变为‘在电脑里反复优化，直到最佳再投产’的聪明模式。这会将产品开发周期从年缩短至月，极大降低创新门槛和成本。最终达到帮助英伟达大幅省钱、省时间的目的，并把产品失败的风险降到最低。”

对英伟达来说，这也是生态布局的关键一步。根据双方披露的细节，依托英伟达Grace Blackwell平台和CUDA-X库，新思科技多款核心EDA工具速度翻倍：PrimeSim SPICE电路仿真快了30倍，Proteus计算光刻仿真提速20倍，Sentaurus TCAD工艺仿真时间缩短10倍，原本要花几天的设计任务，现在几小时就能完成。

田丰对时代周报记者表示，两大巨头的强强联手，可以进一步形成“芯片设计”行业标准: 让英伟达的芯片竞争对手AMD、Intel遵从新思科技的设计规范，让新思科技的EDA软件竞争对手Cadence、西门子向头部客户英伟达的要求倾斜。

芯片设计行业将类似自动驾驶的演进路径

巨头强强联手，也给尚在追赶的中国EDA产业带来了不小压力。目前国内只有3家EDA上市公司（华大九天、概伦电子、广立微），总市值还不到新思科技的1/10，虽然有15家以上初创企业拿到资本支持，但核心工具领域还有差距。

今年9月，新思科技全球总裁兼首席执行官盖思新在新思科技中国30周年活动上表示，芯片设计行业的智能体AI将经历类似自动驾驶L1到L5的演进路径，实现从基础能力到具备高级决策与行动能力的自主多智能体系统的演进。

目前，新思科技的EDA工具已经能适配3nm及以下先进制程，国内多数企业还聚焦在28nm及以上成熟制程；AI辅助设计方面，国内企业还没形成全流程方案，和新思的AI智能体技术存在明显差距。

田丰认为，双方合作后，有三点优势。“第一，提升英伟达芯片产品创新水平。通过深度影响核心EDA工具的演进方向，英伟达能确保其未来的GPU架构（如Blackwell的后续架构）在设计阶段就获得原生优势，从底层巩固其技术领先性；第二，新思科技可以帮助英伟达从云侧向端侧抢占市场份额；第三，英伟达的AI技术将更深度地融入Synopsys，使其能自动完成更复杂的设计探索。同时，新思工具也能为英伟达设计出专为AI算法优化的下一代GPU。这将形成一个强大的自我强化的技术飞轮。”田丰说道。

这场引发美股异动的巨头联姻，本质是AI时代产业链协同的必然选择。