摘要：EDA 行业已有大约 50 年的历史，我看到第一代 EDA 行业的负责人几乎每天都将他们的 LinkedIn 就业状态设置为“退休，在家”。我们看到许多连续创业者随着时间的推移创建了几家成功的公司，他们为行业做出了宝贵的贡献。不幸的是，他们的时代已经结束。

EDA 行业已有大约 50 年的历史，我看到第一代 EDA 行业的负责人几乎每天都将他们的 LinkedIn 就业状态设置为“退休，在家”。我们看到许多连续创业者随着时间的推移创建了几家成功的公司，他们为行业做出了宝贵的贡献。不幸的是，他们的时代已经结束。

很久以前，风险投资家们就意识到，与其他软件或互联网公司相比，EDA 公司无法产生巨大的收益。除了那些由有业绩记录的人支持的公司外，资金几乎枯竭。这降低了风险，因此不需要同样的回报水平。但这也大大减少了有机会创办一家初创企业的人的数量。即便如此，他们也常常不得不多次转型才能获得关注。

在最近的一次圆桌会议上，有人指责我（指代本文作者Brian Bailey）停留在上个世纪，当时我提出，AI agents将受益于 EDA 工具产生的数据相关的更好的接口和标准。人们认为这只是一个小小的不便，更重要的是，它带来了连续的思维。这可能是真的，但我提出这个建议的动机是，如果人工智能被迫处理可能包含不必要解释的不可靠数据，那么任何解决方案从一开始就会受到阻碍。数据清洁很重要，这要从源头开始。如果要获得可靠的结果，消除歧义必须是朝着正确方向迈出的一步。

讽刺的是，提出指控的人几乎和我一样一直在这个行业中徘徊。我知道我有点固执己见，这就是为什么听到那些 50 年来从未从事过这一行、随时准备质疑我们所做的方方面面的人的言论总是令人耳目一新。一位小组成员说：“我喜欢这个想法，因为这意味着有人像工程师一样思考。”真是令人耳目一新。

虽然新的发展可以带来巨大的进步，但退一步纠正长期存在的错误也会有很多好处。许多年前，我被赋予了一项收购工具的责任，该工具有一个庞大的错误列表，其中许多错误已经存在很长时间了。我的经理问我什么时候修复这些错误，以及我将如何确定它们的优先级。我的第一步是查看整个代码库，执行一些编码规则，并重写一些我发现错误或可能导致性能问题的基础代码。这花了六个月的时间，最后，我们重新运行了所有的错误案例，其中 60% 已经消失。我们还看到整个产品的性能提高了 30%。关键是，如果你只向前看，有时不看后视镜，你有时就无法看到全貌。

我怀念初创公司不断提供的信息。他们正在研究新的、令人兴奋的问题，推动技术发展。一旦被收购，信息流就会停止。我能理解为什么。它很快就会被包裹在更大的故事或产品中，而且往往只与主要客户分享。我们突然被冷落了，除非我们可以提取被认为适合大众的特定信息。

消失的不仅是公司，还有人。初创公司 CEO 拥有的行业知识远不止他们目前的公司。在许多情况下，他们是设计或验证流程大部分内容的专家，并能为他们的下一家初创公司挑选出最大的问题领域。他们继续关注行业其他领域的动态，因为一旦被收购，他们可能就会期待下一家初创公司。这使得他们成为非常有价值的信息来源，因为他们需要公司的知名度，而不仅仅是他们当前工具的小进步。遗憾的是，他们的数量正在减少，我担心我们已经看到了他们中许多人的最后一家公司。

但这些初创公司是否助长了整个行业的线性思维？现在是时候让有新想法的新人来定义未来的方向了吗？这两家大型独立 EDA 公司的高层都发生了变化。许多新工程师正在加入行列——希望他们有年轻的精神，决心做出改变，做出改变，像工程师一样思考。我希望那些接替老将的人能让他们这样做。

传统上，EDA 一直致力于创建供人类用于决策的数据。这适用于设计，包括抽象、验证和实现的所有级别。新时代是关于如何以尽可能多的自动化从数据中提取知识，让人类来决定构建什么，而不是如何构建。时间将告诉我们这种转变将有多有效，以及在何处最好地划分自动化和人类专业知识之间的界限。

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来源：半导体行业观察一点号