Cadence：AI進入自主設計階段 代理式AI加速重塑半導體開發流程

AI浪潮正從驅動晶片需求進一步延伸至參與晶片設計。隨著AI資料中心、加速運算及實體AI快速發展，半導體晶片的架構與系統複雜度持續攀升，從先進製程、HBM、先進封裝到高速互連與多物理場設計，都讓傳統依賴工程師大量人工操作的開發模式面臨挑戰。在此背景下，代理式AI開始被導入EDA與IC設計流程，產業競爭也正從「AI做輔助」逐步走向「AI自主執行工程任務」。

圖一 : CadenceLIVE Taiwan 2026開啟半導體代理AI應用新局

Cadence 8月27日在新竹舉行CadenceLIVE Taiwan 2026，聚焦「Design for AI、AI for Design」，並邀集台積電、聯發科、工研院等產業與研究機構分享AI驅動設計、先進封裝及矽光子等技術發展。雖然活動本身聚焦於EDA技術，但從相關議題可以看出，AI與半導體產業正形成更緊密的雙向循環。

過去EDA工具導入AI，主要是協助工程師進行布局繞線、功耗與效能最佳化，以及驗證等工作；如今生成式AI與代理式AI逐漸成熟，AI的角色開始從「輔助工具」轉變為能夠理解設計目標、拆解任務並自主執行多個工程步驟的數位工程夥伴。

Cadence數位與簽核事業群資深副總裁暨總經理滕晉慶在活動中指出，AI帶動半導體需求快速成長，但晶片設計複雜度也同步提高，工程資源與產品上市時程因此成為產業的重要挑戰。Cadence目前推動AI Super Agent等代理式AI技術，目標便是進一步將AI導入完整電子設計流程。

這項變化背後，反映的是AI晶片本身正在變得愈來愈複雜。新一代AI運算平台已不再只是單一晶片，而是涉及多晶粒架構、HBM、先進封裝、高速I/O及網路互連等系統級設計。當效能、功耗、散熱與訊號完整性必須同時最佳化，設計問題也從過去的單一晶片工程，逐漸轉變為跨晶片、封裝與系統的協同設計。

因此，AI導入EDA的價值不只是提升單一工具的效率，而可能進一步改變半導體工程流程。若AI代理能夠自主完成部分設計、驗證、模擬及最佳化工作，工程師便能將更多時間投入架構設計、規格制定與最終決策，降低大量重複迭代所消耗的人力與時間。

另一方面，AI對半導體的需求也正推動先進封裝與矽光子等技術快速發展。當製程微縮已難以單獨滿足AI運算對頻寬、延遲與能源效率的要求，透過Chiplet、3D IC、先進封裝以及光電整合提升系統效能，成為重要技術方向。這也使EDA工具未來必須處理更加複雜的跨領域問題，包括電氣、熱、機械與光學等多物理場分析。

值得注意的是，這種趨勢也可能重新定義EDA產業的競爭模式。過去EDA廠商的核心競爭力主要建立在演算法、模擬能力與工具完整度；未來除了傳統工具能力之外，AI模型、代理架構、工具間協同能力以及能否將AI嵌入完整設計流程，都可能成為新的競爭門檻。

從產業發展來看，「Design for AI」與「AI for Design」已逐漸形成相互推動的技術飛輪。AI應用持續擴張，帶動更高效能、更複雜的晶片需求；晶片複雜度提高，又迫使EDA與設計流程導入更高程度的AI自動化。

這意味著半導體產業的下一階段競爭，除了製程、算力與先進封裝之外，設計效率本身也將成為重要戰場。當代理式AI逐步從輔助工程師，走向自主執行部分設計工作，AI可能不只是下一代晶片的應用核心，也將成為下一代晶片誕生過程中的重要「工程生產力」。