Cadence 在其技术白皮书中所指出：EDA 核心引擎是支撑整个数字设计流程的底层算法体系，它决定了 AI 能否真正转化为设计效率和芯片良率的提升。

Cadence 的三层战略架构：芯片、系统与数据协同

Cadence的AI 战略可以理解为一个三层架构：芯片实现层、系统仿真层以及数据与 AI 层。并将这一思路概括为“芯片-系统-数据”的同心圆模型，并围绕这一框架进行产品布局与技术整合。

在芯片层，Innovus、Tempus、Voltus 等工具构成了数字实现与时序签核的核心引擎。行业实践表明，这些工具在功耗、性能、面积以及设计周转时间等关键指标上具备明确优势，是生产级设计流程中不可或缺的基础工具。

在系统仿真层，Cadence 通过产品扩展与战略收购，不断增强多物理场与系统级仿真能力，使得芯片设计能够在更接近真实系统的环境中进行验证与优化。例如，收购 Hexagon 的设计与工程业务，显著增强了其在热、电磁、力学等多物理场协同仿真方面的实力。

在数据与 AI 层，Cadence 推出 JedAI 平台，致力于整合原本分散的设计、仿真与验证数据，将其转化为可供 AI 学习和复用的知识资产。此举旨在将 AI 深度嵌入工程闭环，实现可持续的设计优化。

Cadence 的三个同心圆：核心是芯片，其次是系统，最外层是数据

总体来看，Cadence 的路径遵循一个清晰的逻辑：先巩固底层引擎，再引入智能优化，最后通过数据闭环放大价值。这种从底座到系统再到数据的协同布局，使得 AI 的潜力能够转化为可重复、可量产的工程成果，而不仅停留在概念阶段。

核心引擎决定 AI 应用的高度

AI 确实可以让芯片设计变得更智能，但如果没有坚实的底层引擎作为支撑，再先进的 AI 模型也往往只能停留在演示阶段。

Cadence 首席执行官 Anirudh Devgan 曾强调，AI 的真正价值不在于短期商业化，而在于它能帮助设计流程变得“更快、更好、更高效”。而实现这一目标的前提，是底层 EDA 引擎必须具备高度的可扩展性和可学习性。

EDA 核心引擎包含逻辑综合、布局布线、时序优化、功耗分析、信号完整性以及高精度仿真求解器等关键技术。这些底层技术决定了 AI 模型能否在实际工程环境中落地，并输出稳定、可验证的优化结果。

因此，关键并不在于“谁先推出炫目的 AI 演示案例”，而在于“谁能将 AI 与 EDA 核心引擎深度融合，并在生产级工具中持续迭代、创造价值”。

为何必须重视 EDA 核心引擎？

工程师的核心诉求非常明确：他们需要的是“可复现的可靠性”。如果一个 AI 模型无法在不同设计、不同工艺和不同约束条件下持续提供可验证的改进效果，那么它终究只是一个“概念验证”。

EDA 核心引擎的作用，正是在复杂工艺节点中保证设计稳定收敛，支持 3D-IC、先进封装和 Chiplet 设计中的功耗与热管理可控，并提供可验证的优化路径。

正因如此，行业客户反复强调：如果核心引擎不够强大，再多的 AI 功能也无法带来可靠的工程收益。Cadence 的 Innovus、Virtuoso 等工具之所以被广泛使用，正是因为它们代表了能够进入量产流程的“生产级底座”。只有基于这样的底座部署 AI，才能真正将“概念”转化为“订单”和“流片成功率的提升”。

Virtuoso Studio 提供灵活的自定义布局编辑功能，用户无需离开熟悉的界面即可精心打造布局的关键部分，并调用 Innovus 引擎处理较为简单的数字部分。

谁将引领 EDA 的智能未来？

AI 正在重新划定 EDA 行业的技术边界，但最终决定竞争格局的，并非 AI 模型的炫酷程度，而是谁能将 AI 能力固化在生产级的 EDA 核心引擎中，并通过平台实现数据的闭环流动。

Cadence 的优势在于其多年积累的生产级引擎、逐步成熟的 JedAI 数据与 AI 平台，以及将系统仿真纳入统一设计闭环的战略布局。这使得它更有可能在“底座 + 平台 + 系统”三个维度上同时建立领先优势。

总而言之，AI 能够赋予 EDA 更多智能，但只有强大的 EDA 核心引擎，才能让 AI 真正变得可用、可验证、可量产。掌握 EDA 核心引擎的企业，才有能力主导下一个十年的行业走向。

文中素材来源于：Cadence