EDA三大巨头加速重构产业边界：从芯片设计到工业AI操作系统

随着人工智能（AI）从以云端计算和数字空间为主，逐步向机器人、智能制造、自动驾驶等物理世界场景渗透，芯片设计、制造和系统部署正面临前所未有的复杂性挑战。在这一背景下，电子设计自动化（EDA）不再只是服务于芯片开发的工具体系，而正在演变为连接芯片、制造、AI算力与工业系统的关键枢纽。近期，Synopsys、Cadence、西门子三大EDA巨头相继发布重大业务调整或战略合作举措，并与格芯等晶圆代工厂及英伟达等关键玩家形成深度联动，集中反映出EDA产业在物理AI时代的路径分化与协同趋势。

一、Synopsys：收缩处理器IP战线，回归EDA与基础IP核心定位

1月14日，Synopsys与格芯达成最终协议，将其处理器IP解决方案业务，包括ARC-V（RISC-V）与ARC CPU IP、DSP IP、NPU IP及相关软件开发工具，以及应用专用指令集（ASIP）处理器工具（例如ASIP Designer和ASIP Programmer）出售给格芯。此举旨在通过整合新思科技在IP质量、技术支持和开发方法上的积累与格芯的先进制造能力，帮助客户降低集成风险、加快产品上市速度。

从表面看，这是一次业务剥离，但从战略层面看，体现的是Synopsys对自身定位的主动收敛：一方面，通过退出处理器IP这一竞争日趋激烈、且高度依赖制造工艺协同的领域，Synopsys得以进一步巩固其在接口与基础IP领域的领先地位，持续为高性能计算、移动、汽车及消费电子等领域提供云端到边缘的AI驱动型解决方案；另一方面，将处理器IP交由格芯整合，有助于实现IP与工艺、良率和量产能力的深度绑定，格芯通过此次收购将强化其面向物理AI领域的技术路线图，致力于为客户提供端到端的解决方案，推动下一代计算与AI应用向物理世界扩展。

二、Cadence：以生态系统方式前移，抢占系统级集成高地

1月6日，Cadence宣布推出芯片规格到封装组件生态系统，旨在降低工程复杂性，并加快面向物理AI、数据中心和高性能计算（HPC）应用的芯片开发客户的产品上市速度。首批加入Cadence的IP合作伙伴包括Arm、Arteris、eMemory、M31 Technology、Silicon Creations和Trilinear Technologies，以及芯片分析合作伙伴proteanTecs。

Cadence正与三星晶圆代工合作，在三星晶圆代工SF5A工艺上构建Cadence®物理AI芯片平台的硅原型演示，该平台包含预集成的合作伙伴IP。Cadence和Arm延续了双方长期以来的紧密合作，Cadence将利用先进的Arm® Zena™计算子系统（CSS）和其他关键IP，增强其物理AI芯片平台和芯片框架。

这一战略体现出Cadence的三点关键取向：一是将EDA从“设计支持工具”升级为系统级集成与协调平台；二是通过预集成、预验证的IP组合，降低工程复杂性，缩短芯片从设计到量产的周期；三是明确面向物理AI、边缘AI、数据中心和HPC等高复杂度应用场景，为客户提供一条低风险的先进芯片部署路径，并为构建更智能、更安全、更高效的系统铺平道路。

图1 Cadence的Chiplet 规格到封装部件生态系统降低了工程复杂性，并加快了面向物理 AI、数据中心和 HPC 应用的 Chiplet 开发客户的产品上市速度

图片来源：Cadence

三、西门子：EDA深度嵌入工业AI，迈向“操作系统级”角色

相较于Synopsys与Cadence仍以芯片和系统设计为中心，西门子与英伟达的合作则将EDA直接推向工业AI与数字孪生体系。西门子正在尝试构建一个以EDA为起点、以数字孪生和工业AI为终点的完整闭环。1月6日，西门子与英伟达宣布大幅扩展战略合作伙伴关系，共同推动人工智能在现实工业场景中的应用。双方将整合各自优势资源，开发面向工业和物理世界的AI解决方案，以加速各行业及工作流程的智能化创新。英伟达将提供包括AI基础设施、仿真库、模型、框架与蓝图在内的全方位技术平台；西门子则投入数百名工业AI专家及其领先的工业硬件与软件能力。在具体实施路径上，西门子将在其EDA产品组合中集成英伟达CUDA-X库、PhysicsNeMo和GPU加速技术，重点覆盖验证、布局布线和工艺优化等算力密集型环节，目标在关键流程中实现2—10倍的性能提升，并引入AI辅助布局、调试和电路优化功能。

这一合作旨在赋能客户利用更完整的数字孪生技术，实现从产品开发、生产实时调整到“芯片—AI工厂”技术发展的全面提速。双方计划在全球打造首个完全由AI驱动的自适应制造基地，首例蓝图将于2026年在德国埃尔兰根的西门子电子工厂落地。目前，富士康、现代汽车、凯傲集团、百事公司等已在评估相关能力。双方还将共同开发下一代AI工厂的可重复蓝图，加速工业人工智能革命，并为其AI加速的工业产品组合提供高性能基础。该蓝图将平衡下一代高密度计算对电力、冷却和自动化的需求，同时确保技术在速度和效率方面都处于良好状态，优化从规划和设计到部署和运营的整个生命周期。

图2 西门子电子工厂

图片来源：西门子、百事公司

四、英伟达：贯穿EDA三巨头的物理AI底座

在上述三种不同路径中，英伟达虽非EDA厂商，却成为贯穿三者的关键变量：对Synopsys和Cadence而言，英伟达的GPU与AI软件栈正在成为EDA加速与验证的重要算力底座；对西门子而言，英伟达更是工业AI操作系统的核心基础设施提供者。英伟达正在完成从“AI芯片公司”向物理AI基础设施平台的角色跃迁，其影响力已延伸至EDA、制造仿真和工业系统等多个层级。

五、EDA三巨头分化演进，共同指向物理AI时代

综合来看，Synopsys、Cadence和西门子正以不同方式回应物理AI带来的产业重构。Synopsys选择聚焦EDA与基础IP，强化规则与方法优势；Cadence通过生态系统前移，争夺系统级集成制高点；西门子则将EDA嵌入工业AI和数字孪生，迈向操作系统级角色；英伟达作为统一的AI算力与平台底座，成为三条路径的关键支撑。

参考文献

[1]GlobalFoundries. GlobalFoundries to Acquire Synopsys’ Processor IP Solutions Business, Expanding Capabilities to Accelerate Physical AI Applications[EB/OL]. (2026-01-14)[2026-01-22]. https://gf.com/gf-press-release/globalfoundries-to-acquire-synopsys-processor-ip-solutions-business/.

[2]Cadence. Cadence Launches Partner Ecosystem to Accelerate Chiplet Time to Market[EB/OL]. (2026-01-06)[2026-01-22]. https://www.cadence.com/en_US/home/company/newsroom/press-releases/pr/2026/cadence-launches-partner-ecosystem-to-accelerate-chiplet-time-to.html.

[3]NVIDIA. Siemens and NVIDIA Expand Partnership to Build the Industrial AI Operating System[EB/OL]. (2026-01-06)[2026-01-22]. https://nvidianews.nvidia.com/news/siemens-and-nvidia-expand-partnership-industrial-ai-operating-system.