人类
那答案就不能仅仅局限于芯片设计行业的某个技术细节或方向，而需要从更大的趋势来看待问题。回顾2023年，
人类历史上发生了一件意义深远的大事——生成式
AI的爆发。几乎在一夜之间，许多原本需要
人类完成的任务，比如写作、绘画甚至代码编写，都可以通过
AI实现。更令人瞩目的是，已经有团队尝试用
AI来设计芯片。虽然目前这些技术还处于早期阶段，尚未达到实用化水平，但它们展现出了巨大的潜力。按照这样的发展速度，预计在未来3到5年内，
AI在这一领域的应用可能会逐渐成熟。具体到集成电路设计领域，数字电路设计可能是最先被
AI全面渗透的部分。实际上，我们现在常用的综合工具已经带有一些原始
AI的特征。我们编写代码和脚本时，就像是在向工具念咒语，告诉它要实现的目标，但最终的结果却无法完全精确预测，只能通过反复迭代来优化。综合工具与真正意义上的
AI工具之间的主要区别在于，前者对使用者的要求较高，需要具备电路知识、熟悉硬件描述语言（HDL）以及掌握时序分析技能。而未来的
AI工具将极大降低这些门槛，用户只需提出宏观需求即可。这对行业从业者来说，既是机遇也是挑战。相比之下，模拟电路设计似乎更具抵抗力。我与一些从事模拟电路的
同学交流后发现，他们普遍持乐观态度，认为
AI短期内难以取代他们的工作。原因在于，模拟电路设计高度依赖个人经验，且涉及许多无法通过电路仿真覆盖的因素，这使得自动验证和迭代变得困难。然而，我认为这种观点可能过于保守。毕竟，所有
人类的经验都可以被
AI学习和总结。对于
AI而言，这一点点壁垒并不算什么难题。至于版图设计，无论是全定制版图还是布局布线（P&R），未来都将成为
AI的强项。如果
AI能够创作出复杂的艺术作品，那么处理那些规则明确的图形任务岂不是更加轻松？此外，
AI还可以自动提取器件参数，并将其代入模型中进行仿真验证和迭代优化。这些操作对于机器来说简直是小菜一碟。还有一些相对边缘化的环节没有提及，但暂时还没有找到任何
AI无法触及的领域。因此，展望2024年，我们可以持续关注
AI在集成电路设计中的进展，并尽早接触相关工具。如果有机会参与到这些工具的研发过程中，那就再好不过了。
