在8月23日，北京时间，华为副董事长兼轮值董事长徐直军正式发布了公司最新的商用AI芯片“昇腾910”，并同步推出了与之配套的全新一代AI开源计算框架MindSpore。这一发布标志着华为“达芬奇项目”的一个关键里程碑。
徐直军表示，昇腾910拥有当前最强的运算能力，主要服务于万物互联的智能生活场景，同时也致力于优化华为自家的硬件及云服务计算环境。
关于这款芯片的具体参数，这里暂不详述，有兴趣的读者可以自行查阅。值得关注的是徐直军提到的一句话：“由于华为已无法与美国EDA（电子设计自动化）公司合作，虽然这对效率产生了一定影响，但华为依然能够开发出芯片。”
EDA是什么？可以将其视作芯片设计领域的“工具箱”，它将复杂的物理问题用数学模型进行精确表述，同时还帮助优化设计，确保芯片在各个环节中功能的一致性。EDA的核心作用包括三个方面：用数学模型模拟制造过程中的各种问题；在确保逻辑功能正确的前提下，通过数学工具找到最佳解决方案；验证芯片设计中的逻辑功能是否保持一致。
在当前主流的IC设计公司中（如华为、苹果、高通），普遍采用自主设计与代工厂合作的模式。设计完成后，芯片样品需要送至代工厂进行流片测试，流片成功后才可进入量产阶段。
以台积电的7nm工艺为例，每次流片的费用大约为3000万美元。而2020年开始建设的3nm生产线，其流片费用预计高达4亿人民币。如果不使用EDA工具直接进行流片，那所需的费用和工作量将极其庞大。人工计算和绘图不仅增加了工作量，也大大提高了失败的风险。
例如，小米澎湃S1芯片在使用EDA工具时，共经历了五次流片测试。第一次确认设计问题后需要大改，第二和第三次未能点亮，第四次发现重大Bug需重新设计，第五次晶体管无法响应，最终项目停滞。这五次流片的成本几乎等于红米一年的利润。这还只是使用了EDA工具的情况，若未使用，成本和风险更难以估量。
我们可以看到，小米澎湃S1发布时致谢图中除了台积电和ARM外，还包括了Synopsys、Cadence、Mentor以及华大九天等EDA公司。其中，前两者为美国公司，Mentor已被德国西门子收购，而华大九天则是国内企业。
市场份额方面，全球芯片设计公司主要依赖Synopsys和Cadence的EDA工具，而Mentor在DFT领域具有领先优势，这三家公司占据了市场的95%。国内EDA公司多数只能提供部分工具，而华大九天则拥有全流程工具，但其团队规模仅有300余人。
EDA工具的研发难度极高，它不仅要求具备半导体、数学和芯片设计的知识，还需要解决半导体制造中的物理问题。大多数具备这三方面知识的人才已被三大巨头公司吸纳。即使是华大九天这样的顶尖公司，面对挑战也显得无比艰巨。华为无法继续与美国EDA公司合作，无疑是其面临的一次重大打击。
值得注意的是，华大九天的全流程工具已经取得了显著进展，这无疑是一个积极信号。尽管如此，与顶尖水平相比，仍有很长的路要走。
最后需要强调的是，芯片制造不仅仅是生产一块小小的芯片。从ARM架构授权到EDA工具的使用，从光刻机的生产到芯片的制造和流片，每一环节都凝聚了无数物理学家和数学家的智慧。对于那些贬低国产芯片性能的人，希望你们能给予他们足够的尊重。
我们期待在集成电路领域取得更大的进步，每一份努力都值得被铭记！