Cadence啟動AI雙軌策略 瞄準系統級開發流程的新未來

CadenceLIVE Taiwan 2026圓滿落幕，開啟半導體代理AI應用新局。Cadence

EDA國際大廠益華電腦（Cadence Design Systems）一年一度的CadenceLIVE Taiwan於2026年8月27日在新竹登場，這次以「Design for AI and AI for Design」為主題探討Cadence雙軌布局，以代理式AI（Agentic AI）驅動系統級設計，強化3D-IC先進封裝、系統模擬分析及矽光子技術的整合發展，讓EDA工具得以因應AI時代日益複雜的晶片設計挑戰的再一次進化，做為加速設計流程的探索，並進一步提升設計成果品質。

Cadence副總裁暨台灣區總經理宋栢安（Brian Sung）率先上台致詞，熱情歡迎現場蒞臨的貴賓與一起共襄盛舉的合作夥伴，這一舉羅列包括TSMC、UMC、GUC、Graser、M31 Technology、Maojet、Peak Order、SHEAF、Silicon Creations與VOLTAI 的龐大陣容，攜手協助工程團隊駕馭AI超級助理的智慧功能，同步整合到日常的晶片開發流程，並逐步走向AI自主執行工程設計的複雜任務。

Cadence以「Design for AI and AI for Design」揭露雙軌策略

這個年度盛會由Cadence資深副總裁暨數位與簽核事業群總經理滕晉慶（Chin-Chi Teng）博士的主題演講揭開序幕，由於AI技術的蓬勃發展，締造半導體產業營收超越一兆美元的歷史新高紀錄，即將在2026年達標，為了滿足大型晶片的旺盛市場需求，產業界持續探索用AI來提高晶片設計的效率已經普遍成為共識，Cadence闢建雙軌布局策略，首先以「Design for AI」來幫助客戶設計下一代大型AI晶片，再用「AI for Design」協助客戶將AI工具導入晶片設計流程，形塑一個相輔相成的正向循環，展現生產力並加速創新，掌握Time-To-Market的產品上市時機。

利用AI重新定義晶片設計的大趨勢，EDA工具正位於這個變革的中心，Cadence積極擁抱AI的發展策略，早從5、6年前就先從PPA（效能、功耗、面積）最佳化起始，打造「Optimization AI」產品線，而過去的12個月中，透過大語言模型（LLM）與代理式AI（Agentic AI）在EDA設計中展現強大的效益，利用自然語言的對談式互動理解，以及推理能力打造自主執行的數位工具，緊密嵌入晶片設計流程，打造具備跨工具協同能力的超級智慧代理（Super Agent）平台。

Super Agent將AI融入IC設計流程  打造全智慧化的設計流程

Cadence一共整合5個主要的Super Agent，以AgentStack做為跨工具協同的上層統合工具，其調用包括早先已揭露的ChipStack，其專責設計驗證的超級智慧代理，滕晉慶這次聚焦於介紹包括類比線路設計的ViraStack，以及優化數位設計與簽核的InnoStack，還有建構在PCB與先進封裝設計的AuroStack，這些Super Agent不僅僅將AI融入設計流程，並打造全智慧化的設計流程。

為了更容易理解這些Super Agent的真實樣貌，滕晉慶針對幾個客戶端的痛點，展示InnoStack的範例做為說明，隨著半導體先進製程與先進封裝技術的快速發展，超大型晶片的後段設計流程中，經常欠缺大量的工程師人力來處理Final ECO（工程變更）的工作。

由於Final ECO的流程牽涉大量手動操作任務，而且非常耗時，InnoStack調用AI工具執行ECO修正時，除了確保自動修正所衍生的衝突可以被充分的妥善處理，讓設計快速收斂之外，還兼顧評估對PPA的影響，提供強大的自動化輔助，能在晶片設計的最後階段，為設計簽核（Signoff）做出重大貢獻；再者，持續優化PPA的直接效益，讓Cadence的IP（矽智財）事業群的業績也同步蒸蒸日上，連續三年創造重要的營收成長。

而營收效益出色的產品線中，Cadence的3D-IC 平台與多物理場系統分析（Multiphysics System Analysis）解決方案更是重要成長引擎，拜異質晶片整合與先進封裝技術快速普及之賜，處理光、熱與機械翹曲等複雜多元的挑戰不斷竄升，工程師對多物理場模擬的系列工具有著龐大的期待，以強化即將接續而來的3D、3.5D先進封裝世代的到來，實現規劃、實作、分析的緊密整合，這也貼緊著接續受邀上台主講者的一系列的重要議題。

聯發科技因應先進封裝挑戰紛至沓來  追求多環節的全面性提升

聯發科技先進封裝技術Kevin Hu副總裁探討新進封裝的多個發展樣貌與技術挑戰，他觀察從晶片尺寸不斷變大、堆疊更多的晶片的挑戰中，系統級整合的工程難度需要同步且全面的提升，舉凡頻寬、供電、散熱、載板與多種材料上的挑戰蜂擁而來。

尤其3D晶片的系統功耗從數百瓦飆升至千瓦等級的現實中，涵蓋訊號完整性與機械應力等系統級工程納入考量是全面的挑戰，這對傳統IC設計公司的研發流程帶來根本性的衝擊，而更艱難的是當技術挑戰不斷墊高之際，但是開發的時間反而越來越被壓縮，當新一代AI晶片從研發走向量產被壓縮在一年左右的時間時，設計平台的考量應對直接影響產品能否擴大規模並準時出貨時，掌握各個技術的跳躍與變動，捉緊與EDA工具廠商的合作是刻不容緩的，他的結論是IC 設計公司的核心競爭力在於能夠解決別人所不能解決的問題，才是王道。

工研院打造晶片共乘服務  攜手新創與中小企業共享先進封裝的成果

工研院電光所副所長駱韋仲博士探討工研院在協助台灣產業界發展超級系統級晶片的重要角色，目前核心技術發展聚焦在單晶片3D與異質整合3D的兩種主流架構的合作上，除了先進製程節點、先進封裝技術升級之外，也擴及矽光子甚至量子計算的未來發展。

另外，為了有效協助中、小型企業與新創公司也可以獲得支持，工研院特地開發異質整合封裝晶片共乘服務（Shuttle Service），在一片12吋晶圓中切分成28個區塊，利用相同製程節點技術，每一個區塊可以容納2到5個不同功能的晶片，以支持小規模應用可以投片取得晶片的機會，由於大小不同的晶片整合在一片晶圓上的對應設計非常複雜，透過Cadence的EDA工具的輔助解決了關鍵整合的問題而獲益。

從晶片設計走向複雜系統的開發與設計

在隨後的記者會中滕晉慶聚焦於市場的新機會，Cadence發展Super Agent產品線是呼應代理式AI應用大爆發的直接需求，而Super Agent所憑藉的就是Cadence的三層蛋糕核心的核心技術底蘊，三層蛋糕的設計是把AI與資料分析做為最上層，而中間層是基於物理、電子與計算機科學的核心演算法與計算軟體，以及最底層的硬體加速的算力運算平台。尤其是中間層的核心演算法，其用來提升生產力、處理高複雜度的技術挑戰，這一直是Cadence創立以來的核心價值與DNA。

由於產業界大舉開發使用LLM與Agent來設計晶片成為主要潮流，但是Cadence的Super Agent所展現的優勢在於解決生成式 AI 容易產生「幻覺」以及硬體設計精準度不足的痛點，其透過增強式學習的AI模型，來強化每一次AI迭代的成果與效益，以確定代理式AI調用不同功能的助理後，還可以確認成果的準確性與最佳的PPA效益，這都是Cadence核心演算法讓一般LLM無法快速跟上的原因。

再者，對於市場上擔心使用LLM會延伸大量的Token數量的AI花費的問題，Cadence針對市面上多種不同等級LLM的使用做出適當的建議，並把複雜與艱難的問題交給貴的LLM，而基礎與簡單的工作使用單價較低的LLM來解決，透過這種稱為LLM 路由機制，除了解決大量Token的成本飆升的痛點之外，Cadence研發團隊還建立自家系統的知識圖譜與特別的客製化技能（Skill）能力，讓工程師使用Cadence系統中的問答對話時，可以大舉獲得夠好的答案，進一步幫助客戶減少70%的Token數量的花費，透過Cadence全新的Super Agent工具，將引領工程團隊邁向全新層次的智慧自動化。

誠如滕晉慶在他的開場主題演講中所講的，在接續的2～7年間，產業界即將朝向Physical AI的路線上快速前行，舉凡機器人、自駕車、無人機，以及諸如個人化 mRNA 癌症疫苗等多個新的市場將快速展開，面對一個具有爆炸性發展的龐大市場與生意機會，透過AI對真實世界的物理法則的理解與掌握，將為下一階段的晶片設計累積更大的成長動能，而EDA工具從單晶片設計到3D IC設計架構，繼而蛻變到複雜系統設計平台的發展路線，憑藉其多年積累的核心演算法與計算軟體的基礎做為底氣，Cadence將持續探索下一個AI的未來，攜手客戶創造更大的成功。