界面新闻记者 | 徐美慧
界面新闻编辑 | 文姝琪
当地时间12月1日，英伟达（nvidia）宣布与电子设计自动化（eda）领域龙头企业新思科技（synopsys）扩大战略合作关系，并以约20亿美元认购新思普通股，认购价格为每股414.79美元，持股比例约2.6%，成为新思第七大股东。
英伟达表示，目前，在半导体、航空航天、汽车及工业等领域的研发团队正面临严峻挑战，包括工作流程复杂度攀升、研发成本上涨、产品上市时间压力增大。
这次合作，则是整合英伟达在ai与加速计算领域的技术优势，以及新思科技领先市场的工程解决方案，重塑从芯片到系统的整个设计流程。
千芯科技董事长陈巍博士向界面新闻记者解读称，从英伟达角度看，此次入股和合作的动机之一，是希望在产品设计阶段更早通过eda等手段，提升其对先进3d架构gpu的综合技术能力，在芯片定义和架构阶段提前应对b200等先进gpu在散热等方面暴露出的工程问题，从而提升整体设计与验证能力。
陈巍向界面新闻记者进一步表示，英伟达的另一层动机在于，其有意借助新思在eda市场的话语权，切入与ai相关的eda算力需求，为后续ai eda相关算力市场打基础。
英伟达创始人兼ceo黄仁勋（jensen huang）在当晚的新闻发布会中称，“这将开辟前所未有的机会。”
界面新闻记者从英伟达获悉，双方将利用英伟达cuda-x™库与ai物理技术进一步加速新思科技在芯片设计、物理验证、分子模拟、电磁分析、光学仿真等计算密集型应用。
双方还计划把synopsys agentengineer与英伟达的智能体ai技术栈对接，其中包括nim微服务、nemo agent toolkit和nemotron模型，用于为eda与仿真分析工作流提供一定程度的自主设计能力。
在数字孪生领域，两家公司将基于英伟达omniverse和cosmos等平台，为半导体、汽车、机器人、能源、工业、医疗等行业构建更精细的虚拟设计与测试环境，并通过云化方式，把这套方案推广给更多工程团队。
黄仁勋称，基于cuda的gpu加速计算正在改变设计方式，使得从原子到晶体管、从芯片到完整系统的仿真在计算机中完成，形成可运行的数字孪生。
他在当晚的新闻发布会上进一步解释称，过去十年里，加速计算在科学计算领域已经从边缘（2016年的10%）转为主流，如今约九成物理仿真超算算力已经采用gpu加速，他预期类似的算力结构变化会延伸到eda和更广泛的工程仿真领域。
新思科技总裁兼ceo萨辛·加齐（sassine ghazi）指出，下一代智能系统的开发复杂度和成本，要求工程工具更深度地融合电子、电磁、结构与热等多学科物理，并通过ai能力和算力实现加速。
他将此次合作总结为，“把新思的工程软件与英伟达的加速计算和ai技术结合，在多个行业重新设计工程本身，让研发团队在成本可控的前提下更快完成系统级设计和验证。”
在eda领域，新思处于绝对头部地位。trendforce今年6月发布的数据显示，2024年，新思、cadence和西门子eda在全球eda市场的份额约为32%、29%和13%，三家合计占据约七成以上市场。
technavio发布的数据显示，2024年至2028年，全球eda市场规模将增加约86.9亿美元，年均复合增速达10.26%。这种增长下，彭博社研究指出，新思、cadence等龙头将成为最大受益者。
面对增速较快的eda市场以及ai应用对开发工具提出的更高要求，业内普遍认为，包括eda厂商在内的各方都在寻求新的技术路径。同样，在摩尔定律接近极限、芯片设计难度指数级提升的背景下，引入gpu加速和ai算法正成为一大突破方向。
实际上，synopsys前期已官宣在其eda平台上引入ai辅助布局布线、自动验证等功能，以应对设计周期缩短和人力成本上升的压力。这次与英伟达的合作，则在此基础上进一步把关键工作负载迁移到gpu平台，将加速计算的应用范围从ai训练和推理，延伸到更上游的工程设计和仿真环节。
对于英伟达而言，此次入股新思是其今年一系列ai相关资本动作的一部分。
公开信息显示，此前，英伟达已宣布对openai、intel等公司进行大额投资，并与云厂商、服务器供应商建立深度绑定关系，引发市场对其“ai闭环交易”的讨论。
不过，黄仁勋在接受媒体采访时多次强调，与新思的合作是“非排他”安排，是对新思“在英伟达平台上全力投入”的一种承诺，没有附带新思必须采购英伟达gpu的条款。
黄仁勋提到，目前，在工程设计领域gpu的采用仍处在较低水平，大量eda工具仍运行在传统cpu服务器上。他预计在未来几年，随着更多应用迁移到加速计算平台，这一领域的算力结构会出现类似科学计算从cpu向gpu迁移的变化。
萨辛·加齐给出了具体的时间表，到2026年，新思计划优先将部分关键工作负载迁移到英伟达gpu平台，并在客户项目中验证加速效果。
