新思科技的裁员是否预示着 AI 辅助设计时代的到来？

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在 Synopsys 因与 Ansys 合并而裁员 10% 的消息引发贸易媒体热议的同时，这也引发了关于设计自动化和人工智能是否也是导致如此规模裁员的因素的广泛讨论。像 Synopsys 这样的 EDA 巨头正在大力投资于以人工智能为首的工作流程，这些工作流程能够自主探索芯片架构、优化布局并减少功耗泄漏，而无需人工调优。

但让我们首先仔细看看 Synopsys 以 350 亿美元现金和股票收购工程设计公司 Ansys 的交易，以及这一整合旨在创建更精简的运营模式，导致近 2000 个高薪职位的裁减。

大裁员

芯片设计工具制造商 Synopsys 与专注于航空航天、汽车和半导体多物理仿真软件的 Ansys 之间的合并，旨在创建一个从芯片到系统的设计强国。

然而，350 亿美元收购 Ansys 带来了管理层在精简运营和消除功能重叠时将面临的意外后果。

在某种程度上，当一家大型 EDA 公司被一家更大的 EDA 公司收购时，这种规模的裁员是不可避免的。换句话说，两种复杂软件组合及其相应的组织结构的合并需要进行重大改革。

超出 Ansys 收购的因素

官方版本是，这些裁员是推动业务效率和将投资重新引导到更高增长领域的必要步骤。然而，重要的是要注意，这一裁员计划自 Synopsys 在 2025 年 9 月的财报电话会议上就已提上日程。

因此，尽管与 Ansys 的整合显然是一个主要催化剂，但在 Synopsys 近 20 年来最大规模的裁员中，是否还有其他因素在起作用？行业观察者经常指出，Synopsys 在 2025 年第三季度的收入预期未能实现。

位于加利福尼亚州阳光谷的 EDA 公司将收入短缺归因于中国的放缓和一家主要代工客户的挫折。尽管美国政府在 2025 年 7 月解除对 EDA 工具的出口限制，但在 2025 年 5 月实施的六周制裁对 Synopsys 的资产负债表产生了严重影响。

制裁扰乱了新的芯片设计启动，并使中国的集成电路设计师在长期承诺上变得更加谨慎。中国是 Synopsys 仅次于美国的第二大市场，在本季度仍占其销售额的 14.2%。

除了中国的问题，Synopsys 还注意到其设计 IP 部门的放缓以及一家主要代工客户面临的困难。根据路透社的报道，Synopsys 投入了大量资源为一家代工厂开发专门的 IP，并预计在 2025 年下半年获得回报。

然而，这家代工客户因多种原因撤回了合作，导致 Synopsys 的 IP 业务收入下降了 8%。尽管 Synopsys 没有透露这家代工客户的名称，但行业消息人士认为是英特尔，后者已表示计划主要将 18A 工艺节点用于内部用途。

人工智能驱动的 EDA 工具是一个因素吗？

大型收购不可避免地会导致裁员，但随着如此规模的裁员，行业观察者开始思考基于人工智能的 EDA 平台是否也是一个因素。特别是当 Synopsys 在第三季度报告中显示设计自动化收入增长 23%，而未能实现收入预期时。

像 Synopsys 这样的 EDA 工具制造商正在将重点转向更大的自动化，所需的人类工程师更少。这些基于人工智能的 EDA 平台通过利用强化学习和生成 AI 能力来重新定义设计效率和生产力，从而自动化诸如 RTL 生成和测试平台创建等任务。

例如：Synopsys.ai Copilot 在正式断言生成和 RTL 代码生成等领域采用生成 AI 能力，将设计和验证周期的时间从几天缩短到几小时。此外，设计工程师可以在几分钟内完成文档搜索和脚本生成，而不是几个小时。

因此，Synopsys 在展示基于人工智能的生产力的同时，可能成为人们广泛讨论的 “人工智能工具将取代人类工程师” 这一论点的早期体现。然而，同时，这并不是一个全面的 “人工智能取代人类工作的末日情景”。显然，设计工程师越来越多地与人工智能平台合作；他们设定高层次的设计意图，而人工智能则处理重复的繁重工作。

混合设计时代的曙光

曾经几乎垄断且收入稳定的 EDA 行业，正处于由人工智能辅助设计工具集驱动的颠覆之中。Synopsys 的大规模裁员可能预示着一个由自动化和人工智能辅助工具集驱动的新半导体设计时代的到来。

这要求设计工程师在传统半导体设计和验证的层级结构逐渐被打破的时刻，寻求自我重塑——即技能重启。他们必须为在人工智能辅助环境中工作做好准备，以更高效、更快速地共同开发半导体产品。

更重要的是，一旦这些基于人工智能的 EDA 工具集的涓滴效应到达芯片供应商的门口，可能会在更大规模上引发颠覆。因此，设计工程师必须尽早熟悉这一新的人工智能驱动的半导体设计时代。

另见：

美国限制 EDA 软件销售给中国

最后：Synopsys 完成对 Ansys 的 350 亿美元收购

Synopsys：自主 AI 代理以应对芯片设计复杂性