前高通高级工程副总裁Gerard Williams III于4月正式创立NUVACORE，该公司定位为AI芯片企业，目标是用AI技术重构下一代计算引擎。Williams III在芯片设计领域拥有传奇履历，他曾主导ARM Cortex-A8和Cortex-A15架构设计，前者是苹果iPhone 4的核心，后者让Arm架构首次赶上x86架构；在苹果任职期间，他主导了A7至A12X处理器的开发，其架构方案甚至沿用至A17；创办NUVIA被高通14亿美元收购后，他又主导完成了让高通在PC和手机双线反击的Oryon CPU架构。

此次创业，Williams III并非单打独斗，曾在苹果和高通与他共事的John Bruno和Ram Srinivasan也加入团队，这支被称为“Arm铁三角”的史诗级开发团队正在大规模招聘中高层职位。NUVACORE官网首篇文章阐述其目标：“我们不仅仅是想制造一款更好的芯片，我们正在打造下一代计算的引擎。”

该公司选择AI芯片赛道与行业趋势密切相关。随着芯片制程进入3nm以下领域，制程优势逐渐缩小，架构创新成为挖掘芯片潜能的关键，但传统架构设计依赖大量资深工程师进行重复验证，人力成本极高。AI大模型的出现改变了这一模式，通过AI完成初步架构设计，再进行仿真验证筛选可行方案，最后由人类工程师找出最有价值的修改并融入设计方案，这种模式显著降低了芯片设计门槛和成本。

AI辅助芯片设计并非新概念，2021年谷歌团队就发表论文展示利用深度学习将芯片平面布置设计时间降低至原本的几十分之一，但当时AI主要用于布局布线优化。2023年AI大模型跨越通用界线后，英伟达率先将AI引入架构设计环节，定制大模型ChipNeMo辅助工程师进行逻辑设计、脚本编写和BUG修复。此后Synopsys的DSO.ai、Cadence的Cerebrus等AI原生EDA工具实现高度商业化，覆盖从RTL代码生成到硅片验证的全流程。

这一技术突破对中国半导体产业尤为利好。中国半导体人才稀缺，有经验的芯片工程师储备远不如国外，AI辅助设计能有效弥补这一短板。合见工软已发布UniVista Design Agent 2.0，支持以自然对话形式完成RTL代码编写、功能验证、自动纠错和性能优化；芯和半导体宣布战略升级为“AI时代的系统设计领航员”；华大九天也在2024年开始推进AI技术集成到Aether等平台中。阿里平头哥的“无剑”平台则让下游企业借助AI快速定制基于玄铁CPU方案的专用芯片。

Williams III认为，AI的发展与AI芯片的发展相辅相成，AI帮助人类设计下一代芯片，而新芯片又成为下一代AI模型的硬件底座。未来大多数芯片都将转向为AI服务，必须从AI中来，到AI中去。如今的CPU本就不是为AI准备的，NUVACORE的目标正是打造一个专用于AI的未来芯片。（雷科技）