📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告分析了 AI 芯片设计复杂度提升对 EDA（电子设计自动化）基础设施的拉动作用。随着芯片设计向多芯粒、异构集成演进，EDA 工具在全流程中的价值量将同步抬升，尤其是验证环节将成为需求增长的核心引擎，且具备极强的客户锁定效应。
行业主线：
- AI 驱动设计升级：AI 芯片对性能、功耗及验证覆盖率要求更高，推动 EDA 工具在逻辑综合、仿真验证、物理验证等环节的需求增长。
- 验证环节壁垒深厚：验证占据研发大量时间，工具与晶圆厂工艺、IP 模型深度绑定，AI 的引入将通过自动生成用例等方式增加工具调用频次，强化平台价值。
- 国产化替代路径：国产 EDA 在成熟节点、模拟全流程、制造端 EDA 及先进封装等方向已有清晰突破路径，有望实现从单点工具到流程级解决方案的替代。
受益方向与风险：
- 受益方向：具备核心算法积累、客户认证基础和生态协同能力的国产 EDA 厂商。
- 核心风险：行业竞争加剧、AI 推进不及预期。