📰 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 基础设施的带动作用，重点探讨了验证环节的需求增长逻辑以及国产 EDA 在成熟节点和新设计范式中的突破路径。
行业主线：
- AI 驱动需求升级：AI 芯片向多芯粒、异构集成演进，显著提升了设计迭代周期和验证复杂度，同步拉动 EDA、IP、验证和设计服务等上游工具链价值。
- 验证环节成为核心引擎：验证过程对确定性要求极高，且 EDA 工具与晶圆厂、客户流程深度绑定，具备强客户锁定效应和“反向复利”商业模式。AI 的引入将通过自动生成用例和优化 PPA 等方式强化 EDA 平台价值。
关键变化与分歧：
国产 EDA 短期难以在先进节点全流程替代海外龙头，但在成熟节点、模拟全流程、制造端 EDA、器件建模、良率分析及先进封装等方向已形成清晰的突破路径。同时，AI+开源 EDA、RISC-V 及 Chiplet 等新范式为国产厂商提供了新的切入窗口。
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。