从To AI进化至Be AI：EDA与AI融合重塑验证新范式
近日，在IC设计验证领域的重磅技术盛会DVCon China上，国内数字EDA/IP领军企业上海合见工业软件集团股份有限公司（简称“合见工软”）携其验证硬件产品及全套解决方案精彩亮相。在技术分论坛环节，合见工软验证产品市场总监曹梦侠联合Hybrid混合验证平台研发负责人朱振中，共同发表了《AI赋能验证：智能技术如何重塑验证全栈》的主题演讲，全方位剖析了合见工软在AI与EDA深度协同方面的技术路线、产品落地成果及行业前瞻洞察。双重范式驱动下，验证行业迈入AI工程化落地的关键阶段当前半导体产业正经历史无前例的
1.8万亿独角兽归零：AI终局之战
你有没有察觉到一件很不寻常的事？昨天还在谈"AI四极争霸"，可转眼就变成了双雄直接对打。短短48小时内，整个硅谷的版图被重新切开。事情是这样的。估值高达1.8万亿美元的AI独角兽xAI，突然选择解散。这不是短暂停摆，也不是调整架构，而是彻底收场。Elon Musk当初投进去的22万张顶级GPU，随后全部划归Anthropic。这背后意味着什么？意味着那些原本与Anthropic针锋相对的"对手"，在一夜之间变成了它的"后勤补给"。AI赛道上，少了一位举足轻重
AI 编程：从生成到验证，工程闭环的关键挑战
InfoAI 编程首先降低了编写代码的门槛。然而，这迅速引出了一个新的难题：当代码生成得又快又多时，谁来确保这些实现是符合预期的？许多团队最早遇到的并非代码生成环节的问题，而是在代码审查（Review）阶段。AI 能快速生成大段代码，但如果每一次都需要研发人员逐行审阅、判断其质量和可合并性，这种体验会相当不轻松，甚至违背直觉。这意味着，AI 编程的第一阶段是实现代码的生成和采纳。而其第二阶段，则是确保生成结果的可验证性、可修正性，并最终融入稳定的工程流程。许多团队在应用 AI 编程时，会首先从代码审查、差