2月1日，2026世界顶尖科学家峰会（WLS）在迪拜开幕。与会顶尖科学家在随后举行的平行论坛上，对当代科学正迈向超现代科学，推动着科学范式的全面嬗变提出了很多精彩观点。“AI凭什么能驱动芯片秒级设计”更成为论坛的讨论热点。

过去设计一枚高端芯片的核心布局，是人类工程师耗时数周、耗尽心血的手工艺术，流程冗长、成本极高。而今，AI将这一过程压缩到了几分钟到几小时。AI不再只是一个辅助工具，化身自主理解和科研创新的“科学合作者”，全面压缩了科学研究的推进周期，成为了科学研究的超级变量X。

那么，AI凭什么能驱动芯片秒级设计？记者向有关专家了解到，关键在于两项超越人类的“超能力”：第一是AI“一秒读懂百亿关联”的超级理解力。芯片电路本质是一张由数十亿元件和连线构成的复杂“关系网”。AI借助图神经网络（GNN），能像最顶尖的架构师一样，瞬间理解网络中所有元素之间的相互影响与约束，为优化打下基础。

第二是“在虚拟世界中无限试错”的超级进化力。AI无需制造实体芯片。它在一个虚拟环境中，运用强化学习，像玩一款超高难度的策略游戏，进行每秒数百万次的布局尝试。每步操作都会获得“布线更短、信号更快”（奖励）或“发热超标、时序违规”（惩罚）的即时反馈。通过这种海量的自我对弈与进化，AI能快速找到人类专家难以凭经验发现的、性能更优的布局方案。

简言之，在芯片设计中，AI是一个不知疲倦的“天才规划师”，它能同时做到：透彻理解全局所有复杂关系，并在数字世界中通过无限试错飞速进化，从而发现最优解。

据了解，首个震撼行业的成果就是“AI自动布局”。谷歌利用该技术为TPU（张量处理单元）芯片进行布局，效果优于人类；EDA巨头新思科技的DSO.ai与楷登电子的Cerebrus等AI工具正被台积电等制造商用于先进芯片的制程优化。

这场始于微观芯片的效率革命，意义远超产业本身。它使面向自动驾驶、专用AI等场景的定制化芯片设计变得经济可行，激发更多创新。芯片设计正从依赖经验的“手艺”，转变为由数据与算法驱动的“精准科学工程”。

事实上，AI时代算力已成为新的物理学常数，每秒浮点运算次数取代智商成为科学发现的真正货币。AI设计出更高效的芯片，为科学研究与社会各领域提供更强大的普惠算力；更强大的算力，又反过来训练出更智能的AI设计工具，形成一个加速科技进步的正向循环。