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芯片设计正在变成一场人机接力赛。英伟达首席科学家William Dally最近跟Google的Jeff Dean聊了个底朝天：他们现在用AI把标准单元库迁移的工作，从8个工程师干10个月，压缩成了一台GPU跑一夜。

这活儿有多枯燥？差不多要处理2500到3000个单元，属于换制程时最耗人力的环节。英伟达搞了个叫NB-Cell的强化学习系统，把这块硬骨头啃了下来。Dally说公司正试图把AI塞进设计流程的每个角落，从电路优化到系统级探索，有些环节AI做得比人还好。

往上走一层，他们还养了两个"内部员工"——Chip Nemo和Bug Nemo。这俩大模型喂饱了英伟达30多年来的GPU架构文档、RTL代码、硬件设计规范，全是外面搞不到的家底。现在初级设计师问复杂模块，直接找LLM， senior工程师终于不用被琐事轰炸了。

但Dally给自己泼了盆冷水：「我很想说句'给我设计个新GPU'就完事，但我们离那一步还远着呢。」AI能当超级工具人，当不了总设计师。换句话说，英伟达自己造铲子，但挖矿还得人来。

一个细节：Dally提到这些内部模型"非常懂GPU设计"时，特意补了句——你在外面绝对找不到这种训练数据。护城河还是那堆纸。