从 EDA 工具到 OpenAI Jalapeño，AI 如何参与芯片设计
Tom's Hardware 梳理了 AI 在芯片设计中的实际应用层次，从早期 EDA 工具用机器学习和强化学习优化布局布线，到生成式 AI 编写 RTL 代码、智能体系统操作 EDA 工具并迭代设计。
#现象/趋势
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EE TimesAI 评分2828 AI 数据中心让电力与散热成为扩展瓶颈
新加坡半导体工业协会执行董事 Ang Wee Seng 在 EE Power Asia 2026 上表示，AI 已把计算从数字挑战变成物理基础设施竞赛，瓶颈不再是芯片设计，而是能否供电、连接、散热和快速部署。
IEEE SpectrumAI 评分6060 AI 推理革命到来：训练退居幕后，芯片厂商各寻破局路线
IEEE Spectrum 文章指出，2026 年 AI 焦点已从训练转向推理，推理模型与智能体让推理负载大幅上升。文章解释推理的 prefill 与 decode 两阶段差异，指出 H100 运行开源 LLM 时有 50% 至 80% 时间处于空闲，内存带宽成为瓶颈。