人类学走路不是先读一本《步行指南》而是摔了无数跤之后身体自己记住了平衡感。芯片工程师的成长路径其实也差不多。通用人工智能处理问题的方式和人类工程师有本质差异。AI可以在几秒内读完所有公开的验证方法论生成符合格式的UVM测试代码。但它缺少的是出过错之后的那种感觉。直接下场比旁观更重要芯片行业有个现象看过很多架构文档的人和真正设计过一颗芯片的人思维方式完全不同。前者倾向于用框架套问题后者更容易发现框架本身的盲区。当然理论基础不能忽视没有基础知识连门都进不了。但知识之上还有判断力。判断力不是学来的是试错出来的。AI辅助设计工具越来越强它能生成RTL、自动补全约束文件。那人类工程师的核心价值在哪答案可能就在这里——在规则的边界处做判断在没有先例的地方做决策。这是目前AI还没真正学会的事。不是因为算力不够而是因为这种能力本身就不是靠规则积累起来的。跌倒才能学会走路。这句话放在芯片研发里也不过时。
只有被坑过才能真正懂,那AI行么?
人类学走路不是先读一本《步行指南》而是摔了无数跤之后身体自己记住了平衡感。芯片工程师的成长路径其实也差不多。通用人工智能处理问题的方式和人类工程师有本质差异。AI可以在几秒内读完所有公开的验证方法论生成符合格式的UVM测试代码。但它缺少的是出过错之后的那种感觉。直接下场比旁观更重要芯片行业有个现象看过很多架构文档的人和真正设计过一颗芯片的人思维方式完全不同。前者倾向于用框架套问题后者更容易发现框架本身的盲区。当然理论基础不能忽视没有基础知识连门都进不了。但知识之上还有判断力。判断力不是学来的是试错出来的。AI辅助设计工具越来越强它能生成RTL、自动补全约束文件。那人类工程师的核心价值在哪答案可能就在这里——在规则的边界处做判断在没有先例的地方做决策。这是目前AI还没真正学会的事。不是因为算力不够而是因为这种能力本身就不是靠规则积累起来的。跌倒才能学会走路。这句话放在芯片研发里也不过时。
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