《类 EDA:为什么这是 AI 时代最难被撼动的软件护城河》
在 AI 冲击软件行业的趋势中,大部分的工程软件都会被生成式 AI 重塑。
只有一小部分的护城河反而变深。
分水岭取决于一个问题:
这个软件,是不是“物理现实的接口”?
一、什么是“类 EDA”软件
EDA 之所以特殊,并不是因为它服务芯片行业,而是因为它处在一个极端位置:
设计错误不可逆,错就是报废,成本极高
结果必须符合物理定律
软件输出直接等于生产指令
在这种场景下,AI 不可能绕过原系统重新生成答案。
它唯一的作用方式,是嵌入进去,帮人把错误率压到更低。
这类软件,我称之为“类 EDA”。
二、为什么 EDA 的护城河在 AI 时代反而加深
因为功能复杂,且失败不可承受。
芯片设计中积累的私域数据——PDK 调校、时序边界、工艺妥协方案——有一个共同点:
脱离原工具即失效。
这些数据既不通用,也难以解释,更无法被泛化学习。
AI 能用它们优化流程,但无法复制一套“独立于 EDA 的新系统”。
结果就是:
AI 成为 EDA 的外挂,而不是替代者。
三、哪些板块正在走向“类 EDA”
除了传统芯片 EDA,还有几类工程软件正在向同一方向靠拢:
高端 CAE / 多物理场仿真
航空航天系统设计
核电、电网、化工流程仿真
深度绑定制造的工业 PLM
它们有一个共同特征:
设计本身就是安全证明或合规文件。
在这些领域,“生成一个看起来对的结果”毫无意义,
唯一有价值的是:这个结果能不能被物理世界接受。
四、谁会走向“Photoshop 化”
与之相对的,是另一类工程软件:
通用 CAD
建筑设计 / BIM
工业外观与结构设计
工程前期方案工具
这些软件的中心地位会被ai削弱。
当 AI 能直接从文本、规则、约束生成 80% 的设计成果时,
软件本体往往退化为编辑器和校验工具。
它们可以被抽象、迁移、学习。
五、一个简单的判断标准
判断一款工程软件能否形成类 EDA 护城河,只需问六个问题:
错了会不会付出不可承受的代价?
错误能否在上线前被完全验证?
数据是否离开工具即失效?
设计是否直接等于生产?
是否被法规或安全体系绑定?
是否深度嵌入制造或运行系统?
“是”越多,越接近类 EDA。
结语
AI 不会平均改变世界。
它会把“工程共识型软件”变轻,
却会把“物理现实接口型软件”推向更深的垄断。
类 EDA,是 AI 时代少数护城河确定性反而上升的软
在 AI 冲击软件行业的趋势中,大部分的工程软件都会被生成式 AI 重塑。
只有一小部分的护城河反而变深。
分水岭取决于一个问题:
这个软件,是不是“物理现实的接口”?
一、什么是“类 EDA”软件
EDA 之所以特殊,并不是因为它服务芯片行业,而是因为它处在一个极端位置:
设计错误不可逆,错就是报废,成本极高
结果必须符合物理定律
软件输出直接等于生产指令
在这种场景下,AI 不可能绕过原系统重新生成答案。
它唯一的作用方式,是嵌入进去,帮人把错误率压到更低。
这类软件,我称之为“类 EDA”。
二、为什么 EDA 的护城河在 AI 时代反而加深
因为功能复杂,且失败不可承受。
芯片设计中积累的私域数据——PDK 调校、时序边界、工艺妥协方案——有一个共同点:
脱离原工具即失效。
这些数据既不通用,也难以解释,更无法被泛化学习。
AI 能用它们优化流程,但无法复制一套“独立于 EDA 的新系统”。
结果就是:
AI 成为 EDA 的外挂,而不是替代者。
三、哪些板块正在走向“类 EDA”
除了传统芯片 EDA,还有几类工程软件正在向同一方向靠拢:
高端 CAE / 多物理场仿真
航空航天系统设计
核电、电网、化工流程仿真
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它们有一个共同特征:
设计本身就是安全证明或合规文件。
在这些领域,“生成一个看起来对的结果”毫无意义,
唯一有价值的是:这个结果能不能被物理世界接受。
四、谁会走向“Photoshop 化”
与之相对的,是另一类工程软件:
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之前在手机上下载了一个,完全没体验到跟手机输入法或者微信的语音转文字有什么区别。
但装到电脑上,在任意地方按住说话之后能立刻自动修正,组织语言,并上屏,感觉瞬间就省事了。虽然经常会有各种识别不准的问题,但在面对vibecoding的时候足够用了,因为大模型本身就有一定的理解能力。
这样的产品切入点就很锋利,找到了当下技术和场景刚刚能契合的点,给人带来了明显的体验升级。
只不过什么时候能有好用的国内版呢?希望连接能更稳定,中文识别效果更好,如果价格能更亲民就更好了。
另外如果agent能力再强一点,半天就能搓一个类似的稳定的小工具出来的话,软件生态会变成什么样呢?
自用的,可以不用考虑太多边界情况,压测不用做,营销推广也不用做,但就是更符合自己的需求。这个时候,还会有通用软件的生意吗?
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