新思科技全球首席营收官Mike Ellow对我说这句话时，在新能源汽车、人形机械人以及AI硬件这三个领域，新的创新需要在从中国市场成长出来，进入全球产品路线图，全球创新的方向，已经调头。
这是Mike Ellow第一次面对中国媒体，一起进行互换的，还有新思科技全球副总裁兼中国区总裁姚尧。这也是他自2026年上任后，第一次面对中国媒体对话。
新思科技是全球EDA（电子设计自动化）行业最沉要的公司之一，工具链覆盖芯片从架构设计到流片的全流程，IP产品线是全球最大的基础和接口IP供给商。单一说，全球绝大无数高端芯片，蕴含驱动大模型推理的GPU、NPU，以及跑在机械人和汽陈凤的边缘AI芯片，都是用新思科技的工具设计出来的。从1986年成立到今天，超过60亿美元的年营收，这家公司是整个半导体产业链里险些不成绕开的一环。
互换之际，无疑对于这家全球跨国公司而言，正处于一个转折窗口：中国的需要不休涌出；AI对芯片带来发作式需要；芯片设计的功夫周期在不休缩短；来自中国本土EDA公司的挑战……这些都是其必要回覆的问题。
Physical AI是他反复回到的落点：让AI从服务器走进机械人的关节、汽车的视觉系统、工厂的节造� ？�。这类芯片必须功耗低、延时短、能在极端温度和振动环境里不变运行，还要能大批量量产。全球Physical AI市场规模预计从2025年的50亿美元，五年内增长到900亿美元，年复合增长率35%。中国是这个机遇的主题战�。喝诵位等顺霾厝蜃畲�，新能源汽车渗入率超过50%，工厂机械人密度在持续攀升，每一个环节背后，都必要大量芯片。
这类需要不钻营先进工艺，钻营的是成本和功耗的性价比，以及支持大批量量产的工程化能力。这是目前全球Physical AI产衣凤最清澈的中国需要画像。
我们互换的前两天，新思科技的Q2财报出炉：总营收22.76亿美元，同比增长42%，整年营收指引上调至近97亿美元。AI需要对EDA市场的拉动之表，另一个值得关注的数字：智能体EDA工具已进入早期贸易试用阶段。
这指的是新思在2026年Converge大会上推出的AgentEngineer。超过25个工程智能体，覆盖设计规划到验证仿真的全流程� ？突瓒ㄖ副旰筒问�，AgentEngineer规划蹊径，同时跑多个仿真尝试，平行推动验证。芯片设计周期从24个月压到了12个月，靠人力串行推动已经追不上。AgentEngineer能同时跑多个仿真，把从前必要几个月的验证迭代压进几周。
中国本土EDA公司这几年崛起显著，大多从特定环节切入，例如验证工具、仿真� ？椤⒛掣鎏囟鞒痰淖远�。Mike对此很沉静：“我齐全不料表，也极度欣喜能看到本土厂商急剧发展，竞争是功德。”
他预判这些公司会成长、会被并购，最终出现几家做EDA领域更大的中国公司，这是正常的市场演进。但AgentEngineer的主题价值刚好来自点工具没有的器材：跨工具协同。设计规划、验证仿真、IP挪用、物理优化，同时跑，相互联动，在一个统一指标下协调推动。某个环节工具断了，协同就断了，12个月的指标也随着落空。新思科技同时是全球第一的基础和接口IP供给商，从IP选型到流片验证，整个链条上的数据是连通的，AgentEngineer能够挪用的信息远比一个点工具公司能提供的要多。这个差距，会随设计周期要求越来越短而越拉越大。
C-Node IP产品组合是另一个信号。专门针对台积电N6C和N4C两个成本优化工艺节点，指标客户群是在量产边缘AI和Physical AI产品的公司。这个产品的起点是需要端，首先来自中国客户。中国市场在新思财报里超过10%的营收占比，这个数字不幼。中国在物理AI产业的体量、迭代速度、量产压力，在倒逼全球供给链的产品路线图。
姚尧被问到若何衡量自己职位的成功，他说，关键是有没有找好“新思中国的定位”，让中国客户能看到全球最新的技术，也让中国本土涌现的需要被总部看见，影响产品方向。两件事做好了，才算找到了定位。
姚尧：此刻中国市场好多系统级公司已经在换路领跑，好比新能源汽车，动力电池，光伏等。在这些领域我们看到很大的市场需要。
姚尧：好多中国客户提出了共同需要：必要相对成本可控，机能更高，可能被大规模量产验证过的这种一个系统级解决规划，来赋能未来physical AI，还有中国的场景其实相对比力复杂。我们把这些需要在从前的12个月跟公司去沟通，去做了好多的衔接。
虎嗅：此刻其实中国也出现了好多本土EDA公司，甚至有很多是从新思科技出去的工程师缔造，你们怎么看来自中国本土企业的竞争 ？
Mike：对于中国EDA公司的发展，首先我齐全不料表。中国市场的规模是注定会逐步成长，并且在CA88财报傍边，中国市场依然占我们营收10%以上。
我感触有竞争是一个市场健康的阐发，蕴含在未来的EDA市场发展，注定会有好多这种新兴幼企业出来，他们可能每家企业都有自己专攻的一个技术的难点或者专攻的一个解决规划，后面可能会实现本钱市场的一些收购，有可能这种幼公司被大公司收购，最后会成长出来几个中国的做EDA更大的公司，这都是极度正常的一个过程。
姚尧：对我而言，除了财政指标，最沉要的是找好新思中国的定位。中国怪异的需要怎么可能被总部、被世界所看见�；褂幸桓鑫�，和整个中国的产业链一路共同发展，在更早期就可能对其去衔接中国和世界的创新。
Mike：不论你信不信，AI的潜力其实是被低估。我时时说，AI的利用领域其实是被工程师的团队所限度住了，譬喻说我感触我们其实还能够索求AI的利用的潜力，当然不仅仅是说模型，还有一些像物理AI或者实体AI的利用，我始终以为 AI利用还能够更多的去结合或者结成到此刻的利用之中。
还有一个极度值得等待的点，我们能够把这种模型分析训练的能力迁徙到我们对于生物的处置和理解上，例如人类可能更好的去解决一些疾病，人类的寿命能够获得极大耽搁。
姚尧：随着AI驱动下的智能系统变得越来越复杂，设计不再只是单纯的电路问题，而是电子物理与真实世界的协同，芯片可能不再独立存在，而是芯片、软件、系统，与物理环境进行整体的协同。
具体来说，变动将体此刻以下三个方面：第一，算力效能与功耗的极限平衡。物理AI不是无限堆算力，而是在功耗、面积、成本等严苛的约束前提下寻找最优解。第二，系统的复杂性大幅提升。芯片不再是独立存在，而是与软件、系统和物理环境中进行协同设计。第三，严苛的上市要求。将有越来越多的问题必须在设计阶段去提前收敛。
物理 AI 时期的挑战，性质上是一个系统级的工程问题，竞争的关键不在单点的机能，而是在系统级的一次性做对的能力。也即要求所有企业将以往单点的能力推向工程系统的能力。要求我们将EDA、IP 与多物理场的仿真能力进行融合，从而构建一个从芯片到系统，再到物理世界的齐全的工程系统。
姚尧：Mike讲到产能的问题，重要是由于 AI的急剧增长的需要造成的。蕴含存储芯片的欠缺，也是由于AI对存储出格强劲的需要造成的。
但是从另表一个角度，AI其实也在影响我们整个半导体的产业的发展，AI已经逐步起头进入到了好多企业的研发，好多企业的出产过程。它AI也在深度的参加到了我们整个半导体行业的芯片的设计，芯片的测试，还有甚至蕴含在出产过程中的一些良率各个方面的，所以我以为 AI在以它的方式去解决自身它引起的欠缺的问题。
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