“是啊，这样下去的话，以后估计都没有我们人类什么事情了，一切工作都可以靠AI解决了。”
听到大家聊到了人工智能的事情，徐佑过去笑着解释道：
“其实现在AI能够帮助我们解决这些问题，很大程度上依然来源于AI强大的计算能力。在EDA领域上，AI主要有两个应用，一个是预测性能，一个是帮助工具更加自动化的使用。这里面，都离不开AI的特殊算法，与强大的计算能力。”
“徐教授，能再帮我们详细的解释一下吗？”
见大家对具体的原理有些好奇，徐佑便耐心的解释了起来。
“在预测性能的部分，后端设计的流程很长，所以我们眼前能够看见的部分，其实距离后端是非常远的。依靠AI强大的计算能力，可以让我们很快看到后端的表现，大大提升模拟的准确率及优化的表现。即使只能提升百分之五或是百分之十，对于全局来说，也是非常巨大的提升。”
“至于工具自动化的问题，就更好理解了。如果仅仅是运行一次数据，那人工和AI在速度上不会有什么区别。如果是连续跑几十、几百次，那速度的区别可就大了。在这上面，我们AI不仅速度更快，还会给出推荐的参数，以及合理范围内的期待结果。”
徐佑用非常通俗的语言，向大家讲述了其中的具体原理，很快便让大家理解得差不多了。
接下来的工作，就是利用EDA软件，进行芯片的设计了。
因为芯片与系统适配性的问题，一定得是在完成芯片的设计后，才可以做出成熟的系统的。
芯片和系统之间，出现各种bug是非常正常的现象。
系统可以迁就芯片进行修改，但芯片做出来之后，就无法再进行修改了。
关于芯片的制程工艺问题，大家也在进行着积极的讨论。
“据内部最新的消息，我们的EUV光刻机，已经基本完成了全部制备工作，只剩最后的测试阶段的。不出意外的话，我们马上就可以做出自己的高精度芯片了。”
这个消息让大家非常振奋，但具体什么时候能用上这款光刻机，暂时还没有定论。
“我的建议是，还是先设计10nm或14nm制程工艺的计算机芯片。这样的制程工艺，还不需要使用EUV光刻机，我们的技术更加成熟。而且，相对于手机芯片，计算机芯片对制程工艺的要求没有那么高，刚刚接触这个行业，我们还是需要从10nm或14nm制程工艺入手更好，等技术成熟后，再采用更先进的制程工艺。”
“我不这么认为。计算机芯片对制程工艺的要求的确没有手机芯片高，不过其实相差已经不多了。现有的顶级计算机芯片，制程工艺基本已经做到了5-6nm。如果我们还采用落后的制程工艺，在芯片的性能上肯定无法与因特尔、AMD、水果等公司相比。本来我们在计算机领域就是后来者，系统和生态都是全新的。如果芯片还远远落后于他们，根本就没有任何竞争力。”
听到大家的这些议论，徐佑轻轻的笑了笑。
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