11月5日消息，英伟达于11月3日正式提出“AI定义晶圆厂”概念。其核心思路是在芯片设计与制造中，利用GPU加速计算、学习型物理模型、AI智能体与数字孪生，把传统依赖CPU的工程仿真从数小时、数天压缩到数分钟甚至毫秒级。
在光刻环节，西门子已将英伟达cuLitho库集成到Calibre软件中，关键光刻仿真负载最高提速17倍。计算光刻决定了电路图案如何印制到硅片上，这一加速让工程师能在晶圆开始印制前验证更多方案。
在材料与工艺仿真侧，COMSOL借助cuDSS库，将半导体制造相关仿真最高提速10倍；应用材料的Ginestra平台集成cuDSS后，较纯CPU方案最高快10倍，其ACE+平台借助PhysicsNeMo实现最高35倍的形貌仿真加速。
等离子体行为预测是另一项关键突破。Lam Research利用PhysicsNeMo，可在毫秒级预测等离子体行为，而完整仿真原本可能需要数天。在蚀刻过程中，等离子体涉及电、化学与热的多物理场耦合，快速预测能大幅减少试错成本。
英伟达强调，AI定义晶圆厂并非完全无人化的黑灯工厂，而是把AI嵌入工艺设计、物理模拟、质量管控与生产调度等环节。日本测试设备巨头Advantest使用NeMo Switchyard AI智能体自动选择模型，将原本数小时的任务压缩至数分钟。
需要提醒的是，当芯片制程逼近物理极限，良率容错空间不断收窄，靠真机实验反复试错的成本已难以承受。英伟达这套方案的本质，是把尽可能多的工程决策留在虚拟环境中完成，让晶圆厂在投入昂贵产线资源之前，先跑完足够多的“数字实验”。
