NVIDIA 於 12 月 1 日宣佈斥資 20 億美元（約港幣 156 億元），購入電子設計自動化（EDA）軟件商 Synopsys 普通股。雙方同時公佈展開多年期戰略合作，目標是將 GPU 加速運算技術融入晶片及工程設計流程，從根本層面改變半導體研發模式。NVIDIA 按每股 414.79 美元（約港幣 3,235 元）完成是次入股，消息公佈後 Synopsys 股價即日攀升 4%，NVIDIA 則微升 1%。
合作內容與技術整合方向
NVIDIA 與 Synopsys 的合作涵蓋 4 大範疇，兩間公司將共同加速 Synopsys 旗下運算密集型應用程式、推進代理式人工智能（Agentic AI）工程發展、擴展雲端存取服務，以及開拓聯合市場推廣計劃。Synopsys 將運用 NVIDIA 的 CUDA-X 函式庫及 AI 物理技術，進一步強化其涵蓋晶片設計、實體驗證、分子模擬、電磁分析及光學模擬等廣泛產品組合。
在代理式 AI 工程方面，雙方正將 Synopsys 的 AgentEngineer 技術與 NVIDIA 的代理式 AI 技術堆疊整合，當中包括 NVIDIA NIM 微服務、NVIDIA NeMo Agent Toolkit 軟件及 NVIDIA Nemotron 模型，期望能為 EDA 及模擬分析工作流程實現自主設計能力。
雲端服務層面，兩間公司計劃讓各種規模的工程團隊都能透過雲端存取 GPU 加速工程方案。市場推廣方面，雙方將利用 Synopsys 由數以千計直銷人員及渠道合作夥伴組成的全球網絡，向多個行業的工程團隊推廣內部部署及雲端方案。
NVIDIA 創辦人兼行政總裁黃仁勳表示，CUDA GPU 加速運算正徹底改變設計領域，能以前所未有的速度和規模進行模擬。他指出業界正經歷平台轉型，由傳統在 CPU 上運行的通用運算，轉向在 GPU 上運行的加速運算新模式。Synopsys 總裁兼行政總裁 Sassine Ghazi 則強調，開發新一代智能系統的複雜性及成本，需要更深度整合電子學與物理學的工程方案，並以 AI 能力及運算力加速，NVIDIA 與 Synopsys 的組合正具備獨特優勢，能提供 AI 驅動的整體系統設計方案。
EDA 行業格局與 Synopsys 定位
電子設計自動化軟件是半導體供應鏈的基石，讓工程師能設計及驗證集成電路。Synopsys、Cadence Design Systems 及 Siemens EDA（前稱 Mentor Graphics）3 間公司合共佔據全球 EDA 市場約 75% 市場佔有率。Synopsys 同時是全球第 2 大半導體設計知識產權公司（僅次於 ARM Holdings），在 IP 授權收入方面領先市場。
根據 TrendForce 對 2025 年全球 EDA 市場的預測，Cadence 預計佔 32% 市場佔有率，Synopsys 佔 30%，Siemens 佔 13%，其餘 25% 由其他業者持有。這個市場高度集中，龍頭企業透過涵蓋整個半導體設計流程的完整產品組合、持續投資 AI 及機械學習等先進技術，以及與主要晶圓代工廠、無晶圓廠半導體公司及整合元件製造商的長期合作關係，鞏固其市場地位。
Synopsys 於 2025 年 7 月完成以 350 億美元（約港幣 2,730 億元）收購工程模擬軟件商 Ansys 的交易，令公司的潛在市場規模擴大至 310 億美元（約港幣 2,418 億元）。這宗交易歷時約 18 個月才完成，期間須通過美國聯邦貿易委員會（FTC）、歐盟及中國監管機構的審批。FTC 要求 Synopsys 及 Ansys 將部分光學軟件工具、光子軟件工具及功耗分析工具出售予 Keysight Technologies，以解決反壟斷憂慮。收購 Ansys 後，Synopsys 的業務範疇由傳統 EDA 擴展至多物理場模擬，能為汽車、航空航天及工業設備等行業提供由晶片到系統的完整設計方案。
加速運算如何改變晶片設計
晶片設計是全球運算最密集的行業之一。隨着半導體製程推進至 3 納米甚至更先進節點，設計規則檢查數量較 7 納米製程增加達 10 倍，每次先進製程晶片的重新設計成本動輒超過 5,000 萬美元（約港幣 3.9 億元）。傳統上，這些繁複的模擬及驗證工作在 CPU 上運行，往往需時數週才能完成。
Sassine Ghazi 向傳媒表示，與 NVIDIA 的合作將幫助 Synopsys 把原本需時數週的工作負載縮減至數小時。Synopsys 目前擁有業界最廣泛的 GPU 加速軟件組合，涵蓋近 20 款產品。在 10 月底舉行的 NVIDIA GTC 華盛頓特區大會上，Synopsys 展示了透過將 QuantumATK 原子模擬與 NVIDIA CUDA-X 函式庫及 Blackwell 架構整合，工程團隊在密度泛函理論（DFT）及非平衡格林函數（NEGF）方法的運算時間可提升達 15 倍。
Ansys Fluent 在 8 顆 NVIDIA Blackwell GPU 上運行時，工作負載處理速度較 258 顆 CPU 核心快 50 倍。若再配合 NVIDIA PhysicsNeMo AI 物理框架及 NVIDIA DoMINO NIM 初始化模擬，GPU 時間效益可再提升 10 倍，意味原本需時 2 週的模擬可在約 40 分鐘內完成。
NVIDIA 的 GPU 技術發展藍圖
NVIDIA 近年維持每年發佈新晶片架構的節奏，目標是持續提升 AI 訓練及推理效能。Blackwell 架構 GPU 擁有 2,080 億個電晶體，採用台積電特製 4NP 製程製造，兩顆達到光罩極限的晶粒透過每秒 10TB 的晶片間連接組成單一 GPU。
NVIDIA 於 2025 年 3 月 GTC 大會公佈 Blackwell Ultra 系列晶片，將於 2025 年下半年出貨，能產生更多 token，讓雲端供應商提供優質 AI 服務。下一代 Vera Rubin 平台預計 2026 年出貨，採用 NVIDIA 首款自主設計的 CPU 核心 Olympus，較上一代 Grace Blackwell 晶片的 CPU 快 2 倍。
這些技術進展對 EDA 行業意義重大，黃仁勳強調 NVIDIA 的根基建基於 Synopsys 的設計工具，兩間公司的長期合作關係將進一步加深。值得注意的是，是次合作採用非排他性安排，意味 NVIDIA 及 Synopsys 均可繼續與 EDA 及半導體生態系統的其他公司合作。
企業應用與商業價值
對於半導體設計公司而言，GPU 加速運算帶來的效益相當直接：設計週期縮短、模擬精度提升、研發成本降低。當工程團隊能在數小時內完成原本需時數週的模擬工作，產品推出市場的時間將大幅縮短，在競爭激烈的晶片市場中搶佔先機。
雲端方案的推出則讓中小型設計公司受惠，以往只有大型晶片廠商才能負擔昂貴的內部運算基礎設施，透過雲端存取 GPU 加速工程方案，規模較小的團隊亦可使用同等級別的設計及模擬工具，降低進入門檻。
代理式 AI 的應用更具前瞻性，Synopsys 正在開發的晶片設計代理應用於形式驗證流程，能提升簽核深度及效率，並識別人工審查可能遺漏的關鍵錯誤。NVIDIA 目前正在試用 Synopsys AgentEngineer 技術進行 AI 輔助形式驗證。這種 AI 作為優化器、助理及協作者的模式，代表工程設計方法的根本轉變。
從投資角度分析，NVIDIA 的 20 億美元入股代表對 EDA 行業的長期看好。半導體設計軟件市場規模雖然遠小於晶片銷售市場，但其關鍵地位不容忽視。隨着 AI 加速器、高效能運算及自動駕駛等應用對先進晶片的需求持續增長，設計工具的重要性只會有增無減。IC 實體設計及驗證於 2024 年佔 EDA 工具收入的 36.3%，半導體知識產權預計至 2030 年將以 10.1% 的複合年增長率擴張。
行業影響與未來展望
NVIDIA 入股 Synopsys 顯示 AI 及加速運算正在滲透至半導體產業鏈的每個環節，晶片設計不再只是繪製電路圖，而是需要整合物理模擬、熱管理、功耗改良及可靠性分析的複雜工程。傳統的 CPU 運算模式已難以應付日益複雜的設計需求，GPU 加速運算及 AI 輔助設計成為必然趨勢。
晶圓代工廠與 EDA 龍頭的合作日益緊密，Synopsys 及台積電於 2025 年 4 月為 A16 及 N2P 節點認證完整的數碼及類比工具鏈。這種深度整合模式將成為行業常態，晶片設計公司需要與工具供應商及晶圓代工廠建立更緊密的三方協作關係。
地緣政治因素亦在重塑 EDA 市場格局，出口管制法規推動平行 EDA 生態系統的發展，迫使供應商為多個區域的晶圓代工廠認證設計流程，以避免收入流失。Synopsys 收購 Ansys 的審批過程便經歷中美兩國的監管審查，最終中國監管機構附加條件批准，包括 Synopsys 不得拒絕客戶的續約要求。
未來 GPU 加速運算在 EDA 領域的應用將持續深化，未來 6 至 24 個月的關鍵觀察指標包括：聯合產品發佈及展示關鍵工作負載加速效能的基準測試、GPU 加速 Synopsys 方案的雲端服務推出、商業試點或客戶贏單的公佈，以及 20 億美元股權投資如何用於共同開發的資訊披露。
Synopsys 預計於 2026 年上半年推出首批整合 EDA 與多物理場模擬的產品功能，屆時市場將能更清晰評估這宗合作的實際成效。對於正在評估設計工具策略的企業而言，密切關注 GPU 加速方案的發展進度，將有助於在技術轉型期把握先機。
來源：CNBC