11 月 3 日，英伟达发布文章称，AI 正在把半导体晶圆厂推进到 AI 定义工厂的阶段，加速仿真、学习型物理模型、AI 智能体与数字孪生一起上手，芯片制造的设计、测试与生产决策正在提速。文中给出的最高数字是 35 倍，出现在应用材料的形貌仿真上。
从数天压到分钟级
加速仿真指用 GPU、并行计算与智能体模型，把原本依赖 CPU 的工程仿真从数小时、数天压缩到数分钟甚至毫秒级。英伟达称，过去工程师判断某个芯片制造方案是否可行要等长时间仿真、实验或数据分析，引入这套组合后，许多以天计的分析任务能压到分钟级。产能端同一条路径也在重塑，可参考 台积电 Q3 净利润同比暴涨 65% 背后 AI 芯片需求如何重塑半导体格局。
具体案例里，COMSOL 借助 cuDSS 把半导体制造相关仿真提速最高 10 倍，西门子把 cuLitho 集成进 Calibre 光刻软件，关键仿真负载最高提速 17 倍。应用材料的 Ginestra 平台集成 cuDSS 后比纯 CPU 方案最高快 10 倍，其 ACE+ 多物理场平台借助 PhysicsNeMo 实现最高 35 倍的形貌仿真加速。
智能体自动挑模型
另一层提效来自智能体自动选模型。Advantest 使用 NeMo Switchyard 智能体自动挑选合适的 AI 模型，把原本需要数小时的任务压缩到数分钟。英伟达还提到，Lam Research 展示 PhysicsNeMo 可在毫秒级预测等离子体行为，而完整仿真可能需要数天。数字孪生用于构建整座晶圆厂的虚拟模型，让工程师在投产前先发现瓶颈、验证布局与运营策略。
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