开场：一个EDA老兵的自我介绍

果壳产品研发负责人陈岩客串主持，介绍嘉宾孙路——新思科技EDA销售、产业观察者、《EDA简史》作者。孙路自述白天做半导体客户管理，业余研究技术如何改变产业。

EDA是什么：芯片设计背后的「P图软件」

孙路用拍照后修图来类比EDA——电子设计自动化，即用软件和IP帮助设计复杂芯片。他解释解决方案专家的工作是帮客户搭建全套软件流程，并谈到AI已进入日常工作，用于整理信息、做PPT、润色邮件。

AI是一个「无所不知的小孩」

孙路把AI比作无所不知但有脾气的小孩，能回答一切但无法真正理解你这个人，不能把职业判断和道德判断交给它。他分享用AI准备对谈的方法：让AI把话题拆成几十张结构化卡片，过程比结果重要。

芯片行业为什么最晚拥抱AI

孙路区分「芯片for AI」和「AI for芯片」两条线。芯片设计极度关注确定性，一开始很难相信AI生成的东西。Verilog代码因验证成本极高、属商业机密，公开数据少，模型难以训练。

DSO.AI：从AlphaGo获得灵感的芯片设计工具

2023年新思推出带AI能力的DSO.AI，用于芯片中后端设计。芯片设计有五到十个阶段、每阶段几十到上百种配置，AI通过强化学习自动探索最优路径。灵感来自AlphaGo，推出一年内全球一百多个真实客户项目使用。

人人都能是产品经理

陈岩提到面试中工程师、产品经理、设计师受AI冲击严重。孙路认为现在人人都可以是产品经理，一个人就能成为一支团队。他举例同事用AI给女儿做线上3D展览，以及自己想开发简单游戏的念头。

芯片行业对不确定性的零容忍

孙路说软件很难说替代什么人，但芯片行业对不确定性容忍度极低。他举Intel处理器小数点计算bug导致大规模召回的案例，说明一个小错误代价巨大。芯片越复杂成本越高，需要更大量产来摊销。

验证环节：AI幻觉如何被约束

验证方法学底层是数学，有强规则约束，AI无法直接生成。但AI可以生成代码，代码层次越高越容易失控，可能产生幻觉器件，影响芯片面积和良率。良率差意味着废片成本摊到好芯片上，成本直接翻倍。

面试标准变了：从硬技能到好奇心

孙路说招聘中写「用过什么语言」已跟没写一样。陈岩分享自己现在更关注好奇心、解决问题的能力这些原来写在JD里但不当真的词。孙路在大学交流时提出「判断者还是接受者」的框架。

用AI写书：从偷懒到外挂记忆体

孙路分享用AI写《EDA简史》的心路历程：从想让AI写80%草稿，到发现AI写不出想要的品味，再到尝试agent团队失败，最终确定底稿自己写、只训练润色和搜索两个隔离agent的方案。

面对AI焦虑：迈出提问的第一步

孙路回应「大家都在用但我不知道用在哪」的焦虑，建议从身边具体问题入手，随手问AI。他认为不需要刻意学，要多用，在用的过程中了解AI能做什么、自己想要什么。新思内部有定期分享AI使用经验的机制。

孩子和AI：一个需要谨慎的问题

陈岩作为父亲有三重担忧：过程难控制、陪伴时间少、孩子把成就归于工具。孙路认为AI三观目前有偏差，小朋友容易被影响，建议家长要么监护下使用，要么在使用中发现问题。塑造孩子三观非常重要。

不变的量：做个人吧

孙路谈职业建议：曾推荐学计算机，但AI来了后新手与资深工程师差距拉大。他认为应抓住不变的量——数学基础、文学、哲学、心理学都有用。最终答案是「做个人吧」：保留会犯错、有情绪的人味儿。