10 Nov 2025
Lessons from the DeepChip Wars: What a Decade-old Debate Teaches Us About Tech Evolution semiwiki.com/eda/synopsys/36… #AIAccelerators #AI/MLModels #Deepchip #Fpga-based #FrankSchirrmeister #LauroRizzati
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14 Jun 2025
what people think marketing is: email funnels, paid ads, strategic acquisition-retention pipelines
what marketing actually is: claiming you're not ready to have kids until you can deepchip their brains with AI to program them as robo-suzerains going full terminator on the world
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11 Mar 2025
这个想法，我十几年前在华强北时就一直在思考。
那时绝对想不到，AI会以如今语言模型这样的方式迎来商业性爆发。这个趋势的核心原因，并不是因为“好学”——我们的孩子已经学得太多，甚至需要做减法，而是因为技术发展的路径往往跨越几代人，直到今天，我才真正看到一个可以预测的、彻底改变科技格局的分叉点。
技术的演进是一条无法回溯的路径，前面的人无法准确预测后面的人会构建怎样的智能结构，只有后人才能清晰地回望前人的足迹，理解他们的局限，以及他们所奠定的基础。
比如我的爷爷，他能写一手漂亮的小楷，这曾是他的核心技术。他1947年大学毕业。
1947年，发生了一件足以改变人类文明的事情——晶体管的诞生。
从那一年开始，历史的齿轮开始加速转动，现代计算机、半导体产业、信息时代的一切，都由此而来。但我的爷爷无法预测，我今天能坐在电脑前打字，效率是他的100倍。
同样地，我们也很难预见下一代的技术形态。然而，我现在有一个清晰的预测：电子工程（EE）和计算机科学（CS）将在我们的下一代彻底融合，不再是两个学科，而是一体化的体系。
这一融合不是渐进的，而是必然的。正如晶体管的问世不可逆地改变了科技发展方向，EE/CS的深度融合将成为新一代科技树分叉的关键节点。
传统上，EE 和 CS 在工程教育中是两个独立的领域。EE 专注于物理层面，从半导体器件、信号处理到嵌入式系统，而 CS 则处理计算抽象、软件架构和算法。然而，随着计算机架构、人工智能、量子计算、芯片设计等技术的相互渗透，这种分界线正在迅速消失。
硬件与软件的互相依赖性过去，EE 关注的是电路、模拟信号、硬件架构，而 CS 主要处理算法、编程语言、数据结构。但今天，芯片架构优化需要软件定义（如 RISC-V、TPU、NPU），而软件的高效运行又依赖于定制化硬件（如 AI 专用芯片、FPGA 加速）。
Apple 的 M 系列芯片、Tesla 的 FSD 芯片、NVIDIA 的 CUDA 架构，这些都是 EE 与 CS 共同演化的结果，芯片设计已经变成了“软件定义硬件、硬件优化软件”的循环过程。
AI 驱动的计算架构变革传统的计算机架构基于冯·诺依曼体系，但 AI 计算引发了架构的重新思考，比如 存算一体（In-Memory Computing）、类脑计算（Neuromorphic Computing）、光计算（Photonic Computing）。
未来的计算机可能不再是“通用 CPU 离散 GPU”的模式，而是深度定制化的 AI 芯片 协同软件，这需要 EE 和 CS 紧密结合，培养具备跨学科能力的工程师。
EDA（电子设计自动化）与软件工程的融合过去，芯片设计是一种物理工程，但现在 EDA 软件（如 Synopsys、Cadence、Siemens EDA）已经高度软件化，甚至使用 AI 进行自动优化。
Google 的 AI 工具 DeepChip 已经可以自动布局芯片，EE/CS 领域的界限变得越来越模糊，EDA 未来会像传统软件开发一样，工程师需要同时懂得硬件架构和软件工程。
计算机科学的物理化量子计算是最典型的例子，计算机科学已经不只是“在硅片上运行代码”，而是进入了物理学层面（如超导量子比特、光子计算、拓扑量子计算）。未来的 CS 工程师可能需要理解半导体物理、光学、电磁学，反之，EE 工程师也要掌握量子算法和量子编程。
这一趋势意味着 EE/CS 的边界会被彻底打破，计算机科学会变得“硬件化”，电子工程会变得“软件化”。
从计算机设计到 AI 时代的工程范式计算机的黄金时代是“计算能力主导的软件开发”，但 AI 时代的黄金法则是“智能模型主导的计算设计”。这意味着 EE/CS 的融合将不仅体现在技术上，还会影响思维方式。
过去：编程 = 代码 计算架构
未来：编程 = 数据 模型 计算架构（硬件）
传统软件工程是代码驱动，而 AI 时代的工程是数据和硬件驱动，硬件本身就是计算逻辑的一部分，这将深刻改变 EE 和 CS 的学科定义。
EE/CS 彻底一体化的未来
基于这些趋势，我们可以预见，未来 EE/CS 的教育体系、产业结构和研究方向都将发生深刻变化：
学科教育的变革未来的 EE/CS 教育不再是“软件 vs 硬件”分开，而是类似“智能计算工程（Intelligent Computing Engineering）”的新范式。
计算机体系结构、AI 加速、芯片设计、机器学习、嵌入式系统、分布式计算，这些学科可能会融合成新的跨学科专业，培养可以同时理解“从物理到软件全栈”的工程师。
产业链的重新构建目前 EE 和 CS 仍然在很多领域是分离的，比如半导体公司（Intel、AMD、TSMC）和软件公司（Google、Microsoft）。但未来，软件公司会拥有自己的硬件（Google TPU、Tesla Dojo），硬件公司也会主导软件栈（Apple M 系列芯片 macOS）。
未来的科技企业不会再有“软件工程师”或“硬件工程师”单一岗位，而是 “计算工程师（Computing Engineer）”，既懂芯片架构，又会 AI 编程。
工程思维方式的转变传统的 EE 工程师是“物理—数学驱动”，CS 工程师是“逻辑—算法驱动”，但未来的工程师需要具备 “智能—计算驱动” 的思维方式，结合硬件架构、优化算法、数据驱动的智能系统。
例如，设计一个 AI 机器人，不只是选择 CPU/GPU，而是基于模型计算需求，定制 AI 专用加速芯片（如 Tesla Optimus 机器人背后的计算架构）。
1947 年晶体管的诞生，开启了计算时代；2020 年代 AI 计算架构的革新，正在开启下一个科技树分叉。
在这个过程中，电子工程（EE）和计算机科学（CS）的融合将成为不可逆的趋势。这不仅是一次学科上的整合，更是一场认知范式的跃迁——未来的工程师不再是“软件”或“硬件”专家，而是“计算智能工程师”，他们的工作方式、思维模式、技术边界都将被重新定义。
我们正站在 EE/CS 融合的临界点，而我们的下一代，将在这个新时代的科技树上攀登，向着智能计算的未来前进。
——STEM Mom
11 Mar 2025
Agreed. STEM education should establish a learning path that starts with software and gradually transitions to hardware through hands-on projects.我一直以来的想法，先熟悉软件，然后从项目和工程的角度跨入硬件领域。
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10 Jul 2023
John Cooley’s @deepchip Cheesy Must-See list is out—and we’re on it.
Check out the full piece at hubs.la/Q01XccZv0 and be sure to stop by and see us at #60DAC!
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22 Nov 2019
At this year’s @57thDAC Troublemakers Panel in Las Vegas, our CEO @RaikBrinkmann was confronted by @DeepChip about which #formaltechnology differentiates OneSpin from the big three competitors. Watch his full answer here: bit.ly/2OrmBEU
*picture courtesy of John Cooley
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See why DeepChip says Cadence Genus RTL, when paired with Innvous PnR, is now becoming a credible threat to Aart's Design Compiler monopoly: goo.gl/44L66V
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26 Feb 2018
Check out this @DeepChip user review of the new Metrics #cloud #simulator and #verificationmanager with #paybyminute ease @dvcon_us #Booth705 deepchip.com/items/0580-02.h…
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15 Dec 2017
DeepChip: Prakash and Anirudh spar on Real Intent vs Cadence Linting
deepchip.com/items/0579-04.h…
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29 Dec 2016
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RocketSim is the #1 MUST-SEE technology at #53DAC on the @DeepChip list:
deepchip.com/gadfly/gad06041…
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5 Jun 2016
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