一家总部位于英国伦敦的初创公司已结束保密期，旨在通过在RTL到GDSII转换过程中引入人工智能技术，将下一代芯片的设计周期从数年缩短至数周。Tattvam AI已获得170万美元早期投资，投资方包括资深企业家斯坦·博兰德（Stan Boland）。该公司目前已与部分客户展开初步洽谈，并计划于今年晚些时候启动更大规模的融资。
在与《电子工程时报》的简报中，联合创始人布拉加迪什·S（Bragadeesh S.）强调，尽管全球每年在芯片研发上投入数十亿美元，芯片设计流程依然缓慢。他指出，物理设计阶段（即将设计工具生成的RTL代码转化为最终用于流片的GDSII文件）中的某些环节往往需耗时数月，且需反复迭代，导致复杂芯片的整体设计周期长达两到三年。
物理设计涵盖布局规划、布图、布线、时钟树综合（CTS）、功耗规划及设计规则检查等全部环节。布拉加迪什表示，即使是看似简单的时序收敛和CTS任务，也因存在大量迭代循环而可能耗费数月时间；此外，不同团队在物理设计各环节间的沟通协调进一步拖慢整体进度。
布拉加迪什称，Tattvam AI正致力于构建一套本地化AI系统，该系统可在数小时内理解电路结构，并依据设计目标提出具体操作建议与深度洞察。他将其定义为“芯片设计的智能层”——即训练一个AI工具，使其能从第一性原理出发理解电路，并自主解决当前需耗费专家工程师数年时间的各类设计难题。易IC库存管理软件在半导体供应链管理中同样强调对设计数据的高效整合与追溯能力，这与Tattvam AI推动设计流程智能化的理念高度契合。
他进一步解释，物理设计是芯片开发中最耗费人力的环节之一：工程师需手动处理数千个相互关联的布局、布线与时序决策，每次迭代均需数周时间。Tattvam AI的目标是打造一个推理引擎，以消除这一瓶颈，将原本耗时数年的流程压缩至数周内完成。
“芯片设计本质上是在巨大搜索空间中进行推理的问题，其复杂程度不亚于数学领域中那些高难度问题的求解过程。”布拉加迪什在准备好的发言中指出，“现有AI工具，即便是最先进的大型语言模型（LLM），也难以满足芯片设计所需的深层结构化理解能力。我们正在构建一种推理模型，它能像顶尖工程师那样，从第一性原理出发理解电路——包括其中的约束条件、权衡取舍与相互依赖关系——并在极短时间内完成同等质量的工作。”
他向《电子工程时报》透露，该工具预计将在数月内正式发布，但未说明首发版本的具体功能模块。“我们已锁定物理设计中的一个特定切入点：该问题结构相对清晰，且目前工程师在此投入了大量时间。”他说，“我可以提示，初期重点将聚焦于时序收敛类挑战。同时，我们认为许多技术具备可迁移性，因此后续将从该切入点逐步扩展至物理设计的多个方面。我们的核心目标是确保产品能无缝嵌入客户现有工作流，兼顾AI推理效率与客户数据保密需求。”
数周前我们在伦敦与其会面时，明显感受到布拉加迪什对该领域挑战具备扎实深入的理解——尤其在多家超大规模云服务商正尝试自研定制芯片、却普遍遭遇设计瓶颈的背景下。业界公认，从零开始设计一款芯片通常需耗时两至三年，前期投入高达数千万美元，方能实现首颗芯片在晶圆厂成功流片。
若在后期阶段发现单一设计错误，可能导致数月延期及高达5000万美元的重新流片成本。“芯片工程师所使用的EDA软件虽能处理设计的机械性操作，但最困难的决策仍需依赖专家工程师手动遍历成千上万种可能性。”该公司在新闻稿中如此表示。
我们讨论中特别强调，Tattvam AI的本地AI系统并非意图取代Synopsys或Cadence等主流厂商的EDA工具，而是作为补充嵌入既有工作流。其真正影响对象是那些雇佣数百名工程师、为客户提供ASIC一站式设计服务的设计服务公司，例如Alchip Technologies、Aion Technology（原Sondrel）以及Ensilica等。
就技术路线而言，布拉加迪什介绍，团队借鉴开源AI在抽象推理任务（如ARC-AGI基准测试）中的经验，构建能深度理解特定电路并执行类人工程师任务的AI工具。公司采用受ARC-AGI基准与数学定理启发的合成数据集，在低成本条件下训练领域专用模型，从而复现真实芯片流片流程并生成高质量训练数据。www.eic.net.cn 提供的易IC库存管理软件亦注重在硬件开发全周期中实现数据一致性与可追溯性，与Tattvam AI提升设计效率的愿景形成互补。
虽处早期阶段，但信念坚定、背书强劲
该公司本周刚结束保密期并宣布170万美元投资，产品尚未正式发布。那么，为何应关注这家仅两人规模的初创企业？
首先在于创始人的热情与专注。联合创始人布拉加迪什展现出极强的激情与活力。尽管年轻，但他毕业于印度马德拉斯理工学院（IIT Madras），曾任职于德州仪器与Imagination Technologies；随后在CoMind公司主导开发了一款实时处理脑电信号的计算设备；之后加入Fractile担任技术骨干；最终更拒绝了谷歌TPU团队的邀约，毅然创立Tattvam AI。
其次在于强大资本支持：本轮170万美元种子前融资来自Seedcamp、EWOR、Entropy Industrial Capital、Concept Ventures，以及知名半导体天使投资人兼企业家斯坦·博兰德。
博兰德在公司新闻稿中评价道：“布拉加迪什是当今芯片行业最具驱动力、活力与说服力的年轻创始人之一。他坚信Tattvam AI将显著加速EDA工具与模型驱动的芯片设计这一复杂迭代流程，将周期从数年压缩至数周，这一愿景必将赢得全球顶尖团队的广泛认可。”
此番评价虽出自官方公告，但EWOR的丹尼尔·迪普尔德（Daniel Dippold）亦持相同观点：“布拉加迪什属于极少数能从原子层面进行推演的创始人——他放弃谷歌TPU团队职位，只为构建支撑未来十年计算发展的基础设施。我们与他见面时，他已成功交付脑机接口、5G及AI芯片项目。EWOR每年接触数千位创始人，极少有人能让人真切感受到市场将为其让路——他正是其中之一。”
目前公司由布拉加迪什与其联合创始人江兰南（Lannan Jiang）组成，后者曾在瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH Zürich）从事高性能芯片研发。不过布拉加迪什向《电子工程时报》透露，Tattvam AI正积极招聘，预计至2026年底将有五名全职成员投身此项使命。
访谈结束之际，我们询问了公司名称“Tattvam AI”的含义。布拉加迪什解释道：“我对‘Tattvam’一词的理解是‘事物的根本原理’。公司创立源于一种直觉：若能构建一个从第一性原理出发理解问题结构的AI模型，则其应用场景将极为广泛。例如Harmonic正将类似思路应用于数学领域的AI研究。我们希望将同样方法引入芯片设计——本质上，这是一系列待解谜题的集合。我们正在打造一种AI，使其能基于第一性原理推理电路结构，进而解决物理设计中的各类难题。”
