Architect Labs联合创始人伊布拉欣·侯赛因（Ebrahim Hussain）在接受EE Times独家采访时表示，该公司正在构建一个平台，让“任何人”都能设计定制芯片。为佐证这一说法，这家初创企业已利用FPGA在创纪录的短时间内完成了其原型芯片Redwood的设计与验证。
“Redwood是首个证明该流程可行的示范项目，”侯赛因表示，“我们确实能将一个想法快速转化为至少具备概念验证水平的成果。我认为，两周时间已是目前最快的速度。”
这一速度甚至涵盖了从晶圆代工厂首次流片成功（即“A0”硅片）的全过程。Architect Labs采用台积电（TSMC）的晶圆共享服务，允许多个芯片设计共用同一套光罩与生产批次，大幅降低前期成本与周期。
侯赛因指出：“如今，首次流片即成功制造出复杂A0硅片已变得极为困难。我们希望帮助芯片公司加速开发进程，同时提升研发质量。最终目标是让A0版本直接进入量产阶段，服务于我们的合作伙伴。”
侯赛因现年20岁，曾跳过高中阶段，直接进入不列颠哥伦比亚大学攻读工程物理专业，之后短暂担任苹果与特斯拉的芯片设计师，并于2025年以访问研究员身份加入斯坦福大学。他于2025年7月与19岁的联合创始人阿迪蒂亚·苏贝迪（Aaditya Subedi）共同创立Architect Labs，目前团队规模达25人，涵盖机器学习、硬件与软件工程领域，其中不乏拥有20至30年行业经验的资深芯片工程师。
“我曾在苹果和特斯拉工作，身处架构团队，亲历了传统芯片设计周期之漫长，”侯赛因坦言，“当时就意识到AI将对芯片设计流程产生重大影响，但许多人所采用的AI方法并不够有力，难以真正推动变革。”
Architect Labs称，其技术允许用户向AI系统输入需求，由AI自动完成芯片设计与验证全流程。该系统不仅能测试固件栈，还可模拟软件与芯片的交互行为——这与传统验证流程截然不同。“Redwood是我们首次验证该技术可扩展性的试验品，结果表明，我们完全有能力借助此方法构建复杂芯片。”
公司已为Redwood开发了内部模块与知识产权，并将其作为训练数据，用于递归优化自身模型。在模型开发过程中，Architect Labs以Anthropic公司的Claude Opus 4.6作为主要前沿基准，同时正持续改进自有模型性能。侯赛因透露：“我们即将发布一篇后续文章，介绍如何使自研模型超越当前最先进水平，这令人振奋。”
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Kindred Ventures创始人、Architect Labs投资人史蒂夫·张（Steve Jang）向EE Times表示，OpenAI的Jalapeño与亚马逊的Trainium已证明：更多开发者能够设计出性能媲美主流推理芯片的高性能产品。“市场存在巨大开放空间，”张补充道，“Architect Labs有望成为芯片设计领域的‘Claude Code’——即通过AI大幅压缩芯片设计周期。”他进一步指出，即便团队规模缩小、投入资本减少，项目仍可在数周内推进至接近“可量产”状态。“这非常酷，因为你能在真实FPGA平台上进行测试，而不再仅依赖仿真——过去这类验证往往需耗时一至三年。”
关于客户情况，侯赛因未披露具体名称，但表示公司正与多家伙伴合作开发“全球最复杂的ASIC”，涵盖全掩模网络交换芯片、大型芯粒等多样化产品。“这正是我们的核心优势领域：先进制程节点。未来我们将拓展更多面向非边缘推理场景的复杂ASIC。”据其透露，公司即将公布首批商业合作方，包括初创企业、财富500强公司及知名芯片厂商。
“最先入场的是模型实验室，”侯赛因解释道，“它们拥有充足资金与明确需求，自研芯片最具经济合理性。随着AI从数据中心走向物理世界，可穿戴设备、机器人、人形机器人、自动驾驶汽车等新兴应用将催生大量定制芯片需求——这些领域的创新者正是我们重点合作对象。”他还提到，已有企业深度理解自身工作负载，虽目前仍采购通用芯片，但已开始规划专属硅片路线图。“若我设计一款定制芯片，性能与功耗将获得多大提升？”这是他们普遍关心的问题。
Architect Labs致力于绕过传统EDA流程瓶颈以加速设计。侯赛因举例说明：“传统EDA中，若100名工程师并行处理芯片不同模块，协调100套商业EDA许可证极为困难。我们采用混合策略：约90%的验证工作无需商业仿真器，而是依托自主研发的仿真工具与技术；仅在最终签核阶段使用传统EDA，确保通过全部回归测试。”回归测试指每当硬件描述语言（如Verilog或VHDL）代码变更时自动执行的验证检查。
该公司并不认为芯片设计岗位将被取代。“当前行业芯片工程师极度紧缺，”侯赛因强调，“借助我们开发的技术，更多工程师将有能力主导更复杂的模块设计。单个项目所需人力可能减少，但整体项目数量将显著增加，硅片路线图也将更加激进。”
在竞争格局方面，Architect Labs并非孤军奋战。竞争对手包括ChipAgents与Ricursive。前者于9月宣布，RISC-V处理器IP供应商Andes Technology已将某处理器定制任务周期从8.5周缩短至6周；后者由前Google Brain员工Anna Goldie与Azalia Mirhoseini创立，其AlphaChip工具可在数小时内生成芯片布局。EDA巨头Synopsys去年亦宣称，正利用AI代理“驯服”芯片设计的复杂性。
张坚定看好Architect Labs：“最关键的是，EDA厂商并不真正希望你快速解决问题——他们更希望你持续付费、依赖其咨询服务。”
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