Xpeedic releases EDA 2027 version, 2026 User Ecosystem Conference focuses on STCO and AI for EDA
English text is being prepared.
At the 2026 User Ecosystem Conference, Xpeedic released the EDA 2027 version, adding a 3DIC PDK and a co-simulation platform for optics and electronics, and launched the Agentic AI super-intelligent agent platform AgentEvo and the trustworthy physical intelligence foundation XAI, driving AI for EDA from single-point functions toward platformization. A live demonstration of EDA Agent 2.0, jointly built by Lenovo and Xpeedic, showed that design iteration efficiency improved by about 5 times and manual operations were reduced by about 90%. The conference also held discussions around STCO (chip-to-system co-optimization), emphasizing that chips, packaging, boards and racks need to collaboratively address multi-physics issues such as electrical, thermal, mechanical and optical problems in the early design stage.
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10月30日，2026芯和半导体用户生态大会在上海举办，主题为“芯跃系统，智驭万变”。超千名产业链企业和高校代表围绕STCO（芯片到系统的协同优化）、系统级EDA和AI for EDA展开交流。芯和半导体在会上发布了EDA2027版本。
中国半导体行业协会副秘书长陈文在致辞中表示，人工智能正在推动半导体产业创新从制程微缩转向系统集成。她肯定了芯和近年来沿“从芯片到系统”方向持续拓展系统级EDA能力的探索，并期待芯和继续夯实多物理仿真这块“压舱石”，推动AI多智能体与EDA的融合。
赛迪研究院集成电路所所长周峰则在此基础上指出，先进封装、多芯片集成和EDA已被列为“十五五”产业基础能力的重点，EDA需要从单点工具进一步走向系统化、智能化。
算力看系统，设计要协同
芯和半导体董事长凌峰博士在开幕演讲中指出，AI正在改变衡量算力的方式。过去芯片性能以单颗芯片为准；进入AI时代，计算单元已扩展为机柜乃至集群，算力高低要看整个系统的Token产出效率和综合成本。
他用木桶理论解释：系统算力取决于算力、存力、运力、电力中最短的一块，任何一个环节掉队，芯片再强也难以发挥。而这几块“木板”之间相互牵连，热会影响电，电又会影响信号，各自优化已难以解决问题。
因此，凌峰认为STCO势在必行：要求设计从一开始就站在系统层面，以整体能效和成本为目标，把芯片、封装、板卡直至机柜放在一起考虑，让电、热、力、光等多物理问题在设计前期得到协同解决。
据其介绍，芯和以系统级设计与多物理场仿真能力为基础，向上引入AI智能体，向下将仿真工具从芯片一路扩展到整机，已通过与产业链伙伴的多项合作推动STCO落地。
圆桌：AI时代的STCO系统设计
上午的《AI时代的STCO系统设计》圆桌由芯和半导体总裁代文亮博士主持，沐曦CTO彭莉、立讯技术CPO陈琼南、村田SVP封明安、武汉新芯CTO周俊、江波龙高级技术专家田福俊参与讨论，覆盖AI芯片、存储、先进封装、高速互连、核心器件和互连整机等AI硬件产业链关键环节。
来自不同产业位置的嘉宾形成了一致的判断：AI时代，局部最优已经越来越难以保证系统最优。 芯片、封装、存储、互连、供电和散热之间的相互影响越来越强。立讯技术CPO陈琼南提到，如果缺少系统级联合仿真，问题往往要到后期才能发现，一次设计修改带来的成本可能高达数千万元。
这也正是STCO的价值所在：让不同环节围绕同一个系统目标更早协同，让模型、数据和多物理仿真真正贯穿设计过程。
随着设计空间不断扩大，AI也将承担更多方案探索和优化工作，但最终仍需要专业EDA和可信物理仿真完成工程验证。
“系统级EDA让我们从芯片看到系统，AI for EDA则让AI真正进入设计主流程。”代文亮博士总结道。
联想集团首席工程师&总监莫志坚分享了联想与芯和历时一年多联合打造EDA Agent 2.0的实践。现场演示中，EDA Agent已经从单点辅助走向多智能体协同，从解答设计规范、承担建库和布局布线，到边设计边检查，覆盖了多个研发环节，从读取器件手册到输出DDR分析报告，全程自动完成。该流程使设计迭代效率提升约5倍，人工操作减少约90%。
芯和半导体研发副总裁蒋历国现场发布EDA2027版本。除全新的3DIC PDK和光电联合仿真平台外，本次发布更重要的变化是：AI for EDA开始从单点功能走向平台化和产品化。Agentic AI超级智能体平台AgentEvo负责理解设计任务、编排工程流程并调用专业EDA工具，推动AI从辅助操作进一步进入真实设计流程。
Physics AI可信物理智能底座XAI则利用AI进行建模、预测和优化，扩大工程师可探索的设计空间。这两大核心AI能力最终都建立在芯和系统级EDA和多物理仿真能力之上，形成“AI探索、专业EDA验证”的闭环。
分论坛
STCO与AI for EDA真实工程实践
下午分论坛环节，芯和联合用户生态合作伙伴进一步把STCO与AI for EDA落到真实工程实践中。
围绕从芯片到系统的协同优化，海光信息、豪威、昂瑞微从芯片设计出发，芯耀辉、易卜半导体聚焦先进封装与CPO，一博科技、安捷利美维从PCB与板卡切入，光本位科技、烽火通信延伸到高速光电互连，爱德万、季丰电子则从测试验证环节补上设计闭环，共同呈现出从芯片、封装、板卡、互连到系统验证的完整链路。
技术分论坛
在AI for EDA方向，诺瓦星云分享了AI进入板级设计和多物理仿真的实际应用。上海交通大学、浙江大学也发布了相关学术研究。
生态展区，产业协同
大会同期设置了芯和用户生态展区，来自EDA、IP、设计服务、先进封装、PCB、核心器件等不同环节的九家产业合作伙伴：概伦电子、行芯、联方电子、芯耀辉、晟联科、芯动科技、一博科技、村田制作所集中展示了前沿的产品与技术实践，共同呈现出一条从芯片设计走向更大系统的产业协同链路。
生态展区
对芯和而言，STCO不仅意味着设计工具和方法的变化，也意味着产业协作方式的变化。从芯片、IP、封装、PCB、器件到整机系统，没有一家企业能够独立完成所有环节，系统级EDA的价值之一，就是让更多产业伙伴围绕同一个系统目标更早协同。
本届大会可以看到，沿着STCO与AI for EDA两条主线，芯和系统级EDA正在不断拓展国产EDA的价值边界，也为中国EDA进入AI计算基础设施和下一代智能系统设计提供了新的实践样本。