人工智能正在改变半导体工厂的工作方式，工程师因此工作速度更快
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半导体行业正通过采用AI定义晶圆厂（AI-defined fabs）经历一场变革，这些晶圆厂利用加速仿真、学习到的物理模型和AI智能体来提升工程效率。随着芯片制造工艺日益复杂且容错空间不断缩小，传统的物理实验在及时决策方面显得过于缓慢且昂贵。NVIDIA的cuDSS和PhysicsNeMo等技术显著缩短了多物理场计算的仿真时间，使工程师能够在投入物理试验前评估更多替代方案。应用材料公司（Applied Materials）和西门子（Siemens）等企业正在利用这些工具，将原子级发现和计算光刻的速度提升了10倍至35倍。除了仿真之外，AI智能体还自动化了测试环境中的模型选择等常规任务，将响应时间从数小时大幅缩短至数分钟。基于NVIDIA Omniverse平台构建的数字孪生技术允许团队在虚拟环境中模拟整个晶圆厂的布局和物料流动，从而在不危及生产线的情况下识别瓶颈并验证策略。这种集成方法形成了一个闭环：生产数据为模型提供信息，而这些模型反过来指导工程师在整个芯片生命周期中做出更快、更准确的决策。
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