芯片设计行业正迎来一场由AI驱动的范式变革。国内初创企业Novasilicon（芯星元）近日完成首轮融资，由五源资本独家投资数千万元，成为该领域首家浮出水面的AI-Native公司。

公司创始人兼CEO李林阳目前担任上海人工智能实验室青年科学家，曾参与国内首个开源大语言模型MOSS的研发，并带队完成了兼具专业围棋能力与自然语言解释能力的模型InternThinker。去年起，他开始负责AI for Chip Design相关项目，此次创业正是将AI与芯片设计的交叉经验推向商业化。

团队另外两位联合创始人补齐了芯片工程能力。COO薛建喜深耕数字芯片设计二十余年，曾对接多家国内知名AI芯片企业；CTO陈建球是翱捷科技早期核心成员，同样拥有二十余年模拟及混合信号芯片设计经验。

与传统Design House不同，芯星元并不将自己视为EDA公司，而是希望从大模型本身出发，重新思考芯片设计流程。李林阳用“AI版博通”来类比公司的商业模式：让多AI Agent承担设计、规划、调用EDA工具及迭代优化等任务，服务那些有增量自研芯片需求但受困于长周期、高成本的企业。客户既可以选择拿到设计图纸自行投产，也可以直接获得成品芯片。

从更宏观的视角看，团队认为半导体产业正面临第二次专业化分工的机遇。1987年台积电让晶圆制造能力平台化，催生了Fabless模式；如今芯星元试图推动“芯片设计能力的平台化”，让企业无需自建芯片设计团队，按需调用设计服务，使Fabless进一步演进为“Designless+AI DesignHouse”。

技术路线上，芯星元选择了一条少有人走的路。行业主流做法是基于历史代码、网表、版图等数据训练模型，但芯片设计数据高度保密，开源高质量数据极为有限。芯星元因此采用类似SuperLearner的强化学习路线，构建具备通用决策能力的模型，通过自主探索寻找最优策略，而非依赖海量人工数据。谷歌、英伟达等巨头也在实践类似路径。

当前，芯星元选择先从模拟后端版图设计和数字后端布局布线任务切入。后端决定芯片能否制造及正常工作，拥有更明确的工程约束和量化反馈，是最容易形成商业闭环的突破口。公司计划在年内推出标准化后端设计产品，未来几个月将进一步推进覆盖前后端全流程的多Agent集群建设。

用AI设计芯片并非全新命题。早在2021年，谷歌DeepMind团队就公开用AI完成TPU的版图规划。五年后的今天，大模型能力突飞猛进，国外已涌现出一批由谷歌、英伟达前员工创办的AI芯片设计公司，仅Ricursive、ChipAgents和Cognichip三家公开融资总额便已超过5亿美元。资本正在集中押注这一方向，而芯星元的出现，意味着中国创业者也加入了这场重塑芯片设计流程的竞赛。