AI世代到來，IC設計挑戰漸增。過去7年，AI模型訓練運算的需求成長30萬倍，比摩爾定律成長速度高上萬倍之多。
善用人工智慧及機器學習，將成為IC設計更快更有效率的關鍵
尤其在實體設計領域的布局布線階段，由於大量使用記憶體與IP，將這些所謂的巨集單元元件，以及動輒數百萬的標準單元放置在晶片上的合適位置，所衍生的可能性與複雜度極高。此時，透過AI技術的協助的EDA工具，成為這些問題的解方，各家IC設計巨擘也開始投注資源，期待能協助縮短IC設計工作開發時程，並產生巨大幫助。
將機器學習(Machine Learning; ML)導入晶片設計流程，透過大型語言模型自我探索和學習，規劃出晶片最佳電路區塊，大幅縮短開發時間。AI模型推論、訓練需求，將超越摩爾定律成長，AI及ML也將成為IC設計業者的強大工具。
3月份即將來台的，就是協助全球頂尖IC設計客戶 (包括Intel、AMD、Micron 等廠商)大幅提升良率及節省時間的一家AI企業。
Motivo.ai由AMD的前策略長Bharath Rangarajan 擔任執行長，以其獨門AI 及機器學習(Machine Learning)技術，協助全球頂尖IC設計客戶 (包括但不限於Intel、AMD、Micron 等)：
我擔任亞太區合夥人的（全球最大的天使基金集團）為Motivo.ai早期投資者，Intel則為Motivo.ai 之A輪領頭投資者。