且工具间集成度低，难以形成完整设计流。
产品完整性方面，与国际一流水平，大约有5~8年技术代差。
而之所以会有如此之大的差距，其中原因比较复杂。
其一，EDA工具的开发，涉及半导体物理、计算机算法、材料科学、工艺制造等多学科知识。
其技术壁垒之高、研发周期之长，跨学科融合之深，远超普通工业软件。
仅物理验证工具的核心算法，就需要积累数万组工艺数据，经过5~8年迭代才能成熟。
先进制程的EDA工具，还需与晶圆厂的工艺节点深度协同。
而三大EDA巨头，都与台积电、三星等先进代工厂，建立深度技术联盟，可提前获取工艺数据。
反观国内EDA厂商，几乎无法解除先进工艺核心参数，工具与工艺适配周期，至少拉长1~2年。
其二，研发投入。
据公开数据显示，EDA三巨头，今年的研发投入，预计都在8~10亿美元上下。
而国内EDA厂商，发展最好的华大九天，十年积累研发投入，也不过才几个小目标。
如概伦电子、广立微等厂商，更是不足1亿。
虽说，研发费用不能代表一切。
“小力出奇迹”的现象，在国内也并不少见，甚至可以说是屡见不鲜。
但在EDA这种工程级项目中，成百上千倍的研发投入差距，估计只有神仙才能弥补。
还得是一窝神仙。
或许能在特定细分领域，实现单点突破，但难以形成全链路竞争力。
总而言之，难度不是一般的高。
但对于极光和星光而言，自主开发全链路EDA工具链，还是很有必要的。
一来，骄阳指令集是全自主架构，在动态阈值电压调节、全局L3缓存调度等微架构设计上，做了大量自主创新。
昆仑芯片的“星河架构”，也已完全脱离ARM公版架构。
但国际EDA工具的核心算法，是基于ARM、X86等成熟指令集开发，无法识别这些专属特性。
适配度不足60%，一定程度上浪费了架构潜力。
而来，星光与中芯联合攻关的14nm及后续N+1、N+2工艺，需要EDA工具与工艺参数深度绑定。
进口工具的“黑箱算法”，无法充分发挥工艺优势。
三来，供应链安全刚需！
这一点，应该就不用过多解释了。
总结。
难归难，但必须搞！
不过认真说来，极光也并非完全从零开始。
甚至从某种程度上说，他们已经研发好几年了。
没错。
极光此前为骄阳芯片、昆仑芯片，搭建的“设计-工艺-良率”仿真模型、“功耗-性能”仿真模型、三维电路仿真模型，以及为中芯国际搭建的28/14nm工艺仿真模型。
从核心功能及技术逻辑角度来看，这些模型，本质上其实就是EDA工具的雏形！
区别仅在于，EDA工具，是可适配多场景的通用方案。
而上述仿真模型，为针对特定芯片、工艺的专用方案。
并且，借助极光云的高性能算力，极光大模型的算法优化与数据挖掘能力，以及数年以来，积累的海量昆仑/骄阳芯片的设计、流片、量产数据，上述模型皆已进行了十数轮迭代升级！
且完美适配中芯国际的工艺流程，以及昆仑/骄阳芯片的自主架构！