此话当真播客46:48

对话张托肯：用 AI 三天设计一颗芯片后，一位清华博士决定「开卷」

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对话张托肯：用 AI 三天设计一颗芯片后，一位清华博士决定「开卷」

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TL;DR · AI 摘要

清华博士用AI三天完成芯片设计，开源工具获超1.7万下载，展示AI在芯片设计中的落地潜力。

核心要点

  • AI参与数字芯片设计可达80-90%自动化率
  • Virtuoso-Bridge-lite开源工具GitHub下载量超1.7万
  • Analog Canvas上线两周用户突破1万

结构提纲

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  1. §引言

    清华博士张托肯用AI三天完成芯片设计并推动开源计划。

  2. ·AI芯片设计实践

    通过Agent与EDA工具结合实现数字芯片设计80%自动化。

  3. ›开源工具进展

    Virtuoso-Bridge-lite获4万阅读、1.7万下载，Analog Canvas上线即获1万用户。

  4. ·技术挑战与突破

    构建芯片设计Benchmark验证AI能力，模拟电路题达研究生水平。

  5. ›行业影响

    开源工具被写入毕设致谢，推动芯片设计领域AI应用普及。

思维导图

用一张图看清主题之间的关系。

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  • AI在芯片设计中的应用
    • 工具与平台
      • Virtuoso-Bridge-lite
      • Analog Canvas
    • 开源项目
      • 芯片开卷计划
      • Razavi Bench评测集
    • 技术突破
      • 80%自动化设计
      • 模拟电路研究生水平

金句 / Highlights

值得收藏与分享的关键句。

章节

  1. Token Grant：不做前置绑定，最先支持 build 一个 AI 原生产品 01:35 为什么芯片行业也需要一次「开卷」？ 06:38 一根 USB，让

    Token Grant：不做前置绑定，最先支持 build 一个 AI 原生产品 01:35 为什么芯片行业也需要一次「开卷」？ 06:38 一根 USB，让 Codex 从聊天窗口走进物理世界 08:32 Agent 能参与芯片设计的哪些环节？ 09:48 纯数字芯片设计，Agent 参与度可达 80-90%

  2. 为什么数字芯片设计是 AI 落地的最佳场景之一？ 14:01 通过 AI 进行芯片设计和做日常任务有什么区别？ 14:45 用 AI 做芯片需要更多测试和工具调

    为什么数字芯片设计是 AI 落地的最佳场景之一？ 14:01 通过 AI 进行芯片设计和做日常任务有什么区别？ 14:45 用 AI 做芯片需要更多测试和工具调用，对模型智能要求更高 16:18 临危受命，借助 AI 三天完成原本一个月的任务 17:05 不是我用 AI，是 AI 带我飞

  3. 满意的交付无法用 AI 一键完成 20:31 AI 缺的不只是 Context，人的需求本身也在不断变化 20:58 少做微操、只看结果，从 AI 的「加一」升

    满意的交付无法用 AI 一键完成 20:31 AI 缺的不只是 Context，人的需求本身也在不断变化 20:58 少做微操、只看结果，从 AI 的「加一」升到了「加二」 21:41 带好一群 Agent，也需要领导力和组织能力 22:29 用 Agent 重做模拟电路画板，上线两天半获超 2 万次访问

  4. AI 让开发速度快了上百倍，重写代码比修补更省事 27:10 4 万次阅读、1.7 万次下载，开源工具还被写进了毕设致谢 29:24 Benchmark 不只比

    AI 让开发速度快了上百倍，重写代码比修补更省事 27:10 4 万次阅读、1.7 万次下载，开源工具还被写进了毕设致谢 29:24 Benchmark 不只比较谁更强，还要测出 AI 能替代哪些任务 31:50 50 道模拟电路题，AI 已做到中上研究生水平 32:30 模型本身能力对效果的影响远大于 Harness

  5. 写教程教人不如直接教模型，训模型就是教书育人 38:20 模型也要靠「做项目」积累经验，好的任务本身就是训练数据 40:13 AI 时代最容易被低估的能力，是「

    写教程教人不如直接教模型，训模型就是教书育人 38:20 模型也要靠「做项目」积累经验，好的任务本身就是训练数据 40:13 AI 时代最容易被低估的能力，是「会用 Agent」 41:21 Agent 驾驶员要熟悉车性、开得快也刹得住 43:12 模型要真正懂芯片，最缺的还是数据和基建

转录

Token Grant不做前置绑定，最先支持 build 一个 AI 原生产品 01:35 为什么芯片行业也需要一次「开卷」？ 06:38 一根 USB，让 Codex 从聊天窗口走进物理世界 08:32 Agent 能参与芯片设计的哪些环节？ 09:48 纯数字芯片设计，Agent 参与度可达 80-90%

为什么数字芯片设计是 AI 落地的最佳场景之一？ 14:01 通过 AI 进行芯片设计和做日常任务有什么区别？ 14:45 用 AI 做芯片需要更多测试和工具调用，对模型智能要求更高 16:18 临危受命，借助 AI 三天完成原本一个月的任务 17:05 不是我用 AI，是 AI 带我飞

满意的交付无法用 AI 一键完成 2031 AI 缺的不只是 Context，人的需求本身也在不断变化 20:58 少做微操、只看结果，从 AI 的「加一」升到了「加二」 21:41 带好一群 Agent，也需要领导力和组织能力 22:29 用 Agent 重做模拟电路画板，上线两天半获超 2 万次访问

AI 让开发速度快了上百倍，重写代码比修补更省事 27:10 4 万次阅读、1.7 万次下载，开源工具还被写进了毕设致谢 29:24 Benchmark 不只比较谁更强，还要测出 AI 能替代哪些任务 31:50 50 道模拟电路题，AI 已做到中上研究生水平 32:30 模型本身能力对效果的影响远大于 Harness

写教程教人不如直接教模型，训模型就是教书育人 38:20 模型也要靠「做项目」积累经验，好的任务本身就是训练数据 40:13 AI 时代最容易被低估的能力，是「会用 Agent」 41:21 Agent 驾驶员要熟悉车性、开得快也刹得住 43:12 模型要真正懂芯片，最缺的还是数据和基建

#AI#芯片设计#开源工具#Agent

节目笔记

对话张托肯：用 AI 三天设计一颗芯片后，一位清华博士决定「开卷」 - 此话当真 | 小宇宙 - 听播客，上小宇宙

三天，张托肯用 AI 设计了一颗芯片。

他把这次从零到流片的全过程写成 《三天从零到流片：AI 带我设计一颗 Attention 计算芯片》 ，文章很快传开。

通过真格「 Token Grant 」的算力支持，他进一步推进开源探索，展开一项「芯片开卷」计划。张托肯是清华大学电子工程系博士，目前在苏黎世联邦理工学院从事博士后研究。

过去一年，他不断把 Agent 接进真实的芯片设计工作流。连接 Agent 与商用 EDA 软件的 Virtuoso-Bridge-lite，在 GitHub 阅读量超 4 万、下载超 1.7 万；用 Vibe Coding 做成的模拟电路原理图画板 Analog Canvas，上线两周用户即超过一万人。

在他看来，工程师最高的梦想之一，就是自己做出来的产品或技术，真的有人在用。

除了让 Agent 干活，张托肯也在不断给它们「出考卷」。作为清华大学优秀助教，他觉得训模型的本质也是一种「教书育人」。他搭建面向芯片设计的 Benchmark，希望告诉大家，模型究竟能做什么，哪些任务已经在模型斩杀线之下。

他想做的，是让更多人不必从零开始，把时间留给最后真正的创造价值。

先把 0 到 80 分交给 AI

01:04 Token Grant：不做前置绑定，最先支持 build 一个 AI 原生产品 01:35 为什么芯片行业也需要一次「开卷」？ 06:38 一根 USB，让 Codex 从聊天窗口走进物理世界 08:32 Agent 能参与芯片设计的哪些环节？ 09:48 纯数字芯片设计，Agent 参与度可达 80-90%

三天从 0 到流片，是 AI「带我飞」

12:56 为什么数字芯片设计是 AI 落地的最佳场景之一？ 14:01 通过 AI 进行芯片设计和做日常任务有什么区别？ 14:45 用 AI 做芯片需要更多测试和工具调用，对模型智能要求更高 16:18 临危受命，借助 AI 三天完成原本一个月的任务 17:05 不是我用 AI，是 AI 带我飞

当 AI 接手执行，工程师开始「升职」

18:51 满意的交付无法用 AI 一键完成 20:31 AI 缺的不只是 Context，人的需求本身也在不断变化 20:58 少做微操、只看结果，从 AI 的「加一」升到了「加二」 21:41 带好一群 Agent，也需要领导力和组织能力 22:29 用 Agent 重做模拟电路画板，上线两天半获超 2 万次访问

让 AI 干活，也给 AI 出考题

24:11 AI 让开发速度快了上百倍，重写代码比修补更省事 27:10 4 万次阅读、1.7 万次下载，开源工具还被写进了毕设致谢 29:24 Benchmark 不只比较谁更强，还要测出 AI 能替代哪些任务 31:50 50 道模拟电路题，AI 已做到中上研究生水平 32:30 模型本身能力对效果的影响远大于 Harness

不做 AI 中转站，做 Agent 的驾驶员

36:28 写教程教人不如直接教模型，训模型就是教书育人 38:20 模型也要靠「做项目」积累经验，好的任务本身就是训练数据 40:13 AI 时代最容易被低估的能力，是「会用 Agent」 41:21 Agent 驾驶员要熟悉车性、开得快也刹得住 43:12 模型要真正懂芯片，最缺的还是数据和基建

《你的第一个 Agent，我们为你充值》

「真格基金」与「十字路口Crossing」共同发起「Token Grant」，将为每个入选项目提供五万人民币 Token 费用，从最早开始支持大家 build 下一代 AI 原生产品， 【投递入口】 。

模拟电路原理图画板 Analog Canvas

张托肯与几位合作者通过 Vibe Coding 开发的在线原理图工具，支持 MOS 管、BJT、无源器件、信号源、放大器和逻辑门等常用元件，并可导出 SVG、PNG、PDF 及网表。工具发布两天半后，已有超过 7000 名用户使用，累计访问超过 2 万次。

EDA 桥接工具

指张托肯的开源项目 Virtuoso-Bridge-Lite ，可让 Agent 操作商用 EDA 软件，给 AI 一双能进入工业芯片设计环境的手，更好发挥 Agents 的能力。项目在 GitHub 累计获得超过 4 万次阅读、1.7 万次下载，并衍生出十多个二次开发项目。

Razavi Bench

由张托肯与 Behzad Razavi 共同整理的模拟电路推理评测集，包含 50 道经过专家校订的题目。用来观察不同模型在模拟电路领域的能力，并尝试将模型表现对应到更直观的人类学习阶段。

监制：Yanyang、Cindy

后期：Yanaego

《此话当真》是一档由真格基金出品的泛商业类播客，真格基金投资团队将在此和各领域的领军人物一起分享最新热点和行业洞察。

真格基金创立于 2011 年，是国内最早的天使投资机构之一。自创立伊始，真格基金一直积极在人工智能、芯片与半导体、机器人与硬件、医疗健康、企业服务、新能源、跨境出海、消费生活等领域寻找最优秀的创业团队和引领时代的投资机会。

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