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分析記事は、人工知能がチップ設計ツールで最大の価値を発揮するのは、単一のツールを改善する場合ではなく、ツール間およびチーム間のワークフローを調整する場合だと結論づけている。ただし、その導入は、意味の一貫性、決定論的な検証、あらゆる結果を監査できる可能性を条件とする。
エネルギー密度の上昇とチップレット設計の複雑化により、熱は後からチップレベルだけで試験する制約ではなく、初期段階から考慮すべきアーキテクチャ上の制約となっている。Synopsys、Silvaco、Vinci、Keysight EDA、Siemens EDAの専門家は、チップとパッケージ、ボード、システムを結び付けるために、マルチフィジックスモデリングとデジタルツインが不可欠になったと見ている。
EDA企業および半導体企業の専門家の見解から、ハードウェアとソフトウェアの開発統合は、作業チームやツールの違いから完全なワークロードのシミュレーションの難しさに至るまで、組織的・技術的な障壁に直面していることが分かる。AIはRTLやソフトウェアの記述を支援できる可能性があるが、複雑なアーキテクチャ上の意思決定を行うための十分なコンテキストは、まだ備えていない。