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一篇分析文章得出结论：只有当人工智能在工具与团队之间协调工作流程，而不仅仅是优化单个工具时，它才能在芯片设计工具中实现最大价值。但对人工智能的依赖仍取决于语义连续性、确定性验证以及对每项结果进行审计的能力。
能源密度的提高和 chiplet 设计的复杂化，使热成为必须从早期阶段就纳入考虑的架构约束，而不再只是芯片层面的后续测试。Synopsys、Silvaco、Vinci、Keysight EDA 和 Siemens EDA 的专家认为，多物理场建模和数字孪生对于连接芯片、封装、主板与系统已变得不可或缺。
EDA 和芯片公司的专家观点表明，硬件与软件开发的整合面临组织和技术障碍，从工作团队和工具的差异，到难以模拟完整的工作负载。人工智能或许能够帮助编写 RTL 和软件，但目前仍缺乏足够的上下文来作出复杂的架构决策。