首要條件是，擁有足夠且質(zhì)量上乘的數(shù)據(jù)至關(guān)重要。數(shù)據(jù)的存在并不等同于其能解決核心問題，尤其是當(dāng)無關(guān)數(shù)據(jù)過多時，即便借助頂尖工具，也會增加處理的復(fù)雜度和成本。一旦數(shù)據(jù)可用，接下來的挑戰(zhàn)便是數(shù)據(jù)清洗和應(yīng)用的投入程度。

這遠(yuǎn)比表面看起來復(fù)雜，因?yàn)樵O(shè)計(jì)AI應(yīng)用時，我們面對的是不斷變化的目標(biāo)。在軟件開發(fā)領(lǐng)域，這雖屬常態(tài)，因?yàn)檐浖深l繁更新和修補(bǔ)。然而，對于硬件工程師而言，則需明晰軟硬件之間的界限，因?yàn)橛布收贤柢浖韽浹a(bǔ)。在軟硬件高度集成的系統(tǒng)中，這會影響到性能、功耗乃至整體可靠性等多個方面。

第二個要素是，問題本身需適合AI介入。若AI模型的研發(fā)或測試平臺耗時過長，可能并不利于設(shè)計(jì)進(jìn)程。更棘手的是，AI模型的缺陷難以追溯，因其內(nèi)在機(jī)制不透明，持續(xù)自適應(yīng)和優(yōu)化過程會產(chǎn)生不可預(yù)測的結(jié)果。

相較于傳統(tǒng)*，AI的應(yīng)用需帶來顯著優(yōu)勢。但明確AI的優(yōu)勢及其實(shí)現(xiàn)所需的工作量并非易事，這涉及諸多經(jīng)濟(jì)因素，并可能因項(xiàng)目、公司及團(tuán)隊(duì)專長而異。

*，結(jié)果需具備可重復(fù)性和明確結(jié)論，這要求與未采用AI的結(jié)果進(jìn)行對比。這一過程可能頗為漫長，特別是在芯片設(shè)計(jì)日益復(fù)雜的今天，從布局到驗(yàn)證調(diào)試無不耗時費(fèi)力。AI在識別和分析大數(shù)據(jù)模式上頗具價(jià)值，尤其是在多團(tuán)隊(duì)協(xié)作時。但要準(zhǔn)確評估AI的真正價(jià)值，需投入大量時間。而在半定制芯片市場，由于銷量有限（數(shù)十萬至數(shù)百萬片），市場機(jī)遇可能并不允許如此長時間的評估過程。