在SNUG 2025大会上，OpenAI硬件负责人Richard Ho的演讲揭示了AI技术发展的三重范式转变。他通过「储物柜数学题」的实例，展示GPT-4o模型已具备抽象推理能力：不仅识别出唯有完全平方数的因数个数为奇数的数学规律，还能进行逻辑推演得出答案。这一突破预示着通用人工智能（AGI）时代的曙光。

算力扩展仍是AI进化的核心动力。数据显示，AI计算需求正以每年4倍的速度增长，远超摩尔定律。为应对这一挑战，OpenAI等企业正投入千亿美元级建设「行星级」计算集群，其基础设施需同步优化网络带宽（RDMA网络延迟需低于2μs）、存储架构（HBM4堆叠层数将达16层），以及电源效率（液冷渗透率将超80%）。

在芯片设计领域，AI已渗透全流程：从强化学习优化宏单元布局（VLSI布线密度提升15%），到GNN预测测试覆盖率（验证周期缩短40%），再到LLM生成SystemVerilog代码。Richard现场演示了ChatGPT设计异步FIFO模块的实例，尽管当前输出仍需人工校验，但标志着AI正成为芯片工程师的「超级智囊」。

演讲特别强调「系统级容错设计」的重要性。在横跨多大陆的AI训练集群中，任意节点的故障可能导致亿元级算力空耗。为此，新型AI芯片需内置冗余计算单元（如英伟达H100配备38个TENSOR CORE）、动态电源管理系统，并采用CXL 3.0协议实现内存故障切换，确保万卡集群的持续同步运算。

EDA工具链的进化同样关键：Synopsys DSO.ai已实现14nm工艺下功耗-性能-面积（PPA）的全局优化；而Cadence Cerebrus则通过迁移学习，将5nm芯片的物理验证迭代次数从50次降至12次。Richard预测，到2026年，AI驱动的EDA工具将使3nm芯片设计周期从24个月压缩至14个月。