陈立武创立的华登国际是全球知名的风险投资机构，2009 年临危受命接下 Cadence“掌门人”任务的他，原本只打算“暂代”三个月，协助公司度过非常时期，然没想这个任务一扛，今年 10 月正式满十年。
近日，陈立武接受了 DT 君的采访。
芯片产业“最乐观信仰者”未来五大趋势驱动产业前进
陈立武参与过半导体产业黄金数十年期，业界最津津乐道的是他对于该产业的“情有独钟”，即使很多人认为半导体进入成熟期，甚至有段时间是处于停滞不前的状态，无论是工艺演进或是场景应用的推展速度都大幅放缓，他始终是该产业的“最乐观信仰者”，且不改其志地持续投资。
全球半导体产业产值已经突破 4,000 亿美元，年成长率超过 20%，陈立武非常有信心指出，未来驱动产业成长的五大趋势包括 5G/移动、汽车和自动驾驶、人工智能和深度学习、云端中心、边缘计算，像是汽车领域的自动驾驶、感测器、激光雷达都驱动产业创新力的推进。
图 | Cadence 总裁兼首席执行官陈立武看好半导体未来五大趋势激发创意。（图片来源：Cadence）
他对 DT 君表示，一开始投资很多不同的行业，像是新浪、美团、小天鹅、友讯等有 500 多家公司，相较很多创投其实不太喜欢投资半导体行业，一方面很难赚钱，二方面需要非常专业的产业知识，门槛十分高。
“投资心经”公开分享 不追逐高价标的
他分享了两个投资秘诀，第一是不追求市场追捧的高价股，或是估值过高的投资标的，因此，他倾向于早期低价时就投资。
第二，是投资某个标的之前，先找到适合的客户，藉由他在半导体丰富的人脉，也可以帮助到有投资需求的公司。他透露，客户常常看到有前景的公司，会直接跟他说，“就把它买下来！”
这几年半导体产业经历快速成长期，高端制程技术陆续实现，但走到 5 奈米、 3 奈米工艺以下的挑战越来越高。
陈立武对 DT 君分析道，摩尔定律已经逐渐减缓，虽然每 18 个月也可以往下微缩一个世代，但最关键的功耗、成本的走向却不是这么回事，业界陆续用多核、机器学习等技术来辅助。
更重要的是，半导体工艺持续往下微缩，CMOS 制程会有一定程度的限制，也陆续有新材料加入突破限制，像是纳米碳管（Nanotubes）应用在储存技术上。
日前，Cadence 也与比利时微电子 imec 成功流片合作首款 3 纳米的测试芯片，这是双方继 2015 年合作 5 纳米成功流片后，继续朝新技术深化的里程碑。
Cadence 与 imec 合作流片的 3 纳米项目是采用极紫外光（EUV）和193 浸润式光刻技术来设计规划，加入 Cadence Innovus 设计来实现系统解决方案。
携手亚马逊 AWS、Google、微软让 EDA 工具“上云”
Cadence 这几年也不断做创新尝试，日前更将战线扩展到云端上，宣布和亚马逊 AWS、Google、微软合作Cadence Cloud portfolio 云平台，客户可以在云上利用 Cadence CloudPassport model 来使用 EDA 工具和软体，在资讯安全把关完善下，这项云平台服务也获得合作伙伴台积电在 IP/PDK 上的全力支持，同时也与 ARM 密切合作。
图 | Cadence 将 EDA 工具上云，协助新创企业实现商机。（图片来源：Cadence）
Cadence 分析，比较适合放上云端的 EDA 工具包括需要大规模并行计算的验证、仿真、模拟等，部分新创公司没有足够资源去搭服务器的架构来支持复杂的 EDA 需求，或是有些客户不需要这么多的算力和软件，为了让客户有更多选择性和弹性，开发这项全新的模式上线，现在有 20 多个客户。在中国，Cadence 也在积极与国内云平台服务商进行沟通，未来计划将会针对中国客户需求提供定制化解决方案。
DARPA 电子复兴计划 Cadence 以机器学习打造统一平台
日前，美国国防部高级研究计划署 DARPA 为其电子资产智能设计（IDEA）项目提供支持，启动一项为期五年的电子复兴计划（ERI），Cadence 获得该领域最大拨款。
Cadence 与 Nvidia 和美国卡内基梅隆大学共同加入由 DARPA 发起的这个计画。IDEA 是 ERI 的 6 个新项目之一，利用先进的机器学习技术为 SoC 和系统封装（SiP）和 PCB 打造统一平台，开发完整的智能设计流程，且 ERI 投资将进一步实现更加自动化的电子设计能力，满足航空航天、国防生态系统，以及电子行业需求。
Cadence 针对这项合作，与Nvidia 和美国卡内基梅隆大学成立 MAGESTIC 研发项目（Machine learning-driven Automatic Generation of Electronic SystemsThrough Intelligent Collaboration），开发由设计端所驱动的产品，为系统设计奠定基础。
Cadence 进一步强调，DARPA 致力于解决迫在眉睫的工程设计和经济成本的双重挑战，待解决的问题包括拓展机器学习前沿技术，且开发优化性能的算法;扩展先进 CMOS 工艺节点（7 奈米和以下）的支持; 布线和设备调试的自动化; 利用机器学习、分析、优化达到更好功耗、效能和面积的目标，最后一项则是分阶段推进技术采纳，系统可以向用户学习，反之，用户也可以了解如何更好地利用工具达成预期目标。
陈立武“痴迷”半导体行业超过 30 年，眼前国内的半导体产业环境集结天时、地利、人和，是历史的机遇，但也遭逢最艰难的政治局势。
他对 DT 君感慨道，现在连 JV （合资）都越管越严格，像是 Cadence 这样的美国公司要把中国业务做好，门槛也越来越高，国内半导体企业要以并购的方式获得创新的技术，确实比较困难，但像华为这样靠自己投入研发，努力让自己越来越好，会是国内企业非常好的借镜典范，走自己研发的道路，这是未来国内半导体产业应该发展的方向。
