AI 如何重塑工程模擬？新思科技推出 Ansys 2026 R1 支援系統級研發
隨著 AI 基礎設施的爆炸性成長，科技產業的硬體研發邏輯正發生根本性的典範轉移。新思科技在其發布會中，不只展示產品的 AI 升級、推出 Ansys 2026 R1，更強調工程模擬與分析（S&A）正在從輔助工具躍升為產品開發中的決策基礎，走向系統級設計角色。
雲端巨頭重塑規則，台灣供應鏈迎來系統級挑戰
針對產業趨勢，Ansys, part of Synopsys, Taiwan Country Manager 李祥宇表示，過去硬體開發邏輯是由晶片功能來決定系統表現，然而，如今包括 Google、Microsoft 等 CSP 大廠紛紛投入自研晶片，依照系統層級的需求回頭去重新定義晶片設計。此外，現今 AI 基礎設施的產業鏈被拆解得極度細緻，光是 GPU 加速相關生態圈就有逾 40 家公司，且每一個環節都必須將效能做到極致。
李祥宇指出，台灣在全球 AI 伺服器基礎設施中擁有最完整的供應鏈，製造了全球逾 95% AI 伺服器，這項獨特優勢促使業界必須從「系統到晶片（system to silicon）」的宏觀角度來審視產品開發。
散熱與功耗的多重物理危機，工程不再能各自為政
在系統效能被推向極限的同時，工程師面臨了大量的耦合性物理難題。Ansys, part of Synopsys, Applications Engineering, Sr Director 魏培森指出，現代系統越來越複雜，不再能由單一領域的工程師獨立完成設計。若追求強大運算效能卻無法解決龐大的功耗與散熱問題，系統仍會失敗，因此必須將電、熱、應力做系統級的綜合整合。
以 AI 伺服器資料中心為例，必須從系統級別思考整體設計，再一步步往下推導至晶片層級。目前的散熱挑戰已從主機板深入至晶片層級、封裝層級與 PCB 層級，而每個層級都需要不同的散熱手法與專屬軟體工具來應對。
為了應對這種指數級成長的設計複雜度，新思科技在產品全面導入 AI。魏培森表示，傳統模擬需先畫好結構圖、手動切分網格，再耗時進行迭代運算使結果收斂。然而導入 AI 後，能幫助判斷最佳的網格收斂解析度，甚至能根據過去設計經驗直接生成新的結構預測。在他展示的一款四路油管設計案例中，AI 自動演算出內部帶有特殊連通結構的管線，使流速更均勻並大幅降低壓力，是傳統人腦難以想像的創新設計。
新思科技表示，生成式 AI 驅動的概念探索，能從既有設計中學習，在保留工程構想的同時，協助團隊快速生成並最佳化幾何概念，讓早期設計具備高度可行性並順利銜接後續驗證。
同時，魏培森指出搭配 GPU 平行運算能讓模擬處理速度倍增，例如部分光學模擬速度可快上 8 倍；針對自駕車測試，模擬軟體能直接建構高度逼真的天候與光影場景，減少實際路測所需的龐大時間與成本。
新思科技強調，Ansys 2026 R1 將模擬技術的價值，從過去設計後段的「除錯工具」，提升為能在設計初期即提供系統層級洞察的關鍵能力，協助企業以高效率預測系統行為、提升研發效率並降低設計風險。
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＊圖片來源：《TechOrange》拍攝。