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

這遠比表面看起來復雜，因為設計AI應用時，我們面對的是不斷變化的目標。在軟件開發(fā)領域，這雖屬常態(tài)，因為軟件可頻繁更新和修補。然而，對于硬件工程師而言，則需明晰軟硬件之間的界限，因為硬件故障往往需軟件來彌補。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，可能并不利于設計進程。更棘手的是，AI模型的缺陷難以追溯，因其內在機制不透明，持續(xù)自適應和優(yōu)化過程會產(chǎn)生不可預測的結果。

相較于傳統(tǒng)*，AI的應用需帶來顯著優(yōu)勢。但明確AI的優(yōu)勢及其實現(xiàn)所需的工作量并非易事，這涉及諸多經(jīng)濟因素，并可能因項目、公司及團隊專長而異。

*，結果需具備可重復性和明確結論，這要求與未采用AI的結果進行對比。這一過程可能頗為漫長，特別是在芯片設計日益復雜的今天，從布局到驗證調試無不耗時費力。AI在識別和分析大數(shù)據(jù)模式上頗具價值，尤其是在多團隊協(xié)作時。但要準確評估AI的真正價值，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），市場機遇可能并不允許如此長時間的評估過程。