依托于现有的技术储备，以及极光云、极光大模型与海量数据积累，极光自主开发EDA工具链，还是有很大优势的。
首先，EDA工具的核心瓶颈是，“海量数据运算”。
尤其是先进制程的3D仿真，单轮计算需消耗巨大算力。
而极光云的容器化并行计算架构，早已在近9年的优化迭代中，展现出了独一档的优越性能！
单论容器化技术，放眼全球，其他云服务商，跟他们至少有着3~5年的技术代差~
这也使得，极光自有的3D电路仿真模型，单轮验证周期仅10小时！
较国际主流EDA工具，快了7.2倍！
并且，极光云支持200组并行工艺参数仿真任务，大幅减少了研发空窗期！
反观其他云服务商，上限仅为50组。
其次，经过数年的投喂，极光大模型，已通过学习昆仑/骄阳新品的设计、流片、量产数据，具备了“工艺参数优化+缺陷预测”的能力。
可自动输出最优布线参数，减少70%以上物理试错。
这让EDA工具的核心算法迭代周期，从常规的“1年/轮”，缩短至“3个月/轮”！
这也是极光手握的仿真模型，得以快速进行十余轮迭代升级的根本原因。
此外，针对自主架构的特性，大模型可定制优化算法，有效避免了国际EDA工具，“适配不足”的问题。
其三，截至今日，极光已积累了海量芯片设计与工艺适配数据。
比如，星光为手机、平板、智慧屏、可穿戴设备、智能家居、电车、无人机、机器人、工业设备等产品，设计的数十款昆仑芯片，以及骄阳系列算力卡、服务器芯片。
其完整设计方案、时序报告、流片测试数据等，覆盖自主架构的全场景需求！
此外，极光手中，还掌握着中芯28nm HKMG+、14nm FinFET工艺的数万组晶圆测试数据。
包括鳍片高度、栅极长度、光刻剂量等关键参数。
这些数据，让极光EDA工具，无需从零积累“模型库”，可直接基于真实场景数据进行迭代。
工具与自主芯片、国产工艺的适配度，从一开始就高达90%以上！
远超国际EDA工具60%的适配水平！
可有效解决进口工具，算法与工艺不匹配，导致的良率低、芯片面积大等问题。
总而言之，极光研发EDA工具，并非临时起意，而是水到渠成~
团队需要做的，就是在现有技术储备的基础上，纵向优化、横向扩张，实现全流程先进制程工具覆盖。
并在多重曝光优化、FinFET布局效率等，后续N+1、N+2所涉及的关键技术领域，实现技术领先。
至于困扰其他国产EDA厂商的人才与资金问题，对于人才富集的极光和星光而言，那就更不是个事儿了~
EDA三巨头，年研发投入8~10亿美元？
就这俩钢镚，笑死个人了~
洛老板每年洒给“星火计划”那帮小牛马嚯嚯的钱，都不止这个数~
什么“工业软件明珠”。
只要是数学和物理能搞定的事儿，那就都不是事儿~
大力出奇迹就完了~
而除了自研全链路EDA工具之外，极光还同步启动了另一项“国产扶持计划”。
即通过北极星，投资国内头部EDA厂商，如华大九天、概伦电子、国微思尔芯、广立微、芯和半导体等等。
以资金、资源、技术扶持等方式，联合打造国产通用EDA工具链。
极光自研的仿真模型、EDA工具链，从立项之初，便是专门为昆仑芯片的“星河架构”、骄阳芯片的“骄阳架构”与“骄阳指令集”量身定制。