2026年，国内在‘AI大模型推理芯片’领域，有哪些公司同时招聘FPGA原型验证和ASIC设计人才？这个方向的职业发展路径是怎样的？

兄弟，你这问题问到点子上了。我就在一家AI芯片公司做ASIC设计，我们团队里就有从FPGA原型验证转过来的同事。国内公司的话，除了楼上提到的那些，像瀚博、奕斯伟、算能（比特大陆系）也都在招这两类人。其实你看招聘要求，很多公司写“FPGA原型验证工程师”时，会加一句“有ASIC设计经验者优先”，反过来也一样。这说明市场需要能打通这条线的人。

职业路径方面，从FPGA验证切入是个很好的起点。大模型推理芯片迭代快，FPGA原型平台是算法和硬件磨合的主战场，你在这里能积累最一线的性能瓶颈和系统集成经验。这是纯ASIC设计工程师可能缺乏的视角。

但想转设计，你得有意识地去补课。第一，代码风格要变。FPGA写RTL有时为了综合效率会比较随意，但ASIC设计对代码风格、可综合性和时钟域处理要求极其严格。建议多研究公司内部成熟ASIC模块的代码，或者看看业界规范。第二，深度理解时序。FPGA有时序约束，但ASIC的时序约束是命根子，setup/hold、时钟树、跨时钟域处理这些必须搞透。第三，工具链差异很大。尽快熟悉ASIC标准流程的工具，比如用Synopsys VCS做仿真，用Design Compiler做综合，哪怕先在个人项目里用开源工具（如Yosys+OpenSTA）模拟一下。

另外，软硬件协同的意识很重要。大模型推理芯片特别看重和编译器、驱动栈的配合，你在FPGA原型阶段如果和软件团队打交道多，这就是巨大优势。转型时，可以朝着需要密切对接软件和硬件的ASIC岗位努力，比如IP集成、SoC架构或专用计算单元设计。

这条路肯定有挑战，但方向是对的。AI芯片领域，懂系统验证又懂底层设计的人非常吃香。建议你在当前公司多和ASIC设计团队交流，甚至主动承担一些交界面的工作，为转岗铺路。如果跳槽，可以在面试时明确表达你的转型意愿和学习计划，很多技术leader是愿意培养这种有验证背景的设计师的。

国内做AI大模型推理芯片的公司，确实有不少同时需要FPGA原型验证和ASIC设计。像地平线、燧原科技、寒武纪、壁仞科技、摩尔线程这些头部玩家，以及一些新兴的初创公司，基本都有这两个岗位。因为芯片从架构探索、算法固化到流片前的功能性能验证，FPGA原型是至关重要的一环，而最终落地又是ASIC，所以公司通常希望团队里有人能贯通前后端，或者至少两个团队能紧密协作。

从FPGA原型验证转ASIC设计，路径是存在的，但不算“无缝切换”。顺畅与否，关键看你主动规划的力度。你的优势在于对芯片整体功能、特别是系统级和算法层面的理解很深，因为FPGA原型验证往往最接近真实应用场景。但短板也很明显：ASIC设计需要更严格的时序约束、功耗分析、可测性设计（DFT）和物理实现意识，这些在FPGA环境下接触较少。

建议分几步走：第一，在当前岗位上，不要只满足于把设计跑通，要主动去理解你验证的模块的RTL代码，甚至尝试参与一些模块的RTL编写或优化。第二，系统学习ASIC设计流程，特别是静态时序分析（STA）、低功耗设计方法（UPF/CPF）和基础的后端知识。可以在公司内部争取轮岗或参与更靠后的项目阶段。第三，工具链上，FPGA用Vivado/Quartus居多，ASIC则要熟悉VCS/Verilog-XL仿真、DC综合、Formality形式验证等。网上有很多开源项目（比如RISC-V核）可以拿来练手，走一遍完整的ASIC流程。

总之，转型需要你主动打破“验证工程师”的边界，向设计侧延伸。公司通常鼓励这种内部转型，因为这样的人才更了解自家芯片的验证痛点。可以先瞄准那些强调“前后端协同”或“验证设计一体化”的团队，成功几率更高。

哈喽，我也在关注这个方向，可以分享一下我的了解。

公司方面，除了头部的几家，还有一些新兴公司和大型互联网公司的芯片部门（如阿里平头哥、腾讯的芯片相关团队、百度昆仑芯）也在持续投入大模型推理芯片。它们通常有完整的芯片团队，所以FPGA原型验证（用于快速迭代和软件协同开发）和ASIC设计（用于最终产品实现）岗位都会招聘。你可以多留意这些公司的官网和招聘平台，看具体部门是否在招。

关于职业发展路径，从FPGA原型验证转向ASIC设计，是一个比较自然的横向拓展。你的优势在于对硬件系统有直观的调试和问题定位经验，这是纯设计工程师有时缺乏的。但路径是否顺畅，很大程度上取决于你是否有意识地去弥补知识缺口。

我的建议是，在当前岗位上，争取深度参与项目。不要只当个“搭平台”的，要理解你验证的模块其微架构和设计意图。然后，重点补充以下技能：
1. ASIC专用的设计验证方法学，比如UVM，虽然FPGA验证可能用不到，但这是ASIC验证的标配，懂这个能帮你更好理解设计验证的协作。
2. 深入理解时钟域交叉（CDC）、复位设计和静态时序分析（STA）。FPGA原型对时序约束相对宽松，但ASIC里这些都是硬骨头。
3. 学习一些架构知识。大模型推理芯片的核心是Tensor Core、片上存储 hierarchy、数据搬运调度等。明白为什么这么设计，对你转型做设计至关重要。

你可以尝试内部转岗，或者跳槽时瞄准那些对“有FPGA经验的ASIC设计/验证工程师”有需求的岗位。一开始可能从一些较小的模块设计入手，逐步积累。记住，展示出你对ASIC流程的主动学习和理解，在面试时非常加分。

兄弟，你这问题问得很实际，现在确实很多AI芯片公司都在抢人。国内做AI大模型推理芯片的，像地平线、燧原科技、瀚博半导体、壁仞科技、摩尔线程这些，基本上都同时需要FPGA原型验证和ASIC设计的人。因为从芯片架构探索、算法固化到流片前的硬件验证，FPGA原型平台是必不可少的环节，而最终要落地成高性能低功耗的ASIC，设计人才更是核心。

从FPGA原型验证切入，再转ASIC设计，这条路是可行的，而且有优势。因为你已经对系统、算法硬件化、接口时序等有了实际接触，比直接做ASIC设计的人更了解整体。但顺畅与否，看你怎么规划。

我建议，在现在岗位上，别只埋头做原型搭建和调试。多去参与芯片架构讨论，理解设计指标（比如算力、功耗、面积）是怎么定的。主动去学ASIC设计流程：RTL coding风格（更强调可综合和时序）、逻辑综合、静态时序分析（STA）、形式验证这些。公司内部如果有机会，争取参与一些ASIC模块的设计或验证任务，哪怕是边角料，先上手。

需要重点补充的技能：首先是ASIC前端设计全流程工具（VCS, DC, PT等）的使用和原理。其次是低功耗设计方法（UPF）、高性能互联（NoC）和内存子系统设计知识。大模型推理芯片对访存带宽和计算阵列效率要求极高，这块经验很值钱。另外，脚本能力（Python/Tcl）要强，自动化处理是基本功。

注意一个坑：FPGA验证时可能不太关注面积和功耗，但ASIC设计这是命门。思维要转过来。职业路径可以是：FPGA原型验证工程师 -> 芯片验证工程师（兼顾FPGA和ASIC）-> ASIC设计工程师。中间过渡期，找个需要芯片级验证的岗位做跳板最稳。

哈喽，作为过来人简单分享一下。我就是在AI芯片公司从FPGA原型验证转到ASIC设计的，目前感觉这个转型选择很值。

直接回答你第一个问题：哪些公司同时招？除了楼上提到的那些知名大公司，其实还有很多中型或专注特定场景的公司在招人。比如，做云端推理芯片的“沐曦集成电路”，做视频处理与AI融合的“爱芯元智”，以及一些在自动驾驶领域深耕的芯片公司，像“黑芝麻智能”。这些公司的产品都涉及复杂的大模型或Transformer类模型部署，FPGA原型是验证算法和架构性能的关键一环，而最终一定要走向ASIC实现，所以两类人才他们都很渴求。你在招聘网站搜“AI推理芯片”或“大模型芯片”，结合“FPGA原型”和“ASIC设计”关键词，能筛出一批。

第二个问题，发展路径是否顺畅？答案是：有挑战，但路径很清晰。顺畅度取决于两点：一是你所在的项目是否真正流片，二是你自己是否“有心”。FPGA原型验证工程师的优势在于，你对系统行为、接口协议、性能摸底非常熟悉，这是设计的宝贵输入。劣势可能是对ASIC后端物理实现、更严苛的时序收敛缺乏经验。

我的转型步骤供你参考：
1. 深入参与：在原型阶段，就主动和ASIC设计工程师交流，了解他们对你提供的原型模型有哪些具体的设计约束要求。
2. 技能补全：自学或参加培训，掌握ASIC数字前端设计的标准流程和工具（VCS/Verdi/Spyglass等），重点学习如何编写可综合的、适合ASIC的RTL代码，理解时钟域交叉、低功耗设计等。
3. 争取机会：向主管表达意向，争取先负责一些ASIC设计中比较接近原型的任务，比如某个子系统的RTL实现、或参与FPGA到ASIC的代码移植和优化。
4. 系统思维：培养芯片级的系统思维，理解从算法、架构、RTL到GDSII的整个链条，明白自己每个阶段工作的价值。

需要重点补充的技能，除了工具和代码风格，更重要的是对“PPA”（性能、功耗、面积）的深刻理解和权衡能力，这是ASIC设计的核心。另外，对先进工艺节点下的设计挑战最好也有些了解。

这条路走通了会很有竞争力，因为你能贯通从原型到产品的关键环节。加油！

兄弟，你这问题问得很实际，现在确实是个好时机。国内做AI大模型推理芯片的公司，很多都处于从原型验证到流片量产的关键阶段，所以对FPGA原型验证和ASIC设计人才的需求是并存的，而且经常在一个团队里协作。

公司方面，你可以重点关注这几类：一是头部大厂，比如华为海思（昇腾系列）、阿里巴巴平头哥（含光系列），他们的团队规模大，分工细，这两类岗位都有明确需求。二是新兴的独角兽或实力派创业公司，比如壁仞科技、摩尔线程、瀚博半导体、燧原科技、地平线等，他们为了快速迭代和产品落地，特别需要能把FPGA原型玩得转、又能理解ASIC设计全流程的人才，有时候甚至希望一个人能兼顾前后端。

关于职业路径，从FPGA原型验证切入再转ASIC设计，是一条非常经典且可行的路。顺畅与否，关键看你主动规划的力度。

我的建议是：首先，在现有岗位上别只埋头做原型搭建和调试。要主动往上（系统架构、算法映射）和往下（ASIC设计流程）延伸。多问为什么这么设计，理解芯片的整体架构和性能瓶颈。其次，有意识地补充ASIC前端设计的核心技能，比如深入学习SystemVerilog用于设计（不仅仅是验证），理解ASIC的时序约束（SDC）、低功耗设计（UPF）、可测性设计（DFT）的基本概念。最后，争取内部转岗或在新公司应聘时，突出你对“从原型到芯片”全流程的理解，这是你的独特优势。

需要注意的坑是：FPGA和ASIC的设计思维有差异（比如对时序、面积、功耗的权衡），要尽早调整。另外，验证和设计虽然是相通，但侧重点不同，转设计可能需要从一些基础的模块设计做起，要有心理准备。

总之，方向很好，需求旺盛，但需要你主动搭建技能栈，完成从“验证实现”到“设计创造”的思维转变。

哈喽，同行。我也在关注这个方向，分享一下我的观察。

公司名单其实挺多的，除了楼上提到的那些明星公司，还有一些你可能没太听说但也在扎实做事的，比如奕斯伟计算、九天睿芯、云天励飞（他们自己做芯片）、爱芯元智等等。这些公司因为要跑通从算法到芯片的整个流程，所以FPGA原型验证（用于算法验证和早期软件开发）和ASIC设计（用于最终产品实现）团队都是核心。招聘时，它们往往更看重你在AI或高性能计算领域的项目经验，而不仅仅是工具使用。

关于从FPGA验证转ASIC设计，我觉得“顺畅”这个词看你怎么定义。如果指望公司自动给你转，那可能不太顺畅，因为岗位职责有区别。但如果你自己驱动，这条路非常自然，甚至是优势路径。

核心在于，你要把FPGA验证工作做“深”，而不是做“泛”。痛点在于，很多验证工程师只关心功能对不对，不关心硬件怎么实现的、为什么这么实现、性能瓶颈在哪。你要突破这个点。

你需要重点补充的技能，我列几个具体的：1. 深入理解ASIC的时序约束（SDC）和静态时序分析（STA）基础，这是设计和验证在思维上的一个分水岭。2. 掌握ASIC常用的IP（如SRAM、标准单元库）的特性和使用方式，这和FPGA用查找表、BRAM很不同。3. 学习一些高级设计技术，比如流水线深度优化、数据通路设计、面积和功耗的权衡。这些在你做验证时可能接触不到。

行动步骤：现在就在工作中，以“如果我来设计这个模块，我会怎么做”的角度去审视你的验证对象。然后，找一些小项目练手，比如用Verilog写一个ASIC风格的、可综合的AI算子（如矩阵乘加速单元），并尝试用DC（Design Compiler）或开源工具进行综合，看时序和面积报告。有了这些实操经验，再在面试中展示你对设计的理解，转岗或跳槽的成功率就高多了。

总之，方向没问题，需求旺盛，但转型需要你主动学习和积累设计经验。祝顺利！

兄弟，你这问题问得很实际，现在确实是个好时机。国内做AI大模型推理芯片的公司，很多都在扩张期，对FPGA原型验证和ASIC设计人才的需求是并存的，因为芯片开发流程本身就紧密衔接这两块。

公司方面，你可以重点关注这几类：一是头部巨头，比如华为海思、阿里平头哥、百度昆仑芯，他们体系完整，项目多，同时设原型验证和ASIC设计岗位很常见。二是新兴的独角兽或实力派创业公司，像壁仞科技、瀚博半导体、燧原科技、沐曦集成电路、摩尔线程等，他们为了快速迭代和流片，也非常需要既有FPGA验证能力又能理解ASIC设计的人才。三是部分在AI方向发力的传统芯片公司或大型企业的芯片部门。建议你多看看这些公司的招聘官网或专业招聘平台，搜索“FPGA原型验证”、“芯片验证”、“ASIC设计”等关键词。

关于职业路径，从FPGA原型验证切入，再转向ASIC设计，是一条可行且越来越被认可的路径。顺畅与否，关键看你是否主动规划。原型验证让你对芯片架构、算法硬件化、系统级问题有深刻理解，这是很大的优势。但想转设计，你需要重点补充几块：一是扎实的ASIC前端设计知识，比如Verilog/SV的编码风格（更强调可综合和时序）、时钟域交叉处理、低功耗设计技术。二是对芯片物理实现流程（综合、布局布线）有基本了解。三是对特定领域（比如AI芯片的脉动阵列、内存 hierarchy）的计算架构有更深入的设计思考，而不只是验证其功能。

建议你在当前岗位上，多和ASIC设计同事交流，争取参与一些设计讨论，甚至承担一些简单的设计模块。同时，自己系统学习ASIC设计流程和优化方法。时机成熟时，可以在内部转岗，或者跳槽时瞄准那些强调“验证设计协同”或提供转岗机会的公司。这条路走通了，你的系统视角会非常宝贵。