日前，美国一位博主（nutty）发表了一篇题为《模拟电路设计的未来——在变化格局中寻找机遇》的文章。文中，他深入探讨了模拟芯片领域面临的现实挑战与潜在机会，观点颇具启发性。
大约十年前，我在一次博士生研讨会上向导师提了一个问题。
我听说模拟电路设计在美国已经没什么人做了，大部分都转移到了亚洲。这是真的吗？如果是真的，原因又是什么？
导师顿了一下，问了我的名字。我想，这并非因为我的问题有多独到，或许只是它在课堂上比较少见——大多数学生不会问这样的问题。现在回想起来，那个瞬间标志着我观察这个领域长达十年、静水深流般变革的开始。
十年过去了，模拟电路设计领域已经发生了翻天覆地的变化。但这种变化究竟意味着“衰落”还是“重组”，很大程度上取决于你的视角。我想在本文中探讨实际发生的情况，并尝试挖掘其中蕴藏的机遇。
变革的现实
劳动力结构的转变
可以肯定地说，如今模拟电路设计领域确实已经由亚裔和印度裔工程师所主导。这并非我的个人臆测。根据美国国家科学基金会 (NSF) 2024 年的报告，美国超过 55% 的博士级工程师出生在国外，而美国大学工程学博士生中，国际学生的比例也超过了 60%。STEM OPT 签证统计数据更是清晰地显示，印度籍申请人占 48%，中国籍申请人占 20%。
为什么会出现这种情况？最简单的答案是，年轻的美国工程师正流向价值更高的领域。数据很能说明问题。模拟集成电路设计工程师的总薪酬大约在 14.5 万到 22 万美元之间。这不算差，但对比一下：谷歌的高级软件工程师年薪可达 39 万美元，Meta 的机器学习工程师平均年薪为 45.5 万美元，而 OpenAI 工程师的年薪中位数更是高达 78 万美元。当付出同等努力和智力，在其他地方能获得 2 到 4 倍的回报时，理性的选择不言而喻。
这种趋势其实在大学阶段就开始了。根据信息技术与创新基金会（ITIF）2023 年的报告，从 1997 年到 2020 年，电气工程学位的授予数量仅增长了 37.5%，而其他所有领域的平均增长率高达 81.1%。计算机科学专业的趋势尤为明显。而在剩余的电气工程学生中，超过一半是国际学生。NSF 的统计数据显示，美国公民和永久居民仅占电气工程博士生的 30%。外籍工程师一直在填补这个空缺。
有趣的是，当时回答我问题的导师，其研究重点并非传统的模拟电路设计——他的实验室专注于设计自动化工具，本质上就是软件。就连学术界的研究风向也已经发生了转变。
结构因素
这种变化并非仅仅是“人气”问题，其背后有着深刻的结构性原因。
首先，模拟电路在芯片中的相对重要性在下降。随着制程节点不断缩小，数字电路的密度呈爆炸式增长。在现代 SoC 中，模拟模块所占的面积和功耗比例都在不断降低。即使将某个模拟模块的功耗或面积降低 50%，对整个芯片的影响通常也微乎其微。这意味着：模拟电路的“稳定性”远比其“创新性”来得重要。当前普遍的理念是，只要模拟电路不导致整个芯片需要重新设计，就算完成任务。
其次，模拟电路无法像数字电路那样充分享受工艺微缩带来的红利。对于数字电路，更小的晶体管意味着更快的速度和更低的功耗，摩尔定律功不可没。但模拟电路却恰恰相反。在先进的工艺节点上，噪声、器件失配和电压裕量问题会更加严重。晶体管的固有增益下降，电源电压降低，而工艺的变异性却在增加。要达到相同的性能指标，往往需要付出更多努力——这本身就是一个悖论。
第三，模拟电路设计本质上是劳动密集型的。在软件领域，一位顶尖工程师的产出可能是十位普通工程师之和。代码可以被复制、模块化和复用。但模拟电路设计则截然不同。每个电路都必须针对特定的工艺、温度和电压条件进行独立的优化。据 Synopsys 称，模拟电路的设计周期平均比数字电路慢 2-3 倍。这不是工具问题，而是由基本原理决定的。佐治亚理工学院的分析表明，在一个包含 10% 模拟电路和 90% 数字电路的芯片中，那 10% 的模拟电路可能会消耗掉 90% 的总设计时间。在这种结构下，一个效率惊人的工程师也无法以一当十。
验证重于创新的时代
上述结构因素共同塑造了模拟电路设计的新范式。过去，研究的重点在于开发性能、功耗、面积更优的全新架构。而今天，主流方法变成了将成熟可靠的 IP 有效地适配到各种应用场景中。
硅验证过的电路变得至关重要。无论一个新架构在仿真中表现得多么出色，一旦在生产中出现良率问题，代价都将是天文数字。在这种环境下，转向模拟 IP 是自然而然的选择。根据 IPnest 的数据，半导体 IP 市场规模在 2024 年达到 85 亿美元，同比增长 20%。其中，模拟和混合信号 IP 预计将以每年超过 15% 的速度增长。
但说实话，模拟 IP 要达到数字 IP 那样的标准化程度，还有很长的路要走。模拟电路对工艺、温度、电压的变化极其敏感，且与周围电路的交互异常复杂。即使是“硅验证”过的 IP，当被修改以适配不同环境后，其有效性也常常会打折扣。方向是对的，但要完全实现还需要时间。
仍在扩张的领域
读到这里，你或许会以为模拟电路即将消亡。但这只是故事的一半。真正在流失市场份额的是通用型模拟电路，而非整个模拟电路市场。根据《财富商业洞察》的数据，2024 年模拟集成电路市场规模约为 760 亿美元，预计到 2032 年将超过 1240 亿美元。推动市场增长的并非通用模块，而是那些专业化的应用领域。
高速接口
串行器/解串器 (SerDes) 是模拟电路领域最具活力的分支。无论是数据中心互连、AI 加速器链路还是高速网络，SerDes 都是性能的关键瓶颈。预计该细分市场规模将从 2024 年的 7.5-8.5 亿美元增长到 2032 年的 24 亿美元，年复合增长率 (CAGR) 高达 13%-14%。
目前，112G PAM4 是主流，向 224G 的过渡正在进行中。这一领域对技术规格要求极为严苛：56GHz 频率下的信号完整性、低于 50 飞秒的抖动，以及对 45dB 以上信道损耗的补偿能力。现成的 IP 根本无法满足这些极致的性能要求。
由于触及物理极限的性能无法作为通用商品购买，Marvell、Broadcom、Credo 和 Alphawave 等公司得以维持高价策略。数字辅助模拟技术（如基于 ADC 的接收器、DSP 均衡）正成为核心，模拟和数字的界限在此也变得模糊。高速接口的扩张与 AI 基础设施的建设紧密相连。对数据传输速度的需求将持续增长，而能够突破物理极限的设计专长，依然是稀缺资源。
汽车半导体
电动汽车转型和自动驾驶技术正在推动汽车半导体市场的爆发式增长。电池管理系统 (BMS) 集成电路是核心模拟电路，用于精确监测电池的电压、温度和荷电状态。据 Global Market Insights 预测，汽车 BMS 市场规模预计将从 2025 年的 49 亿美元增长到 2035 年的 260 亿美元，复合年增长率超过 18%。栅极驱动器集成电路的市场规模也相当可观，2024 年达到 16 亿美元，其中汽车领域就占了 14 亿美元，并保持稳步增长。随着自动驾驶级别的提升，对激光雷达、雷达和超声波传感器等模拟前端的需求也在不断增长。
汽车半导体行业的独特之处在于其极高的准入门槛。企业必须满足 AEC-Q100 认证（工作温度范围 -40°C 至 +150°C）和 ISO 26262 功能安全标准（ASIL 等级）。这使得开发周期通常要延长 18 个月以上，成本增加 30% 至 50%。这为英飞凌、恩智浦、德州仪器、安森美和意法半导体等现有巨头构筑了护城河。但高门槛也是一把双刃剑——一旦成功进入，竞争对手也很难将你取代。
图像传感器
CMOS 图像传感器 (CIS) 是模拟与数字技术完美融合的典范。智能手机摄像头、自动驾驶视觉系统、医疗成像、安防监控——其应用范围正不断扩大。根据 Yole Group 的预测，2024 年 CIS 市场规模为 232 亿美元，预计到 2030 年将超过 300 亿美元。索尼占据市场主导地位，份额约 50%，三星紧随其后，约占 15%。
该领域的核心在于像素级的模拟电路。它需要在每个像素点将微弱的光信号转换为电信号，同时最大限度地降低噪声，并实现高速读取。堆叠结构、背照式照明和全局快门等技术在不断演进。除了静态图像捕捉，该领域正在向 3D 传感、飞行时间 (ToF) 和事件相机等方向发展。随着 AR/VR 设备、自动驾驶汽车和机器人视觉等新应用涌现，专业的传感器设计知识变得越来越重要。
功率半导体
功率半导体是模拟电路的另一个重要增长支柱。电动汽车充电、数据中心电源管理、可再生能源转换、智能电网……各个领域对电源转换效率的需求都在持续攀升。据 Yole Group 预测，电力电子市场规模将从 2024 年的 262 亿美元增长到 2030 年的 433 亿美元，年复合增长率为 8.7%。
其中，以氮化镓 (GaN) 和碳化硅 (SiC) 为代表的宽带隙材料尤其值得关注。它们能够实现远超传统硅材料的效率和功率密度。Yole Group 预测，到 2030 年，GaN 市场将以高达 42% 的复合年增长率爆发式增长，而 SiC 市场规模到 2030 年将超过 110 亿美元。
2023 年，已有 28% 的纯电动汽车 (BEV) 逆变器采用了 SiC，预计到 2027 年这一比例将超过 50%。随着全球能效法规日益严格，以及电池供电设备普及，提升功率效率的价值日益凸显。基于 GaN/SiC 的设计是一个相对较新的领域，目前经验丰富的专业人才非常短缺。
传感及其他专业领域
传感器接口和精密测量同样是重要的模拟领域。生物传感器（血糖、心电图、血氧）、环境传感器（温湿度、空气质量、气体检测）、工业传感器（振动、压力、流量、位置）——物联网设备的爆发式增长和医疗保健的数字化持续推动着传感器需求。超低功耗、高精度和高信噪比是基本要求，而且它们通常在特殊环境下运行，设计方法与通用电路大不相同。
航天和国防半导体市场规模虽小但十分稳定。2024 年，抗辐射加固半导体市场规模约为 16-18 亿美元，年增长率约 5%。SpaceX 的星链计划以及类似的大规模卫星星座部署正在推动航天元器件的需求。由于需要进行极端环境认证、研发周期长且供应商有限，该细分市场的产品价格溢价可达其他商用产品的 10 至 100 倍。尽管总体市场规模不大，但其利润率高且稳定。
职业前景
那么，模拟电路工程师的职业前景究竟如何？即使在“模拟电路设计”这个范畴内，工作的性质也会因你身处生产团队还是研发团队而截然不同。
生产与研发
生产团队的重心在于运用统计方法分析缺陷、提升良率。蒙特卡洛分析、工艺角仿真、失效机制分析……他们花费大量时间研究现有设计为何会失效，而非从头创造新设计。你需要反复琢磨诸如“为什么这个电路只在某些晶圆上失效？”或“为什么在 -40°C 时性能裕量会缩小？”这类问题。
研发团队则专注于探索新的架构和方法。阅读论文、提出创意、进行仿真、最终流片。一个项目可能投入数月甚至数年。在这种环境下，即使是失败也是有价值的经验积累。
两者并无绝对优劣，它们培养的是不同的专业技能。无论走到哪里，实际的生产经验都是一笔宝贵财富。拥有让产品真正可靠、解决过实际良率问题的经验——这是无可替代的。在面试中，如果你能说“我们遇到了这个生产问题，我是这样解决的”，会是非常有说服力的资历。随着资历增长，这种价值愈发凸显。
另一方面，研究能力在最困难的时刻显得尤为重要。面对前所未有的挑战时，能够回归第一性原理进行思考的能力至关重要。能够阅读前沿论文并吸收新思路的能力也同样关键。这些能力仅靠生产经验是无法获得的。当公司需要开拓全新领域，或遇到现有方法无法满足的极端指标时，具备研究思维的人就能脱颖而出。
通用型与专用型
正如我们所见，模拟电路市场正在分化为两个方向：通用模块的商品化和专业领域的高端化。通用模拟电路（如标准运放、LDO、通用 ADC/DAC）的 IP 化程度越来越高，价格竞争也日趋激烈。中国企业正在这一市场迅速扩大份额。在此竞争，成本效益是核心，单纯的设计能力难以构成壁垒。
与此同时，高速接口、汽车电子、图像传感器、电源管理和传感等专业领域，仍然需要深厚的专业知识，存在技术和认证门槛，并能维持可观的利润空间。
为了保持长期的职业价值，在特定领域建立深厚的专长，似乎比仅仅“会设计模拟电路”更重要。“我是一名模拟工程师”的标签，可能不如“我是高速 SerDes 专家”或“我拥有十年汽车 BMS 设计经验”来得难以替代。
不变的事
技术和市场瞬息万变，但有些东西是恒定的。晶体管的工作原理、反馈理论、噪声分析、稳定性判断等基本原理，无论你进入哪个细分领域都适用。流行的工具和流程会变，但电路的本质始终如一。
工程师的核心是解决问题。当仿真与实测结果对不上时，找出根本原因；在满足规格的前提下，找到切实可行的工程方案——这些能力只能通过经验积累。仅仅会设计电路是不够的。理解市场需求、与版图工程师紧密协作、与测试团队对齐规范、向管理层清晰地解释技术权衡——随着资历增长，这些“软技能”变得愈发重要。
解读变革中的机遇
让我们回到起点。
模拟电路设计的“变革”是显而易见的。通用模块在商品化，纯粹的模拟电路研究不复往日光景，美国本土的模拟人才储备也在萎缩。但如果仅仅将此视为“衰落”，那是一种片面的看法。
整体模拟半导体市场仍在增长。高速接口、汽车、图像传感器、电源、传感等领域比以往任何时候都更活跃。人工智能、电动汽车、物联网和自动驾驶等大趋势，正在不断创造对模拟芯片的新需求。在劳动力方面，美国半导体行业协会 (SIA) 和牛津经济研究院预测，到 2030 年，美国将面临超过 67，000 名半导体技术工人的缺口。麦肯锡的分析也表明，缺口可能在 59,000 到 146,000 之间。需求旺盛，但供给不足。真正拥有专业知识的人才依然至关重要。
最终，关键在于你如何定位自己。你是在商品化的红海中靠成本制胜，还是在专业化的蓝海中打造不可替代的专长？你是培养解决实际生产问题的务实能力，还是追求前沿研究的创造力？这些选择将最终塑造你的职业生涯。
十年前我提出那个问题时，只是单纯好奇这个领域的未来。十年后，我已经能看清其大致的轮廓。变革，既是危机，也是机遇。模拟电路不会消失。只要它们仍然是连接物理世界与数字世界不可或缺的桥梁，就需要有人从事这项工作。但它的形态会不断演变。对于那些能够洞察变化并主动适应的人而言，机遇将始终存在。在云栈社区，我们相信持续学习成长和专业的交流，能帮助工程师更好地应对这些变革与挑战。
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