ChatGPT在去年11月30日发布，上线两个月就超过一亿注册用户，成为月活跃用户增长最快的消费类应用，在AI泡沫之后成为行业“拯救者”的担当。
伴随这股热潮而来的，自然是“ChatGPT将会取代XX工作”的吸睛分析，其中高危职业包括技术工种；媒体工作者；市场研究分析师等等。
比如小编的老板也已表示，AI正一点点改变职场，继去年导入自动发稿系统取消了发布编辑岗位，今年将推出自动撰稿淘汰最初级编辑岗位。
芯片设计领域也早已开始研究如何利用ChatGPT进行芯片设计，工程师作为一个技术工种，是否也将面临着被AI取代的风险？
一位芯片设计公司创业者告诉集微网，在近两年高昂的人才成本下，他一直在研究如何提高芯片研发工作效率。
“ChatGPT发布不久，我就在研究它是否能用于设计芯片，以及如何用到设计过程中。”他表示。
在设计过程中需要查一个器件的某个指标，查找一段代码，到现成的文档中肯定能找到，但是需要去翻网页、去下载，这个过程可能需要10分钟。
“固定路径就能实现的工作都可以交给ChatGPT，它本质上是一个用来提高效率的工具。”该创业者指出。
他认为，随着ChatGPT的不断完善，基本上低级别的芯片设计人员可以淘汰了。
从管理者角度来看，ChatGPT无疑将会是减少用工成本的一大利器；而在芯片设计人员看来，ChatGPT要用在实际开发过程中，还为时尚早。
前端开发工程师F告诉集微网，他以及周围工程师群体都对ChatGPT很感兴趣，也在进行各种用ChatGPT来帮助设计芯片的尝试，但现在仅能提供一些设计思路，离实用还差得远。
正如文章形容ChatGPT解决问题的逻辑：“考满分的绝招就是把所有答案都背下来”。
事实上，在ChatGPT因自然语言处理器方面的惊人能力而受到广泛关注之前，AI在芯片设计中已经扮演越来越重要的角色。
各种AI工具早已被用于IC设计的各个阶段，包括设计优化、布局、仿真和验证。
为了加快和优化IC设计流程，许多公司现在都在投资AI工具来完成一些繁重的工作。
例如2022年3月，Google ReSeaRch推出了PRIME，这是一种深度学习方法，它使用功耗、延迟等现有数据来创建比使用传统方法设计的芯片更快、更小的加速器设计。
英伟达同样为芯片设计开发了一种深度学习方法。
SynopsYs、Cadence、西门子等EDA公司也在其最新工具中使用了AI技术。
如今的AI已经可以在版图设计和优化等领域替代很大一部分IC设计人员的工作，提高了整体效率，必然会在某种程度上造成部分IC设计领域的工作职位被AI取代。
ChatGPT不是开始也不会是结束，可以预见会有越来越多的AI迅速被用于协助日常生活、工作。
我们可能即将站在技术大爆炸的“奇点”，这次变革的高速列车，必会成就一部分人，但也将有很多人被甩下。
在AI浪潮下，懂得运用、驾驭这些技术，必将会成为职场竞争中的加分项。
如同ChatGPT自己对于是否将取代公司员工的回答——
“ChatGPT在某种程度上可以取代公司员工，但并不意味着它能完全取代公司员工，因为它仍然无法满足特定的需求和处理复杂的问题。”