27小时干完8周的活！SpaceX出来的初创企业，正在开启硬件革命！

本期要点：跳出固定思维，突破产业瓶颈！

你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

你敢相信吗？一群拥有电子工程博士学位、拿着顶薪的资深工程师，居然长期将大量时间耗费在一项近乎重复的手工劳动上，在屏幕上手动连接电路板上的成千上万条走线。没错，这就是以往硬件科技公司的常见现象。

过去，设计一块高性能计算机主板平均需要3到6个月，其中约80%的工时都投入在了元器件的布局与连线上。即便最资深的工程师，也要逐一处理复杂而精细的连接。

然而，这个情况正在被一个名为Quilter AI的初创公司改变。

2025年末，在他们的“Project Speedrun”项目上，Quilter AI的系统经过27小时的AI运算与少量人工调整后，就完成了一块复杂Linux主板的布线设计。打样后的首版硬件就一次性通过了各项测试，成功运行了Debian Linux，证明了AI生成的方案是可用的。

要知道，这块主板集成了843个元件，若采用传统人工流程，预计需要6到8周完成设计，AI却把时间压缩了至少40倍。

我们认为，Quilter AI把电路设计彻底自动化了。他们通过强化学习直接在物理定律的边界内寻找全局最优解，使得硬件工程师能从繁琐的重复劳动中解脱，大幅降低了研发的边际成本与试错门槛，并有望激发难以估量的创新潜力。而背后还蕴藏着新物种的成功法则。

AI改造电路设计

首先，我们想指出的是，Quilter AI之所以值得关注，是因为它精准地击中了硬件行业的瓶颈，也就是智能工具的长期缺位，让行业中最聪明的人才进行重复劳动。

Quilter AI的创始人Sergiy Nesterenko曾在SpaceX负责航电系统设计。他发现团队进度总卡在PCB（印刷电路板）的布线上。工程师们需要花费数周时间手动调整走线，确保信号完整。而在航天这种高成本领域，一次因设计返工导致的发射推迟，往往意味着数百万美元的损失。

Quilter AI的创始人Sergiy Nesterenko

而且，在软件领域，AI编程工具已显著提升了开发效率，迭代周期可以按天计算。硬件的迭代却仍以季度为单位，这严重拖了智能革命的后腿。

工具落后的问题，自然应该用AI来解决。于是，Sergiy创立了Quilter AI。

不过有意思的是，他们并没有选择基于大语言模型（LLM）的思路，也就是把海量的图纸喂给AI，让它学会像人类一样画图。

因为LLM的底层逻辑是概率预测，它追求的是生成看起来合理的结果，但这必然伴随一定的错误率。而电路设计的底层逻辑是物理定律，必须保证绝对正确，否则即使AI生成了图纸，工程师仍然需要费时费力去进行排查。

人类历史积累的海量PCB设计图纸，并不是训练AI的优质数据资产，其中包含了许多因成本妥协、工具限制或个人习惯形成的次优解乃至错误，让AI学习这些数据，只会继承人类的缺陷。

因此，Quilter选择了强化学习（RL）结合物理仿真的路线。其中的逻辑倒也不复杂，硬件设计的正确性，最终必须由基本物理定律来判定。

于是，他们构建了一个高保真的虚拟物理仿真环境，其核心是编码了麦克斯韦方程组、热力学方程等定律的求解器。AI的每一次布局或布线决策，都被视为一个动作，仿真环境会即时反馈该动作下的物理状态（如信号完整性、热分布），并给予相应的奖励或惩罚。这实际上构建了一个近乎零边际成本的快速试错系统。

通过数百万次的自我修正，强化学习后的AI在没有人类干预的情况下，学会了在物理定律的约束下，如何获得最优的综合性能。

于是，我们看到Quilter AI生成的设计，走线并不符合人类工程师的审美习惯，但电气性能反而更优。它跳出了人脑处理几何图形时偏好横平竖直的经验，直接在物理定律允许的范围内，探索出人类经验都没触及的更优解。

这也印证了一点：在那些底层规则确定、容错率极低的领域（如科学研究、工程设计等等），让AI基于绝对正确的自然规律进行强化学习的训练，可能反而是更好的方式。

范式改变

我们想强调的是，Quilter AI看似是一次工具升级，但更体现了一个超越硬件研发本身的成功规律。

在这场智能变革中，一个“新物种”能否崛起，关键在于它能否将某个领域依赖个体经验、充满不确定性的手艺活，变成在明确约束条件下可自动完成的工程问题。一旦完成这种转换，行业的爆发点就可能到来。

与此同时，谁能把高昂的试错成本，转化为近乎为零的计算成本，谁就在重新定义行业的商业模式。

传统电路设计是典型的手艺活，设计质量高度依赖工程师的个人经验和难以言传的直觉。尽管有EDA工具辅助，但核心决策仍由人脑完成，结果充满变数。

Quilter AI正是试图将这套依赖手感的过程，变为一个自动化流程：用户输入功能需求和性能、成本等约束条件，AI基于物理定律自动完成全局最优解的探索。

这实质上是将硬件开发从重复性体力劳动升级为创造性脑力劳动，工程师可以将精力投入到系统架构、交互逻辑等让产品真正产生差异化竞争力的工作上。

这一转变有望使得硬件研发的迭代成本急剧降低。过去，因为有动辄数月的研发周期和超十万美元的人力成本，为了1000个用户设计一款硬件设备都可能会亏本；但未来，当AI将研发周期压缩到小时级，设计成本甚至只是软件的订阅费，那么为10个用户定制专属硬件也将变得有利可图。

可以看出，Quilter无疑解决了一个万亿级别产业的核心痛点。很快，我们或许就将看到硬件创新的迅速爆发，而Quilter AI也将可能成为支撑这一爆发过程的关键基础设施。

不仅是硬件研发设计，无数传统行业，比如依赖名医的医疗诊断、依赖名师的教育、依赖首席分析师的咨询、甚至依赖教授的前沿科研等等，有许多环节本质上仍是低效且高成本的手艺活，创新的成本极高、效率也极低，等待着你去改造。

关键在于，你要进行一次选择：是要当那个拥有资源最多、经验最丰富，却仍然坚持手搓精品的“旧物种”，还是那个能够提出正确问题、构建低边际成本迭代机制、并能用AI自动化创新的“新物种”。

在即将到来的CES展2026上，我要与中国的科技企业家一同在智能硬件的创新现场浸润式地观察和挖掘新物种。后续我也将在科技特训营中第一时间分享所见所思，如果你也感兴趣，欢迎加入科技特训营，和我一起，先人一步，领先一路！

以上就是今天的内容，王煜全要闻评论，我们明天见。