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Cognichip obtiene 60 millones de dólares para desarrollar un diseño de chips basado en inteligencia artificial
Los chips de silicio más avanzados han impulsado el desarrollo de la inteligencia artificial. Ahora, la IA está lista para devolverle el favor.
Cognichip está desarrollando un modelo de aprendizaje profundo para colaborar con los ingenieros en el diseño de nuevos chips informáticos. Su objetivo es abordar un problema con el que la industria lleva lidiando décadas: el diseño de chips es increíblemente complejo, prohibitivamente caro y dolorosamente lento. Los chips avanzados tardan entre tres y cinco años en pasar del concepto a la producción en masa; solo la fase de diseño puede consumir hasta dos años antes de que siquiera comience el diseño físico. Pensemos en la última línea de GPU Blackwell de Nvidia, que cuenta con 104 000 millones de transistores: una cantidad inmensa que coordinar.
El director ejecutivo y fundador de Cognichip, Faraj Aalaei, señala que el mercado puede cambiar drásticamente durante el largo proceso de creación de chips, lo que podría dejar obsoletas inversiones masivas. Su objetivo es llevar al ámbito del diseño de semiconductores las mismas herramientas de productividad basadas en IA que utilizan los ingenieros de software.
«Estos sistemas se han vuelto tan inteligentes que, con solo guiarlos y especificar el resultado deseado, pueden producir un código excelente», declaró Aalaei a TechCrunch.
Afirma que la tecnología de la empresa puede recortar los costes de desarrollo de chips en más de un 75 % y reducir los plazos a más de la mitad.
La empresa salió del anonimato el año pasado y anunció el miércoles una ronda de financiación de 60 millones de dólares liderada por Seligman Ventures. La ronda contó con la notable participación del director ejecutivo de Intel, Lip-Bu Tan, quien invirtió a través de su empresa de capital riesgo Walden Catalyst Ventures y se incorporará al consejo de administración de Cognichip. Umesh Padval, socio director de Seligman, también se incorporará al consejo. Desde su fundación en 2024, Cognichip ha recaudado un total de 93 millones de dólares.
Sin embargo, Cognichip aún no puede presentar un nuevo chip diseñado con su sistema y no ha revelado ninguno de los clientes con los que, según afirma, lleva trabajando desde septiembre.
La empresa afirma que su ventaja radica en utilizar su propio modelo, entrenado específicamente con datos de diseño de chips, en lugar de partir de un modelo de lenguaje grande (LLM) de propósito general. Esto requirió la obtención de datos de entrenamiento específicos del dominio, lo que supuso un reto significativo. A diferencia de los desarrolladores de software, que comparten el código abiertamente, los diseñadores de chips protegen celosamente su propiedad intelectual, lo que hace que los vastos repositorios de código abierto que suelen entrenar a los asistentes de codificación de IA sean en gran medida inaccesibles.
Cognichip ha tenido que crear sus propios conjuntos de datos, incluidos datos sintéticos, y obtener datos bajo licencia de sus socios. La empresa también ha desarrollado procedimientos seguros que permiten a los fabricantes de chips entrenar los modelos de Cognichip con sus datos privados sin exponerlos.
Cuando no se dispone de datos propios, Cognichip ha recurrido a alternativas de código abierto. En una demostración el año pasado, la empresa invitó a estudiantes de ingeniería eléctrica de la Universidad Estatal de San José a probar el modelo en un hackatón. Los equipos lo utilizaron con éxito para diseñar CPU basadas en la arquitectura de chips RISC-V de código abierto, un diseño de libre acceso sobre el que cualquiera puede trabajar.
Cognichip compite con actores consolidados como Synopsys y Cadence Design Systems, así como con un grupo de startups bien financiadas. Entre ellas se encuentran Alpha Design AI, que recaudó 21 millones de dólares en una ronda de financiación de serie A en octubre de 2025, y ChipAgentsAI, que cerró una ronda ampliada de serie A de 74 millones de dólares en febrero.
Padval señaló que la actual oleada de capital hacia la infraestructura de IA es la mayor que ha presenciado en sus 40 años de carrera como inversor.
«Si este es un superciclo para los semiconductores y el hardware, también lo es para empresas como [Cognichip]», afirmó.
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comentario (1)
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![JackPerez]()
Interesting read! AI designing chips that then power more advanced AI... feels like we're building a self-improving loop. Wonder how this impacts job roles for chip engineers though. 🤔
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