집코그니칩, AI 기반 칩 설계 개발을 위해 6천만 달러 투자 유치
최첨단 실리콘 칩은 인공지능의 발전을 가속화했습니다. 이제 인공지능이 그 은혜에 보답할 차례입니다.
코그니칩(Cognichip)은 엔지니어들이 새로운 컴퓨터 칩을 설계할 때 협력할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고 있다. 이 모델은 업계가 수십 년간 고심해 온 문제, 즉 칩 설계가 믿기 힘들 정도로 복잡하고, 비용이 엄청나게 비싸며, 진행 속도가 지독히 느리다는 점을 해결하는 것을 목표로 한다. 첨단 칩은 개념 단계에서 양산 단계로 넘어가는 데 3~5년이 걸리며, 물리적 레이아웃 작업이 시작되기도 전에 설계 단계만 최대 2년이 소요될 수 있다. 1,040억 개의 트랜지스터를 탑재한 엔비디아(Nvidia)의 최신 블랙웰(Blackwell) GPU 라인을 예로 들어보자. 이 모든 것을 조율하는 것은 엄청난 작업이다.
코그니칩의 CEO이자 설립자인 파라즈 알라에이(Faraj Aalaei)는 긴 칩 개발 과정 동안 시장이 급격히 변할 수 있어 막대한 투자가 무용지물이 될 가능성이 있다고 지적한다. 그의 목표는 소프트웨어 엔지니어들이 사용하는 것과 동일한 AI 기반 생산성 도구를 반도체 설계 분야에 도입하는 것이다.
알라에이는 테크크런치와의 인터뷰에서 "이 시스템들은 이제 충분히 지능화되어, 단순히 지침을 주고 원하는 결과를 명시하기만 하면 훌륭한 코드를 생성할 수 있다"고 말했다.
그는 자사의 기술이 칩 개발 비용을 75% 이상 절감하고 개발 기간을 절반 이상 단축할 수 있다고 밝혔다.
이 회사는 작년에 스텔스 모드를 벗어났으며, 수요일 셀리그만 벤처스(Seligman Ventures)가 주도하는 6,000만 달러 규모의 투자 유치 소식을 발표했다. 이번 투자 라운드에는 인텔 CEO 립부 탄(Lip-Bu Tan)이 자신의 벤처 투자사 월든 카탈리스트 벤처스(Walden Catalyst Ventures)를 통해 투자하며 코그니칩 이사회에 합류하는 등 주목할 만한 참여가 있었다. 셀리그만의 매니징 파트너인 우메시 파드발(Umesh Padval) 또한 이사회에 합류할 예정이다. 2024년 설립 이후 코그니칩은 총 9,300만 달러를 조달했다.
하지만 코그니칩은 아직 자사 시스템으로 설계된 새로운 칩을 제시하지 못하고 있으며, 지난 9월부터 협력해 왔다고 밝힌 고객사 정보도 공개하지 않았다.
이 회사는 범용 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 시작하는 대신, 칩 설계 데이터로 특별히 훈련된 자체 모델을 사용하는 데 장점이 있다고 주장한다. 이를 위해서는 도메인 특화 훈련 데이터를 확보해야 했는데, 이는 상당한 난관이었다. 코드를 공개적으로 공유하는 소프트웨어 개발자와 달리, 칩 설계자들은 지적 재산을 엄격히 보호하기 때문에, 일반적으로 AI 코딩 보조 도구를 훈련시키는 데 사용되는 방대한 오픈소스 저장소들에 접근하기가 거의 불가능했다.
코그니칩은 합성 데이터를 포함한 자체 데이터셋을 구축하고 파트너사로부터 데이터를 라이선스 받아야 했다. 또한 칩 제조사들이 자사의 독점 데이터를 노출하지 않고도 코그니칩의 모델을 훈련시킬 수 있도록 하는 보안 절차를 개발했다.
독점 데이터를 확보할 수 없는 경우, 코그니칩은 오픈소스 대안을 활용해 왔습니다. 작년 데모 행사에서 이 회사는 산호세 주립대학교의 전기공학 학생들을 초청해 해커톤에서 모델을 테스트하게 했습니다. 참가 팀들은 누구나 자유롭게 활용할 수 있는 오픈소스 RISC-V 칩 아키텍처를 기반으로 CPU를 설계하는 데 이 모델을 성공적으로 활용했습니다.
코그니칩은 시노프시스(Synopsys)나 캐던스 디자인 시스템즈(Cadence Design Systems)와 같은 기존 강자뿐만 아니라 자금력이 풍부한 스타트업 그룹과도 경쟁하고 있다. 여기에는 2025년 10월 2,100만 달러 규모의 시리즈 A 투자를 유치한 알파 디자인 AI(Alpha Design AI)와, 지난 2월 7,400만 달러 규모의 확장형 시리즈 A 투자를 마감한 칩에이전츠AI(ChipAgentsAI)가 포함된다.
패드발은 현재 AI 인프라로 유입되는 자본의 급증세가 자신의 40년 투자 경력 중 가장 큰 규모라고 언급했다.
그는 "만약 이것이 반도체와 하드웨어를 위한 슈퍼 사이클이라면, [코그니칩]과 같은 기업들에게도 슈퍼 사이클인 셈"이라고 말했다.
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의견 (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. 🤔
최첨단 실리콘 칩은 인공지능의 발전을 가속화했습니다. 이제 인공지능이 그 은혜에 보답할 차례입니다.
코그니칩(Cognichip)은 엔지니어들이 새로운 컴퓨터 칩을 설계할 때 협력할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고 있다. 이 모델은 업계가 수십 년간 고심해 온 문제, 즉 칩 설계가 믿기 힘들 정도로 복잡하고, 비용이 엄청나게 비싸며, 진행 속도가 지독히 느리다는 점을 해결하는 것을 목표로 한다. 첨단 칩은 개념 단계에서 양산 단계로 넘어가는 데 3~5년이 걸리며, 물리적 레이아웃 작업이 시작되기도 전에 설계 단계만 최대 2년이 소요될 수 있다. 1,040억 개의 트랜지스터를 탑재한 엔비디아(Nvidia)의 최신 블랙웰(Blackwell) GPU 라인을 예로 들어보자. 이 모든 것을 조율하는 것은 엄청난 작업이다.
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알라에이는 테크크런치와의 인터뷰에서 "이 시스템들은 이제 충분히 지능화되어, 단순히 지침을 주고 원하는 결과를 명시하기만 하면 훌륭한 코드를 생성할 수 있다"고 말했다.
그는 자사의 기술이 칩 개발 비용을 75% 이상 절감하고 개발 기간을 절반 이상 단축할 수 있다고 밝혔다.
이 회사는 작년에 스텔스 모드를 벗어났으며, 수요일 셀리그만 벤처스(Seligman Ventures)가 주도하는 6,000만 달러 규모의 투자 유치 소식을 발표했다. 이번 투자 라운드에는 인텔 CEO 립부 탄(Lip-Bu Tan)이 자신의 벤처 투자사 월든 카탈리스트 벤처스(Walden Catalyst Ventures)를 통해 투자하며 코그니칩 이사회에 합류하는 등 주목할 만한 참여가 있었다. 셀리그만의 매니징 파트너인 우메시 파드발(Umesh Padval) 또한 이사회에 합류할 예정이다. 2024년 설립 이후 코그니칩은 총 9,300만 달러를 조달했다.
하지만 코그니칩은 아직 자사 시스템으로 설계된 새로운 칩을 제시하지 못하고 있으며, 지난 9월부터 협력해 왔다고 밝힌 고객사 정보도 공개하지 않았다.
이 회사는 범용 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 시작하는 대신, 칩 설계 데이터로 특별히 훈련된 자체 모델을 사용하는 데 장점이 있다고 주장한다. 이를 위해서는 도메인 특화 훈련 데이터를 확보해야 했는데, 이는 상당한 난관이었다. 코드를 공개적으로 공유하는 소프트웨어 개발자와 달리, 칩 설계자들은 지적 재산을 엄격히 보호하기 때문에, 일반적으로 AI 코딩 보조 도구를 훈련시키는 데 사용되는 방대한 오픈소스 저장소들에 접근하기가 거의 불가능했다.
코그니칩은 합성 데이터를 포함한 자체 데이터셋을 구축하고 파트너사로부터 데이터를 라이선스 받아야 했다. 또한 칩 제조사들이 자사의 독점 데이터를 노출하지 않고도 코그니칩의 모델을 훈련시킬 수 있도록 하는 보안 절차를 개발했다.
독점 데이터를 확보할 수 없는 경우, 코그니칩은 오픈소스 대안을 활용해 왔습니다. 작년 데모 행사에서 이 회사는 산호세 주립대학교의 전기공학 학생들을 초청해 해커톤에서 모델을 테스트하게 했습니다. 참가 팀들은 누구나 자유롭게 활용할 수 있는 오픈소스 RISC-V 칩 아키텍처를 기반으로 CPU를 설계하는 데 이 모델을 성공적으로 활용했습니다.
코그니칩은 시노프시스(Synopsys)나 캐던스 디자인 시스템즈(Cadence Design Systems)와 같은 기존 강자뿐만 아니라 자금력이 풍부한 스타트업 그룹과도 경쟁하고 있다. 여기에는 2025년 10월 2,100만 달러 규모의 시리즈 A 투자를 유치한 알파 디자인 AI(Alpha Design AI)와, 지난 2월 7,400만 달러 규모의 확장형 시리즈 A 투자를 마감한 칩에이전츠AI(ChipAgentsAI)가 포함된다.
패드발은 현재 AI 인프라로 유입되는 자본의 급증세가 자신의 40년 투자 경력 중 가장 큰 규모라고 언급했다.
그는 "만약 이것이 반도체와 하드웨어를 위한 슈퍼 사이클이라면, [코그니칩]과 같은 기업들에게도 슈퍼 사이클인 셈"이라고 말했다.
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