A Cognichip levanta US$ 60 milhões para desenvolver projetos de chips baseados em IA

Os chips de silício mais avançados impulsionaram o desenvolvimento da inteligência artificial. Agora, a IA está pronta para retribuir o favor.

A Cognichip está desenvolvendo um modelo de aprendizado profundo para colaborar com engenheiros no projeto de novos chips de computador. O objetivo é resolver um problema com o qual a indústria vem lutando há décadas: o projeto de chips é incrivelmente complexo, proibitivamente caro e dolorosamente lento. Chips avançados levam de três a cinco anos para passar do conceito à produção em massa; só a fase de projeto pode consumir até dois anos antes mesmo de o layout físico começar. Considere a mais recente linha de GPUs Blackwell da Nvidia, que contém 104 bilhões de transistores — uma quantidade imensa para coordenar.

O CEO e fundador da Cognichip, Faraj Aalaei, observa que o mercado pode mudar drasticamente durante o longo processo de criação de chips, tornando potencialmente obsoletos investimentos maciços. Seu objetivo é trazer as mesmas ferramentas de produtividade baseadas em IA que os engenheiros de software usam para a área de projeto de semicondutores.

“Esses sistemas se tornaram inteligentes o suficiente para que, simplesmente orientando-os e especificando o resultado desejado, eles possam produzir um código excelente”, disse Aalaei ao TechCrunch.

Ele afirma que a tecnologia da empresa pode reduzir os custos de desenvolvimento de chips em mais de 75% e diminuir o prazo em mais da metade.

A empresa saiu do anonimato no ano passado e anunciou na quarta-feira uma rodada de financiamento de US$ 60 milhões liderada pela Seligman Ventures. A rodada contou com a participação notável do CEO da Intel, Lip-Bu Tan, que investiu por meio de sua empresa de venture capital Walden Catalyst Ventures e passará a integrar o conselho da Cognichip. Umesh Padval, sócio-gerente da Seligman, também passará a integrar o conselho. Desde sua fundação em 2024, a Cognichip levantou um total de US$ 93 milhões.

No entanto, a Cognichip ainda não pode apontar um novo chip projetado com seu sistema e não divulgou nenhum dos clientes com os quais afirma estar trabalhando desde setembro.

A empresa afirma que sua vantagem reside no uso de seu próprio modelo, treinado especificamente com dados de projeto de chips, em vez de partir de um modelo de linguagem de grande porte (LLM) de uso geral. Isso exigiu a obtenção de dados de treinamento específicos do domínio, um desafio significativo. Ao contrário dos desenvolvedores de software, que compartilham código abertamente, os projetistas de chips protegem rigorosamente sua propriedade intelectual, tornando os vastos repositórios de código aberto que normalmente treinam assistentes de codificação de IA praticamente inacessíveis.

A Cognichip teve que criar seus próprios conjuntos de dados, incluindo dados sintéticos, e licenciar dados de parceiros. A empresa também desenvolveu procedimentos seguros que permitem que os fabricantes de chips treinem os modelos da Cognichip com seus dados proprietários sem expô-los.

Quando os dados proprietários não estão disponíveis, a Cognichip recorre a alternativas de código aberto. Em uma demonstração no ano passado, a empresa convidou estudantes de engenharia elétrica da San Jose State University para testar o modelo em um hackathon. As equipes o utilizaram com sucesso para projetar CPUs baseadas na arquitetura de chip RISC-V de código aberto — um projeto disponível gratuitamente que qualquer pessoa pode usar como base.

A Cognichip concorre com empresas estabelecidas como a Synopsys e a Cadence Design Systems, bem como com um grupo de startups bem financiadas. Entre elas estão a Alpha Design AI, que levantou US$ 21 milhões em uma rodada da Série A em outubro de 2025, e a ChipAgentsAI, que fechou uma rodada estendida da Série A de US$ 74 milhões em fevereiro.

Padval observou que o atual influxo de capital na infraestrutura de IA é o maior que ele já testemunhou em seus 40 anos de carreira como investidor.

“Se este é um superciclo para semicondutores e hardware, é um superciclo para empresas como a [Cognichip]”, disse ele.