Cognichip привлекла 60 млн долларов на разработку технологий проектирования микросхем на базе искусственного интеллекта

Самые передовые кремниевые микросхемы дали мощный импульс развитию искусственного интеллекта. Теперь ИИ готов отплатить за это.

Компания Cognichip разрабатывает модель глубокого обучения для сотрудничества с инженерами при проектировании новых компьютерных чипов. Она нацелена на решение проблемы, с которой отрасль борется уже десятилетиями: проектирование чипов невероятно сложно, непомерно дорого и мучительно медленно. Современным чипам требуется от трех до пяти лет, чтобы пройти путь от концепции до массового производства; одна только фаза проектирования может занять до двух лет, прежде чем начнется даже физическая компоновка. Возьмем, к примеру, новейшую линейку графических процессоров Blackwell от Nvidia, в которой используется 104 миллиарда транзисторов — это огромное количество, которое необходимо скоординировать.

Генеральный директор и основатель Cognichip Фарадж Алаеи отмечает, что рынок может кардинально измениться в течение длительного процесса создания чипа, что потенциально может сделать огромные инвестиции бесполезными. Его цель — привнести в сферу проектирования полупроводников те же инструменты повышения производительности на базе искусственного интеллекта, которые используют инженеры-программисты.

«Эти системы стали настолько интеллектуальными, что, просто направляя их и указывая желаемый результат, они могут генерировать отличный код», — сказал Алаеи TechCrunch.

Он утверждает, что технология компании может сократить затраты на разработку чипов более чем на 75% и сократить сроки более чем вдвое.

Компания вышла из режима секретности в прошлом году и объявила в среду о раунде финансирования на сумму 60 миллионов долларов, возглавляемом Seligman Ventures. В раунде принял заметное участие генеральный директор Intel Лип-Бу Тан, который инвестировал через свою венчурную фирму Walden Catalyst Ventures и войдет в совет директоров Cognichip. Умеш Падвал, управляющий партнер Seligman, также войдет в совет директоров. С момента своего основания в 2024 году Cognichip привлекла в общей сложности 93 миллиона долларов.

Однако Cognichip пока не может указать на новый чип, разработанный с помощью своей системы, и не раскрыла ни одного из клиентов, с которыми, по ее словам, она работает с сентября.

Компания утверждает, что ее преимущество заключается в использовании собственной модели, обученной специально на данных по проектированию чипов, а не в использовании универсальной большой языковой модели (LLM). Для этого потребовалось получить обучающие данные, специфичные для данной области, что представляло собой серьезную проблему. В отличие от разработчиков программного обеспечения, которые открыто делятся кодом, разработчики чипов тщательно охраняют свою интеллектуальную собственность, что делает обширные репозитории с открытым исходным кодом, на которых обычно обучаются помощники по кодированию ИИ, в основном недоступными.

Cognichip пришлось создавать собственные наборы данных, включая синтетические данные, а также приобретать лицензии на данные у партнеров. Компания также разработала безопасные процедуры, позволяющие производителям микросхем обучать модели Cognichip на своих проприетарных данных, не раскрывая их.

В тех случаях, когда собственные данные недоступны, Cognichip полагается на альтернативы с открытым исходным кодом. В ходе демонстрации в прошлом году компания пригласила студентов факультета электротехники Университета штата Сан-Хосе протестировать модель в рамках хакатона. Команды успешно использовали ее для проектирования процессоров на основе архитектуры чипов RISC-V с открытым исходным кодом — свободно доступного проекта, на основе которого может работать любой.

Cognichip конкурирует с такими признанными игроками, как Synopsys и Cadence Design Systems, а также с группой хорошо финансируемых стартапов. К ним относятся Alpha Design AI, которая в октябре 2025 года привлекла 21 миллион долларов в рамках раунда серии A, и ChipAgentsAI, которая в феврале закрыла расширенный раунд серии A на сумму 74 миллиона долларов.

Падвал отметил, что нынешний приток капитала в инфраструктуру ИИ является самым крупным за всю его 40-летнюю карьеру инвестора.

«Если это суперцикл для полупроводников и аппаратного обеспечения, то это суперцикл для таких компаний, как [Cognichip]», — сказал он.