Cognichip vuole che l’IA progetti i chip che alimentano l’IA e ha appena raccolto 60 milioni di dollari per provarci

I chip in silicio più avanzati hanno accelerato lo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Ora, Cognichip scommette che l’IA possa restituire il favore.

Cognichip sta sviluppando un modello di deep learning per affiancare gli ingegneri nella progettazione di nuovi chip per computer. Il problema che intende risolvere è uno che l’industria dei semiconduttori affronta da decenni: la progettazione dei chip è enormemente complessa, estremamente costosa e lenta.

La sfida della progettazione moderna dei chip

I chip avanzati possono impiegare dai tre ai cinque anni per passare dall’ideazione alla produzione di massa. La sola fase di progettazione può durare fino a due anni prima ancora che inizi il layout fisico. Ad esempio, le ultime GPU Blackwell di Nvidia contengono 104 miliardi di transistor — un livello di complessità immenso che deve essere ingegnerizzato con grande attenzione.

Secondo Faraj Aalaei, CEO e fondatore di Cognichip, quando un nuovo chip è pronto, le condizioni di mercato possono essere cambiate a tal punto da compromettere la tesi d’investimento originale.

L’obiettivo di Aalaei è portare nel processo di progettazione dei semiconduttori gli strumenti di IA che hanno accelerato lo sviluppo software.

“Questi sistemi sono ormai diventati abbastanza intelligenti che, semplicemente guidandoli e dicendo loro quale risultato si desidera, possono effettivamente produrre codice eccellente”, ha dichiarato Aalaei a TechCrunch.

Afferma che la tecnologia di Cognichip può ridurre il costo dello sviluppo dei chip di oltre il 75% e dimezzare più che proporzionalmente i tempi.

60 milioni di dollari di nuovi finanziamenti

L’azienda è uscita dalla modalità stealth lo scorso anno e mercoledì ha annunciato di aver raccolto 60 milioni di dollari in nuovi finanziamenti guidati da Seligman Ventures. Il CEO di Intel, Lip-Bu Tan, ha partecipato al round e entrerà nel consiglio di amministrazione di Cognichip. Anche Umesh Padval, managing partner di Seligman Ventures, entrerà nel consiglio.

Dalla sua fondazione nel 2024, Cognichip ha raccolto complessivamente 93 milioni di dollari.

Tuttavia, l’azienda non ha ancora presentato un chip progettato utilizzando il suo sistema e non ha reso noti i clienti con cui afferma di collaborare da settembre.

Addestrare l’IA sui dati di progettazione dei chip

Cognichip afferma che il suo vantaggio risiede nell’utilizzo di un modello proprietario addestrato specificamente sui dati di progettazione dei chip, anziché fare affidamento su un modello linguistico di grandi dimensioni di uso generale.

L’accesso a dati di addestramento specifici di dominio è particolarmente complesso nel settore dei semiconduttori. A differenza degli sviluppatori software, che spesso condividono pubblicamente grandi quantità di codice, i progettisti di chip proteggono con attenzione la propria proprietà intellettuale, limitando la disponibilità di dataset aperti che solitamente alimentano gli assistenti di codifica basati su IA.

Per affrontare questo problema, Cognichip ha sviluppato propri dataset, inclusi dati sintetici, e ha ottenuto in licenza dati aggiuntivi dai partner. L’azienda ha inoltre creato procedure che consentono ai produttori di chip di addestrare in modo sicuro i modelli di Cognichip sui propri dati proprietari senza esporli.

Quando i dati proprietari non sono disponibili, l’azienda ha utilizzato alternative open source. In una demo lo scorso anno, Cognichip ha invitato studenti di ingegneria elettrica della San Jose State University a partecipare a un hackathon. I team hanno utilizzato il modello per progettare CPU basate sull’architettura open source RISC-V, liberamente disponibile per chiunque voglia svilupparla ulteriormente.

Il panorama competitivo

Cognichip entra in un mercato competitivo che include attori consolidati come Synopsys e Cadence Design Systems, oltre a startup ben finanziate. ChipAgents ha chiuso un’estensione di Serie A da 74 milioni di dollari a febbraio, e Ricursive ha raccolto 300 milioni di dollari in un round di Serie A a gennaio.

Padval ha affermato che l’attuale ondata di investimenti nelle infrastrutture per l’IA è la più grande che abbia visto in 40 anni di attività nel settore degli investimenti.

“Se è un super ciclo per i semiconduttori e l’hardware, è un super ciclo per aziende come [Cognichip]”, ha detto.