Cognichip sichert sich 60 Millionen Dollar für die Entwicklung eines KI-gestützten Chipdesigns

Die modernsten Siliziumchips haben die Entwicklung der künstlichen Intelligenz massiv vorangetrieben. Nun ist die KI bereit, sich dafür zu revanchieren.

Cognichip entwickelt ein Deep-Learning-Modell, das Ingenieure bei der Entwicklung neuer Computerchips unterstützt. Damit soll ein Problem angegangen werden, mit dem die Branche seit Jahrzehnten zu kämpfen hat: Chipdesign ist unglaublich komplex, unerschwinglich teuer und quälend langsam. Bei fortschrittlichen Chips dauert es drei bis fünf Jahre, bis sie vom Konzept zur Massenproduktion gelangen; allein die Designphase kann bis zu zwei Jahre in Anspruch nehmen, bevor überhaupt mit dem physischen Layout begonnen wird. Man denke nur an Nvidias neueste Blackwell-GPU-Reihe, die 104 Milliarden Transistoren umfasst – das ist eine immense Menge, die koordiniert werden muss.

Faraj Aalaei, CEO und Gründer von Cognichip, weist darauf hin, dass sich der Markt während des langwierigen Chip-Entwicklungsprozesses dramatisch verändern kann, wodurch massive Investitionen möglicherweise hinfällig werden. Sein Ziel ist es, dieselben KI-gestützten Produktivitätswerkzeuge, die Software-Ingenieure nutzen, in den Bereich des Halbleiterdesigns zu bringen.

„Diese Systeme sind mittlerweile so intelligent, dass sie allein durch einfache Vorgaben und die Festlegung des gewünschten Ergebnisses hervorragenden Code produzieren können“, erklärte Aalaei gegenüber TechCrunch.

Er erklärt, dass die Technologie des Unternehmens die Kosten für die Chipentwicklung um über 75 % senken und den Zeitrahmen um mehr als die Hälfte verkürzen kann.

Das Unternehmen trat im vergangenen Jahr aus der Anonymität hervor und gab am Mittwoch eine Finanzierungsrunde in Höhe von 60 Millionen US-Dollar unter der Führung von Seligman Ventures bekannt. An der Runde beteiligte sich namentlich Intel-CEO Lip-Bu Tan, der über seine Venture-Capital-Firma Walden Catalyst Ventures investierte und dem Vorstand von Cognichip beitreten wird. Umesh Padval, geschäftsführender Gesellschafter bei Seligman, wird ebenfalls dem Vorstand beitreten. Seit seiner Gründung im Jahr 2024 hat Cognichip insgesamt 93 Millionen US-Dollar eingesammelt.

Allerdings kann Cognichip noch keinen neuen Chip vorweisen, der mit seinem System entwickelt wurde, und hat auch keine der Kunden bekannt gegeben, mit denen es nach eigenen Angaben seit September zusammenarbeitet.

Das Unternehmen behauptet, sein Vorteil liege darin, ein eigenes Modell zu verwenden, das speziell auf Chip-Design-Daten trainiert wurde, anstatt mit einem universellen großen Sprachmodell (LLM) zu beginnen. Dies erforderte die Beschaffung domänenspezifischer Trainingsdaten, was eine erhebliche Herausforderung darstellte. Im Gegensatz zu Softwareentwicklern, die ihren Code offen teilen, hüten Chip-Designer ihr geistiges Eigentum sorgfältig, wodurch die riesigen Open-Source-Repositorien, mit denen KI-Codierungsassistenten üblicherweise trainiert werden, weitgehend unzugänglich sind.

Cognichip musste daher eigene Datensätze erstellen, darunter synthetische Daten, und Daten von Partnern lizenzieren. Das Unternehmen hat zudem sichere Verfahren entwickelt, die es Chipherstellern ermöglichen, die Modelle von Cognichip mit ihren proprietären Daten zu trainieren, ohne diese offenzulegen.

Wo keine proprietären Daten verfügbar sind, hat Cognichip auf Open-Source-Alternativen zurückgegriffen. In einer Demo im letzten Jahr lud das Unternehmen Elektrotechnikstudenten der San Jose State University ein, das Modell in einem Hackathon zu testen. Die Teams nutzten es erfolgreich, um CPUs auf Basis der Open-Source-RISC-V-Chiparchitektur zu entwerfen – ein frei verfügbares Design, auf dem jeder aufbauen kann.

Cognichip konkurriert mit etablierten Akteuren wie Synopsys und Cadence Design Systems sowie einer Gruppe gut finanzierter Startups. Dazu gehören Alpha Design AI, das im Oktober 2025 eine Serie-A-Finanzierung in Höhe von 21 Millionen US-Dollar einwarb, und ChipAgentsAI, das im Februar eine erweiterte Serie-A-Finanzierung in Höhe von 74 Millionen US-Dollar abschloss.

Padval merkte an, dass der derzeitige Kapitalzufluss in die KI-Infrastruktur der größte sei, den er in seiner 40-jährigen Karriere als Investor erlebt habe.

„Wenn dies ein Superzyklus für Halbleiter und Hardware ist, dann ist es auch ein Superzyklus für Unternehmen wie [Cognichip]“, sagte er.