首頁Cognichip 籌得 6,000 萬美元用於開發人工智慧驅動的晶片設計
最先進的矽晶片大幅加速了人工智慧的發展。如今，人工智慧正準備回饋這份恩惠。
Cognichip 正開發一種深度學習模型，旨在協助工程師設計新型電腦晶片。該公司致力解決業界數十年來苦苦掙扎的問題：晶片設計極其複雜、成本高昂且進度緩慢。先進晶片從概念到量產通常需耗時三至五年；光是設計階段就可能耗費長達兩年，而這還只是在開始實體佈局之前。 以 Nvidia 最新的 Blackwell GPU 系列為例，其內含 1,040 億個電晶體——這是一項龐大且極難協調的任務。
Cognichip 執行長兼創辦人 Faraj Aalaei 指出，在漫長的晶片開發過程中，市場可能發生劇烈變化，導致巨額投資變得過時。他的目標是將軟體工程師所使用的 AI 驅動生產力工具引入半導體設計領域。
「這些系統已具備足夠的智慧，只需給予指引並指定期望的結果，它們就能產出優質的程式碼，」阿拉伊向 TechCrunch 表示。
他表示，該公司的技術能將晶片開發成本削減超過 75%，並將開發週期縮短逾半。
該公司去年結束隱身模式，並於週三宣布完成一輪由 Seligman Ventures 領投的 6,000 萬美元融資。英特爾執行長陳立武（Lip-Bu Tan）透過其創投公司 Walden Catalyst Ventures 參與本輪投資，並將加入 Cognichip 董事會。 Seligman 的管理合夥人 Umesh Padval 也將加入董事會。自 2024 年成立以來，Cognichip 已累計籌集 9,300 萬美元。
然而，Cognichip目前尚無法展示任何採用其系統設計的新晶片，也未透露自去年九月以來聲稱合作過的任何客戶。
該公司聲稱其優勢在於使用專門針對晶片設計數據訓練的自有模型，而非以通用大型語言模型（LLM）為基礎。這需要取得領域專用的訓練數據，這是一項重大挑戰。與公開分享程式碼的軟體開發人員不同，晶片設計師嚴密守護其智慧財產權，使得通常用於訓練 AI 程式碼助理的龐大開源資料庫，對他們而言大多難以取得。
Cognichip 不得不自行建立資料集（包括合成資料），並向合作夥伴取得授權使用資料。該公司還開發了安全流程，讓晶片製造商能在不洩露專有資料的情況下，利用其資料來訓練 Cognichip 的模型。
當無法取得專有資料時，Cognichip 便轉而依賴開源替代方案。在去年的示範活動中，該公司邀請聖荷西州立大學的電機工程系學生，於黑客松中測試該模型。各團隊成功運用該模型，基於開源的 RISC-V 晶片架構設計出 CPU——這是一種任何人都能自由運用並在此基礎上進行開發的設計。
Cognichip 的競爭對手包括新思科技（Synopsys）和凱德斯設計系統（Cadence Design Systems）等業界老牌企業，以及一批資金雄厚的初創公司。其中包括 Alpha Design AI（該公司於 2025 年 10 月完成 2,100 萬美元 A 輪融資）和 ChipAgentsAI（該公司於 2 月完成 7,400 萬美元的 A 輪擴資）。
Padval 指出，當前湧入 AI 基礎設施的資本規模，是他 40 年投資生涯中見過最大的。
「如果這對半導體和硬體產業而言是超級週期，那麼對[Cognichip]這類公司來說，同樣也是超級週期，」他說道。
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評論 (1)
0/500
![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. 🤔
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