首页Cognichip 获得 6000 万美元融资，用于开发基于人工智能的芯片设计
最先进的硅芯片极大地推动了人工智能的发展。如今，人工智能正准备回报这份恩情。
Cognichip正在开发一种深度学习模型，旨在协助工程师设计新型计算机芯片。该模型致力于解决业界数十年来一直苦苦挣扎的问题：芯片设计极其复杂、成本高昂且耗时漫长。先进芯片从概念到量产通常需要三到五年时间；仅设计阶段就可能耗时长达两年，而这还只是在开始物理布局之前。 以英伟达最新的Blackwell GPU系列为例，其集成了1040亿个晶体管——这需要协调的工作量是巨大的。
Cognichip的首席执行官兼创始人法拉杰·阿拉伊（Faraj Aalaei）指出，在漫长的芯片研发过程中，市场可能发生剧烈变化，导致巨额投资付诸东流。他的目标是将软件工程师所使用的AI驱动型生产力工具引入半导体设计领域。
“这些系统已经足够智能，只需对其进行引导并指定预期结果，它们就能生成出色的代码，”阿拉伊告诉TechCrunch。
他表示，该公司的技术可将芯片开发成本削减75%以上，并将开发周期缩短一半以上。
该公司于去年结束隐身模式，并于本周三宣布完成由Seligman Ventures领投的6000万美元融资。英特尔首席执行官陈立武（Lip-Bu Tan）通过其风险投资公司Walden Catalyst Ventures参与了本轮融资，并将加入Cognichip董事会。 Seligman的执行合伙人乌梅什·帕德瓦尔也将加入董事会。自2024年成立以来，Cognichip已累计融资9300万美元。
不过，Cognichip目前尚无法展示其系统设计出的新芯片，也未披露自9月以来宣称合作的任何客户。
该公司声称其优势在于使用专门针对芯片设计数据训练的自有模型，而非基于通用大型语言模型（LLM）。这需要获取特定领域的训练数据，而这本身就是一项重大挑战。与公开分享代码的软件开发者不同，芯片设计师对知识产权严加保护，导致通常用于训练AI编程助手的庞大开源代码库对他们而言基本无法获取。
Cognichip不得不创建自己的数据集（包括合成数据），并从合作伙伴处获取授权数据。该公司还开发了安全流程，允许芯片制造商在不泄露专有数据的情况下，利用这些数据对Cognichip的模型进行训练。
当无法获取专有数据时，Cognichip便依赖开源替代方案。在去年的演示中，该公司邀请圣何塞州立大学的电气工程专业学生在黑客马拉松活动中测试该模型。各团队成功利用该模型，基于开源的 RISC-V 芯片架构设计了 CPU——这是一种任何人都可以自由构建的开放设计。
Cognichip的竞争对手包括新思科技（Synopsys）和凯德思（Cadence Design Systems）等行业巨头，以及一批资金雄厚的初创公司。其中包括Alpha Design AI（该公司在2025年10月完成了2100万美元的A轮融资）和ChipAgentsAI（该公司在2月完成了7400万美元的A轮扩充融资）。
帕德瓦尔指出，当前涌入人工智能基础设施领域的资本规模，是他40年投资生涯中见过的最大一波。
“如果这算得上是半导体和硬件领域的超级周期，那么对于[Cognichip]这样的公司来说，这无疑也是一个超级周期，”他说。
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评论 (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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