Американская компания Cognichip успешно привлекла 60 миллионов долларов инвестиций для разработки глубокого обучения, которое поможет инженерам создавать новые компьютерные микросхемы. Среди ведущих инвесторов — Seligman Ventures и генеральный директор Intel Лип-Бу Тан, который инвестировал через Walden Catalyst Ventures и присоединится к совету директоров Cognichip. Общий объем привлеченных средств с момента основания компании в 2024 году составил 93 миллиона долларов.
Об этом сообщает ProIT
Искусственный интеллект в создании чипов: революция для отрасли
Разработка современных микросхем остается сложной, дорогой и длительной: на полный цикл производства, от идеи до массового выпуска, уходит от трех до пяти лет, а только этап проектирования занимает до двух лет. Например, недавно представленная линейка GPU Nvidia Blackwell содержит 104 миллиарда транзисторов, что требует колоссальных усилий для размещения и оптимизации.
По словам основателя и генерального директора Cognichip Фараджа Аалаи, рынок может претерпеть изменения еще до завершения разработки микросхемы, что подвергает риску значительные инвестиции. Цель компании — внедрить в сферу проектирования чипов те же инструменты на основе ИИ, которые уже помогают программистам ускорять свою работу.
“Эти системы стали достаточно умными, что, просто направляя их и сообщая, какой результат вы хотите, они могут фактически производить красивый код,” — сказал Аалаи в интервью TechCrunch.
Технология Cognichip позволяет сократить затраты на разработку микросхем более чем на 75% и уменьшить сроки изготовления более чем вдвое. Однако компания пока не представила чип, созданный полностью с помощью собственной системы, и не раскрывает имена клиентов, с которыми сотрудничает с сентября прошлого года.
Собственные алгоритмы и конкуренция на рынке
Преимуществом Cognichip является использование специальной модели ИИ, обученной на данных проектирования микросхем, а не на универсальных языковых моделях. Для этого компании пришлось собирать уникальные датасеты, создавать синтетические данные, заключать лицензионные соглашения с партнерами и разработать процедуры безопасного обучения моделей на закрытых данных заказчиков.
Там, где доступа к собственным данным нет, Cognichip использует открытый код. Например, во время хакатона в Сан-Хосе студенты смогли спроектировать собственные процессоры на основе открытой архитектуры RISC-V, используя инструменты Cognichip.
На рынке компания конкурирует с крупными игроками, такими как Synopsys и Cadence Design Systems, а также с рядом стартапов. Среди них — Alpha Design AI, которая привлекла 21 миллион долларов в октябре 2025 года, и ChipAgentsAI, получившая 74 миллиона в феврале этого года.
Партнер Seligman Ventures Умеш Падвал отмечает беспрецедентный поток инвестиций в инфраструктуру искусственного интеллекта, называя текущий период «суперциклом» для отрасли полупроводников и компаний, подобных Cognichip.