Cognichip 融资6000万美元，用AI设计芯片
TechCrunch AI··作者 Tim Fernholz
关键信息
Cognichip在其自有数据集（包括合成数据）上训练深度学习模型，避免依赖通用大语言模型。它使用安全方法在客户知识产权上进行训练，而不会泄露敏感设计——这是芯片设计行业的一个重大挑战。
资讯摘要
Cognichip旨在利用AI自动化并加速设计先进计算机芯片的多阶段过程，目前从概念到量产需3至5年。公司CEO法拉吉·阿勒伊认为AI可以像指导软件代码生成一样引导芯片设计。
截至目前，Cognichip已筹集9300万美元，其中6000万美元由Seligman Ventures领投，正定位为EDA（电子设计自动化）领域的颠覆者。尽管尚未交付完全由AI设计的芯片，但其已在RISC-V CPU设计中使用开源数据取得成功，并与合作伙伴协作，在不泄露敏感设计的前提下安全训练模型。
资讯正文
最先进的硅芯片加速了人工智能的发展。现在，人工智能能否报答这一助力？
Cognichip正在构建一个深度学习模型，与工程师协同设计新型计算机芯片。它试图解决的问题是业界几十年来一直面临的难题：芯片设计极其复杂、代价高昂且耗时漫长。先进芯片从概念到大规模生产需要三到五年时间；仅设计阶段就可能长达两年，才能进入物理布局阶段。以最新的Nvidia Blackwell系列GPU为例，其包含1040亿个晶体管——这需要排列整合的部件数量极为庞大。
Cognichip的创始人兼CEO法拉吉·阿勒伊表示，在一款新芯片完成设计的过程中，市场可能已经发生变化，导致前期投入变成浪费。阿勒伊的目标是将软件工程师已使用的AI工具引入半导体设计领域，以加快开发效率。
“这些系统如今已足够智能，只需引导它们并告诉它们你想要的结果，它们就能生成优美的代码，”阿勒伊对TechCrunch表示。
他表示，公司的技术可使芯片开发成本降低超过75%，并将开发周期缩短一半以上。
该公司去年从保密状态中走出，并于周三宣布已获得由Seligman Ventures领投的6000万美元新融资，英特尔CEO利普-布·谭也参与投资，他将加入Cognichip董事会。Seligman的风险合伙人乌梅什·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目前还无法展示用其系统设计出的新芯片，也未披露自9月以来与其合作的任何客户信息。
Cognichip不得不开发自己的数据集，包括合成数据，并从合作伙伴处获取许可数据。该公司还制定了流程，使芯片制造商能够在不泄露自身专有数据的情况下安全地训练Cognichip的模型。
当缺乏专有数据时，Cognichip转向了开源替代方案。去年的一次演示中，Cognichip邀请圣何塞州立大学的电气工程学生参加一场黑客马拉松，尝试使用该模型。这些团队利用该模型基于RISC-V开源芯片架构设计出了CPU——这是一种任何人都可以自由使用和构建的开放设计。
Cognichip正与Synopsys和Cadence Design Systems等老牌厂商竞争，同时也面临像ChipAgents这样的初创公司挑战，后者在二月完成了7400万美元的扩展A轮融资；还有Ricursive，它在一月份筹集了3亿美元的A轮融资。
Padval表示，当前涌入AI基础设施的资金浪潮是他40年投资生涯中见过的最大规模。
他说：“如果这是半导体和硬件领域的超级周期，那对[Cognichip]这样的公司来说也是一场超级周期。”
来源与参考
收录于 2026-04-02