Компания Cognichip хочет, чтобы искусственный интеллект сам разрабатывал чипы, которые поддерживают ИИ, и только что собрала $60 млн для этой цели, пишет TechCrunch.
Самые передовые чипы ускорили развитие искусственного интеллекта. Может ли ИИ отплатить тем же?
Сделка и позиционирование
Cognichip разрабатывает нейросетевую модель, которая будет помогать инженерами в процессе проектирования новых компьютерных чипов. Это замыкание цикла AI → hardware.
На эти цели компания собрала $60 млн при участии CEO Intel Лип-Бу Тана (он войдет в совет директоров). Раунд возглавила Seligman Ventures, ее управляющий партнер Умеш Падвал также присоединится к совету. Всего с момента основания в 2024 году компания собрала $93 млн.
Проблема рынка
В настоящее время компания пытается решить проблему, с которой отрасль сталкивается десятилетиями: разработка чипов чрезвычайно сложна, разорительно дорога и медленна. На переход от концепции к массовому производству современных чипов уходит от трех до пяти лет; один только этап проектирования может занять до двух лет, прежде чем начнется физическая компоновка. Учтите, что последняя линейка графических процессоров Nvidia, Blackwell, содержит 104 млрд транзисторов — это очень много.
По словам генерального директора и основателя Cognichip Фараджа Алаи, за время, необходимое для создания нового чипа, рынок может измениться, и все эти инвестиции окажутся напрасными. Традиционный подход просто не успевает за темпами развития AI.
Решение и экономика
Цель Алаи - внедрить инструменты искусственного интеллекта, которые инженеры-программисты использовали для ускорения своей работы, в сферу проектирования полупроводников.
«Эти системы теперь стали достаточно интеллектуальными: достаточно направлять их и объяснять желаемый результат, чтобы они создавали красивый код», — говорит Алаи.
Он добавил, что технология фирмы позволяет снизить стоимость разработки чипов более чем на 75% и сократить сроки более чем наполовину.
Таким образом, Cognichip создает специализированную AI-модель для chip design, а не дорабатывает универсальную LLM. Модель обучается на данных о проектировании чипов и призвана делать за инженеров рутинную, но критически важную работу.
Контекст и риски
В прошлом году Cognichip “вышла из тени”, но пока компания не может похвастаться ни одним чипом, созданным при помощи ее системы, и не называет клиентов, с которыми якобы сотрудничает с сентября.
Cognichip утверждает, что ее преимущество - в использовании собственной модели, обученной на данных о проектировании чипов, а не в том, чтобы брать за основу большую языковую модель (LLM) общего назначения. Для этого потребовалось получить доступ к специализированным данным для обучения, а это задача не из простых. В отличие от разработчиков программного обеспечения, которые открыто делятся огромными объемами кода, проектировщики чипов тщательно охраняют свою интеллектуальную собственность. Из-за этого практически нет открытых данных в том объеме, который обычно используется для обучения ИИ-ассистентов программистов.
Это означает, что Cognichip пришлось разрабатывать собственные наборы данных, включая синтетические, а также получать данные по лицензии от партнеров. Также компания придумала способ, как производители чипов могут безопасно обучать ее модели с помощью своих данных без риска их утечки.
В тех случаях, когда данные не доступны для публичного пользования, Cognichip использует альтернативные решения с открытым исходным кодом. Например, в прошлом году Cognichip пригласила студентов-электротехников из Государственного университета Сан-Хосе опробовать модель на хакатоне. Команды смогли использовать эту модель для проектирования процессоров на основе архитектуры чипов с открытым исходным кодом RISC-V - доступного проекта, работать с которым может любой желающий. Это доказывает работоспособность подхода — пусть и в учебных, а не промышленных масштабах.
Рост спроса — также одна из проблем, с которой сталкивается Cognichip. Инвестиционный бум в AI-инфраструктуру Падвал из Seligman называет крупнейшим за 40 лет своей карьеры.
«Если это суперцикл для полупроводников и hardware, то это суперцикл и для таких компаний, как Cognichip», — отмечает он.
Сейчас стартап конкурирует с Synopsys, Cadence, а также с хорошо финансируемыми ChipAgents ($74 млн в феврале) и Ricursive ($300 млн в январе).
