Cognichip、チップ設計AIモデルで6000万ドルを調達、コストを75%以上削減と主張

新しいコンピューターチップを設計するエンジニアと並行して作業する深層学習モデルを開発するスタートアップ

汎用LLMではなく、チップ設計データで訓練された深層学習モデルがエンジニアの傍らで作業し、チップ開発のコストと時間を削減できるという賭け

Seligman Ventures主導の新ラウンドで6000万ドル。2024年の創業以来、総額9300万ドルを調達

CEO兼創業者のFaraj Aalaeiは、ソフトウェアエンジニアが使うようなAIツールを半導体設計に持ち込むため、2024年にCognichipを立ち上げた。同社は2025年にステルス状態から脱した。

チップ設計者は自社のIPを厳重に守るため、ソフトウェアと違って公開された訓練データの宝庫は存在しない。Cognichipは合成データを含む独自のデータセットを構築し、パートナーからデータをライセンスし、チップメーカーが自社データで安全に訓練できる方法を開発した。2025年のデモでは、サンノゼ州立大学の電気工学科の学生がハッカソンでこのモデルを使い、RISC-V CPUを設計した。

チップ設計は極めて複雑で高コストかつ低速であり、物理レイアウトまで最大2年かかる

チップが生産に至るまでの3〜5年の間に市場が変化しうる

ドメイン特化型モデルは、チップ設計データを持たない汎用LLMへの依存を避ける

ある投資家は、AIインフラへの資本流入を40年来最大規模と呼んだ

Cognichipの価値は、完成したチップでまだ証明していない主張（コスト75%以上削減、時間半分以上短縮）に依存している。

2026年4月1日時点で、Cognichipは総額9300万ドルの資金調達と取締役会にIntelのCEOを擁するが、公表された顧客や同システムで設計されたチップはない。コストと時間に関する主張はCEO自身によるものである。