Cognichip, 비용을 75% 이상 절감한다고 주장하는 칩 설계 AI 모델로 6,000만 달러 유치

새로운 컴퓨터 칩을 설계하는 엔지니어들과 함께 작업하는 딥러닝 모델을 개발하는 스타트업

범용 LLM이 아닌 칩 설계 데이터로 학습된 딥러닝 모델이 엔지니어들과 함께 작업하여 칩 개발 비용과 시간을 줄일 수 있다는 것

Seligman Ventures가 주도한 6,000만 달러 신규 라운드; 2024년 창업 이후 총 9,300만 달러 유치

CEO이자 창업자인 Faraj Aalaei는 소프트웨어 엔지니어들이 사용하는 것과 같은 AI 도구를 반도체 설계에 도입하기 위해 2024년 Cognichip을 시작했다. 이 회사는 2025년에 스텔스에서 나왔다.

칩 설계자들은 자신의 IP를 철저히 보호하므로, 소프트웨어와 달리 공개된 학습 데이터 더미가 없다. Cognichip은 합성 데이터, 파트너로부터 라이선스받은 데이터를 포함한 자체 데이터셋을 구축했고, 칩 제조사들이 자사 데이터로 안전하게 학습할 수 있는 방법을 개발했다. 2025년 데모에서 San Jose State 전기공학 학생들이 해커톤에서 이 모델을 사용해 RISC-V CPU를 설계했다.

칩 설계는 엄청나게 복잡하고 비용이 많이 들며 느려서, 물리적 레이아웃까지 최대 2년이 걸린다

칩이 생산에 도달하기까지 3~5년이 걸리는 동안 시장이 바뀔 수 있다

도메인 특화 모델은 칩 설계 데이터가 없는 범용 LLM에 의존하는 것을 피한다

한 투자자는 AI 인프라로의 자본 유입을 40년 만에 최대라고 불렀다

Cognichip의 가치는 아직 완성된 칩에서 입증하지 못한 주장(비용 75% 이상 절감, 시간 절반 이상 단축)에 달려 있다.

2026-04-01 기준 Cognichip은 총 9,300만 달러의 투자금과 이사회의 인텔 CEO를 갖추었지만, 공개적으로 밝힌 고객사나 자사 시스템으로 설계된 칩은 없다. 비용과 시간에 대한 주장은 CEO 본인의 것이다.