A Cognichip quer que a IA projete os chips que alimentam a própria IA e acaba de levantar US$ 60 milhões para tentar

Os chips de silício mais avançados aceleraram o desenvolvimento da inteligência artificial. Será que agora a IA pode retribuir o favor?

A Cognichip está desenvolvendo um modelo de aprendizado profundo para trabalhar em conjunto com os engenheiros durante o projeto de novos chips de computador. O problema que ela tenta resolver é algo com que o setor convive há décadas: o projeto de chips é extremamente complexo, extremamente caro e demorado. Chips avançados levam de três a cinco anos para passar da concepção à produção em massa; só a fase de projeto pode levar até dois anos antes que o layout físico comece. Considere que a linha mais recente de GPUs da Nvidia, a Blackwell, contém 104 bilhões de transistores — é muita coisa para organizar.

No tempo que leva para criar um novo chip, o CEO e fundador da Cognichip, Faraj Aalaei, diz que o mercado pode mudar e tornar todo esse investimento um desperdício. O objetivo de Aalaei é trazer para o espaço do projeto de semicondutores o tipo de ferramentas de IA que os engenheiros de software têm usado para acelerar seu trabalho.

“Esses sistemas agora se tornaram inteligentes o suficiente para que, apenas orientando-os e dizendo qual resultado você deseja, eles possam realmente produzir um código excelente”, disse Aalaei ao TechCrunch.

Ele afirma que a tecnologia da empresa pode reduzir o custo do desenvolvimento de chips em mais de 75% e cortar o prazo em mais da metade.

A empresa saiu do anonimato no ano passado e anunciou na quarta-feira que havia levantado US$ 60 milhões em novos investimentos liderados pela Seligman Ventures, com participação notável do CEO da Intel, Lip-Bu Tan, que passará a integrar o conselho da Cognichip. Umesh Padval, sócio-gerente da Seligman, também fará parte do conselho. A Cognichip já levantou um total de US$ 93 milhões desde sua fundação em 2024.

Ainda assim, a Cognichip não pode apontar um novo chip projetado com seu sistema e não divulgou nenhum dos clientes com os quais afirma estar colaborando desde setembro.

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A empresa afirma que sua vantagem está no uso de seu próprio modelo treinado com dados de projeto de chips, em vez de partir de um LLM de uso geral. Isso exigiu acesso a dados de treinamento específicos do domínio, o que não é tarefa fácil. Ao contrário dos desenvolvedores de software, que compartilham abertamente grandes quantidades de código, os projetistas de chips protegem rigorosamente sua propriedade intelectual, tornando praticamente indisponível o tipo de tesouro de código aberto que normalmente treina assistentes de codificação de IA.

A Cognichip teve que desenvolver seus próprios conjuntos de dados, incluindo dados sintéticos, e licenciar dados de parceiros. A empresa também desenvolveu procedimentos para permitir que fabricantes de chips treinem com segurança os modelos da Cognichip usando seus próprios dados proprietários, sem expô-los.

Quando os dados proprietários não estão disponíveis, a Cognichip recorre a alternativas de código aberto. Em uma demonstração no ano passado, a Cognichip convidou estudantes de engenharia elétrica da San Jose State University para testar o modelo em um hackathon. As equipes conseguiram usar o modelo para projetar CPUs baseadas na arquitetura de chip de código aberto RISC-V — um projeto disponível gratuitamente que qualquer pessoa pode utilizar.

A Cognichip está competindo contra players estabelecidos como a Synopsys e a Cadence Design Systems, bem como startups bem financiadas como a ChipAgents, que fechou uma Série A estendida de US$ 74 milhões em fevereiro, e a Ricursive, que levantou US$ 300 milhões em uma rodada da Série A em janeiro.

Padval disse que o atual fluxo de capital para a infraestrutura de IA é o maior que ele já viu em 40 anos de investimentos.

“Se é um superciclo para semicondutores e hardware, é um superciclo para empresas como a [Cognichip]”, disse ele.

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