IA se encuentra con el diseño de chips

Cognichip está desarrollando un modelo de aprendizaje profundo que trabaja junto con los ingenieros para diseñar nuevos chips de computadora. La empresa dice que la herramienta aborda desafíos de larga data en la industria de semiconductores: el diseño de chips es extremadamente complejo, costoso y lento. Los chips avanzados pueden tomar de tres a cinco años desde el concepto hasta la producción en masa, con la fase de diseño sola durando hasta dos años. Al aplicar técnicas de IA que los ingenieros de software ya utilizan, Cognichip busca reducir drásticamente tanto el costo como el tiempo.

Financiamiento y liderazgo

La startup surgió de la clandestinidad el año pasado y anunció una ronda de financiamiento de $60 millones liderada por Seligman Ventures. El CEO de Intel, Lip-Bu Tan, participó y se unirá a la junta directiva de Cognichip, mientras que el socio gerente de Seligman, Umesh Padval, también ocupará un asiento en la junta. Desde su fundación en 2024, Cognichip ha recaudado $93 millones en total.

Tecnología y estrategia de datos

La ventaja de Cognichip radica en entrenar su propio modelo en datos de diseño de chips en lugar de adaptar un modelo de lenguaje grande de propósito general. El acceso a datos específicos del dominio requirió que la empresa creara conjuntos de datos sintéticos y licenciara datos de socios. Para proteger la propiedad intelectual, Cognichip ha construido procedimientos que permiten a los fabricantes de chips entrenar el modelo en sus datos propietarios de manera segura sin exponerlos. Cuando los datos propietarios no están disponibles, la empresa confía en alternativas de código abierto como la arquitectura RISC-V.

Demostraciones y posición en el mercado

En un hackatón de 2023 en la Universidad Estatal de San José, los estudiantes utilizaron el modelo para diseñar CPUs basados en la arquitectura de código abierto RISC-V. Cognichip compite con jugadores establecidos como Synopsys y Cadence Design Systems, así como con startups bien financiadas como ChipAgents y Ricursive, que también han recaudado grandes rondas de financiamiento centradas en IA. Aunque Cognichip aún no ha revelado un chip diseñado con su sistema, informa que su tecnología puede reducir los costos de desarrollo en más del 75 por ciento y acortar los plazos en más de la mitad.

Perspectiva de la industria

Umesh Padval describió la actual ola de capital para la infraestructura de IA como la más grande en su carrera de 40 años como inversionista, sugiriendo un "super ciclo" para semiconductores y hardware que podría beneficiar a empresas como Cognichip.

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