ChipAgents、AIエージェントを半導体設計に深く組み込むために1億3400万ドルのシリーズA資金を拡大

ChipAgentsは、追加の6000万ドルのシリーズA2資金調達を実施し、シリーズAラウンドを1億3400万ドルに拡大しました。半導体企業は、自律的なAIエージェントが要求の厳しいチップ設計と検証サイクルを短縮できるかどうかを探究しています。

B Capitalが新規投資家として参加し、既存の出資者であるBessemer Venture Partners、Micron、MediaTek、Ericsson (ERIC ) 、ScOp Venture Capitalなどの企業が参加しています。この新規資金調達は、会社のシリーズAラウンドの初期クローズから6ヶ月後、2026年上半期に年間再発生収益が6倍増加した後に実施されました。

ChipAgentsは、現在、120以上の半導体企業、MicronやMediaTekを含む、で技術を展開しています。サンタクララに本拠を置くこの企業は、顧客への展開の拡大、エンジニアリングおよびマーケティングチームへの人材の増員、AIネイティブ半導体設計プラットフォームの開発の加速を目的として資金を利用する予定です。

AIコピロットから自律エンジニアリングワークフローへの移行

ChipAgentsは、汎用のAIコーディングツールよりもはるかに特殊な問題を対象としています。

半導体開発には、アーキテクチャ、仕様、レジスタ転送レベルコード、検証環境、シミュレーション、カバレッジ分析、波形、形式検証、デバッグ、パワーオプティマイゼーション、タイミング、設計クロージャーなどのワークフローが相互に接続されています。このプロセスで遅い段階でミスが発見されると、プロジェクトが遅れる可能性があり、追加のエンジニアリングコストが発生する可能性があります。

同社のプラットフォームは、ドメイン固有のエージェントを使用して、仕様とコードを解釈し、生産向けのレジスタ転送レベルと検証アセットを生成し、自動ルート原因分析を実行します。同社の製品には、設計、検証、カバレッジ、デバッグの環境と、コマンドラインインターフェイスおよびプロジェクトワークスペースが含まれています。

エンジニアが次のコード行を入力するように提案するのではなく、ChipAgentsのエージェントは、マルチステップタスクを計画し、完了するように設計されています。これは、エンジニアをサポートするAIアシスタントと、エンジニアリングワークフローの重要な部分を実行できる自律システムの違いを表しています。

このプラットフォームは、既存の電子設計自動化ツールや開発環境と並行して動作するように設計されています。この統合戦略は重要です。半導体企業は、すでに依存しているシミュレーション、シンセシス、検証、サインオフシステムを簡単に置き換えることはないからです。

検証がAgentic AIの自然なターゲットである理由

検証は、多くのアクションが測定可能なフィードバックを生成するため、特殊なAIエージェントにとって特に適しています。

生成されたコードはコンパイルされ、assertionはテストされ、シミュレーションは実行され、機能的またはコードのカバレッジは計算されます。これらのシグナルにより、エージェントは、主観的な評価に完全に依存するのではなく、提案された変更が設計を改善したかどうかを評価できます。

検証には、仕様、テストベンチ、ログ、コード、波形データをまたいだ推論が必要です。シミュレーションが失敗した場合、エンジニアは、ハードウェア記述言語と波形データの大量のデータを検索して、問題が設計、テストベンチ、仕様、または周囲のシステムに起因するかどうかを判断する必要がある場合があります。

ChipAgentsは、設計ファイル、テストベンチ、エラーログ、波形を分析するルート原因分析システムを開発しました。同社のアーキテクチャでは、複数のエージェントが並行して潜在的な説明を調査し、波形分析と検証プロセスによって検証された仮説をテストしてから結果を提示します。

これは、一般的なチャットボットにチップ設計全体を生成するように依頼することよりも、制約のある検証可能なAgentic AIの使用です。エージェントは、決定的なツールや測定可能な設計要件に対してテストできる既存のエンジニアリングプロセス内で動作します。

顧客の成長が資金調達の物語を強化する

ChipAgentsの拡大する顧客基盤は、追加の資金調達の背後にある主な要因の1つであるようです。

同社は最近、Whalechipがシステムオンチップのデバッグプロジェクトで同社のプラットフォームを使用したと発表しました。ChipAgentsによると、同社のルート原因分析技術は4つの重要なバグを特定し、個々の分析ラウンドを数日から15〜60分に短縮し、顧客は最大2週間の開発遅延を回避できたということです。

Ambiqは、バッテリ駆動のエッジデバイス用の超低消費電力半導体を開発する企業で、技術の評価後、追加のエンジニアリングチームで同社のプラットフォームの使用を拡大しました。展開は、半導体設計と検証ワークフローをカバーし、ChipAgentsが限定的な試験からより広範な生産使用への移行を進めていることを示しています。

ChipAgentsはまた、Amazon Web Services Partner Networkに参加し、SOC 2 Type II認定を取得しました。これらのステップは、機密性の高い知的財産を扱う半導体組織のインフラストラクチャ、セキュリティ、ガバナンス要件に対処するのに役立ちます。

これらの開発は、エンジニアや従来の検証ツールの必要性を排除するものではありません。代わりに、Agentic AIエージェントが繰り返しの調査作業を除去し、検証アセットを生成し、後退をトリアージし、エンジニアが設計クロージャーに到達するのを支援することで、最初に浸透する可能性があることを示唆しています。

AIネイティブ半導体エンジニアリングへの大きな賭け

拡大されたラウンドは、より広範な投資テーゼを反映しています。半導体の複雑さが増すにつれて、エンジニアリング能力の増加が必要になりますが、半導体の専門知識はコンピューティングインフラストラクチャほど迅速に拡大することはできません。

チップ設計は、トランジスタ数の増加、ヘテロジニアスアーキテクチャの増加、開発チームが仕様、レジスタ転送レベルコード、形式ツール、シミュレーション、制約、カバレッジモデル、物理設計要件をまたいだ作業を行うため、検証がより困難になります。

ChipAgentsは、ドメイン固有のAIエージェントが、既存のツールや方法論を置き換える必要なく、作業量の一部を吸収できることを主張しています。

同社は2024年に、カリフォルニア大学サンタバーバラ校の関連研究者であるWilliam Wangによって設立されました。同社の技術アプローチは、特殊なモデル、多エージェントの調整、半導体エンジニアリングのコンテキスト、検証システムからのフィードバックを組み合わせており、汎用の大規模言語モデルにのみ依存していません。

最新の資金調達により、ChipAgentsは、さまざまなチップアーキテクチャ、電子設計自動化環境、開発方法論、エンジニアリング組織にわたってこのアプローチが拡大できることを実証するための追加のリソースを得ることができます。

チップ設計におけるAgentic AIの次のテスト

チップ設計におけるAgentic AIは最終的に、精度、再現性、セキュリティ、および既存のサインオフプロセス内で動作する能力によって判断されます。単にコード生成を高速化するだけでは不十分です。検出されていない欠陥は、高価なテープアウトを損なう可能性があるからです。

より即時の機会は、完全に自律的なチップの作成ではありません。エンジニアが結論に達するためにエビデンスを提示することを支援する、エンジニアリングシステムの開発です。エージェントは、障害を調査し、検証アセットを生成およびテストし、繰り返しのワークフローを調整します。

ChipAgentsの拡大したシリーズAは、投資家や半導体企業がこの移行を資金提供する意欲が高まっていることを示しています。同社の次の課題は、初期の展開で報告された生産性の向上が、より広範な顧客や生産環境にわたって繰り返し実現できることを実証することです。