ChipAgents, AI 에이전트가 반도체 설계에 더 깊이 참여함에 따라 시리즈 A를 1억 3,400만 달러로 확대

ChipAgents는 추가로 6,000만 달러의 시리즈 A2 자금을 확보하여 시리즈 A 라운드를 1억 3,400만 달러로 확대했습니다. 이는 반도체 회사들이 자율적인 AI 에이전트가 어려운 칩 설계와 검증 주기를 단축할 수 있는 방법을 탐색하면서 이루어진 것입니다.

B Capital은 새로운 투자자로 참여했으며, 기존 투자자 Bessemer Venture Partners, Micron, MediaTek, Ericsson (ERIC ), ScOp Venture Capital 등이 함께 참여했습니다. 새로운 자금은 회사의 시리즈 A 초기 마감 후 6개월 만에 도착했으며, 2026년 상반기 동안 연간 재생 수익이 6배 증가한 후에 이루어졌습니다.

ChipAgents는 현재 기술이 120개 이상의 반도체 회사, 포함하여 Micron과 MediaTek에서 배포되고 있다고 밝혔습니다. 산타클라라에 본사를 둔 회사는 자금을 사용하여 고객 배포를 확대하고, 엔지니어링 및 시장 진출 팀을 늘리고, AI 네이티브 반도체 설계 플랫폼 개발을 가속화할 계획입니다.

AI コパイロット에서 자율적인 엔지니어링 워크플로우로

ChipAgents는 일반적인 목적의 AI 코딩 도구보다 훨씬 더 전문적인 문제를 목표로 하고 있습니다.

반도체 개발에는 아키텍처, 사양, 레지스터-전송 수준 코드, 검증 환경, 시뮬레이션, 커버리지 분석, 웨이브폼, 형식적 검증, 디버깅, 전력 최적화, 타이밍 및 설계 마감과 같은 상호 연결된 워크플로우가 포함됩니다. 이 과정에서 늦게 발견된 오류는 프로젝트를 지연시키고 상당한 추가 엔지니어링 비용을 초래할 수 있습니다.

회사의 플랫폼은 사양과 코드를 해석하고 생산 지향형 레지스터-전송 수준 및 검증 자산을 생성하고 자동화된 루트 원인 분석을 수행할 수 있는 도메인 특정 에이전트를 사용합니다. 제품에는 설계, 검증, 커버리지 및 디버깅을 위한 환경이 포함되며, 명령줄 인터페이스와 프로젝트 작업 공간도 함께 제공됩니다.

다음 줄의 코드를 단순히 제안하는 대신, ChipAgents의 에이전트는 다단계 작업을 계획하고 완료하도록 설계되었습니다. 이는 엔지니어를 지원하는 AI 어시스턴트와 의미 있는 엔지니어링 워크플로우의 일부를 실행할 수 있는 자율 시스템 간의 차이를 나타냅니다.

플랫폼은 또한 기존의 전자 설계 자동화 도구와 개발 환경과 함께 작동하도록 설계되었습니다. 이 통합 전략은 중요합니다. 왜냐하면 반도체 회사는 이미 의존하는 시뮬레이션, 합성, 검증 및 사인 오프 시스템을 대체할 가능성이 낮기 때문입니다.

검증이 에이전트 AI의 자연스러운 대상인 이유

검증은 많은 동작이 측정 가능한 피드백을 생성하기 때문에 전문적인 에이전트 AI에 특히 적합합니다.

생성된 코드는 컴파일할 수 있으며, 어서션은 테스트할 수 있으며, 시뮬레이션은 실행할 수 있으며, 기능 또는 코드 커버리지는 계산할 수 있습니다. 이러한 신호는 에이전트가 제안된 변경이 설계를 개선했는지 여부를 평가할 수 있도록 해줍니다.

검증에는 사양, 테스트 벤치, 로그, 코드 및 웨이브폼 데이터를 포함한 이유를 제공하는 것이 포함됩니다. 시뮬레이션이 실패할 때 엔지니어는 하드웨어 설명 언어와 웨이브폼 데이터를 통해 문제가 설계, 테스트 벤치, 사양 또는周辺 시스템에서 발생했는지 여부를 확인해야 할 수 있습니다.

ChipAgents는 디자인 파일, 테스트 벤치, 오류 로그 및 웨이브폼을 조사하는 루트 원인 분석 시스템을 개발했습니다. 아키텍처는 여러 에이전트가 병렬로 잠재적인 설명을 조사할 수 있으며, 웨이브폼 분석 및 검증 프로세스를 통해 가설을 테스트한 후 결과를 표시합니다.

이것은 일반적인 채팅봇에 칩 설계를 생성하도록 요청하는 것보다 더 제한적이고 검증 가능한 에이전트 AI의 사용입니다. 에이전트는 결정적인 도구와 측정 가능한 설계 요구 사항에 대해 테스트할 수 있는 기존 엔지니어링 프로세스에서 작동합니다.

고객 성장으로 자금 조달 이야기가 강화됨

ChipAgents의 확장 고객 기지는 추가 자금 조달의 주요 요인 중 하나로 보입니다.

회사는 최근 Whalechip이 시스템 온 칩 디버깅 프로젝트에서 플랫폼을 사용했다고 보고했습니다. ChipAgents에 따르면, 루트 원인 분석 기술은 4개의 임계 버그를 식별하고 개별 분석 라운드를 15분에서 60분으로 단축하여 고객이 최대 2주간의 개발 지연을 피할 수 있도록 도왔습니다.

Ambiq는 배터리 전원 에지 디바이스를 위한 초저전력 반도체를 개발하는 회사로, 기술을 평가한 후 추가 엔지니어링 팀에서 플랫폼을 확대하고 있습니다. 배포는 반도체 설계 및 검증 워크플로우를 포함하므로, ChipAgents는 제한된 시도를 넘어 보다 광범위한 생산 사용으로 진행 중입니다.

ChipAgents는 또한 Amazon Web Services 파트너 네트워크에 가입하고 SOC 2 유형 II 인증을 완료했습니다. 이러한 단계는 반도체 조직에서 민감한 지적 재산과 함께 일하는 인프라, 보안 및 거버넌스 요구 사항을 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 개발은 엔지니어나 전통적인 검증 도구의 필요성을 제거하지 않습니다. 대신, 반복적인 조사 작업을 제거하고, 검증 자산을 생성하고, 회귀를 분류하고, 엔지니어가 설계 마감에 도달하는 것을 더 빠르게 도와주는 초기 트랙션을 얻을 수 있습니다.

AI 네이티브 반도체 엔지니어링에 대한 더 큰 베팅

확장된 라운드는 더 широк은 투자 테제를 반영합니다. 즉, 점점 더 복잡한 칩은 엔지니어링 능력의 tương应하는 증가를 필요로 하지만, 반도체 전문 지식은 컴퓨팅 인프라만큼 빠르게 확장할 수 없습니다.

칩 설계는 트랜지스터 수가 증가하고, 아키텍처가 더 이기종화되고, 개발 팀이 사양, 레지스터-전송 수준 코드, 형식적 도구, 시뮬레이션, 제약, 커버리지 모델 및 물리적 설계 요구 사항과 함께 일함에 따라 검증하기가 더 어려워지고 있습니다.

ChipAgents는 도메인 특정 에이전트가 기존 도구와 방법론을 대체할 필요 없이 일부 작업량을 흡수할 수 있다고 주장합니다.

회사는 2024년 William Wang에 의해 설립되었습니다. 그는 캘리포니아 대학교 산타바바라와 관련된 인공 지능 연구자이자 교수입니다. 기술적 접근 방식은 일반적인 목적의 대규모 언어 모델만을頼하지 않고, 전문적인 모델, 다중 에이전트 조정, 반도체 엔지니어링 컨텍스트 및 검증 시스템의 피드백을 결합합니다.

최근의 자금 조달은 ChipAgents에 이 접근 방식이 다양한 칩 아키텍처, 전자 설계 자동화 환경, 개발 방법론 및 엔지니어링 조직에서 확장될 수 있는지 보여주는 추가 자원을 제공합니다.

칩 디자인에서 에이전트 AI의 다음 테스트

반도체 개발에서 에이전트 AI는 궁극적으로 정확성, 재현성, 보안 및 기존 사인 오프 프로세스에서 작동할 수 있는 능력으로 판단될 것입니다. 더 빠른 코드 생성만으로는 충분하지 않습니다. 왜냐하면 검출되지 않은 결함이 비싼 테이프 아웃을 손상시킬 수 있기 때문입니다.

もっと 즉각적인 기회는 완전히 자율적인 칩 생성이 아닙니다. 실패를 조사하고, 검증 자산을 생성 및 테스트하고, 반복적인 워크플로우를 조정하며, 엔지니어가 결론을 내릴 수 있도록 증거를 제공하는 AI 엔지니어링 시스템을 개발하는 것입니다.

ChipAgents의 확대된 시리즈 A는 투자자와 반도체 회사들이 이러한 전환을 지원하기 위해 점점 더 의지를 보이고 있음을 보여줍니다. 다음 도전은 초기 배포에서 보고된 생산성 개선이 더广い 고객 및 생산 환경에서 반복될 수 있는지 보여주는 것입니다.