Cognichip Emerges from Stealth with $33M to Launch “Artificial Chip Intelligence” and Reinvent Semiconductor Design

반도체 기술에서 대담한 도약으로, Cognichip은 3,300만 달러의 시드 펀딩을 통해 출범하여 인공 칩 인텔리전스(ACI®)를 구축하고 있습니다. 이는 칩이 설계, 개발, 시장에 출시되는 방식을 근본적으로 바꾸는 것입니다. 이 펀딩 라운드는 Lux Capital과 Mayfield가 주도했으며, FPV 와 Candou Ventures가 참여했습니다.

샌프란시스코에 본사를 둔 이 스타트업은 칩 설계의 두 가지 큰 장벽을 목표로 합니다. 비용과 시간입니다. 개발 주기가 종종 3~5년을 넘고 칩당 1억 달러가 넘는 경우, 반도체 분야의 혁신은 크게 둔화되었습니다. 산업 베테랑인 Faraj Aalaei에 의해 설립되었으며, 이전에 두 개의 반도체 회사에서 공공 회사로 나갔으며 Centillium Communications의 CEO를 역임한 Cognichip은 이를 변경하려고 합니다.

인공 칩 인텔리전스(ACI®)란 무엇인가?

Cognichip 플랫폼의 핵심은 반도체 설계를 위한 물리학 정보 AI 기초 모델입니다. 이는 전통적인 도구와 프로세스에서 크게 벗어난 것입니다. ACI®로 명명된 이 새로운 시스템은 “디자이너 수준의 인지 능력”을 AI에 도입하여 인간과 같은推論과 물리학 인식으로 전체 칩 개발 프로세스를 이해, 학습 및 최적화할 수 있습니다.

이 모델은 단순히 워크플로를 자동화하지 않습니다. 그것은 워크플로를 재정의합니다. 반도체 시스템의 물리학에 AI를 깊이埋め込음으로써, ACI®는 전역 및 지역 변수를 동시에 분석하고, 구성 요소를 병렬로 설계하며, 칩 스택 전체에 걸쳐 제약 조건을 인식한 최적화를 수행할 수 있습니다. 이 대화형 설계 접근 방식은 수십 년 동안 산업을 제한해 왔던 엄격한 직렬 프로세스를 대체합니다.

ACI®의 주요 성능 목표는 다음과 같습니다.

• 개발 시간 50% 감소: AI 주도 설계 주기를 병렬화함으로써
• 비용 75% 감소: 엔지니어링 노동과 테스트 중복을 최소화함으로써
• 더 작고 효율적인 칩: 전력, 성능, 면적(PPA) 지표의 실시간 최적화를 통해
• 더 큰 적응성: ACI®는 빠른 설계 변형을 가능하게 하여 더 작은, 더 전문적인 칩을 지원합니다.

왜 이것이 지금 중요할까

AI의 지수적 상승에도 불구하고, 반도체 혁신은 뒤처졌습니다. 생성적 AI 모델은 몇 주 안에 배포할 수 있지만, 그 모델이 실행되는 칩을 설계하는 데는 여전히 수년이 걸립니다. 이 불일치는 하드웨어 발전에 대한 병목 현상을 만들었고, 새로운 참가자를 हत산시켰습니다.

Cognichip은 이를 직접 해결하고 있습니다. 그들의 기술은 엔지니어가 인프라 대신 혁신에 집중할 수 있도록 해줍니다. 이는 주요 기업부터 스타트업 팀에 이르기까지 모든 사람이 더 빠르고, 더 저렴하고, 더 적은 전문 지식으로 새로운 칩을 시장에 출시할 수 있도록 합니다.

Faraj Aalaei, CEO 및 설립자:

“AI 붐 동안에도 반도체 스타트업은 희박합니다. 현재 1년에 약 8개의 VC 지원 칩 스타트업이 등장합니다. 2000년에는 200개였습니다. 이는 아이디어가 부족해서가 아닙니다. 시스템이 고장 났기 때문입니다. ACI®로 우리는 규칙을 다시 쓰고 있습니다.”

베테랑 팀, 현대적인 미션

Cognichip의 창립 팀은 AI 및 반도체 전문가들의 집합체입니다:

• Ehsan Kamalinejad, 공동 설립자 및 CTO: Apple의 AI 기능(예: 사진 메모리)을 이끌었으며 AWS에서 강화 학습을 개척했습니다
• Simon Sabato, 공동 설립자 및 수석 아키텍트: 이전에 Google, Cisco, Cadence의 리드 아키텍트
• Mehdi Daneshpanah, 소프트웨어 부사장: 이전에 KLA의 글로벌 소프트웨어 책임자
• Stelios Diamantidis, 최고 제품 책임자: Synopsys의 AI 기반 DSO.ai 플랫폼의 창시자

그들을 지원하는 것은 MIT, 스탠퍼드, 버클리, 토론토 대학교에서 온 박사들 및 수학 및 물리학 올림피아드 메달리스트들입니다. 이 종합 팀은 칩 생성을 위한 세계 최초의真正한 인지 엔진을 구축하고 있습니다.

병목 현상에서 돌파구로

Cognichip은 단순히 칩 설계를 개선하는 것을 목표로 하지 않습니다. 그것은民主화하는 것을 목표로 합니다. AI가 대부분의 복잡성을 처리함으로써, 작은 스타트업과 연구 팀은 이전에 대형 기업만이 할 수 있었던 칩을 곧 설계할 수 있습니다.

이는 다음과 같은 것에 대해 엄청난 의미를 가집니다:

• AI 인프라, 여기서 사용자 지정 가속기가 점점 더 필요합니다
• 의료, 여기서 저전력, 고효율 칩이 웨어러블 및 진단을 위해 필요합니다
• 에너지, 여기서 와트당 컴퓨팅 최적화가 임무 임무입니다
• 자율 시스템, 여기서 도메인 특정 실리콘을 대규모로 필요로 합니다

투자자들은 이것을 더 나은 칩에 대한 베팅으로 보지 않습니다. 그들은 기술 생태계 전체의 혁신 스택의 변화를 봅니다.

“이것은 도구가 아닙니다. 이것은 패러다임의 변화입니다,”라고 Navin Chaddha, Mayfield의 매니징 파트너는 말했습니다. “Cognichip의 ACI®는 무차별적인 설계를 지능형, AI 기반 생성으로 대체합니다. 이것이 미래입니다.”

앞으로의 길: AI 칩, 재창조

반도체 산업은 중요한 교차로에 서 있습니다. 생성적 AI 시스템이 컴퓨팅 수요의 한계를 밀어붙이고 있기 때문에, 전통적인 칩 설계 방법이 더 이상 따라가지 못한다는 합의가 형성되고 있습니다. 주요 기술 회사들은現在 AI専用 칩을 개발하기 위해 경쟁하고 있습니다. 추론 최적화 가속기부터 에지 컴퓨팅, 로봇 공학, 에너지 효율적인 데이터 센터를 위한 도메인 특정 프로세서까지입니다.

그러나 병목 현상은 여전히 제조가 아닌 설계에 있습니다. 이러한 새로운 칩을 개발하는 데는 여전히 수년의 엔지니어링 노력,大量한 자본 투자, 깊은 도메인 전문 지식이 필요합니다. 이는 가장 큰 기업만이 참여할 수 있는 장벽입니다. AI 모델 개발의 속도와 칩 설계의 속도 사이의 불일치는 혁신 스택에서 점점 더 큰 간격을 만들고 있습니다.

Cognichip의 비전은 이 간격을 메우는 것입니다. ACI®를 도입함으로써, 회사는 AI가 단순히 컴퓨팅을 소비하는 것이 아니라, 컴퓨팅을 생성하는 데积極적으로 기여하는 새로운 시대의 기초를 다지고 있습니다. 이 전환은 더 빠르고, 더 저렴하고, 더 맞춤형 칩을 가능하게 하여, 개인화된 의료 기기부터 차세대 자율 시스템까지 모든 것을 잠금 해제할 수 있습니다.

산업이 트릴리언 파라미터 모델과 실시간 에지 AI로 이동함에 따라, 민첩하고, 최적화되고, 개인 정보 보호가 고려된 칩에 대한 수요는 더욱 가속화될 것입니다. Cognichip은 이 변화를 중심에 두고 자리 잡고 있습니다. 칩을 더 빠르게 만드는 것이 아니라, 칩 생성 자체를 지능형, 접근하기 쉽고, 지수적으로 더 확장 가능하게 만듭니다.

이 새로운 패러다임에서, 소프트웨어와 하드웨어 사이의 구분은 흐려지며, 가장 중요한 돌파구는 새로운 알고리즘에서 오는 것이 아니라, 기계를 설계하는 기계에서 올 수 있습니다.