Cognichip veut que l'IA conçoive les puces qui alimentent l'IA et vient de lever 60 millions de dollars pour y parvenir

Cognichip veut que l'IA conçoive les puces qui alimentent l'IA et vient de lever 60 millions de dollars pour y parvenir

Les puces en silicium les plus avancées ont accéléré le développement de l'intelligence artificielle. Maintenant, l'IA peut-elle rendre la pareille ?

Cognichip développe un modèle d'apprentissage profond pour travailler aux côtés des ingénieurs lors de la conception de nouvelles puces informatiques. Le problème qu'elle tente de résoudre est celui que l'industrie connaît depuis des décennies : la conception de puces est extrêmement complexe, coûteuse et lente. Les puces avancées prennent de trois à cinq ans pour passer de la conception à la production de masse ; la phase de conception peut prendre jusqu'à deux ans avant que le layout physique ne commence. Considérant que la dernière ligne de GPU Nvidia, Blackwell, contient 104 milliards de transistors, il y a beaucoup de choses à aligner.

Selon le PDG et fondateur de Cognichip, Faraj Aalaei, le marché peut changer pendant le temps nécessaire à la création d'une nouvelle puce, rendant ainsi tout cet investissement inutile. L'objectif d'Aalaei est d'apporter des outils d'IA similaires à ceux que les ingénieurs logiciels utilisent pour accélérer leur travail dans le domaine de la conception de semi-conducteurs.

« Ces systèmes sont désormais suffisamment intelligents pour que, simplement en les guidant et en leur indiquant le résultat souhaité, ils puissent produire un code magnifique », a déclaré Aalaei à TechCrunch.

Il affirme que la technologie de l'entreprise peut réduire le coût du développement de puces de plus de 75 % et réduire le délai de plus de la moitié.

L'entreprise est sortie de l'ombre l'année dernière et a annoncé mercredi avoir levé 60 millions de dollars de nouveaux financements, dirigés par Seligman Ventures, avec une participation notable du PDG d'Intel, Lip-Bu Tan, qui a investi par le biais de sa société de capital-risque Walden Catalyst Ventures et rejoindra le conseil d'administration de Cognichip. Umesh Padval, un partenaire directeur chez Seligman, rejoindra également le conseil. Cognichip a maintenant levé un total de 93 millions de dollars depuis sa création en 2024.

Cependant, Cognichip ne peut pas encore montrer de nouvelle puce conçue avec son système et n'a pas divulgué les clients avec lesquels elle dit collaborer depuis septembre.

L'entreprise affirme que son avantage réside dans l'utilisation de son propre modèle formé sur des données de conception de puces, plutôt que de partir d'un LLM (modèle de langage de grande taille) généraliste. Cela a nécessité d'accéder à des données d'entraînement spécifiques au domaine, ce qui n'est pas une mince affaire. Contrairement aux développeurs de logiciels, qui partagent de vastes quantités de code de manière ouverte, les concepteurs de puces protègent étroitement leur propriété intellectuelle, rendant le type de trésor open-source qui forme généralement les assistants de codage IA largement indisponible.

Cognichip a dû développer ses propres ensembles de données, y compris des données synthétiques, et obtenir des licences de données auprès de partenaires. L'entreprise a également mis en place des procédures permettant aux fabricants de puces de former en toute sécurité les modèles de Cognichip sur leurs propres données propriétaires sans les exposer.

Là où les données propriétaires ne sont pas disponibles, Cognichip a recours à des alternatives open-source. Lors d'une démonstration l'année dernière, Cognichip a invité des étudiants en ingénierie électrique de l'Université d'État de San José à essayer le modèle lors d'un hackathon. Les équipes ont pu utiliser le modèle pour concevoir des CPU basés sur l'architecture de puce open-source RISC-V — un design librement disponible sur lequel tout le monde peut s'appuyer.

Cognichip se mesure à des acteurs établis comme Synopsys et Cadence Design Systems, ainsi qu'à des startups bien financées comme ChipAgentsAI, qui a clôturé un tour de financement de 74 millions de dollars en février, et Ricursive, qui a levé un tour de 300 millions de dollars en janvier.

Padval a déclaré que l'afflux actuel de capital dans l'infrastructure IA est le plus important qu'il ait vu en 40 ans d'investissement.

« Si c'est un super cycle pour les semi-conducteurs et le matériel, c'est un super cycle pour des entreprises comme [Cognichip] », a-t-il ajouté.