La startup Cognichip, fundada en 2024, busca aplicar la inteligencia artificial al diseño de chips, uno de los procesos más complejos, costosos y lentos de la industria tecnológica. Hoy, crear un chip avanzado puede tardar de tres a cinco años, con hasta dos años solo en la fase de diseño; ejemplos como los últimos GPU Blackwell de Nvidia, con 104.000 millones de transistores, ilustran ese nivel de dificultad.
El objetivo de Cognichip es usar modelos de deep learning entrenados específicamente con datos de diseño de semiconductores para asistir a los ingenieros, de forma similar a cómo los modelos generativos ya ayudan a programadores de software. Su CEO, Faraj Aalaei, asegura que su tecnología podría reducir en más de un 75% el coste de desarrollo y acortar a la mitad los plazos, aunque la empresa todavía no ha presentado un chip comercial diseñado con su sistema ni ha revelado públicamente a sus clientes.
La compañía acaba de cerrar una ronda de financiación de 60 millones de dólares liderada por Seligman Ventures. También participa Lip-Bu Tan, actual CEO de Intel y socio en Walden Catalyst Ventures, que se incorporará al consejo de administración junto con Umesh Padval, de Seligman. En total, Cognichip ha reunido 93 millones de dólares desde su creación.
Para construir su modelo, Cognichip ha tenido que suplir la escasez de datos abiertos en diseño de chips, un campo en el que las empresas protegen de forma estricta su propiedad intelectual. La firma ha generado datos sintéticos, licenciado información de socios y creado mecanismos para que los fabricantes puedan entrenar el modelo con sus propios datos sin exponerlos. También recurre a alternativas abiertas como la arquitectura RISC-V: en una demostración con estudiantes de la Universidad Estatal de San José, el sistema ayudó a diseñar CPUs basadas en este estándar.
Cognichip compite con gigantes establecidos como Synopsys y Cadence Design Systems, además de nuevas startups como Alpha Design AI y ChipAgentsAI, que también han atraído fuertes inversiones. Para inversores como Padval, el auge actual de la infraestructura de IA marca un «superciclo» de semiconductores y hardware que favorece a empresas como Cognichip, aunque su propuesta aún debe demostrar resultados tangibles en chips comerciales.
