サンフランシスコに本社を置く人工チップインテリジェンス企業「Cognichip」は、初の製品を正式に発表し、3300万ドルのシードラウンドを獲得しました。このラウンドはLux CapitalとMayfieldが主導し、FPVやCandou Venturesも支援しています。Cognichipは、物理情報基礎モデル(PIFM)に基づく人工チップインテリジェンス(ACI)が、初めて半導体設計向けに開発されたことを誇りに思います。これにより、開発サイクルを短縮し、コストを削減することが可能です。

GPU チップ (5)

画像出典: Midjourneyで生成された画像、AI合成

Cognichipの創業チームは、アマゾン、グーグル、アップル、Synopsys、Aquantia、KLAの元従業員によって構成されており、半導体開発における二つの主要な課題、つまり高コストと非アクセス性に取り組んでいます。従来のチップ設計は通常、3〜5年かかり、費用は1億ドル以上かかります。このモードはもう持続可能ではありません。デルoitteの予測によると、2030年までに半導体業界では100万人の技術労働者の不足が予想され、業界の成長ポテンシャルをさらに制限することになります。

CognichipのCEO兼創設者であるファラジ・アラエイ(Faraj Aalaei)は、「私たちのビジョンは、半導体設計の経済を根本的に変えることです。私は多くの半導体スタートアップが高コストと長いサイクルのため『資金提供なし』と見なされているのを見ました。生成型人工知能の台頭により、私たちはチップ設計の再考の機会を得ました。」Cognichipは、人工知能を通じてチップ設計をより速く、より簡単にし、この分野への参入を促進したいと考えています。

CognichipのACIは、画期的な物理情報AIベースモデルを用いて、従来のシリアルチップ開発手法を再定義します。ACIは現代的なAI優先の設計アプローチを採用し、大規模で安全かつ高速な計算インフラストラクチャを活用することで、設計効率とコスト効率を向上させます。個人や企業にとって、ACIはエンジニアリングチームがより効果的に働くのを助けます。

ACIの主な利点には以下のものがあります:

- 🚀 設計サイクルを50%短縮: 局所的および全体的な並列最適化により、コンセプトから量産までの時間を大幅に短縮。

- 💰 開発コストを75%削減: チップの設計とテストに必要な努力と専門知識を大幅に減少させる。

- ⚡ 効率、パフォーマンス、電力消費を改善: 継続的な最適化を通じて、製品をニーズに合わせて調整し、不要なリソースの浪費を防ぐ。

また、ACIはサプライチェーンの柔軟性を向上させます。従来のチップメーカーが変更やプロセス修正を行う際には大量の再設計が必要ですが、Cognichipのソリューションはその障壁を取り除き、企業が市場の変化に対応するのを容易にします。

ポイントまとめ:

- 🚀 Cognichipは3300万ドルの資金調達を完了し、半導体向け人工チップインテリジェンス(ACI)を発表。

- 💰 ACIはチップ設計の効率を大幅に向上させ、開発期間とコストを削減。

- ⚡ ACIはサプライチェーンの柔軟性を高め、迅速な製品バージョンの作成を簡素化する。