Los chips de silicio más avanzados han impulsado el desarrollo de la inteligencia artificial. Ahora, la pregunta es: ¿puede la IA devolver el favor? Cognichip está construyendo un modelo de aprendizaje profundo para trabajar junto a los ingenieros en el diseño de nuevos chips de computadora, abordando un problema que la industria ha arrastrado durante décadas.
El diseño de chips es enormemente complejo, costoso y lento. Los chips avanzados tardan de tres a cinco años en pasar de la concepción a la producción en masa; solo la fase de diseño puede tomar hasta dos años antes de que comience el diseño físico. Para ponerlo en perspectiva, la última línea de GPUs de Nvidia, Blackwell, contiene 104 mil millones de transistores.
«En el tiempo que lleva crear un nuevo chip, el mercado puede cambiar y hacer que toda esa inversión sea una pérdida», afirma Faraj Aalaei, CEO y fundador de Cognichip. Su objetivo es llevar al espacio del diseño de semiconductores las herramientas de IA que los ingenieros de software ya usan para acelerar su trabajo.
La empresa, que salió del sigilo el año pasado, anunció este miércoles que ha recaudado $60 millones en una nueva ronda de financiación liderada por Seligman Ventures. La ronda contó con la notable participación de Lip-Bu Tan, CEO de Intel, quien invirtió a través de su firma de capital de riesgo Walden Catalyst Ventures y se unirá a la junta directiva de Cognichip. Umesh Padval, socio gerente de Seligman, también se integrará al board.
Desde su fundación en 2024, Cognichip ha recaudado un total de $93 millones. La empresa afirma que su tecnología puede reducir el costo del desarrollo de chips en más de un 75% y acortar la línea de tiempo a más de la mitad.
Cognichip no puede señalar aún un chip diseñado con su sistema y no ha divulgado a los clientes con los que dice haber estado colaborando desde septiembre. Su ventaja radica en usar su propio modelo entrenado con datos de diseño de chips, en lugar de comenzar con un LLM de propósito general.
Esto requirió acceso a datos de entrenamiento específicos del dominio, una hazaña no menor. A diferencia de los desarrolladores de software, que comparten abiertamente vastas cantidades de código, los diseñadores de chips protegen estrechamente su propiedad intelectual. Cognichip ha tenido que desarrollar sus propios conjuntos de datos, incluidos datos sintéticos, y licenciar datos de socios. También ha creado procedimientos para que los fabricantes de chips entrenen de forma segura los modelos de Cognichip con sus datos propietarios sin exponerlos.
Donde los datos propietarios no estaban disponibles, Cognichip se ha apoyado en alternativas de código abierto. En una demostración el año pasado, la empresa invitó a estudiantes de ingeniería eléctrica de la Universidad Estatal de San José a probar el modelo en un hackathon. Los equipos pudieron usar el modelo para diseñar CPUs basadas en la arquitectura de chip de código abierto RISC-V.
La tipografía digital y las interfaces intuitivas son cruciales para que los ingenieros interactúen con estas herramientas de IA, permitiendo una visualización clara de complejidades que antes tomaban meses descifrar.
Cognichip compite contra actores establecidos como Synopsys y Cadence Design Systems, así como con una cosecha de startups bien financiadas. Entre ellas: Alpha Design AI, que recaudó $21 millones en una Serie A en octubre de 2025, y ChipAgentsAI, que cerró una Serie A extendida de $74 millones en febrero.
«La actual avalancha de capital en infraestructura de IA es la más grande que he visto en 40 años de inversión. Si es un super ciclo para los semiconductores y el hardware, es un super ciclo para empresas como [Cognichip]», dijo Umesh Padval de Seligman Ventures.
Con una financiación sólida y un enfoque innovador para abordar uno de los cuellos de botella más críticos de la tecnología, Cognichip se posiciona en el centro de la próxima ola de innovación en semiconductores.
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