初创公司，颠覆芯片设计

人工智能软件创新正在加速，而芯片设计流程却因日益增长的复杂性和物理限制而难以跟上步伐。现在最大的挑战是如何缩小这一差距。

该解决方案至少与硬件设计一样复杂。它需要更大程度地重用IP以及部分现有设计，这样就无需从头开始创建所有内容。人工智能需要经过训练才能处理日常和复杂的任务。所有这些都需要快速且低成本地完成，以便开发出既不过于悲观又不冗余的定制解决方案。

2025年5月，Cognichip这家初创公司从隐身模式中脱颖而出。“我们正在构建人工智能芯片 (ACI)，它本质上能够理解、学习和解决芯片设计问题，”该公司首席产品官Stelios Diamantidis表示。“我们用RTL（实时逻辑）训练它，用综合后的网络表结果训练它，用电路图训练它。当然，我们甚至用规范和验证方面的知识来训练它。但这个想法很简单。ACI能够以极高的速度理解和执行解决问题的任务，最重要的是，它具有极高的并行性。”

设计这些复杂芯片的挑战之一是它们高度定制且极其昂贵，有时每个设计的成本超过 1 亿美元。

“首先需要做的就是控制设计成本，”迪亚曼蒂迪斯说道。“在我们生活的这个世界里，一个人，甚至一个小团队，就能在短时间内，以极少的努力推出一款功能极其精妙的新软件产品。然而，所有这些产品运行在通常至少三四年前设计的硬件上，而这仅仅是构思、设计新芯片、然后投入量产的时间，更不用说系统接口了。这需要三年时间，超过1亿美元的投资，还需要一个专家团队投入这段时间，才能将芯片推向市场。然后，除了在这三四年的时间里应对各种限制之外，当这款芯片投入应用时，它是否是合适的芯片？或者说，这个在几周内就写好的应用程序是否还需要其他支持？因此，这项投资基本上无法满足市场需求。”

Cognichip 的方法是开发一个基于物理信息的基础模型，该模型能够实现比现有开发流程更高的并行性，从而消除设计中的一些裕度。“我们非常乐意使用现有的抽象概念，但我们需要在更高的带宽下操作它们，”Diamantidis 说道。

Diamantidis认为Cognichip可以通过三种方式服务更广泛的半导体市场。“老牌半导体领导者拥有丰富的专业知识、大量的资源，以及大量可用的先前设计和能力，”他说道。但对他们来说，这是一场效率游戏。他们希望带领设计团队进行下一个衍生产品或设计的进一步缩减，以瞄准一个非常有针对性的市场。对于这些领导者来说，少花钱多办事才是王道。再进一步说，我们可能有一些中端公司——这些中端公司已经拥有非常优秀的团队和丰富的专业知识——但他们可能希望获得增量专业知识，以便在邻近市场打造产品，或者开发出一款过去可能超出其能力或预算的设备。所以，这仍然是少花钱多办事，但需要增加专业知识，补充团队所缺少的维度，以便将执行力提升到一个新的水平。最后，我们还有一些初创公司，他们希望组建新的团队，并迅速获得市场认可。速度和灵活性是关键。

Cognichip总部位于加利福尼亚州雷德伍德城，从 Lux Capital、Mayfield、FPV 和 Candou Ventures 获得了 3300 万美元的种子资金。

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