تريد شركة Cognichip من الذكاء الاصطناعي أن يصمم الرقائق التي تعمل على تشغيل الذكاء الاصطناعي، وقد جمعت للتو 60 مليون دولار لتجربتها
لقد ساهمت رقائق السيليكون الأكثر تقدمًا في تسريع تطوير الذكاء الاصطناعي. الآن هل يستطيع الذكاء الاصطناعي رد الجميل؟
تقوم شركة Cognichip ببناء نموذج للتعلم العميق للعمل جنبًا إلى جنب مع المهندسين أثناء تصميم شرائح الكمبيوتر الجديدة. المشكلة التي تحاول حلها هي المشكلة التي عاشتها الصناعة لعقود من الزمن: تصميم الرقائق معقد للغاية، ومكلف للغاية، وبطيء. وتستغرق الرقائق المتقدمة من ثلاث إلى خمس سنوات للانتقال من مرحلة التصور إلى الإنتاج الضخم؛ يمكن أن تستغرق مرحلة التصميم وحدها ما يصل إلى عامين قبل بدء التخطيط الفعلي. ضع في اعتبارك أن أحدث خط من وحدات معالجة الرسوميات Nvidia، Blackwell، يحتوي على 104 مليار ترانزستور – وهذا عدد كبير يجب حصره.
في الوقت الذي يستغرقه إنشاء شريحة جديدة، يقول فرج علائي، الرئيس التنفيذي ومؤسس شركة Cognichip، إن السوق يمكن أن يتغير ويجعل كل هذا الاستثمار هدرًا. هدف Aalaei هو جلب أدوات الذكاء الاصطناعي التي استخدمها مهندسو البرمجيات لتسريع عملهم في مجال تصميم أشباه الموصلات.
وقال علائي لـ TechCrunch: “لقد أصبحت هذه الأنظمة الآن ذكية بدرجة كافية، فبمجرد توجيهها وإخبارها بالنتيجة التي تريدها، يمكنها في الواقع إنتاج تعليمات برمجية جميلة”.
ويقول إن تكنولوجيا الشركة يمكن أن تقلل من تكلفة تطوير الرقائق بأكثر من 75% وتختصر الجدول الزمني بأكثر من النصف.
خرجت الشركة من حالة التخفي العام الماضي وقالت يوم الأربعاء إنها جمعت 60 مليون دولار من التمويل الجديد بقيادة شركة Seligman Ventures، بمشاركة ملحوظة من الرئيس التنفيذي لشركة Intel Lip-Bu Tan، الذي سينضم إلى مجلس إدارة Cognichip. وسينضم أيضًا أوميش بادفال، الشريك الإداري في شركة سيليجمان، إلى مجلس الإدارة. جمعت Cognichip الآن 93 مليون دولار إجمالاً منذ تأسيسها في عام 2024.
ومع ذلك، لا تستطيع شركة Cognichip حتى الآن الإشارة إلى شريحة جديدة مصممة مع نظامها ولم تكشف عن أي من العملاء الذين تقول إنها تتعاون معهم منذ سبتمبر.
حدث تك كرانش
سان فرانسيسكو، كاليفورنيا
|
13-15 أكتوبر 2026
وتقول الشركة إن ميزتها تكمن في استخدام نموذجها الخاص المدرب على بيانات تصميم الرقائق، بدلاً من البدء بماجستير في إدارة الأعمال للأغراض العامة. ويتطلب ذلك الوصول إلى بيانات التدريب الخاصة بالمجال، وهو ليس بالأمر الهين. على عكس مطوري البرمجيات، الذين يتشاركون كميات هائلة من الأكواد البرمجية بشكل علني، فإن مصممي الرقائق يحرسون عناوين IP الخاصة بهم عن كثب، مما يجعل هذا النوع من المصادر المفتوحة التي تدرب عادةً مساعدي تشفير الذكاء الاصطناعي غير متاح إلى حد كبير.
كان على شركة Cognichip تطوير مجموعات البيانات الخاصة بها، بما في ذلك البيانات الاصطناعية وبيانات الترخيص من الشركاء. كما طورت الشركة أيضًا إجراءات للسماح لمصنعي الرقائق بتدريب نماذج Cognichip بشكل آمن على البيانات الخاصة بهم دون الكشف عنها.
عندما لا تتوفر بيانات الملكية، اعتمدت شركة Cognichip على البدائل مفتوحة المصدر. وفي أحد العروض التوضيحية العام الماضي، دعت شركة كونيشيب طلاب الهندسة الكهربائية في جامعة ولاية سان خوسيه لتجربة النموذج في هاكاثون. تمكنت الفرق من استخدام النموذج لتصميم وحدات المعالجة المركزية (CPUs) استنادًا إلى بنية الرقاقة مفتوحة المصدر RISC-V – وهو تصميم متاح مجانًا يمكن لأي شخص البناء عليه.
تتنافس Cognichip مع شركات حالية مثل Synopsys وCadence Design Systems، بالإضافة إلى شركات ناشئة جيدة التمويل مثل ChipAgents، التي أنهت جولة تمويل ممتدة بقيمة 74 مليون دولار في فبراير، وRicursive، التي جمعت جولة تمويل بقيمة 300 مليون دولار في يناير.
قال بادفال إن التدفق الحالي لرأس المال إلى البنية التحتية للذكاء الاصطناعي هو الأكبر الذي رآه خلال 40 عامًا من الاستثمار.
“إذا كانت دورة فائقة لأشباه الموصلات والأجهزة، فهي دورة فائقة لشركات مثلها [Cognichip]قال.
