كوجنيتشيب تريد من الذكاء الاصطناعي تصميم الشرائح التي تدعم الذكاء الاصطناعي وقد جمعت 60 مليون دولار لتحقيق ذلك
أدت أشد شرائح السيليكون تطوراً إلى تسريع تطوير الذكاء الاصطناعي. الآن، هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يرد الجميل؟
تعمل شركة Cognichip على بناء نموذج تعلم عميق للعمل بجانب المهندسين أثناء تصميم شرائح الكمبيوتر الجديدة. المشكلة التي تحاول حلها هي إحدى المشكلات التي تعاني منها الصناعة منذ عقود: تصميم الشرائح معقد للغاية، ومكلف بشكل مفرط، وبطيء. تستغرق الشرائح المتقدمة من ثلاث إلى خمس سنوات للانتقال من الفكرة إلى الإنتاج الضخم؛ وقد تستغرق مرحلة التصميم وحدها ما يصل إلى عامين قبل أن يبدأ التخطيط الفعلي. ضع في اعتبارك أن أحدث خط من وحدات معالجة الرسومات Nvidia، Blackwell، يحتوي على 104 مليار ترانزستور — هذا الكثير لتنسيقه.
في الوقت الذي يستغرقه إنشاء شريحة جديدة، يقول الرئيس التنفيذي ومؤسس Cognichip، فرج علايي، يمكن أن يتغير السوق ويجعل كل هذا الاستثمار هباءً. هدف علايي هو جلب نوع أدوات الذكاء الاصطناعي التي استخدمها مهندسو البرمجيات لتسريع عملهم إلى مجال تصميم أشباه الموصلات.
قال علايي لـ TechCrunch: “لقد أصبحت هذه الأنظمة ذكية بما يكفي الآن بحيث أنه من خلال توجيهها وإخبارها بالنتيجة التي تريدها، يمكنها إنتاج كود جميل بالفعل.”
يقول إن تقنية الشركة يمكن أن تقلل تكلفة تطوير الشرائح بأكثر من 75% وتقصير الجدول الزمني بأكثر من النصف.
ظهرت الشركة من الصمت العام الماضي وأعلنت يوم الأربعاء أنها جمعت 60 مليون دولار في جولة تمويل جديدة بقيادة Seligman Ventures، بمشاركة بارزة من الرئيس التنفيذي لشركة Intel، ليب-بو تان، الذي استثمر عبر شركته الاستثمارية Walden Catalyst Ventures وسينضم إلى مجلس إدارة Cognichip. وسينضم أوميش بادفال، الشريك الإداري في Seligman، أيضًا إلى المجلس. وقد جمعت Cognichip الآن 93 مليون دولار إجمالًا منذ تأسيسها في عام 2024.
ومع ذلك، لا يستطيع Cognichip حتى الآن الإشارة إلى شريحة جديدة تم تصميمها باستخدام نظامها ولم تكشف عن أي من العملاء الذين تقول إنها كانت تتعاون معهم منذ سبتمبر.
حدث Techcrunch
سان فرانسيسكو، كاليفورنيا
|
13-15 أكتوبر 2026
تقول الشركة إن ميزتها تكمن في استخدام نموذجها الخاص المدرب على بيانات تصميم الشرائح، بدلاً من البدء بنموذج LLM عام. وقد تطلب ذلك الحصول على بيانات تدريب محددة المجال، وهو أمر ليس سهلاً. على عكس مطوري البرمجيات، الذين يشاركون كميات هائلة من الأكواد بشكل مفتوح، يحرس مصممو الشرائح حقوق ملكيتهم الفكرية بشكل دقيق، مما يجعل نوع المجموعة المفتوحة المصدر التي تدرب عادةً مساعدين الذكاء الاصطناعي غير متاحة بشكل كبير.
اضطرت Cognichip إلى تطوير مجموعات بيانات خاصة بها، بما في ذلك البيانات الاصطناعية، وترخيص البيانات من الشركاء. كما طورت الشركة إجراءات تسمح لمصنعي الشرائح بتدريب نماذج Cognichip بشكل آمن على بياناتهم الخاصة دون كشفها.
حيثما لم تكن البيانات الملكية متاحة، أصبحت Cognichip تعتمد على البدائل المفتوحة المصدر. في إحدى العروض التوضيحية العام الماضي، دعت Cognichip طلاب الهندسة الكهربائية في جامعة سان خوسيه ستايت لتجربة النموذج في هاكاثون. تمكنت الفرق من استخدام النموذج لتصميم وحدات المعالجة المركزية بناءً على بنية الشريحة المفتوحة المصدر RISC-V – تصميم متاح مجانًا يمكن لأي شخص البناء عليه.
تتنافس Cognichip ضد اللاعبين الحاليين مثل Synopsys وCadence Design Systems، بالإضافة إلى مجموعة من الشركات الناشئة الممولة جيدًا. من بينها: Alpha Design AI، التي جمعت 21 مليون دولار في جولة التمويل من السلسلة A في أكتوبر 2025، وChipAgentsAI، التي أغلقت جولة تمويل موسعة من السلسلة A بقيمة 74 مليون دولار في فبراير.
قال بادفال إن الفيض الحالي من رأس المال في بنية الذكاء الاصطناعي هو الأكبر الذي رآه في 40 عامًا من الاستثمار.
قال: “إذا كان هذا هو دورة فائقة لأشباه الموصلات والأجهزة، فهو دورة فائقة لشركات مثل [Cognichip].”
