AI를 위한 칩을 AI가 설계한다... Cognichip, 6,000만 달러 투자 유치

반도체 설계는 극도로 복잡하고 막대한 비용과 시간이 소요되는 작업이다. 최신 Nvidia GPU인 Blackwell의 경우 1,040억 개의 트랜지스터를 배치해야 하며, 설계 단계에만 최대 2년이 걸리기도 한다.

Cognichip은 엔지니어를 보조하는 deep learning 모델을 구축하여 이 문제를 해결하고자 한다. 이 기술을 통해 칩 개발 비용을 75% 이상 절감하고, 개발 기간을 절반 이하로 단축하는 것이 목표다.

최근 Cognichip은 Seligman Ventures가 주도한 6,000만 달러 규모의 신규 투자를 유치했다. 이번 라운드에는 Intel의 CEO Lip-Bu Tan이 참여했으며, 이로써 회사의 총 누적 투자액은 9,300만 달러에 달한다.

Cognichip의 핵심 경쟁력은 범용 LLM 대신 칩 설계 데이터로 학습된 도메인 특화 모델을 사용한다는 점이다. 보안이 중요한 반도체 산업의 특성을 고려해 다음과 같은 전략을 취한다.

• 합성 데이터(synthetic data) 및 파트너사로부터 라이선스 받은 데이터 활용
• 기업의 독점 데이터가 노출되지 않도록 하는 보안 학습 절차 개발
• RISC-V와 같은 오픈 소스 아키텍처를 활용한 모델 검증

현재 Synopsys, Cadence Design Systems와 같은 기존 강자뿐만 아니라 ChipAgents, Ricursive와 같은 신흥 스타트업들과 경쟁하고 있다.