Cognichip Inovasi AI untuk Desain Chip AI, Raih Pendanaan $60 Juta

Perkembangan chip silikon canggih telah menjadi kunci percepatan kemajuan kecerdasan buatan (AI). Kini, Cognichip berambisi membalik peran tersebut dengan menggunakan AI untuk merancang chip yang mendukung AI itu sendiri.

Inovasi AI dalam Desain Chip

Cognichip tengah mengembangkan model pembelajaran mendalam (deep learning) yang bekerja bersama para insinyur dalam merancang chip komputer baru. Masalah utama yang coba dipecahkan adalah kompleksitas, biaya tinggi, dan lamanya proses desain chip yang telah menjadi tantangan industri selama puluhan tahun. Pembuatan chip canggih bisa memakan waktu 3 hingga 5 tahun dari tahap konsepsi hingga produksi massal, dengan fase desain bisa mencapai dua tahun sebelum tata letak fisik dimulai.

CEO dan pendiri Cognichip, Faraj Aalaei, menyatakan bahwa dalam waktu yang lama tersebut, perubahan pasar bisa membuat investasi besar ini menjadi sia-sia. Oleh karena itu, Cognichip ingin menghadirkan alat AI yang dapat mempercepat proses desain chip, sebagaimana AI telah membantu para pengembang perangkat lunak mempercepat pekerjaan mereka.

"Sistem ini kini sudah cukup cerdas sehingga hanya dengan mengarahkan dan memberitahu hasil yang diinginkan, AI dapat menghasilkan kode yang sangat baik," ujar Aalaei kepada TechCrunch.

Menurutnya, teknologi Cognichip mampu mengurangi biaya pengembangan chip lebih dari 75% dan mempercepat waktu desain hingga lebih dari setengahnya.

Penggalangan Dana dan Tantangan Pasar

Setelah keluar dari masa pengembangan rahasia (stealth) tahun lalu, Cognichip mengumumkan pada Rabu bahwa mereka telah berhasil mengumpulkan dana segar sebesar $60 juta yang dipimpin oleh Seligman Ventures. Pendiri Intel, Lip-Bu Tan, juga ikut serta dalam pendanaan ini dan akan bergabung dalam dewan direksi Cognichip bersama Umesh Padval dari Seligman Ventures. Total pendanaan yang diraih Cognichip sejak berdiri pada 2024 kini mencapai $93 juta.

Meski demikian, Cognichip belum dapat menunjukkan chip baru yang didesain dengan teknologi mereka secara komersial, dan belum mengungkapkan nama-nama pelanggan yang telah bekerja sama sejak September lalu.

Keunggulan Teknologi dan Tantangan Data

Keunggulan utama Cognichip adalah penggunaan model AI yang dilatih khusus dengan data desain chip, bukan model bahasa besar (LLM) umum. Hal ini menjadi tantangan besar karena data desain chip sangat rahasia dan sulit diakses, berbeda dengan kode perangkat lunak yang banyak dibagikan secara terbuka.

Untuk itu, Cognichip mengembangkan dataset sendiri, termasuk data sintetis dan data berlisensi dari mitra. Mereka juga menciptakan prosedur agar pembuat chip dapat melatih model AI tersebut dengan data pribadi mereka tanpa risiko bocornya informasi.

Di sisi lain, untuk data yang bersifat terbuka, Cognichip memanfaatkan alternatif open source. Dalam sebuah demo tahun lalu, mahasiswa teknik elektro dari San Jose State University menggunakan model Cognichip dalam hackathon untuk mendesain CPU berdasarkan arsitektur chip open source RISC-V.

Persaingan dan Tren Pendanaan

Cognichip menghadapi persaingan ketat dari perusahaan mapan seperti Synopsys dan Cadence Design Systems, serta startup yang juga didukung modal besar seperti ChipAgents dan Ricursive. ChipAgents mengumpulkan $74 juta pada putaran Series A yang diperpanjang Februari lalu, sementara Ricursive meraih pendanaan $300 juta pada Januari.

Umesh Padval menilai bahwa banjir modal saat ini untuk infrastruktur AI adalah yang terbesar dalam 40 tahun terakhir. "Jika ini adalah siklus super untuk semikonduktor dan perangkat keras, maka ini juga siklus super untuk perusahaan seperti Cognichip," ujarnya.

Analisis Redaksi

Menurut pandangan redaksi, langkah Cognichip untuk mengintegrasikan AI dalam desain chip adalah game-changer yang berpotensi mempercepat inovasi teknologi hardware secara drastis. Dengan menurunkan biaya dan waktu pengembangan, perusahaan semikonduktor dapat lebih cepat merespons dinamika pasar dan kebutuhan teknologi yang terus berkembang.

Namun, tantangan utama tetap pada akses data dan kepercayaan industri untuk mengadopsi AI dalam proses yang sangat sensitif secara IP ini. Keberhasilan Cognichip tidak hanya akan mengubah cara chip dirancang, tetapi juga dapat memicu revolusi dalam ekosistem manufaktur teknologi tinggi secara global.

Ke depan, yang perlu diperhatikan adalah bagaimana Cognichip dapat membuktikan efektivitas teknologi mereka melalui produk nyata dan kemitraan strategis, serta bagaimana mereka mengatasi isu keamanan data yang krusial. Perkembangan ini akan menjadi indikator penting dalam tren penggabungan AI dan hardware yang semakin menguat.

Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi berita aslinya di TechCrunch dan pantau terus perkembangan terbaru dalam industri chip dan AI.