Cognichip 从隐身中脱颖而出，目标是使用生成式 AI 开发新芯片

快速阅读: 据《TechCrunch 技术紧缩》最新报道，一家旧金山的公司正研发“人工芯片智能”模型，旨在加速芯片开发，缩短生产周期并降低成本。此举有望革新半导体行业，吸引3300万美元融资。

人工智能行业的关键组成部分是芯片，但新芯片进入市场的速度远慢于新型AI模型和产品的推出速度。位于旧金山的认知芯片公司正致力于构建一个基于物理原理的基础型AI模型，该模型可供半导体企业用于加速新芯片的研发流程。该公司称此为“人工芯片智能”方法，并期望通过这一方式将芯片的生产周期缩短一半，同时降低生产成本。

人工智能行业的核心组成部分离不开芯片，然而，新芯片进入市场的周期远长于新兴AI模型和产品推出的节奏。总部位于旧金山的认知芯片公司正全力推进一项雄心勃勃的目标——构建一种基础型人工智能模型，以帮助加速新芯片推向市场的进程。该公司将这一计划命名为“人工芯片智能”策略，目标是在显著减少芯片生产时间的同时大幅削减成本。

这一大胆构想源自半导体行业的资深专家法拉杰·阿莱伊（Faraj Aalaei）。他曾效力于富士通网络通信（Fujitsu Network Communications）与世纪光子（Centillium Communications）等多家知名公司。阿莱伊透露，他的创业灵感可追溯至2015年。当时，他作为硅谷领导集团（Silicon Valley Leadership Group）成员之一，常与其他行业领袖探讨行业面临的挑战。他开始对半导体行业的发展趋势感到忧虑。在一次会议上，他展示了一组数据：风险投资对半导体公司的支持力度已从2000年的每年约200笔交易锐减至2015年的寥寥数笔。“我当时警告其他首席执行官，这对我们来说绝非好事，”阿莱伊回忆道，“这对美国半导体产业而言是个警钟，我们需要从根本上扭转局势。如果现状持续下去，我们将丧失竞争力，也将失去推动创新的动力。”

阿莱伊指出，鉴于新芯片上市所需的漫长周期，风险投资对半导体公司的冷淡态度实属意料之中。之后，他暂时搁置了这个想法近十年。直到2016年，他创立了坎杜风投（Candou Ventures），并通过该基金目睹了AI初创企业的快速崛起。当察觉到生成式人工智能技术已发展到足以应对半导体行业某些现存问题的程度时，他决定于2024年正式成立认知芯片公司。

自成立以来，认知芯片始终保持着低调姿态，同时汇聚了一批来自斯坦福大学、谷歌以及麻省理工学院等顶尖学府的AI专家，着手开发这一模型。阿莱伊表示，要达到“终极性能”可能需要耗费数年时间，但他强调，在实现这一目标之前，该模型就能为企业带来实际助力。“当我们达到那个高度，这种‘人工芯片智能’将构建起一套系统，它能够像一位经验丰富的工程师那样运作，”阿莱伊说道，“一旦愿景成真，你就能用更少的人力，在更短的时间内完成相同的工作量。”

自成立以来，认知芯片始终保持低调风格，并组建了一支由斯坦福大学、谷歌及麻省理工学院等机构的AI专家构成的核心团队，开始着手构建这一模型。阿莱伊指出，要达成“终极性能”至少需要几年时间，但他也提到，在此之前，它应该就已经能够对企业产生积极影响。“当我们达到那个阶段，这种‘人工芯片智能’将创建出一个系统，它能够像一位顶尖工程师那样运作，”阿莱伊解释道，“一旦实现这一愿景，你就能以更少的人力，在更短的时间内完成同样的任务。”

近期，认知芯片完成了总额3300万美元的种子轮融资，本轮投资由卢克斯资本（Lux Capital）和梅菲尔德（Mayfield）联合领投，FPV和坎杜风投亦参与其中。梅菲尔德管理合伙人纳文·查达（Navin Chaddha）在接受TechCrunch采访时透露，初次见面时他就觉得阿莱伊的理念与自己不谋而合。“半导体行业中大量工作依然依赖人力劳动，我认为现在正是引入人工智能的最佳时机，”查达表示，“这是一个亟待解决的关键难题，而这家公司将提供的解决方案无疑是半导体行业的强效止痛药，而非安慰剂。首先，拥有一支优秀的团队；其次，他们正直面一个真实的痛点，在一个万亿美元级别的庞大行业中寻找突破口。”

阿莱伊还希望认知芯片能够简化芯片制造的门槛，让更多半导体企业得以起步并获得资金支持。他指出，更为便捷的资源获取渠道也意味着小型企业能够针对特定或细分市场需求制造出更加精准的芯片。这一切成败的关键在于公司何时，乃至是否能够实现“人工芯片智能”。

“我们并非致力于开发电子设计自动化工具，也不是试图对现有流程进行细微调整，”阿莱伊强调，“我们试图为整个行业设立全新的目标，并引发一场深远变革。”

(以上内容均由Ai生成)