Les puces de silicium les plus avancées ont accéléré le développement de l’intelligence artificielle. Maintenant, l’IA peut-elle rendre la pareille ?
Cognichip construit un modèle d’apprentissage profond pour travailler aux côtés des ingénieurs lors de la conception de nouvelles puces informatiques. Le problème qu’il tente de résoudre est celui avec lequel l’industrie vit depuis des décennies : la conception des puces est extrêmement complexe, extrêmement coûteuse et lente. Les puces avancées mettent trois à cinq ans pour passer de la conception à la production en série ; la phase de conception à elle seule peut prendre jusqu’à deux ans avant le début de l’aménagement physique. Considérez que la dernière gamme de GPU Nvidia, Blackwell, contient 104 milliards de transistors – cela fait beaucoup à aligner.
Selon Faraj Aalaei, PDG et fondateur de Cognichip, le temps nécessaire à la création d’une nouvelle puce peut changer et faire de tout cet investissement un gaspillage. L’objectif d’Aalaei est d’introduire le type d’outils d’IA que les ingénieurs logiciels ont utilisés pour accélérer leur travail dans l’espace de conception de semi-conducteurs.
« Ces systèmes sont maintenant devenus suffisamment intelligents pour qu’en les guidant simplement et en leur indiquant le résultat que vous souhaitez, ils puissent réellement produire un beau code », a déclaré Aalaei à TechCrunch.
Il affirme que la technologie de l’entreprise peut réduire le coût de développement des puces de plus de 75 % et les délais de plus de moitié.
La société est sortie de la clandestinité l’année dernière et a annoncé mercredi avoir levé 60 millions de dollars de nouveaux financements dirigés par Seligman Ventures, avec la participation notable du PDG d’Intel, Lip-Bu Tan, qui a investi par l’intermédiaire de sa société de capital-risque Walden Catalyst Ventures et rejoindra le conseil d’administration de Cognichip. Umesh Padval, associé directeur chez Seligman, rejoindra également le conseil d’administration. Cognichip a désormais levé 93 millions de dollars au total depuis sa création en 2024.
Cependant, Cognichip ne peut pas encore indiquer une nouvelle puce conçue avec son système et n’a divulgué aucun des clients avec lesquels il dit collaborer depuis septembre.
Événement Techcrunch
San Francisco, Californie
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13-15 octobre 2026
La société affirme que son avantage réside dans l’utilisation de son propre modèle formé sur les données de conception de puces, plutôt que de commencer par un LLM à usage général. Cela nécessitait d’accéder à des données de formation spécifiques à un domaine, ce qui n’est pas une mince affaire. Contrairement aux développeurs de logiciels, qui partagent ouvertement de grandes quantités de code, les concepteurs de puces protègent étroitement leur propriété intellectuelle, ce qui rend largement indisponible le type de source open source qui forme généralement les assistants de codage IA.
Cognichip a dû développer ses propres ensembles de données, y compris des données synthétiques, et des données sous licence auprès de partenaires. La société a également développé des procédures permettant aux fabricants de puces d’entraîner en toute sécurité les modèles de Cognichip sur leurs propres données exclusives sans les exposer.
Là où les données propriétaires ne sont pas disponibles, Cognichip s’est appuyé sur des alternatives open source. Lors d’une démonstration l’année dernière, Cognichip a invité des étudiants en génie électrique de l’Université d’État de San Jose à essayer le modèle lors d’un hackathon. Les équipes ont pu utiliser ce modèle pour concevoir des processeurs basés sur l’architecture de puce open source RISC-V, une conception disponible gratuitement sur laquelle tout le monde peut s’appuyer.
Cognichip est en concurrence avec des acteurs historiques tels que Synopsys et Cadence Design Systems, ainsi qu’avec une série de startups bien financées. Parmi eux : Alpha Design AI, qui a levé 21 millions de dollars de série A en octobre 2025, et ChipAgentsAI, qui a clôturé une série A étendue de 74 millions de dollars en février.
Padval a déclaré que l’afflux actuel de capitaux dans les infrastructures d’IA est le plus important qu’il ait vu en 40 ans d’investissement.
« S’il s’agit d’un super cycle pour les semi-conducteurs et le matériel, c’est un super cycle pour des entreprises comme (Cognichip) », a-t-il déclaré.
