芯片产业是人工智能领域的关键支柱，但新芯片的上市速度远跟不上AI模型与产品的迭代节奏。总部位于旧金山的Cognichip公司正致力于开发“物理信息基础AI模型”，旨在通过“人工芯片智能”技术将芯片研发周期缩短50%并降低成本。
这一颠覆性构想源自半导体行业资深人士法拉杰·阿拉伊（Faraj Aalaei）。他曾在富士通网络通信（Fujitsu Network Communications）和Centillium通信等企业任职。阿拉伊透露，创业灵感可追溯至2015年——当时作为硅谷领导集团成员，他注意到半导体行业风险投资从2000年峰值时的每年200笔骤降至2015年的零星个案。
“我当时就警告同行，这种趋势将危及美国半导体产业的创新活力。”阿拉伊回忆道。经过近十年酝酿，他在2016年创立Candou风投基金，目睹AI创业浪潮兴起后，最终于2024年创立Cognichip。目前该公司已集结来自斯坦福大学、谷歌（Google）和麻省理工学院（MIT）的专家团队。
“我们构建的系统最终将媲美人类芯片设计专家。”阿拉伊表示，“届时企业只需少量人力就能高效完成研发。”虽然实现“终极性能”模型仍需数年，但阶段性成果已具备实用价值。该公司近期获得2.4亿元人民币（3300万美元）种子轮融资，由Lux Capital和Mayfield联合领投。
Mayfield管理合伙人纳文·查达（Navin Chaddha）评价道：“这绝非锦上添花的改良，而是针对万亿级产业的镇痛良方——在人才短缺的背景下，用AI重构半导体设计范式。”阿拉伊补充说，该技术还将降低行业准入门槛，使中小企业也能为特定场景开发专用芯片。
“我们不是在优化现有EDA工具，而是为整个行业设立新标杆。”阿拉伊强调，“这将是彻底改变游戏规则的重大突破。”
