A indústria de Inteligência Artificial (IA) depende criticamente de chips, mas a velocidade com que novos chips chegam ao mercado não acompanha o ritmo acelerado dos novos modelos e produtos de IA. Nesse cenário, a Cognichip, uma startup sediada em São Francisco, surge com uma meta ambiciosa: criar um modelo de IA fundamental capaz de acelerar drasticamente o desenvolvimento e a chegada de novos chips ao mercado.
A Cognichip está trabalhando na construção de um modelo de IA fundamental, informado por princípios da física, que poderá ser utilizado por empresas de semicondutores para otimizar o processo de desenvolvimento de novos chips. A empresa denomina essa abordagem como “inteligência artificial de chip” (artificial chip intelligence) e espera que ela possa reduzir os tempos de produção de chips em até 50%, além de diminuir os custos associados.
Essa ideia inovadora é fruto da visão de Faraj Aalaei, um veterano da indústria de semicondutores com passagens por empresas como Fujitsu Network Communications e Centillium Communications. Aalaei revelou ao IAFeed que a gênese de sua empresa remonta a 2015. Naquela época, como membro do Silicon Valley Leadership Group, ele já expressava preocupação com o declínio do investimento de capital de risco em empresas de semicondutores, que havia caído de 200 acordos anuais em 2000 para apenas um ou dois em 2015.
“Eu basicamente alertei os outros CEOs que isso não poderia ser bom para nós”, disse Aalaei. “Não poderia ser bom para a indústria de semicondutores na América, e que precisávamos mudar fundamentalmente as coisas. Se essa tendência continuasse, perderíamos nossa competitividade e a energia que traz novas ideias para a mesa.”
Considerando o longo tempo necessário para que novos chips chegassem ao mercado, não era surpreendente que essas empresas não atraíssem investidores de risco. Aalaei refletiu sobre essa ideia por quase uma década. Em 2016, fundou a Candou Ventures e, por meio desse fundo, acompanhou o crescimento das startups de IA. Quando percebeu que os avanços em IA generativa haviam atingido um ponto em que poderiam ser usados para resolver alguns dos desafios existentes na indústria de semicondutores, ele decidiu lançar a Cognichip em 2024.
Desde então, a Cognichip operou discretamente, montando uma equipe de especialistas em IA de instituições renomadas como Stanford, Google e MIT. Aalaei estima que levará alguns anos para que o modelo atinja seu “desempenho máximo”, mas acredita que ele já poderá auxiliar as empresas antes mesmo de alcançar essa meta.
“Quando chegarmos a esse ponto, com esta inteligência artificial de chip, estaremos construindo um sistema que pode realmente atuar como um engenheiro especialista”, afirmou Aalaei. “Uma vez que alcancemos essa visão, será possível realizar o mesmo trabalho com uma fração das pessoas e em um tempo muito, muito menor.”
A Cognichip está agora emergindo com um financiamento inicial (seed) de US$ 33 milhões, em uma rodada co-liderada pela Lux Capital e Mayfield, com participação da FPV e Candou Ventures.
Navin Chaddha, sócio-gerente da Mayfield, comentou ao IAFeed que sentiu uma forte afinidade com Aalaei. Ele destacou que a maior parte do trabalho na indústria de semicondutores ainda é feita por humanos e que o momento é ideal para introduzir a IA nesse processo. “Este é um grande ponto problemático, e a solução que esta empresa fornecerá será um analgésico, e não uma vitamina, para a indústria de semicondutores”, disse Chaddha. “Se há escassez de talento humano, a IA pode suprir essa demanda? Primeiro, uma ótima equipe; segundo, eles estão resolvendo um problema real em uma indústria massiva de trilhões de dólares.”
Aalaei espera que a Cognichip também possa ajudar a democratizar o acesso à fabricação de chips, permitindo que mais empresas de semicondutores surjam e obtenham investimento. Um acesso mais fácil também significa que empresas menores poderão construir chips mais específicos para modelos especializados ou de menor escala.
O sucesso de tudo isso dependerá de quando, ou se, a empresa conseguirá alcançar a sua visão de “inteligência artificial de chip”. “O que estamos fazendo não é uma mudança incremental”, ressaltou Aalaei. “Não estamos construindo uma ferramenta de automação de design eletrônico (EDA), não estamos tentando ajustar um pouco o processo. Estamos tentando definir uma nova meta para nossa indústria e trazer uma grande mudança.”
