AI로 AI 칩을 설계하는 코그니칩, 6,000만 달러 투자 유치

반도체 설계에 딥러닝을 적용하는 스타트업 코그니칩(Cognichip)이 6,000만 달러 규모의 신규 투자를 유치했다. 이번 라운드는 셀리그먼 벤처스(Seligman Ventures)가 주도했으며, 인텔 CEO 립부 탄(Lip-Bu Tan)이 자신의 벤처 펀드인 월든 캐털리스트 벤처스(Walden Catalyst Ventures)를 통해 참여하고 이사회에 합류한다.

코그니칩은 2024년에 설립되어 지금까지 총 9,300만 달러를 조달했다. 회사는 작년 스텔스 모드에서 벗어나 공개적으로 활동을 시작했으며, 셀리그먼의 매니징 파트너 우메시 파드발(Umesh Padval)도 이사회에 합류할 예정이다.

코그니칩의 CEO이자 창업자인 파라지 알라에이(Faraj Aalaei)에 따르면, 최첨단 반도체 칩은 설계부터 양산까지 3~5년이 걸리며, 설계 단계만 최대 2년이 소요된다. 엔비디아의 최신 GPU 블랙웰(Blackwell)에는 1,040억 개의 트랜지스터가 들어간다.

알라에이는 소프트웨어 엔지니어들이 AI 도구를 활용해 작업 속도를 높인 것처럼, 반도체 설계 분야에도 같은 변화를 가져오는 것이 목표라고 밝혔다. 그는 코그니칩의 기술이 칩 개발 비용을 75% 이상 절감하고 개발 일정을 절반 이상 단축할 수 있다고 설명했다.

코그니칩의 핵심 차별점은 범용 대규모 언어 모델(LLM)이 아닌, 칩 설계 데이터로 직접 훈련한 자체 모델을 사용한다는 점이다. 반도체 설계자들은 소프트웨어 개발자와 달리 지적재산권(IP)을 엄격히 보호하기 때문에, 오픈소스 학습 데이터를 확보하기가 매우 어렵다.

이를 해결하기 위해 코그니칩은 합성 데이터를 자체 개발하고 파트너로부터 데이터를 라이선스했다. 또한 칩 제조사가 자사의 독점 데이터를 외부에 노출하지 않으면서도 코그니칩 모델을 안전하게 훈련시킬 수 있는 절차를 마련했다.

작년에는 산호세 주립대학교 전자공학과 학생들을 대상으로 해커톤을 진행했다. 참가 팀들은 코그니칩의 모델을 사용해 오픈소스 칩 아키텍처인 RISC-V 기반의 CPU를 설계했다.

코그니칩은 시놉시스(Synopsys)와 케이던스 디자인 시스템즈(Cadence Design Systems) 같은 기존 대기업뿐만 아니라, 2025년 10월 2,100만 달러 시리즈 A를 유치한 알파 디자인 AI(Alpha Design AI), 올해 2월 7,400만 달러 확장 시리즈 A를 마감한 칩에이전츠AI(ChipAgentsAI) 등 잘 투자받은 스타트업들과도 경쟁하고 있다.

셀리그먼의 파드발은 현재 AI 인프라에 쏟아지는 자본이 40년 투자 경력 중 가장 큰 규모라면서, 반도체와 하드웨어의 슈퍼사이클은 곧 코그니칩 같은 회사의 슈퍼사이클이라고 평가했다.