Làm ra một con chip tiên tiến mất bao lâu? Câu trả lời thường là 3 đến 5 năm. Riêng giai đoạn thiết kế đã ngốn hai năm. Và hai năm đó không phải ngồi chờ, mà là hàng trăm, hàng nghìn kỹ sư hợp tác chặt chẽ, một lỗi xác minh có thể khiến toàn bộ dây chuyền phải làm lại.
Đó chính là vấn đề mà Cognichip muốn giải quyết. Startup thành lập năm 2024 này vừa huy động được 60 triệu USD trong vòng tài trợ mới, nâng tổng giá trị trước vòng lên 93 triệu USD. Đơn vị dẫn đầu là Seligman Ventures, và tham gia hội đồng quản trị còn có CEO đương nhiệm của Intel, Lip-Bu Tan.
Không phải dùng GPT để viết mã RTL cho bạn
Cách tiếp cận của Cognichip khác biệt so với hầu hết các phương pháp tích hợp mô hình lớn vào IDE. Họ không sử dụng LLM đa năng để xử lý ngôn ngữ mô tả phần cứng, mà tự huấn luyện một mô hình học sâu chuyên biệt cho dữ liệu thiết kế chip.
Sự khác biệt này rất quan trọng. Khả năng hiểu các thông số kỹ thuật thiết kế chip của mô hình đa năng rất hạn chế — ràng buộc thời gian, ngân sách điện năng, quy tắc thư viện quy trình… những thứ này không thể học được chỉ bằng cách thu thập văn bản trên internet. Cognichip đã ký thỏa thuận với nhiều công ty chip để có được dữ liệu thiết kế độc quyền, đồng thời đưa vào đường ống dữ liệu tổng hợp và xây dựng một môi trường huấn luyện cách ly, cho phép các nhà sản xuất chip tinh chỉnh mô hình bằng dữ liệu riêng tư của họ mà không lo rò rỉ dữ liệu.
Họ cũng sử dụng kiến trúc mã nguồn mở RISC-V để trình diễn xác thực — cho sinh viên kỹ thuật điện thấy rằng AI có thể chạy trọn vẹn một quy trình thiết kế.
CEO Faraj Aalaei giải thích mục tiêu của họ: "Những hệ thống này hiện đã đủ thông minh, bạn chỉ cần nói cho nó biết kết quả bạn muốn, và nó thực sự có thể tạo ra mã tốt."
Con số: 75% và 50%
Theo tuyên bố chính thức của công ty, họ có thể giảm chi phí phát triển chip hơn 75% và cắt giảm hơn một nửa thời gian phát triển.
Hai con số này là đáng kinh ngạc trong ngành bán dẫn. Các công cụ EDA (Tự động hóa thiết kế điện tử) chủ đạo hiện nay đã rất trưởng thành, nhưng quy trình cơ bản vẫn theo khuôn mẫu được thiết lập từ nhiều thập kỷ trước: viết RTL thủ công, tổng hợp, bố trí và định tuyến, phân tích thời gian, xác minh chế tạo — mỗi bước đều cần kỹ sư chuyên trách theo dõi. Không gian tưởng tượng cho sự can thiệp của AI không phải là thay thế một bước duy nhất, mà là nén toàn bộ vòng lặp lặp lại — biến kỹ sư từ việc viết mã thành việc nghiệm thu kết quả.
Tuy nhiên, hai con số này là tuyên bố của chính công ty, chưa có xác minh công khai từ môi trường sản xuất quy mô lớn. Umesh Padval, đối tác quản lý của Seligman, cho biết đây là dòng vốn lớn nhất mà ông từng thấy trong 40 năm đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI — nhưng điều đó cũng cho thấy lĩnh vực này hiện đang nóng đến mức nào, và không thể coi số tiền huy động được là sự xác nhận công nghệ.
Đường đua này đã có vài tay chơi nặng ký
Cognichip không đơn độc. Cũng trong những tháng đầu năm 2026, đối thủ cạnh tranh ChipAgents đã hoàn thành vòng Series A trị giá 74 triệu USD, còn Ricursive huy động được 300 triệu USD Series A. Cả ba, chỉ riêng trong bốn tháng đầu năm 2026, đã có hơn 400 triệu USD đổ vào lĩnh vực thiết kế chip AI.
Các gã khổng lồ EDA lâu đời như Synopsys và Cadence Design Systems cũng không đứng yên. Vốn hóa thị trường kết hợp của họ vượt quá 100 tỷ USD, và họ cũng đang tích cực triển khai các tính năng thiết kế hỗ trợ AI. Áp lực lên các startup là không nhỏ.
Việc Lip-Bu Tan tham gia hội đồng quản trị Cognichip đáng được bàn thêm. Bản thân Intel là một trong những công ty chip lớn nhất thế giới, và việc CEO đích thân ủng hộ một startup thiết kế chip AI là một tín hiệu không chỉ đơn thuần về tiền bạc. Ông mang đến sự hiểu biết sâu sắc nhất về quy trình thiết kế chip, cũng như ý định hợp tác tiềm năng của Intel theo hướng này.
AI tự tạo ra bộ não cho chính mình
Điều hấp dẫn nhất của lĩnh vực này nằm ở tính đệ quy của nó: bản thân các mô hình AI cần chip để huấn luyện và suy luận, và giờ đây con người bắt đầu dùng AI để thiết kế những con chip đó. Nếu thực sự có thể nén đáng kể chu kỳ thiết kế, tốc độ lặp lại của thế hệ AI accelerator tiếp theo sẽ không chỉ bị giới hạn bởi số lượng kỹ sư, mà còn bởi chính năng lực của các công cụ thiết kế AI.
Đây là một vòng quay tích cực, và cũng là logic cốt lõi đằng sau việc các công ty đổ tiền điên cuồng.
Thử thách thực sự tiếp theo của Cognichip là: liệu họ có thể đưa ra một trường hợp sử dụng mà một công ty lớn sẵn sàng áp dụng trong một dự án chế tạo chip thực tế hay không. 93 triệu USD là đủ để duy trì hoạt động trong một thời gian.
Nguồn tham khảo: CocoLoop, Cognichip wants AI to design the chips that power AI, and just raised $60M to try (TechCrunch)