“칩 설계의 병목 현상, AI가 직접 뚫습니다.” 실리콘밸리의 루키 ‘코그니칩’이 세계 최초의 인공 칩 인텔리전스(ACI)로 반도체 설계 비용 75% 절감이라는 파괴적 혁신을 예고하며 1,400억 원의 투자를 싹쓸이했습니다.
AI포스트 핵심 요약
- ✅ [세계 최초 ‘인공 칩 인텔리전스(ACI)’ 탄생] 수천 명의 인력과 수조 원이 투입되던 30년 전 방식의 반도체 설계를 AI 파운데이션 모델로 전환. 물리 기반 학습을 통해 AI가 스스로 최적의 칩 구조를 제안하고 복잡한 설계 오류를 해결.
- ✅ [설계 기간 절반 단축·비용 75% 절감] 개발 기간을 획기적으로 줄여 급변하는 AI 하드웨어 수요에 즉각 대응 가능. 실제 해커톤에서 대학생들이 이 모델을 활용해 RISC-V 기반 CPU 설계에 성공하며 실용성과 보안성을 동시에 입증.
- ✅ [인텔 전 CEO 등 업계 거물들의 ‘몰빵’ 투자] 아마존·구글 출신 베테랑들이 설립하고 인텔 전 CEO 립부 탄이 이사회에 합류. 시리즈 A에서 6,000만 달러를 추가 유치하며 누적 1,400억 원 확보, 반도체 설계 자동화(EDA) 시장의 게임 체인저로 부상.
인공지능(AI) 소프트웨어는 하루가 다르게 진화하는데, 이를 뒷받침할 칩 개발은 왜 여전히 3~5년이나 걸릴까. 이 고질적인 하드웨어 병목 현상을 해결하기 위해 실리콘밸리의 베테랑들이 뭉쳤다. 세계 최초의 인공 칩 인텔리전스(ACI)를 선보인 '코그니칩(Cognichip)'이 그 주인공이다.
1990년대 방식에 갇힌 반도체 설계, AI로 '판'을 바꾸다
현재 반도체 산업은 옹스트롬(Å) 단위의 초미세 제조 공정에 진입했음에도 불구하고, 설계 도구와 워크플로는 여전히 수십 년 전 방식에 머물러 있다. 칩 하나를 설계하는 데 수천 명의 인력과 수조 원의 비용, 그리고 최소 3년 이상의 시간이 소요된다.
이는 급변하는 AI 시장 수요를 따라가지 못하는 결정적인 원인이 되고 있다. 코그니칩은 이 문제를 해결하기 위해 반도체 전용 물리학 기반 파운데이션 모델인 ACI(Artificial Chip Intelligence)를 개발했다.
ACI는 설계자 수준의 인지 능력을 갖추고 칩 설계의 복잡한 문제를 스스로 학습하고 해결한다. 코그니칩 측은 이 기술을 통해 "설계 노력의 75%를 절감하고, 개발 기간을 절반으로 단축하며, 불필요한 전력 소모와 칩 크기를 획기적으로 줄일 수 있다"고 강조한다.
"지시만 내리면 아름다운 코드 생성"…6,000만 달러 추가 투자 유치
코그니칩은 최근 셀리그먼 벤처스가 주도한 6,000만 달러 규모의 신규 투자(시리즈 A) 유치에 성공했다. 이로써 2024년 설립 이후 누적 투자액은 9,300만 달러(약 1,400억 원)에 달한다.
특히 이번 투자에는 인텔의 전 CEO이자 업계 거물인 립부 탄(Lip-Bu Tan)이 참여해 이사회에 합류하면서 코그니칩의 기술력에 대한 시장의 신뢰를 입증했다.
파라지 알라이 코그니칩 CEO는 "소프트웨어 엔지니어들이 AI 도구로 코딩 속도를 높이듯, 반도체 설계에도 같은 혁신을 가져올 것"이라며 "시스템에 원하는 결과만 알려주면 AI가 최적화된 칩 구조를 생성해낸다"고 설명했다.
칩 설계 데이터는 기업들의 핵심 지적재산(IP)으로, 오픈소스가 풍부한 소프트웨어 분야와 달리 학습 데이터를 구하기가 매우 어렵다. 코그니칩은 이를 극복하기 위해 합성 데이터 세트를 구축하고 파트너사로부터 데이터 라이선스를 확보하는 한편, 고객사의 기밀 데이터를 노출하지 않고도 모델을 학습시킬 수 있는 보안 절차를 완성했다.
실제로 최근 진행된 해커톤에서 대학생들이 코그니칩의 모델을 사용해 오픈소스 아키텍처인 RISC-V 기반 CPU를 성공적으로 설계해내며 그 실용성을 증명하기도 했다.
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