AIがチップを設計する時代：半導体開発の常識が変わるか

1枚のチップを世に出すまでに、エンジニアたちは最長5年を費やす。その間に市場は変わり、競合は先を行き、投資の一部は無駄になる——これが半導体業界が長年抱えてきた宿命だった。

その宿命を、AIで変えようとしているのがCognichipだ。2024年創業のこのスタートアップは2025年にステルスモードを解除し、2026年3月末に6000万ドルの新規資金調達を発表した。累計調達額は9300万ドルに達する。注目すべきは出資者の顔ぶれだ。リード投資家のSeligman Venturesに加え、Intel CEOのリップ・ブー・タン氏が自身のベンチャーファームWalden Catalyst Venturesを通じて参加し、取締役会にも加わる。

「美しいコードを生み出せる」——AIが設計者の隣に立つ

Cognichipが解こうとしている問題は、半導体業界が数十年間向き合ってきたものだ。最先端チップの設計は、途方もなく複雑で、費用がかかり、時間を食う。Nvidiaの最新GPU「Blackwell」には1040億個ものトランジスタが詰め込まれている。これを設計するだけで最長2年、量産開始まで含めると3〜5年かかる計算だ。

同社CEOで創業者のファラジ・アーラーイー氏は、「市場は待ってくれない」と語る。チップが完成するころには、そのチップが想定していた用途やニーズが変化してしまうリスクが常にある。

Cognichipのアプローチは、ソフトウェアエンジニアがGitHub Copilotなどで経験してきたAI支援の恩恵を、ハードウェア設計の世界に持ち込むことだ。「求める結果を伝えるだけで、システムが美しいコードを生み出せるほど、AIは賢くなっている」とアーラーイー氏はTechCrunchに語った。同社は開発コストを75%以上削減し、開発期間を半分以上短縮できると主張している。

ただし、ここには大きなハードルがある。ソフトウェアの世界では、オープンソースコードが膨大に存在し、AIのトレーニングデータとして活用できる。しかし半導体業界は違う。チップ設計のノウハウは企業の最重要知的財産であり、公開されることはほとんどない。Cognichipは独自のデータセットを構築し、合成データを活用し、パートナー企業からデータをライセンス取得することで、この壁を乗り越えようとしている。また、チップメーカーが自社の機密データを外部に漏らさずにCognichipのモデルをトレーニングできる仕組みも開発した。

デモの一環として、サンノゼ州立大学の電気工学科の学生たちがハッカソンでこのモデルを試用。オープンソースのRISC-Vアーキテクチャを用いたCPU設計に挑戦し、一定の成果を示した。

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競合はすでに動いている

Cognichipが挑む市場には、強力な先行者がいる。EDA（電子設計自動化）ツールの巨人、SynopsysとCadence Design Systemsだ。両社はすでにAI機能を自社ツールに組み込んでいる。

スタートアップの競合も激しい。Alpha Design AIは2025年10月に2100万ドルのシリーズAを調達。ChipAgentsAIは2026年2月に7400万ドルの拡張シリーズAを完了した。投資家のSeligmanでマネージングパートナーを務めるウメシュ・パドヴァル氏は「AIインフラへの資本流入は、私が40年の投資キャリアで見た中で最大規模だ」と述べている。

一方で、Cognichipはまだ自社システムを用いて設計した実際のチップを示せていない。協業中と称する顧客名も非公開のままだ。技術の可能性と実績の間には、まだ距離がある。

日本の半導体産業にとって何を意味するか

この動きは、日本の半導体産業にとって他人事ではない。ソニーのイメージセンサー、ルネサスエレクトロニクスの車載チップ、キオクシアのNANDフラッシュ——日本企業は特定の分野で世界的な競争力を持つ。しかし、設計の複雑化と開発コストの増大は、日本勢にとっても深刻な課題だ。

もしCognichipの主張通りに開発コストが75%削減されるなら、大企業だけでなく中堅・中小の半導体設計企業にも門戸が開く。日本政府が国策として推進するラピダスのような新興プレイヤーにとっても、設計効率化は不可欠な要素となる。

一方で、AI設計ツールの普及は、熟練した半導体設計エンジニアの役割を変える可能性もある。少子高齢化で技術者不足が深刻な日本において、これは生産性向上の好機とも、専門職の変容という課題とも読める。

さらに、設計データという知的財産の管理をめぐる問題も浮上する。日本企業が長年培ってきた設計ノウハウを、外部のAIシステムでトレーニングすることへの抵抗感は小さくないはずだ。Cognichipが開発した「機密データを外部に出さずにトレーニングできる仕組み」が、どこまで日本企業の信頼を得られるかは未知数だ。