Cognichip Raih Pendanaan $60 Juta, Kembangkan AI untuk Percepat Desain Semiconductor

[SAN FRANCISCO], (1 April 2026)

Selama ini, chip silikon paling canggih telah menjadi motor penggerak utama di balik pesatnya perkembangan Artificial Intelligence. Kini, sebuah startup bernama Cognichip ingin membalikkan keadaan tersebut. Melansir laporan dari TechCrunch, Cognichip tengah membangun model deep learning yang dirancang khusus untuk mendampingi para engineer dalam merancang chip komputer generasi berikutnya.

Masalah yang coba dipecahkan adalah kompleksitas desain chip yang telah membebani industri selama puluhan tahun. Proses ini sangat rumit, mahal, dan memakan waktu lama. Sebagai gambaran, chip tingkat lanjut membutuhkan waktu tiga hingga lima tahun untuk berpindah dari tahap konsepsi ke produksi massal. Chip Blackwell terbaru dari Nvidia, misalnya, menampung 104 miliar transistor—sebuah pencapaian teknis yang luar biasa rumit untuk disusun secara manual.

CEO dan pendiri Cognichip, Faraj Aalaei, menyatakan bahwa tujuan utamanya adalah menghadirkan alat bantu AI bagi para perancang semiconductor, serupa dengan bantuan yang telah dinikmati oleh para pengembang perangkat lunak. Ia mengklaim teknologi perusahaannya mampu memangkas biaya pengembangan hingga lebih dari 75% dan memotong siklus waktu pengerjaan hingga lebih dari setengahnya.

Strategi Data dan Dukungan Raksasa Industri

Cognichip mengumumkan pada hari Rabu bahwa mereka telah meraih pendanaan baru sebesar $60 juta yang dipimpin oleh Seligman Ventures. Investasi ini juga melibatkan partisipasi penting dari Lip-Bu Tan, CEO Intel, yang berinvestasi melalui Walden Catalyst Ventures dan akan bergabung dalam jajaran direksi Cognichip. Hingga saat ini, startup yang didirikan pada tahun 2024 ini telah mengumpulkan total dana sebesar $93 juta.

Keunggulan kompetitif Cognichip terletak pada modelnya yang dilatih menggunakan data desain chip asli, bukan sekadar menggunakan Large Language Model (LLM) umum. Hal ini menjadi tantangan besar karena, tidak seperti pengembang software yang sering berbagi kode secara terbuka (open-source), perancang chip sangat menjaga ketat kekayaan intelektual (IP) mereka.

Untuk mengatasi kelangkaan data, Cognichip mengembangkan prosedur yang memungkinkan produsen chip melatih model pada data proprietary mereka sendiri secara aman tanpa risiko kebocoran. Selain itu, mereka memanfaatkan data sintetis dan arsitektur terbuka seperti RISC-V untuk melatih sistem mereka.

Saat ini, Cognichip bersaing di pasar yang semakin padat dengan pemain lama seperti Synopsys dan Cadence Design Systems, serta startup pendatang baru seperti Alpha Design AI dan ChipAgentsAI.

Dampak bagi Indonesia

Inovasi Cognichip ini memiliki implikasi signifikan bagi ekosistem teknologi di Indonesia:

1. Efisiensi Biaya Perangkat: Jika biaya pengembangan semiconductor global turun hingga 75% (setara penghematan ratusan triliun Rupiah di tingkat global), hal ini berpotensi menurunkan harga consumer electronics di pasar Indonesia, mulai dari smartphone hingga laptop berbasis AI.
2. Peluang Talent Lokal: Penggunaan AI dalam desain chip dapat menurunkan hambatan masuk (barrier to entry) bagi desainer semiconductor lokal. Dengan bantuan AI, tenaga ahli teknik elektro di Indonesia dapat lebih kompetitif dalam merancang chip kustom untuk kebutuhan domestik tanpa harus bergantung sepenuhnya pada desain vendor global yang mahal.
3. Investasi Data Center: Efisiensi dalam pembuatan chip AI akan mempercepat pengadaan infrastruktur Data Center di Indonesia yang saat ini sedang berkembang pesat di wilayah seperti Batam dan Cikarang, karena ketersediaan hardware yang lebih murah dan cepat diproduksi.

Artikel ini akan diperbarui seiring tersedianya informasi baru. Join Komunitas Rekayasa AI di Discord untuk diskusi lebih lanjut.