干掉40%的工程师？初创公司推动AI开发芯片

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来 源： 内容编译自forbes。

从最新的消费电子产品到人工智能 (AI) 的新应用，在推出先进技术的竞争中，一项挑战常常会阻碍竞争对手。将这些创新核心的微芯片理论转化为可直接安装的制造组件，需要长达四年的时间。随着芯片复杂性的不断提高，这一挑战只会变得更加艰巨。

“我们迫切需要看到芯片开发周期的加速，”瑞士初创公司Chipmind的联合创始人兼首席执行官 Harald Kröll 表示。“技术进步正受到其所依赖的芯片开发过程的阻碍，该过程复杂、耗时且成本高昂。”

Chipmind 今天宣布完成 250 万美元的种子轮前融资，该公司相信自己有能力提供帮助。这家总部位于苏黎世的公司开发了一套人工智能代理，芯片制造商可以使用它们来设计和测试新芯片。其目标是将工程师目前手动进行的低级和常规工作自动化；据 Chipmind 估计，这类工作约占开发工作的 40%。这意味着与之相关的工程师有望失业？

该公司是苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）最新成立的欧洲科技初创公司。十年前，克罗尔在那里结识了联合创始人兼首席技术官桑德罗·贝尔凡蒂（Sandro Belfanti）。两人随后在人工智能和芯片设计领域合作，亲身经历了拖慢开发周期的各种挫折。

“任何从事过芯片开发的人都知道，这项工作重复性强、耗时耗力，要求精准，但不一定需要创造力，”Belfanti 说道。“我经常希望找到一个解决方案，能够神奇地处理这些繁琐的任务，这样我就可以专注于解决真正的工程挑战。”

Chipmind 就是那个神奇的解决方案吗？Kröll 和 Belfanti 正在与少数芯片制造商合作，这些制造商主要位于开发周期特别缓慢的欧洲，他们正在进行概念验证项目，旨在证明这项技术能够发挥作用。至关重要的是，Chipmind 认为，通用的人工智能工具无法在这个市场上取得成功——相反，它表示，智能体需要能够从每个制造商的系统和环境中学习，从而定制适合每项任务的开发方法。

从这个意义上讲，这项挑战与软件开发略有不同，因为如今人工智能代理通常会承担开发新代码的大部分工作。但克罗尔认为，Chipmind 的工作与软件市场的情况类似。“我们已经看到人工智能代理正在被用来显著加快新软件的开发速度，但硬件领域还没有出现类似的事情。”

事实上，这是一个令人惊讶的市场欠发达领域。两家最知名的芯片设计专家——美国公司 Cadence Design Systems 和 Synopsys——都已公开承诺开发基于人工智能的芯片开发系统，并构成了巨大的竞争威胁。初创企业也积极参与其中，加州的 ChipAgents 在去年年底筹集了略高于 300 万美元的种子轮融资。相比之下，在欧洲——制造商可能最需要加速芯片开发——创新却一直受到限制。

Chipmind 相信，其技术可以将新芯片四年的开发周期缩短一年之久，这将是一次变革性的加速。“我们的目标是让我们的代理能够帮助制造商解决他们每天遇到的实际问题，”Kröll 补充道。

该公司希望在明年下半年实现全面商业化生产。这将需要进一步的研发投入，今天的融资旨在支持工程团队的扩张、产品开发的加速以及与关键行业参与者的更深入合作。

本轮融资由瑞士种子基金 Founderful 领投。Founderful 负责人 Edouard Treccani 表示：“在这个人工智能日渐普及的世界里，Chipmind 脱颖而出，为 Harald 和 Sandro 潜心钻研 20 年的难题提供了令人耳目一新的解决方案。”

利用代理 AI 改造半导体设计

与此同时，一家总部位于圣巴巴拉的 ChipAgents.ai 今天宣布，它已筹集 2100 万美元的早期资金，以推动其用于芯片设计和验证的代理人工智能平台的发展。

Bessemer Venture Partners 领投了 A 轮融资，美光科技、联发科、爱立信等半导体巨头也提供了战略支持。现有投资者 ScOp Venture Capital 和 Amino Capital 也参与了此轮融资。此轮融资使该公司迄今为止的总融资额达到 2400 万美元。

ChipAgents 创始人兼首席执行官 William Wang 教授在接受 SiliconANGLE 采访时表示，正式的芯片设计始于 20 世纪 80 年代，当时的电子工程师仍在纸上工作，开发门架构。但随着人工智能芯片和新型片上系统 (SoC) 设计的出现，逻辑门的数量已达到惊人的复杂程度。

王说：“芯片变得如此复杂，以前只有数百万个逻辑门，现在则有数十亿、数百亿甚至数万亿个逻辑门。所以，当你必须将设计复杂度提升到这种程度时，就没有人能理解代码了。”

如今，工程师们使用先进的工具来可视化和构建芯片架构，但传统软件却显得捉襟见肘。为了应对这一挑战，ChipAgents 开发了一个代理 AI 平台，可以自动执行常规设计和验证任务，使工程师能够专注于创新，而不是繁琐的逐行代码编写工作。

ChipAgents 在芯片设计和验证流程的前端运行，即芯片制造开始之前。工程师从定义芯片规格的最初阶段就开始使用它，它可以生成数百页的 PDF 文件和数据表。

王指出，Cadence Design Systems Inc. 和 Synopsys Inc. 等公司是基于模拟的芯片设计和电子设计自动化 (EDA) 的早期先驱——ChipAgents 现在的目标是利用代理 AI 驱动的工具来增强这些流程。

该平台利用人工智能 (AI) 技术，通过跨多个文档交叉核对规范，帮助工程师识别不一致或缺陷，生成寄存器传输级 (RTL) 代码并自动生成文档。RTL 是一种硬件设计抽象，描述了数字电路如何传输数据以及逻辑如何在硬件层面执行，通常使用 Verilog 或 VHDL 等硬件描述语言编写。

王表示，利用 ChipAgents 的生成 AI 功能，架构、设计和验证团队可以使用该工具简化工作流程并缩短产品上市时间。

该公司平台的一个主要用例是验证。与软件工程不同，如果出现缺陷，开发人员可以随时修复。而硬件验证则要求芯片在投入生产之前达到近乎完美的状态，因为任何错误都可能造成数百万美元的损失。

“在业界，人们花更多的时间验证芯片的功能正确性，因为编写代码很容易，但你怎么知道你编写的代码实际上是正确的呢？”王说。

他补充说，每位设计工程师通常都有两到三名验证工程师。ChipAgents 通过自动生成测试平台、规则和断言来加快验证工程师的工作速度——这些任务原本可能需要数周时间，但现在只需几分钟即可完成。这有助于团队快速确认芯片的实现是否符合其规格。

虽然王先生没有透露客户的名字，但他表示，全球排名前20的半导体公司中有许多都在使用ChipAgents。该公司成立于2024年，经历了爆炸式增长，2025年上半年的使用量激增了60倍，具体基数尚未披露。

王说：“我们每天都能看到大量的使用，每天都有新的用例。我认为我们正在见证半导体行业向用于设计验证的代理AI解决方案的转型。”

利用这笔新资金，ChipAgents 计划进一步加强研发，并专注于提供更多客户支持。这将有助于改善对半导体客户的实地支持，这些客户通常管理着数百万美元的芯片项目。

王解释说，一个重要的举措是在圣克拉拉设立新总部，使公司靠近硅谷中心，预计将在几周内投入运营。公司目前在圣巴巴拉的基地仍将作为主要的研发中心。

Bessemer Venture Partners 的风险合伙人 Lance Co Ting Keh 表示：“ChipAgents 的代理式 AI 芯片设计方法可无缝集成到整个芯片设计工作流程中。我们相信，从规范提取到波形分析，整合不同的 EDA 工具是解决这一复杂、多步骤流程的正确方法。”

https://www.forbes.com/sites/davidprosser/2025/10/21/inside-the-race-to-accelerate-chip-development-with-ai

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