機(jī)器之心報(bào)道

機(jī)器之心編輯部

AI 創(chuàng)業(yè)卷出新高度，AI 都可以自己設(shè)計(jì)芯片了。

近日，由兩位前谷歌研究員創(chuàng)辦的一家名為Ricursive Intelligence的初創(chuàng)公司，引起了大家的關(guān)注，原因是該公司正在嘗試開發(fā)一種能夠自動(dòng)設(shè)計(jì)尖端芯片的軟件，如果成功就意味著，以后每家科技公司都能夠從零開始構(gòu)建自己的芯片了。

創(chuàng)始人 Azalia Mirhoseini 在推文中介紹，公司致力于通過 AI 實(shí)現(xiàn)遞歸式自我改進(jìn)，讓 AI 能夠自主設(shè)計(jì)芯片。而她們對(duì)芯片設(shè)計(jì)的變革愿景始于 AlphaChip，這是一款用于布局優(yōu)化的 AI，曾用于設(shè)計(jì)四代 TPU、數(shù)據(jù)中心 CPU 和智能手機(jī)。

「AlphaChip 讓我們得以窺見未來：AI 將設(shè)計(jì)驅(qū)動(dòng)自身的芯片。而 Ricursive 將這一愿景擴(kuò)展到整個(gè)芯片堆棧，構(gòu)建能夠架構(gòu)、驗(yàn)證和實(shí)現(xiàn)芯片的 AI，使模型和芯片能夠在緊密的循環(huán)中協(xié)同演化……」

短短幾句話信息量卻極大。總結(jié)來說，Ricursive Intelligence 想做的事情就是「用 AI 設(shè)計(jì)芯片，再用這些芯片跑更強(qiáng)的 AI，更強(qiáng)的 AI 再去設(shè)計(jì)更好的芯片，更好的芯片……」把 AI 和算力變成一個(gè)閉環(huán)的遞歸加速器……

設(shè)想一下，如果 Ricursive Intelligence 愿景真的達(dá)成的話，將對(duì)整個(gè) AI 和半導(dǎo)體行業(yè)帶來顛覆性的變革。

接下來詳細(xì)認(rèn)識(shí)一下這家「野心勃勃」的初創(chuàng)公司。

資料顯示，Ricursive Intelligence 是由兩位前谷歌研究員 Anna Goldie 和 Azalia Mirhoseini 成立。

Anna Goldie 擁有斯坦福自然語言處理博士學(xué)位，之前擔(dān)任 Google DeepMind 的高級(jí)研究科學(xué)家，負(fù)責(zé) Gemini 的 LLM/RL 和工具使用研究，也是谷歌大腦系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)的聯(lián)合創(chuàng)始人。再之前，她曾在 Anthropic 公司從事 Claude/RL 和檢索增強(qiáng)工作。

而 Azalia Mirhoseini 目前是斯坦福大學(xué)助理教授，之前是谷歌 DeepMind 的高級(jí)研究員。

兩人身上的一個(gè)更大的共同點(diǎn)和光環(huán)是共同主導(dǎo)了谷歌的 AlphaChip 項(xiàng)目，基于該項(xiàng)目的論文于 2020 年在《自然》雜志上發(fā)表，這也是 Azalia Mirhoseini 在推文中提到的「我們對(duì)芯片設(shè)計(jì)的變革愿景始于 AlphaChip」……

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2004.10746

AlphaChip 是谷歌 DeepMind 提出的用于設(shè)計(jì)芯片布局的新型強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，也是首批用于解決實(shí)際工程問題的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法之一，能夠更為快速、低廉、節(jié)能地生成超越人類設(shè)計(jì)的芯片布局。就這樣說吧，僅在幾小時(shí)內(nèi)就可以完成人類需要數(shù)周才能完成的芯片布局設(shè)計(jì)，如今該技術(shù)已被用于設(shè)計(jì)谷歌的 TPU v5e、TPU v6 等多代 AI 加速芯片中。

而此次 Ricursive Intelligence 的核心技術(shù)創(chuàng)新在于將遞歸智能的原理直接應(yīng)用于復(fù)雜的芯片設(shè)計(jì)中。

當(dāng)前，AI 行業(yè)對(duì)芯片仍處于渴求狀態(tài)，像是亞馬遜和谷歌等這樣的 AI 大廠已經(jīng)開發(fā)出用于人工智能和數(shù)據(jù)中心的定制芯片，雖然可以更便宜、更節(jié)能、更小巧，但定制芯片的研發(fā)過程成本高昂且人工操作繁瑣，涵蓋從架構(gòu)設(shè)計(jì)到測(cè)試、再到量產(chǎn)準(zhǔn)備的每一個(gè)環(huán)節(jié)，通常需要耗資數(shù)億數(shù)十億美元，耗時(shí)兩到三年才能完成。而且，如果研發(fā)后期出現(xiàn)的微小設(shè)計(jì)錯(cuò)誤可能會(huì)導(dǎo)致代價(jià)高昂的延誤，甚至難以彌補(bǔ)。更何況，全球范圍內(nèi)能有做定制芯片實(shí)力的公司也屈指可數(shù)。

而與依賴預(yù)定義算法和人工引導(dǎo)迭代的傳統(tǒng)電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化 (EDA) 工具不同，Ricursive Intelligence 旨在通過持續(xù)的反饋循環(huán)自主改進(jìn)芯片架構(gòu)、優(yōu)化布局并提升效率。

根據(jù)創(chuàng)始人在采訪中的分享可以看到，Ricursive Intelligence 將這一改進(jìn)工作分為三個(gè)階段：

一是用 AI 優(yōu)化當(dāng)前芯片設(shè)計(jì)流程中最耗時(shí)的部分，將目前 2-3 年的設(shè)計(jì)周期縮短至幾周；二是進(jìn)行端到端自動(dòng)化芯片設(shè)計(jì)，對(duì)于給定的工作負(fù)載 / 模型需求，可以自動(dòng)完成一整套能流片的芯片設(shè)計(jì)流程，也就意味說不管是 AR/VR、機(jī)器人，或是自動(dòng)駕駛等企業(yè)都可以在沒有專門芯片設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)的情況下構(gòu)建定制芯片；三是整個(gè)過程的閉環(huán)遞歸：AI 設(shè)計(jì)芯片，用芯片「跑」更強(qiáng)的 AI，更強(qiáng)的 AI 繼續(xù)設(shè)計(jì)更強(qiáng)的芯片，更強(qiáng)的芯片……

Anna Goldie 和 Azalia Mirhoseini 相信，如果 Ricursive Intelligence 真的將這一整套流程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，那么在幾周甚至幾天內(nèi)就能夠幫助任一家科技公司「從零開始」設(shè)計(jì)自己的芯片，「我們認(rèn)為定制硅芯片將會(huì)大量涌現(xiàn)。」

而對(duì)于這樣一家公司有夢(mèng)想、創(chuàng)始人有技術(shù)背景和光環(huán)的初創(chuàng)企業(yè)來說，自然受到了不少投資人的青睞。

據(jù)報(bào)道，Ricursive Intelligence 目前已收到超過 50 家風(fēng)險(xiǎn)投資公司的關(guān)注，并獲得了由紅杉資本和 Striker Venture Partners 投資的 3500 萬美元融資。而且，在當(dāng)下仍然沒有一款產(chǎn)品的情況下，該公司估值已達(dá) 7.5 億美元，首款新品預(yù)計(jì)將于明年推出。

而此消息一經(jīng)傳出，很多網(wǎng)友對(duì)此創(chuàng)意表達(dá)了關(guān)注。其中，紅杉資本合伙人斯蒂芬妮?詹更是認(rèn)為，Ricursive Intelligence 是真正開創(chuàng)了人工智能芯片設(shè)計(jì)這一領(lǐng)域的先驅(qū)，「開拓一個(gè)全新的領(lǐng)域，讓更多人能夠?yàn)樽约旱膶賾?yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì)新型芯片。」「希望重塑價(jià)值 8000 億美元的芯片行業(yè)。」

https://x.com/Azaliamirh/status/1995937492194001367

https://www.wsj.com/tech/this-ai-startup-wants-to-remake-the-800-billion-chip-industry-f43f8241

https://www.financialcontent.com/article/tokenring-2025-12-2-ricursive-intelligence-unleashes-frontier-ai-lab-to-revolutionize-chip-design-and-chart-course-for-superintelligence