Wie Recursive Intelligence innerhalb von vier Monaten 335 Millionen Dollar bei einer Bewertung von 4 Milliarden Dollar einwarb

Die Mitbegründerinnen des Start-ups Ricursive Intelligence schienen dafür prädestiniert zu sein, gemeinsam ein Unternehmen zu gründen.

Anna Goldie, CEO, und Azalia Mirhoseini, CTO, sind in der KI-Community so bekannt, dass sie zu den KI-Ingenieuren gehörten, die „diese seltsamen E-Mails von Zuckerberg erhielten, in denen er uns verrückte Angebote machte“, erzählte Goldie TechCrunch mit einem Schmunzeln. (Sie nahmen die Angebote nicht an.) Die beiden arbeiteten gemeinsam bei Google Brain und gehörten zu den ersten Mitarbeitern bei Anthropic.

Bei Google erlangten sie Anerkennung durch die Entwicklung des Alpha-Chips – eines KI-Tools, das innerhalb weniger Stunden solide Chip-Layouts generieren konnte –, ein Prozess, für den menschliche Entwickler normalerweise ein Jahr oder länger benötigen. Das Tool trug zur Entwicklung von drei Generationen der Tensor Processing Units von Google bei.

Dieser Erfolgshintergrund erklärt, warum sie bereits vier Monate nach der Gründung von Ricursive im vergangenen Monat eine Serie-A-Finanzierungsrunde in Höhe von 300 Millionen US-Dollar bei einer Bewertung von 4 Milliarden US-Dollar unter der Führung von Lightspeed ankündigten – nur wenige Monate, nachdem sie eine Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 35 Millionen US-Dollar unter der Führung von Sequoia abgeschlossen hatten.

Ricursive entwickelt KI-Tools, die Chips entwerfen, nicht die Chips selbst. Das unterscheidet das Unternehmen grundlegend von fast jedem anderen KI-Chip-Start-up: Es ist kein Möchtegern-Konkurrent von Nvidia. Tatsächlich ist Nvidia ein Investor. Der GPU-Riese gehört zusammen mit AMD, Intel und allen anderen Chipherstellern zur Zielgruppe des Start-ups.

„Wir wollen es ermöglichen, dass jeder Chip – sei es ein maßgeschneiderter Chip oder ein eher traditioneller Chip, einfach jede Art von Chip – automatisiert und sehr schnell entwickelt werden kann. Dazu nutzen wir KI“, erklärte Mirhoseini gegenüber TechCrunch.

Ihre Wege kreuzten sich erstmals in Stanford, wo Goldie ihren Doktortitel erwarb, während Mirhoseini Informatikkurse unterrichtete. Seitdem verliefen ihre Karrieren Hand in Hand. „Wir haben am selben Tag bei Google Brain angefangen. Wir haben Google Brain am selben Tag verlassen. Wir sind am selben Tag zu Anthropic gekommen. Wir haben Anthropic am selben Tag verlassen. Wir sind am selben Tag wieder zu Google zurückgekehrt und haben Google dann am selben Tag erneut verlassen. Dann haben wir dieses Unternehmen gemeinsam am selben Tag gegründet“, erzählte Goldie.

TechCrunch Founder Summit 2026: Tickets jetzt erhältlich

Am 23. Juni kommen in Boston mehr als 1.100 Gründer beim TechCrunch Founder Summit 2026 zusammen, um einen ganzen Tag lang die Themen Wachstum, Umsetzung und Skalierung in der Praxis zu erörtern. Lernen Sie von Gründern und Investoren, die die Branche geprägt haben. Knüpfen Sie Kontakte zu Kollegen, die sich in ähnlichen Wachstumsphasen befinden. Nehmen Sie Strategien mit, die Sie sofort

umsetzen können. Sparen Sie bis zu 300 $ bei Ihrem Pass oder bis zu 30 % mit Gruppentickets für Teams ab vier Personen.

TechCrunch Founder Summit: Tickets jetzt erhältlich

Am 23. Juni kommen in Boston mehr als 1.100 Gründer beim TechCrunch Founder Summit 2026 zusammen, um einen ganzen Tag lang die Themen Wachstum, Umsetzung und Skalierung in der Praxis zu erörtern. Lernen Sie von Gründern und Investoren, die die Branche geprägt haben. Knüpfen Sie Kontakte zu Kollegen, die sich in ähnlichen Wachstumsphasen befinden. Nehmen Sie Strategien mit, die Sie sofort

umsetzen können. Sparen Sie bis zu 300 $ bei Ihrem Pass oder bis zu 30 % mit Gruppentickets für Teams ab vier Personen.

Während ihrer Zeit bei Google standen sich die Kollegen so nahe, dass sie sogar gemeinsam trainierten – beide liebten das Zirkeltraining. Das Wortspiel entging Jeff Dean, dem berühmten Google-Ingenieur, der mit ihnen zusammenarbeitete, nicht. Er gab ihrem „Alpha Chip“-Projekt den Spitznamen „Chip-Zirkeltraining“ – eine Anspielung auf ihre gemeinsame Trainingsroutine. Intern erhielt das Duo zudem einen Spitznamen: A&A.

Der „Alpha Chip“ verschaffte ihnen branchenweite Aufmerksamkeit, sorgte aber auch für Kontroversen. Im Jahr 2022 wurde laut einem Bericht von „Wired“ einer ihrer Kollegen bei Google entlassen, nachdem er jahrelang versucht hatte, A&A und ihre Chip-Arbeit zu diskreditieren – obwohl diese Arbeit dazu beigetragen hatte, einige der wichtigsten KI-Chips von Google zu entwickeln, auf die das Unternehmen seine Zukunft gesetzt hatte.

Ihr „Alpha Chip“-Projekt bei Google Brain bewies das Konzept, aus dem später Ricursive hervorgehen sollte – die Nutzung von KI zur drastischen Beschleunigung des Chipdesigns.

Das Entwerfen von Chips ist schwierig

Das Problem ist, dass Computerchips Millionen bis Milliarden von Logikgatter-Komponenten auf ihrem Siliziumwafer integriert haben. Menschliche Entwickler können ein Jahr oder länger damit verbringen, diese Komponenten auf dem Chip zu platzieren, um Leistung, gute Energieausnutzung und alle anderen Designanforderungen sicherzustellen. Die digitale Bestimmung der Platzierung solch winzig kleiner Komponenten mit Präzision ist, wie man sich vorstellen kann, schwierig.

Alpha Chip „konnte in etwa sechs Stunden ein sehr hochwertiges Layout erstellen. Und das Coole an diesem Ansatz war, dass er tatsächlich aus Erfahrungen lernt“, sagte Goldie.

Die Prämisse ihrer Arbeit am KI-Chip-Design besteht darin, ein „Belohnungssignal“ zu verwenden, das bewertet, wie gut das Design ist. Der Agent nutzt diese Bewertung dann, um „die Parameter seines tiefen neuronalen Netzwerks zu aktualisieren und sich zu verbessern“, so Goldie. Nach der Fertigstellung Tausender von Designs wurde der Agent wirklich gut. Außerdem wurde er im Laufe des Lernprozesses immer schneller, sagen die Gründer.

Die Plattform von Ricursive wird dieses Konzept weiterentwickeln. Der KI-Chip-Designer, den sie entwickeln, wird „über verschiedene Chips hinweg lernen“, so Goldie. Jeder Chip, den er entwirft, soll ihm also helfen, für jeden nächsten Chip ein besserer Designer zu werden.

Die Plattform von Ricursive nutzt zudem LLMs und wird alles von der Komponentenplatzierung bis zur Designverifizierung abdecken. Jedes Unternehmen, das Elektronik herstellt und Chips benötigt, gehört zu ihrer Zielgruppe.

Sollte sich ihre Plattform bewähren – was sehr wahrscheinlich ist –, könnte Ricursive eine Rolle bei dem ehrgeizigen Ziel spielen, eine allgemeine künstliche Intelligenz (AGI) zu erreichen. Tatsächlich ist ihre ultimative Vision das Entwerfen von KI-Chips, was bedeutet, dass die KI im Wesentlichen ihre eigenen Computergehirne entwerfen wird.

„Chips sind der Treibstoff für KI“, sagte Goldie. „Ich denke, der Bau leistungsfähigerer Chips ist der beste Weg, um diese Grenze zu verschieben.“

Mirhoseini fügt hinzu, dass der langwierige Prozess des Chip-Designs die Geschwindigkeit einschränkt, mit der sich die KI weiterentwickeln kann. „Wir glauben, dass wir auch diese schnelle Koevolution der Modelle und der Chips ermöglichen können, die sie im Grunde antreiben“, sagte sie. So kann die KI schneller intelligenter werden.

Falls der Gedanke, dass KI ihre eigenen Gehirne mit immer höherer Geschwindigkeit entwirft, Assoziationen zu Skynet und dem Terminator weckt, weisen die Gründer darauf hin, dass es einen positiveren, unmittelbareren und ihrer Meinung nach wahrscheinlicheren Vorteil gibt: Hardware-Effizienz.

Wenn AI Labs weitaus effizientere Chips (und letztendlich die gesamte zugrunde liegende Hardware) entwerfen kann, wird ihr Wachstum nicht mehr so viele Ressourcen der Welt verbrauchen müssen.

„Wir könnten eine Computerarchitektur entwerfen, die speziell auf dieses Modell zugeschnitten ist, und damit eine fast zehnfache Leistungssteigerung im Verhältnis zu den Gesamtbetriebskosten erzielen“, sagte Goldie.

Zwar nennt das junge Start-up seine ersten Kunden nicht namentlich, doch die Gründer berichten, dass sich bereits alle namhaften Chiphersteller, die man sich vorstellen kann, bei ihnen gemeldet haben. Es überrascht daher nicht, dass sie sich auch bei der Auswahl ihrer ersten Entwicklungspartner die beste Auswahl sichern konnten.