Cómo Recursive Intelligence recaudó 335 millones de dólares con una valoración de 4.000 millones de dólares en cuatro meses

Las cofundadoras de la startup Ricursive Intelligence parecían destinadas a ser cofundadoras.

Anna Goldie, directora ejecutiva, y Azalia Mirhoseini, directora técnica, son tan conocidas en la comunidad de la IA que se encontraban entre esos ingenieros de IA que «recibieron esos extraños correos electrónicos de Zuckerberg con ofertas descabelladas», contó Goldie a TechCrunch, riendo. (No aceptaron las ofertas.) Ambas trabajaron juntas en Google Brain y fueron de las primeras empleadas de Anthropic.

Se ganaron el reconocimiento en Google al crear el Alpha Chip —una herramienta de IA capaz de generar diseños de chips sólidos en cuestión de horas—, un proceso que normalmente lleva a los diseñadores humanos un año o más. La herramienta ayudó a diseñar tres generaciones de las unidades de procesamiento Tensor de Google.

Ese historial explica por qué, tan solo cuatro meses después de lanzar Ricursive, anunciaron el mes pasado una ronda de financiación de serie A de 300 millones de dólares con una valoración de 4.000 millones de dólares liderada por Lightspeed, apenas un par de meses después de recaudar una ronda inicial de 35 millones de dólares liderada por Sequoia.

Ricursive está desarrollando herramientas de IA que diseñan chips, no los chips en sí mismos. Eso las hace fundamentalmente diferentes de casi todas las demás startups de chips de IA: no pretenden competir con Nvidia. De hecho, Nvidia es uno de sus inversores. El gigante de las GPU, junto con AMD, Intel y todos los demás fabricantes de chips, son los clientes objetivo de la startup.

«Queremos hacer posible que cualquier chip —ya sea un chip a medida o uno más tradicional, cualquier tipo de chip— se fabrique de forma automatizada y muy rápida. Para ello, utilizamos la IA», explicó Mirhoseini a TechCrunch.

Sus caminos se cruzaron por primera vez en Stanford, donde Goldie obtuvo su doctorado mientras Mirhoseini impartía clases de informática. Desde entonces, sus carreras han ido de la mano. «Empezamos en Google Brain el mismo día. Dejamos Google Brain el mismo día. Nos incorporamos a Anthropic el mismo día. Dejamos Anthropic el mismo día. Volvimos a incorporarnos a Google el mismo día, y luego volvimos a dejar Google el mismo día. Después, fundamos esta empresa juntos el mismo día», relató Goldie.

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Durante su etapa en Google, los compañeros tenían tanta confianza que incluso hacían ejercicio juntos, ya que a ambos les gustaba el entrenamiento en circuito. A Jeff Dean, el famoso ingeniero de Google que colaboraba con ellos, no se le escapó el juego de palabras. Apodó su proyecto Alpha Chip «chip circuit training» (entrenamiento en circuito de chips), en referencia a su rutina de entrenamiento compartida. A nivel interno, a la pareja también se le puso un apodo: A&A.

El «Alpha Chip» les valió el reconocimiento del sector, pero también suscitó polémica. En 2022, uno de sus compañeros de Google fue despedido, según informó Wired, tras pasar años intentando desacreditar a A&A y su trabajo con los chips, a pesar de que dicho trabajo se utilizó para ayudar a producir algunos de los chips de IA más importantes de Google, en los que la empresa se había jugado su futuro.

Su proyecto Alpha Chip en Google Brain demostró el concepto que se convertiría en Ricursive: utilizar la IA para acelerar drásticamente el diseño de chips.

Diseñar chips es complicado

El problema es que los chips informáticos tienen entre millones y miles de millones de componentes de puertas lógicas integrados en su oblea de silicio. Los diseñadores humanos pueden tardar un año o más en colocar esos componentes en el chip para garantizar el rendimiento, un buen aprovechamiento de la energía y cualquier otra necesidad de diseño. Determinar digitalmente la ubicación de componentes tan infinitesimales con precisión es, como cabría esperar, difícil.

Alpha Chip «podía generar un diseño de muy alta calidad en unas seis horas. Y lo mejor de este enfoque era que, de hecho, aprende de la experiencia», explicó Goldie.

La premisa de su trabajo de diseño de chips mediante IA consiste en utilizar «una señal de recompensa» que evalúa la calidad del diseño. A continuación, el agente utiliza esa valoración para «actualizar los parámetros de su red neuronal profunda con el fin de mejorar», explicó Goldie. Tras completar miles de diseños, el agente alcanzó un nivel realmente bueno. Además, según afirman los fundadores, se volvió más rápido a medida que aprendía.

La plataforma de Ricursive llevará este concepto un paso más allá. El diseñador de chips de IA que están desarrollando «aprenderá a partir de diferentes chips», explicó Goldie. Así, cada chip que diseñe le ayudará a convertirse en un mejor diseñador para cada chip posterior.

La plataforma de Ricursive también utiliza modelos de lenguaje grande (LLM) y se encargará de todo, desde la colocación de componentes hasta la verificación del diseño. Cualquier empresa que fabrique productos electrónicos y necesite chips es su cliente objetivo.

Si su plataforma da la talla, como parece probable que ocurra, Ricursive podría desempeñar un papel en el ambicioso objetivo de alcanzar la inteligencia artificial general (AGI). De hecho, su visión definitiva es diseñar chips de IA, lo que significa que la IA diseñará, en esencia, sus propios cerebros informáticos.

«Los chips son el combustible de la IA», afirmó Goldie. «Creo que construir chips más potentes es la mejor manera de avanzar en esa frontera».

Mirhoseini añade que el largo proceso de diseño de chips está limitando la rapidez con la que puede avanzar la IA. «Creemos que también podemos facilitar esta rápida coevolución de los modelos y los chips que, básicamente, los alimentan», afirmó. De este modo, la IA podrá volverse más inteligente más rápidamente.

Si la idea de que la IA diseñe sus propios cerebros a velocidades cada vez mayores evoca imágenes de Skynet y Terminator, los fundadores señalan que hay un beneficio más positivo, inmediato y, en su opinión, más probable: la eficiencia del hardware.

Cuando AI Labs pueda diseñar chips mucho más eficientes (y, con el tiempo, todo el hardware subyacente), su crecimiento no tendrá que consumir tantos recursos del planeta.

«Podríamos diseñar una arquitectura informática que se adapte de forma única a ese modelo y lograríamos una mejora de casi 10 veces en el rendimiento por coste total de propiedad», afirmó Goldie.

Aunque la joven startup no revela los nombres de sus primeros clientes, los fundadores afirman que han recibido consultas de todas las grandes empresas fabricantes de chips que se puedan imaginar. Como era de esperar, también pueden elegir a sus primeros socios de desarrollo.