Comment Recursive Intelligence a levé 335 millions de dollars en 4 mois, avec une valorisation de 4 milliards de dollars

Les cofondatrices de la start-up Ricursive Intelligence semblaient destinées à devenir cofondatrices.

Anna Goldie, PDG, et Azalia Mirhoseini, directrice technique, sont si connues dans le milieu de l’IA qu’elles faisaient partie de ces ingénieurs en IA qui « ont reçu ces e-mails bizarres de Zuckerberg nous proposant des offres farfelues », a déclaré Anna Goldie à TechCrunch en riant. (Elles n’ont pas donné suite à ces offres.) Les deux femmes ont travaillé ensemble chez Google Brain et ont été parmi les premières employées d’Anthropic.

Elles se sont fait un nom chez Google en créant l’Alpha Chip — un outil d’IA capable de générer des schémas de puces fiables en quelques heures — un processus qui prend normalement un an, voire plus, à des concepteurs humains. Cet outil a contribué à la conception de trois générations d’unités de traitement Tensor de Google.

Ce parcours explique pourquoi, à peine quatre mois après le lancement de Ricursive, ils ont annoncé le mois dernier une levée de fonds de série A de 300 millions de dollars, avec une valorisation de 4 milliards de dollars, menée par Lightspeed, quelques mois seulement après avoir levé un tour d’amorçage de 35 millions de dollars mené par Sequoia.

Ricursive développe des outils d’IA qui conçoivent des puces, et non les puces elles-mêmes. Cela la distingue fondamentalement de presque toutes les autres start-ups spécialisées dans les puces IA : elle ne cherche pas à concurrencer Nvidia. En réalité, Nvidia fait partie de ses investisseurs. Le géant des GPU, tout comme AMD, Intel et tous les autres fabricants de puces, fait partie des clients cibles de la start-up.

« Nous voulons permettre la conception de n’importe quelle puce – qu’il s’agisse d’une puce sur mesure ou d’une puce plus traditionnelle, quel que soit son type – de manière automatisée et très rapide. Nous utilisons l’IA pour y parvenir », a déclaré Mirhoseini à TechCrunch.

Leurs chemins se sont croisés pour la première fois à Stanford, où Goldie a obtenu son doctorat tandis que Mirhoseini y enseignait l’informatique. Depuis lors, leurs carrières ont suivi un parcours parallèle. « Nous avons commencé chez Google Brain le même jour. Nous avons quitté Google Brain le même jour. Nous avons rejoint Anthropic le même jour. Nous avons quitté Anthropic le même jour. Nous sommes retournés chez Google le même jour, puis nous avons de nouveau quitté Google le même jour. Ensuite, nous avons créé cette entreprise ensemble le même jour », a raconté Mme Goldie.

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Lorsqu’ils travaillaient chez Google, ces collègues étaient si proches qu’ils s’entraînaient même ensemble, tous deux adeptes de l’entraînement en circuit. Le jeu de mots n’a pas échappé à Jeff Dean, le célèbre ingénieur de Google qui collaborait avec eux. Il a surnommé leur projet « Alpha Chip » « chip circuit training » — un clin d’œil à leur routine d’entraînement commune. En interne, le duo s’était également vu attribuer un surnom : A&A.

L’Alpha Chip leur a valu l’attention du secteur, mais a également suscité la controverse. En 2022, l’un de leurs collègues chez Google a été licencié, selon Wired, après avoir passé des années à tenter de discréditer A&A et leurs travaux sur les puces, alors même que ces travaux avaient contribué à la production de certaines des puces d’IA les plus importantes de Google, sur lesquelles l’entreprise avait misé son avenir.

Leur projet « Alpha Chip » chez Google Brain a validé le concept qui allait donner naissance à Ricursive : utiliser l’IA pour accélérer considérablement la conception de puces.

La conception de puces est un travail difficile

Le problème, c’est que les puces informatiques comportent des millions, voire des milliards, de composants de portes logiques intégrés sur leur plaquette de silicium. Les concepteurs humains peuvent passer un an, voire plus, à placer ces composants sur la puce pour garantir les performances, une bonne gestion de l’énergie et répondre à tout autre besoin de conception. Déterminer numériquement et avec précision l’emplacement de composants aussi infinitésimaux est, comme on peut s’y attendre, difficile.

Alpha Chip « pouvait générer un agencement de très haute qualité en, disons, six heures. Et ce qui est génial avec cette approche, c’est qu’elle apprend réellement de l’expérience », a déclaré M. Goldie.

Le principe de leur travail de conception de puces par IA repose sur l’utilisation d’un « signal de récompense » qui évalue la qualité de la conception. L’agent utilise ensuite cette évaluation pour « mettre à jour les paramètres de son réseau neuronal profond afin de s’améliorer », a expliqué M. Goldie. Après avoir réalisé des milliers de conceptions, l’agent est devenu très performant. Il a également gagné en rapidité au fur et à mesure qu’il apprenait, affirment les fondateurs.

La plateforme de Ricursive poussera ce concept encore plus loin. Le concepteur de puces IA qu’ils développent « apprendra en s’appuyant sur différentes puces », a déclaré M. Goldie. Ainsi, chaque puce qu’il conçoit devrait l’aider à devenir un meilleur concepteur pour chaque puce suivante.

La plateforme de Ricursive utilise également des modèles de langage à grand échelle (LLM) et prendra en charge l’ensemble du processus, du placement des composants à la vérification de la conception. Toute entreprise fabriquant des produits électroniques et ayant besoin de puces fait partie de sa clientèle cible.

Si leur plateforme fait ses preuves, ce qui semble probable, Ricursive pourrait jouer un rôle dans l’objectif ambitieux de parvenir à l’intelligence artificielle générale (AGI). En effet, leur vision ultime est de concevoir des puces d’IA, ce qui signifie que l’IA concevra essentiellement ses propres cerveaux informatiques.

« Les puces sont le carburant de l’IA », a déclaré Goldie. « Je pense que la conception de puces plus puissantes est le meilleur moyen de repousser cette frontière. »

Mirhoseini ajoute que la longueur du processus de conception des puces freine la vitesse à laquelle l’IA peut progresser. « Nous pensons pouvoir également permettre cette co-évolution rapide des modèles et des puces qui, fondamentalement, les alimentent », a-t-elle déclaré. Ainsi, l’IA pourra devenir plus intelligente plus rapidement.

Si l’idée d’une IA concevant ses propres cerveaux à une vitesse toujours croissante évoque des images de Skynet et du Terminator, les fondateurs soulignent qu’il existe un avantage plus positif, immédiat et, selon eux, plus probable : l’efficacité du matériel.

Lorsque AI Labs sera en mesure de concevoir des puces bien plus efficaces (et, à terme, l’ensemble du matériel sous-jacent), son développement ne nécessitera plus autant de ressources mondiales.

« Nous pourrions concevoir une architecture informatique spécialement adaptée à ce modèle, et nous pourrions multiplier par près de dix les performances par rapport au coût total de possession », a déclaré Goldie.

Bien que la jeune start-up ne dévoile pas le nom de ses premiers clients, ses fondateurs affirment avoir été contactés par tous les grands noms du secteur des puces électroniques imaginables. Sans surprise, ils ont également l’embarras du choix pour sélectionner leurs premiers partenaires de développement.