Recursive Intelligenceが4か月で40億ドルの評価額に基づき3億3500万ドルを調達した経緯

スタートアップ「Ricursive Intelligence」の共同創業者たちは、まるで共同創業者になる運命にあったかのようだった。

CEOのアンナ・ゴールディ氏とCTOのアザリア・ミルホセイニ氏は、AIコミュニティでは非常に有名であり、ゴールディ氏はTechCrunchに対し、「ザッカーバーグから、とんでもないオファーが書かれた奇妙なメールを受け取ったAIエンジニアたち」の一人だったと、笑いながら語った。（彼女たちはそのオファーを受けなかった。） 2人はGoogle Brainで共に働き、Anthropicの初期メンバーでもあった。

彼女たちはGoogleで、「Alpha Chip」を開発し、高い評価を得た。これは、通常なら人間の設計者が1年以上を要するプロセスを、わずか数時間で堅牢なチップレイアウトを生成できるAIツールだ。このツールは、Googleの「Tensor Processing Units（TPU）」の3世代にわたる設計に貢献した。

こうした実績があるからこそ、Ricursiveの立ち上げからわずか4ヶ月後、先月、ライトスピードが主導する評価額40億ドルのシリーズAラウンドで3億ドルの資金調達を発表したのだ。これは、セコイアが主導する3,500万ドルのシードラウンドを調達してからわずか数ヶ月後のことだった。

Ricursiveが開発しているのは、チップそのものではなく、チップを設計するAIツールだ。この点が、他のほぼすべてのAIチップスタートアップとは根本的に異なる。同社はNVIDIAのライバルになろうとしているわけではない。実際、NVIDIAは同社の投資家でもある。このGPU大手は、AMD、インテル、その他すべてのチップメーカーと同様、同スタートアップのターゲット顧客となっている。

「カスタムチップであれ、より伝統的なチップであれ、あらゆる種類のチップを、自動化され、かつ非常に迅速な方法で構築できるようにしたいと考えています。そのためにAIを活用しているのです」と、ミルホセイニ氏はTechCrunchに語った。

二人の道が初めて交わったのはスタンフォード大学だった。ゴールドイ氏が博士号を取得していた当時、ミルホセイニ氏はそこでコンピュータサイエンスの講義を担当していた。それ以来、二人のキャリアは常に歩調を合わせてきた。「私たちはGoogle Brainに同じ日に入社しました。Google Brainを辞めたのも同じ日でした。 Anthropicに入社したのも同じ日。Anthropicを辞めたのも同じ日。Googleに再入社したのも同じ日、そして再びGoogleを辞めたのも同じ日。そして、この会社を一緒に立ち上げたのも同じ日でした」とゴールディ氏は振り返った。

TechCrunch Founder Summit 2026：チケット販売開始

6月23日、ボストンで開催される「TechCrunch Founder Summit 2026」には、1,100人以上の創業者が一堂に会し、成長、実行、そして実社会でのスケールアップに焦点を当てた1日を送ります。 業界を牽引してきた創業者や投資家から学びましょう。同様の成長段階にある仲間と交流を深めましょう。すぐに

実践できる具体的な戦術を持ち帰ってください。パス代を最大300ドル割引、または4名以上のチーム向けグループチケットで最大30％割引をご利用いただけます。

TechCrunch Founder Summit：チケット販売中

6月23日、ボストンで開催される「TechCrunch Founder Summit 2026」には、1,100名以上の創業者が一堂に会し、成長、実行、そして実社会でのスケールアップに焦点を当てた1日間のイベントが行われます。 業界を牽引してきた創業者や投資家から学びましょう。同様の成長段階にある仲間とつながりましょう。すぐに

実践できる戦術を持ち帰ってください。パス代を最大$300割引、または4名以上のチーム向けグループチケットで最大30%割引をご利用いただけます。

Google在籍中、この2人の同僚は親密な関係にあり、共にサーキットトレーニングを楽しむほどでした。彼らの共同研究者であったGoogleの著名なエンジニア、ジェフ・ディーンもこの言葉遊びを見逃しませんでした。彼は、2人の「アルファ・チップ」プロジェクトを、彼らの共通のトレーニングルーティンにちなんで「チップ・サーキット・トレーニング」と愛称で呼んだのです。 社内では、この2人には「A&A」というニックネームも付けられていた。

「アルファ・チップ」は業界から注目を集めた一方で、物議を醸すことにもなりました。『Wired』誌の報道によると、2022年、Googleの同僚の一人が解雇されました。その人物は、A&Aとそのチップ開発の信用を傷つけようと何年も費やしていたのです。にもかかわらず、その成果はGoogleにとって最も重要で、企業の命運を賭けたAIチップの生産に活用されていたのです。

Google Brainでの「Alpha Chip」プロジェクトは、AIを活用してチップ設計を劇的に加速させるという、後にRicursiveとなるコンセプトを実証した。

チップの設計は難しい

問題は、コンピュータチップのシリコンウェハー上に、数百万から数十億もの論理ゲート部品が集積されている点にある。人間の設計者は、性能や電力効率、その他の設計要件を満たすために、これらの部品をチップ上に配置するだけで1年以上を費やすこともある。このような極小の部品の配置をデジタルで精密に決定することは、ご想像の通り、非常に困難だ。

「Alpha Chipは、わずか6時間ほどで非常に高品質なレイアウトを生成することができました。そして、このアプローチの素晴らしい点は、実際に経験から学習する点でした」とゴールディ氏は語った。

彼らのAIチップ設計作業の前提は、設計の良さを評価する「報酬信号」を使用することにある。エージェントはその評価を用いて、「ディープニューラルネットワークのパラメータを更新し、より優れた結果を得るようにする」とゴールディ氏は説明した。数千件の設計を完了した後、エージェントの性能は飛躍的に向上した。また、学習するにつれて処理速度も向上したと、創業者は述べている。

Ricursiveのプラットフォームはこのコンセプトをさらに発展させる。彼らが構築しているAIチップ設計ツールは、「異なるチップを横断して学習する」とゴールディ氏は述べた。つまり、設計するチップひとつひとつが、次のチップを設計する際の能力向上に寄与するというわけだ。

RicursiveのプラットフォームはLLMも活用しており、コンポーネントの配置から設計検証に至るまでの全工程を処理する。電子機器を製造し、チップを必要とするあらゆる企業がターゲット顧客となる。

同社のプラットフォームが実力を証明できれば（その可能性は高いと思われる）、Ricursiveは汎用人工知能（AGI）の実現という壮大な目標において重要な役割を果たすことになるだろう。実際、同社の究極のビジョンはAIチップの設計であり、つまりAIが本質的に自らのコンピュータの脳を設計することになる。

「チップはAIの燃料です」とゴールディ氏は語った。「より強力なチップを構築することこそが、そのフロンティアを切り拓く最善の方法だと考えています。」

ミルホセイニ氏は、チップ設計のプロセスが長期に及ぶことが、AIの進歩のスピードを制約していると付け加える。「私たちは、モデルと、それを基本的に駆動するチップの、この迅速な共進化も可能にできると考えています」と彼女は語った。そうすれば、AIはより速く賢くなれるのだ。

AIがますます加速するスピードで自らの脳を設計するという考えに、『スカイネット』や『ターミネーター』のイメージを連想する人もいるかもしれないが、創業者は、より前向きで、即効性があり、そして彼らによれば実現可能性の高いメリット、すなわちハードウェアの効率化があることを指摘している。

AI Labsがはるかに効率的なチップ（そして最終的にはすべての基盤となるハードウェア）を設計できるようになれば、AIの成長に世界のリソースをそれほど多く消費する必要はなくなるだろう。

「そのモデルに最適化された独自のコンピュータアーキテクチャを設計できれば、総所有コスト（TCO）あたりのパフォーマンスをほぼ10倍に改善できるでしょう」とゴールディ氏は語った。

この新興スタートアップは初期の顧客名を明かしていないものの、創業陣によれば、想像しうるあらゆる大手チップメーカーから問い合わせを受けているという。当然のことながら、最初の開発パートナーも自由に選ぶことができる状況にある。