Como a Recursive Intelligence levantou US$ 335 milhões com uma avaliação de US$ 4 bilhões em 4 meses

As cofundadoras da startup Ricursive Intelligence pareciam destinadas a serem cofundadoras.

Anna Goldie, CEO, e Azalia Mirhoseini, CTO, são tão conhecidas na comunidade de IA que estavam entre os engenheiros de IA que “receberam aqueles e-mails estranhos do Zuckerberg com ofertas malucas”, contou Goldie ao TechCrunch, rindo. (Elas não aceitaram as ofertas.) As duas trabalharam juntas no Google Brain e foram das primeiras funcionárias da Anthropic.

Elas ganharam reconhecimento no Google ao criarem o Alpha Chip — uma ferramenta de IA capaz de gerar layouts de chips robustos em poucas horas —, um processo que normalmente leva um ano ou mais para designers humanos. A ferramenta ajudou a projetar três gerações das Unidades de Processamento Tensor do Google.

Esse histórico explica por que, apenas quatro meses após o lançamento da Ricursive, eles anunciaram no mês passado uma rodada da Série A de US$ 300 milhões, com uma avaliação de US$ 4 bilhões, liderada pela Lightspeed — apenas alguns meses depois de levantar uma rodada de semente de US$ 35 milhões liderada pela Sequoia.

A Ricursive está desenvolvendo ferramentas de IA que projetam chips, não os chips em si. Isso a torna fundamentalmente diferente de quase todas as outras startups de chips de IA: ela não é uma aspirante a concorrente da Nvidia. Na verdade, a Nvidia é uma investidora. A gigante das GPUs, juntamente com a AMD, a Intel e todas as outras fabricantes de chips, são os clientes-alvo da startup.

“Queremos possibilitar que qualquer chip — seja um chip personalizado ou um chip mais tradicional, qualquer tipo de chip — seja construído de forma automatizada e muito acelerada. Estamos usando IA para fazer isso”, disse Mirhoseini ao TechCrunch.

Seus caminhos se cruzaram pela primeira vez em Stanford, onde Goldie fez seu doutorado enquanto Mirhoseini lecionava ciência da computação. Desde então, suas carreiras têm seguido em sincronia. “Começamos no Google Brain no mesmo dia. Saímos do Google Brain no mesmo dia. Entramos na Anthropic no mesmo dia. Saímos da Anthropic no mesmo dia. Voltamos ao Google no mesmo dia e, depois, saímos do Google novamente no mesmo dia. Então, fundamos esta empresa juntos no mesmo dia”, contou Goldie.

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Durante o tempo em que trabalharam no Google, os colegas eram tão próximos que até se exercitavam juntos, ambos gostando de treino em circuito. O trocadilho não passou despercebido por Jeff Dean, o famoso engenheiro do Google que era seu colaborador. Ele apelidou o projeto Alpha Chip de “treino em circuito de chips” — uma brincadeira com a rotina de exercícios que compartilhavam. Internamente, a dupla também ganhou um apelido: A&A.

O Alpha Chip lhes rendeu reconhecimento no setor, mas também gerou polêmica. Em 2022, um de seus colegas no Google foi demitido, segundo reportagem da Wired, depois de passar anos tentando desacreditar A&A e seu trabalho com chips, mesmo que esse trabalho tivesse sido usado para ajudar a produzir alguns dos chips de IA mais importantes do Google — aqueles em que a empresa apostou seu futuro.

O projeto do Alpha Chip no Google Brain comprovou o conceito que se tornaria a Ricursive — o uso da IA para acelerar drasticamente o projeto de chips.

Projetar chips é difícil

O problema é que os chips de computador têm milhões a bilhões de componentes de portas lógicas integrados em sua pastilha de silício. Os projetistas humanos podem levar um ano ou mais posicionando esses componentes no chip para garantir desempenho, bom aproveitamento de energia e quaisquer outras necessidades de projeto. Determinar digitalmente o posicionamento desses componentes infinitesimalmente pequenos com precisão é, como você pode imaginar, difícil.

O Alpha Chip “poderia gerar um layout de altíssima qualidade em, digamos, seis horas. E o mais legal dessa abordagem é que ela realmente aprende com a experiência”, disse Goldie.

A premissa do trabalho de projeto de chips com IA da empresa é usar “um sinal de recompensa” que avalia a qualidade do projeto. O agente então usa essa avaliação para “atualizar os parâmetros de sua rede neural profunda a fim de melhorar”, explicou Goldie. Depois de concluir milhares de projetos, o agente ficou realmente bom. Ele também ficou mais rápido à medida que aprendia, afirmam os fundadores.

A plataforma da Ricursive levará esse conceito ainda mais longe. O projetista de chips de IA que eles estão desenvolvendo “aprenderá com diferentes chips”, disse Goldie. Assim, cada chip que ele projetar deve ajudá-lo a se tornar um projetista melhor para cada chip seguinte.

A plataforma da Ricursive também utiliza LLMs e cuidará de tudo, desde o posicionamento dos componentes até a verificação do projeto. Qualquer empresa que fabrique eletrônicos e precise de chips é seu cliente-alvo.

Se a plataforma deles se provar eficaz, como parece provável, a Ricursive poderá desempenhar um papel na meta ambiciosa de alcançar a inteligência artificial geral (AGI). De fato, a visão final deles é projetar chips de IA, o que significa que a IA, essencialmente, projetará seus próprios cérebros computacionais.

“Os chips são o combustível da IA”, disse Goldie. “Acho que construir chips mais potentes é a melhor maneira de avançar nessa fronteira.”

Mirhoseini acrescenta que o demorado processo de projeto de chips está limitando a velocidade com que a IA pode avançar. “Acreditamos que também podemos possibilitar essa rápida coevolução dos modelos e dos chips que basicamente os alimentam”, disse ela. Assim, a IA pode se tornar mais inteligente mais rapidamente.

Se a ideia de uma IA projetando seus próprios cérebros em velocidades cada vez maiores traz à mente visões da Skynet e do Exterminador do Futuro, os fundadores destacam que há um benefício mais positivo, imediato e, na opinião deles, mais provável: a eficiência do hardware.

Quando a AI Labs conseguir projetar chips muito mais eficientes (e, eventualmente, todo o hardware subjacente), seu crescimento não precisará consumir tantos recursos mundiais.

“Poderíamos projetar uma arquitetura de computador que fosse exclusivamente adequada a esse modelo e alcançaríamos uma melhoria de quase 10 vezes no desempenho por custo total de propriedade”, disse Goldie.

Embora a jovem startup não revele o nome de seus primeiros clientes, os fundadores afirmam ter recebido contato de todas as grandes empresas fabricantes de chips que se possa imaginar. Não é de se surpreender que eles também tenham a liberdade de escolher seus primeiros parceiros de desenvolvimento.