Recursive Intelligence 如何在 4 個月內以 40 億美元估值募得 3.35 億美元資金

新創公司 Ricursive Intelligence 的共同創辦人彷彿注定要成為夥伴。

執行長安娜·戈迪（Anna Goldie）與技術長阿扎莉亞·米爾霍塞尼（Azalia Mirhoseini）在人工智慧界聲名遠播，戈迪向 TechCrunch 笑著透露：「我們正是那些收到祖克柏發來『奇怪電子郵件』、提出瘋狂邀約的人工智慧工程師之一。」（她們最終並未接受這些邀約。） 兩人曾一同在 Google Brain 工作，也是 Anthropic 的早期員工。

她們在 Google 因開發「Alpha Chip」而備受讚譽——這是一款能在數小時內生成完善晶片佈局的 AI 工具，而這個過程通常需要人類設計師花費一年或更長時間。該工具協助設計了 Google 三代 Tensor 處理單元。

這份輝煌履歷解釋了為何在創立 Ricursive 僅四個月後，他們上個月便宣布完成由 Lightspeed 領投、估值達 40 億美元的 3 億美元 A 輪融資；而這距離他們剛獲得紅杉資本領投的 3,500 萬美元種子輪融資，也僅隔了短短幾個月。

Ricursive 致力於開發用於設計晶片的人工智慧工具，而非晶片本身。這使他們與幾乎所有其他人工智慧晶片新創公司有根本性的不同：他們並非想成為 Nvidia 的競爭對手。事實上，Nvidia 正是其投資者之一。這家 GPU 巨頭，連同 AMD、Intel 以及其他所有晶片製造商，都是這家新創公司的目標客戶。

「我們希望讓任何晶片——無論是客製化晶片還是更傳統的晶片，任何類型的晶片——都能以自動化且極度加速的方式進行設計。我們正運用人工智慧來實現這一點，」米爾霍塞尼（Mirhoseini）向 TechCrunch 表示。

兩人的緣分始於史丹佛大學，當時戈迪正在攻讀博士學位，而米爾霍塞尼則在那裡教授電腦科學課程。從那時起，他們的職業生涯便始終步調一致。「我們在同一天加入 Google Brain，也在同一天離開 Google Brain。 我們在同一天加入 Anthropic；在同一天離開 Anthropic；在同一天重返 Google；然後又在同一天再次離開 Google；最後，我們在同一天共同創立了這家公司，」戈迪回憶道。

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在 Google 任職期間，這兩位同事關係極為密切，甚至會一起運動，兩人都熱愛循環訓練。身為他們合作夥伴的著名 Google 工程師傑夫·迪恩（Jeff Dean）也深諳其中雙關之意。他將他們的 Alpha Chip 專案暱稱為「晶片循環訓練」——這正是對他們共同運動習慣的巧妙諧音。 在公司內部，這對搭檔也獲得了一個暱稱：A&A。

Alpha Chip 讓他們在業界嶄露頭角，但也引發了爭議。《連線》雜誌報導，2022 年，他們在 Google 的其中一位同事遭解僱，原因是他多年來試圖詆毀 A&A 及其晶片研究，儘管這項研究成果曾被用於協助生產 Google 幾款至關重要、關乎企業命運的人工智慧晶片。

他們在 Google Brain 進行的「Alpha Chip」專案，驗證了日後發展為 Ricursive 的核心概念——運用人工智慧大幅加速晶片設計。

設計晶片是一項艱鉅的任務

問題在於，電腦晶片在矽晶圓上集成了數百萬至數十億個邏輯閘元件。人類設計師可能需要花費一年或更長時間，將這些元件佈置在晶片上，以確保性能、良好的功耗利用率以及其他設計需求。正如您所料，要透過數位方式精確地決定這些微小元件的佈置位置，確實相當困難。

Goldie 表示：「Alpha Chip『能在大約六小時內生成極高品質的佈局。而這種方法最酷的地方在於，它實際上是從經驗中學習的。』」

他們的人工智慧晶片設計工作的前提，是運用「獎勵訊號」來評量設計的優劣。戈迪表示，該代理程式會根據該評分「更新其深度神經網路的參數，以提升表現」。創辦人指出，在完成數千次設計後，該代理程式表現已相當出色，且隨著學習過程的推進，其運算速度也日益提升。

Ricursive 的平台將進一步深化這個概念。戈迪表示，他們正在開發的 AI 晶片設計系統將能「跨不同晶片進行學習」。因此，它設計的每顆晶片都應有助於使其在設計後續每顆晶片時表現得更好。

Ricursive 的平台還運用了大型語言模型（LLMs），並將處理從元件佈置到設計驗證的全部流程。任何生產電子產品且需要晶片的企業，都是他們的目標客戶。

如果他們的平台能證明其價值——而這似乎極有可能——Ricursive 將能在實現人工通用智慧（AGI）這項「登月計畫」中扮演重要角色。事實上，他們的最終願景是設計 AI 晶片，這意味著 AI 將實質上設計出自己的電腦大腦。

「晶片是人工智慧的燃料，」戈迪表示。「我認為，打造更強大的晶片，正是推進這項前沿技術的最佳途徑。」

米爾霍塞尼補充道，漫長的晶片設計流程正限制著人工智慧的進展速度。「我們認為，我們也能促成模型與其核心驅動力——晶片之間的快速共生演化，」她表示。如此一來，人工智慧便能更快地變得更聰明。

如果一想到人工智慧以越來越快的速度設計自己的「大腦」，就會讓人聯想到「天網」和《終結者》的情節，但這些創辦人指出，其實還有一個更積極、更直接，而且他們認為更可能實現的好處：硬體效率。

當 AI Labs 能夠設計出效率遠高於現有水準的晶片（並最終涵蓋所有底層硬體）時，人工智慧的發展就無需消耗全球如此龐大的資源。

「我們可以設計出一種專為該模型量身打造的電腦架構，並在總擁有成本（TCO）基礎上，將效能提升近 10 倍，」戈迪表示。

雖然這家新創公司不願透露早期客戶的名單，但創辦人表示，所有你能想像到的知名晶片製造商都曾與他們接洽。毫不意外地，他們在選擇首批開發合作夥伴時也擁有極高的選擇權。