Recursive Intelligence 如何在4个月内以40亿美元估值筹集3.35亿美元

初创公司Ricursive Intelligence的联合创始人似乎注定要成为联合创始人。

首席执行官安娜·戈迪（Anna Goldie）和首席技术官阿扎莉亚·米尔霍塞伊尼（Azalia Mirhoseini）在人工智能界声名显赫，戈迪向TechCrunch笑称，她们正是那些“收到扎克伯格发来的奇怪邮件、里面提出疯狂邀约”的人工智能工程师之一。（她们最终没有接受这些邀约。） 两人曾共同在谷歌大脑（Google Brain）工作，也是Anthropic公司的早期员工。

她们在谷歌因开发出“Alpha Chip”而广受赞誉——这是一款能在数小时内生成成熟芯片布局的人工智能工具，而这一过程通常需要人类设计师花费一年或更长时间。该工具协助设计了谷歌的三代张量处理单元（TPU）。

正是凭借这一卓越背景，Ricursive在成立仅四个月后，上个月便宣布完成由光速创投领投、估值40亿美元的3亿美元A轮融资，而此前仅数月，他们才刚完成了由红杉资本领投的3500万美元种子轮融资。

Ricursive正在开发用于设计芯片的人工智能工具，而非芯片本身。这使得他们与几乎所有其他人工智能芯片初创公司有着根本性的区别：他们并非想成为英伟达（Nvidia）的竞争对手。事实上，英伟达正是其投资者之一。这家GPU巨头，连同AMD、英特尔（Intel）以及其他所有芯片制造商，都是该初创公司的目标客户。

“我们希望让任何芯片——无论是定制芯片还是更传统的芯片，任何类型的芯片——都能以自动化且极具效率的方式进行设计。我们正利用人工智能来实现这一目标，”米尔霍塞尼告诉TechCrunch。

两人在斯坦福大学初次相遇，当时戈尔迪正在攻读博士学位，而米尔霍塞伊尼则在教授计算机科学课程。从那时起，他们的职业生涯便始终步调一致。“我们同一天加入谷歌大脑，同一天离开谷歌大脑。 我们同一天加入Anthropic。我们同一天离开Anthropic。我们同一天重返谷歌，随后又在同一天再次离开谷歌。最后，我们同一天共同创立了这家公司，”戈尔迪回忆道。

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在谷歌工作期间，这两位同事关系非常亲密，甚至会一起锻炼，两人都喜欢循环训练。作为他们合作者的著名谷歌工程师杰夫·迪恩（Jeff Dean）也注意到了这个双关语。他将他们的“Alpha Chip”项目昵称为“芯片循环训练”——这正是对他们共同锻炼习惯的戏仿。 在谷歌内部，两人还被赋予了一个昵称：A&A。

Alpha Chip 项目不仅让他们获得了业界关注，也引发了争议。《连线》杂志报道称，2022年，他们的一位谷歌同事被解雇，此前他多年来一直试图贬低 A&A 及其芯片工作，尽管该成果曾被用于协助生产谷歌一些最重要的、关乎企业存亡的人工智能芯片。

他们在谷歌大脑（Google Brain）开展的“Alpha Chip”项目验证了后来发展为Ricursive的核心理念——利用人工智能大幅加速芯片设计。

芯片设计难度极高

问题在于，计算机芯片的硅片上集成了数百万至数十亿个逻辑门元件。人类设计师可能需要花费一年甚至更长时间，将这些元件布局在芯片上，以确保性能、良好的功耗利用率以及满足其他设计需求。正如您所料，要通过数字方式精确确定这些微小元件的布局位置，确实非常困难。

“Alpha Chip 能在大约六小时内生成高质量的布局方案。这种方法最酷的地方在于，它实际上能从经验中学习，”戈尔迪说道。

他们的人工智能芯片设计工作的前提是使用“奖励信号”来评估设计质量。戈尔迪解释道，智能代理随后会根据该评分“更新其深度神经网络的参数以提升性能”。创始人表示，在完成数千次设计后，该智能代理的表现变得非常出色，而且随着学习的深入，其运行速度也越来越快。

Ricursive的平台将进一步深化这一理念。戈尔迪表示，他们正在构建的AI芯片设计系统将“在不同芯片间进行跨芯片学习”。因此，它设计的每一款芯片都将有助于其成为更优秀的下一代芯片设计师。

Ricursive的平台还利用了大型语言模型（LLMs），并将处理从元器件布局到设计验证的全部流程。任何生产电子产品且需要芯片的公司都是他们的目标客户。

如果他们的平台能够证明其价值——这似乎很有可能——Ricursive 将在实现通用人工智能（AGI）这一“登月计划”目标中发挥重要作用。事实上，他们的最终愿景是设计人工智能芯片，这意味着人工智能将实质上设计出自己的计算机大脑。

“芯片是AI的燃料，”戈尔迪表示，“我认为，开发更强大的芯片是推动这一前沿领域发展的最佳途径。”

米尔霍塞伊尼补充道，漫长的芯片设计过程正在制约人工智能的发展速度。“我们认为，我们还能促成模型与其核心驱动芯片之间的快速协同进化，”她说。这样，人工智能就能更快地变得更智能。

如果一想到人工智能以越来越快的速度设计自己的“大脑”，就会让人联想到“天网”和“终结者”，但这些创始人指出，还有一项更积极、更直接且他们认为更可能实现的好处：硬件效率。

当AI Labs能够设计出效率远高于现有水平的芯片（并最终设计出所有底层硬件）时，人工智能的发展就无需消耗如此多的全球资源。

“我们可以设计一种专门针对该模型的计算机架构，并在总拥有成本（TCO）基础上将性能提升近10倍，”戈尔迪说道。

尽管这家年轻的初创公司不愿透露其早期客户的名称，但创始人表示，你能想到的每一家大型芯片制造商都曾与他们接洽。不出所料，他们在选择首批开发合作伙伴时也拥有充分的选择权。