初创公司 Ricursive Intelligence 由前谷歌和 Anthropic 的资深 AI 专家创立，凭借其利用 AI 加速芯片设计的创新方法，在成立仅四个月后便获得了 3 亿美元的 A 轮融资，估值高达 40 亿美元。该公司并不制造芯片，而是开发能够自动化和加速芯片设计流程的 AI 工具。其最终目标是打破硬件瓶颈，通过实现 AI 模型与芯片的快速协同进化，大幅提升 AI 硬件的研发效率和性能。
明星创始团队与深厚背景
Ricursive Intelligence 的两位创始人——首席执行官 Anna Goldie 和首席技术官 Azalia Mirhoseini——在 AI 领域早已声名显赫。她们的职业生涯高度同步，展现出非凡的合作默契：
- 在同一天加入谷歌大脑（Google Brain）。
- 在同一天离开谷歌大脑，又在同一天加入 Anthropic。
- 在同一天离开 Anthropic，又在同一天重新加入谷歌。
- 最终在同一天再次离开谷歌，共同创办了 Ricursive。
她们在谷歌期间的杰出成就，是开发了名为 Alpha Chip 的 AI 工具。这个工具可以在几小时内生成高质量的芯片布局，而传统上这需要人类设计师花费一年甚至更长时间。这项技术成功应用于谷歌三代张量处理单元（TPU）的设计中。
她们的合作紧密到在谷歌内部被称为“A&A”，而她们共同的项目也被戏称为“芯片电路训练”，这既指芯片设计，也指她们共同的健身爱好。
核心业务：用 AI 设计芯片，而非制造芯片
Ricursive 的商业模式从根本上区别于其他 AI 芯片创业公司。他们 不是要成为下一个英伟达的竞争对手，而是为所有芯片制造商（包括英伟达、AMD、英特尔等）提供服务。事实上，英伟达本身就是 Ricursive 的投资者之一。
公司的核心任务是构建 AI 工具，以自动化和加速的方式赋能任何类型芯片的设计过程，无论是定制芯片还是传统芯片。
芯片设计的巨大挑战
现代计算机芯片在硅片上集成了数百万到数十亿个逻辑门元件。人类设计师需要投入大量时间（通常超过一年）来精确地布置这些微小组件，以确保芯片的性能、功耗和可靠性。这个极其复杂且耗时的过程，是限制 AI 硬件发展速度的关键瓶颈之一。
Ricursive 的解决方案与技术
Ricursive 的技术源于其创始人在谷歌开发的 Alpha Chip 项目，该项目证明了用 AI 加速芯片设计的可行性。其核心工作原理如下：
- 采用“奖励信号”机制：AI 会生成一个芯片设计方案，系统则根据性能、功耗等指标给予评分，即“奖励信号”。
- 通过经验学习：AI 代理根据评分结果不断更新其深度神经网络的参数，从而在下一次设计中表现得更好。
- 持续迭代优化：经过数千次设计的训练，AI 不仅能生成高质量的布局，而且速度也越来越快。
Ricursive 的平台将这一概念进一步扩展，它将 “跨越不同的芯片进行学习”。这意味着每设计一款新芯片，AI 都会变得更聪明，从而提升其为后续所有芯片进行设计的能力。平台还将利用大语言模型（LLM）处理从组件布局到设计验证的整个流程。
终极愿景与现实意义
Ricursive 的长远目标是推动通用人工智能（AGI）的实现。创始人认为，加速芯片开发是推进 AI 前沿发展的最佳途径。
“芯片是 AI 的燃料……我们认为我们也可以实现模型和驱动它们的芯片之间的快速协同进化。”
对于外界担忧 AI 设计自我大脑可能带来的风险（如“天网”），创始人指出，这项技术有一个更直接、更积极的益处：硬件效率的巨大提升。
当 AI 能够设计出效率远超以往的芯片和硬件架构时，AI 的发展将不再需要消耗如此巨大的能源和资源。Anna Goldie 指出：“我们可以设计出一种专门适用于某个模型的计算机架构，并且可以在总拥有成本不变的情况下，实现近 10 倍的性能提升。”