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前谷歌AlphaChip主導者創業研發「AI芯片設計自動化」

保姆

前谷歌AlphaChip主導者創業研發「AI芯片設計自動化」

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【前谷歌AlphaChip主導者創業研發「AI芯片設計自動化」】前谷歌AlphaChip主導者創業研發「AI芯片設計自動化」

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機器之心報道
機器之心編輯部
AI 創業卷出新高度 ， AI 都可以自己設計芯片了 。
近日 ， 由兩位前谷歌研究員創辦的一家名為 Ricursive Intelligence 的初創公司 ， 引起了大家的關注 ， 原因是該公司正在嘗試開發一種能夠自動設計尖端芯片的軟件 ， 如果成功就意味著 ， 以后每家科技公司都能夠從零開始構建自己的芯片了 。
創始人 Azalia Mirhoseini 在推文中介紹 ， 公司致力于通過 AI 實現遞歸式自我改進 ， 讓 AI 能夠自主設計芯片 。 而她們對芯片設計的變革愿景始于 AlphaChip ， 這是一款用于布局優化的 AI ， 曾用于設計四代 TPU、數據中心 CPU 和智能手機 。
「AlphaChip 讓我們得以窺見未來：AI 將設計驅動自身的芯片 。 而 Ricursive 將這一愿景擴展到整個芯片堆棧 ， 構建能夠架構、驗證和實現芯片的 AI ， 使模型和芯片能夠在緊密的循環中協同演化……」

短短幾句話信息量卻極大 。 總結來說 ， Ricursive Intelligence 想做的事情就是「用 AI 設計芯片 ， 再用這些芯片跑更強的 AI ， 更強的 AI 再去設計更好的芯片 ， 更好的芯片……」把 AI 和算力變成一個閉環的遞歸加速器……
設想一下 ， 如果 Ricursive Intelligence 愿景真的達成的話 ， 將對整個 AI 和半導體行業帶來顛覆性的變革 。
接下來詳細認識一下這家「野心勃勃」的初創公司 。
資料顯示 ， Ricursive Intelligence 是由兩位前谷歌研究員 Anna Goldie 和 Azalia Mirhoseini 成立 。
Anna Goldie 擁有斯坦福自然語言處理博士學位 ， 之前擔任 Google DeepMind 的高級研究科學家 ， 負責 Gemini 的 LLM/RL 和工具使用研究 ， 也是谷歌大腦系統機器學習團隊的聯合創始人 。 再之前 ， 她曾在 Anthropic 公司從事 Claude/RL 和檢索增強工作 。
而 Azalia Mirhoseini 目前是斯坦福大學助理教授 ， 之前是谷歌 DeepMind 的高級研究員 。


兩人身上的一個更大的共同點和光環是共同主導了谷歌的 AlphaChip 項目 ， 基于該項目的論文于 2020 年在《自然》雜志上發表 ， 這也是 Azalia Mirhoseini 在推文中提到的「我們對芯片設計的變革愿景始于 AlphaChip」……

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2004.10746
AlphaChip 是谷歌 DeepMind 提出的用于設計芯片布局的新型強化學習方法 ， 也是首批用于解決實際工程問題的強化學習方法之一 ， 能夠更為快速、低廉、節能地生成超越人類設計的芯片布局 。 就這樣說吧 ， 僅在幾小時內就可以完成人類需要數周才能完成的芯片布局設計 ， 如今該技術已被用于設計谷歌的 TPU v5e、TPU v6 等多代 AI 加速芯片中 。

而此次 Ricursive Intelligence 的核心技術創新在于將遞歸智能的原理直接應用于復雜的芯片設計中 。
當前 ， AI 行業對芯片仍處于渴求狀態 ， 像是亞馬遜和谷歌等這樣的 AI 大廠已經開發出用于人工智能和數據中心的定制芯片 ， 雖然可以更便宜、更節能、更小巧 ， 但定制芯片的研發過程成本高昂且人工操作繁瑣 ， 涵蓋從架構設計到測試、再到量產準備的每一個環節 ， 通常需要耗資數億數十億美元 ， 耗時兩到三年才能完成 。 而且 ， 如果研發后期出現的微小設計錯誤可能會導致代價高昂的延誤 ， 甚至難以彌補 。 更何況 ， 全球范圍內能有做定制芯片實力的公司也屈指可數 。
而與依賴預定義算法和人工引導迭代的傳統電子設計自動化 (EDA) 工具不同 ， Ricursive Intelligence 旨在通過持續的反饋循環自主改進芯片架構、優化布局并提升效率 。
根據創始人在采訪中的分享可以看到 ， Ricursive Intelligence 將這一改進工作分為三個階段：
一是用 AI 優化當前芯片設計流程中最耗時的部分 ， 將目前 2-3 年的設計周期縮短至幾周； 二是進行端到端自動化芯片設計 ， 對于給定的工作負載 / 模型需求 ， 可以自動完成一整套能流片的芯片設計流程 ， 也就意味說不管是 AR/VR、機器人 ， 或是自動駕駛等企業都可以在沒有專門芯片設計團隊的情況下構建定制芯片； 三是整個過程的閉環遞歸：AI 設計芯片 ， 用芯片「跑」更強的 AI ， 更強的 AI 繼續設計更強的芯片 ， 更強的芯片……Anna Goldie 和 Azalia Mirhoseini 相信 ， 如果 Ricursive Intelligence 真的將這一整套流程實現自動化 ， 那么在幾周甚至幾天內就能夠幫助任一家科技公司「從零開始」設計自己的芯片 ， 「我們認為定制硅芯片將會大量涌現 。 」
而對于這樣一家公司有夢想、創始人有技術背景和光環的初創企業來說 ， 自然受到了不少投資人的青睞 。
據報道 ， Ricursive Intelligence 目前已收到超過 50 家風險投資公司的關注 ， 并獲得了由紅杉資本和 Striker Venture Partners 投資的 3500 萬美元融資 。 而且 ， 在當下仍然沒有一款產品的情況下 ， 該公司估值已達 7.5 億美元 ， 首款新品預計將于明年推出 。
而此消息一經傳出 ， 很多網友對此創意表達了關注 。 其中 ， 紅杉資本合伙人斯蒂芬妮?詹更是認為 ， Ricursive Intelligence 是真正開創了人工智能芯片設計這一領域的先驅 ， 「開拓一個全新的領域 ， 讓更多人能夠為自己的專屬應用場景設計新型芯片 。 」「希望重塑價值 8000 億美元的芯片行業 。 」

參考鏈接：
https://x.com/Azaliamirh/status/1995937492194001367
https://www.wsj.com/tech/this-ai-startup-wants-to-remake-the-800-billion-chip-industry-f43f8241
https://www.financialcontent.com/article/tokenring-2025-12-2-ricursive-intelligence-unleashes-frontier-ai-lab-to-revolutionize-chip-design-and-chart-course-for-superintelligence

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