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原文作者：Julie Bort
初创公司Ricursive Intelligence的联合创始人Anna Goldie（首席执行官）和Azalia Mirhoseini（首席技术官）似乎注定要成为联合创始人。Goldie笑着告诉TechCrunch，她们在AI社区中非常出名，甚至“收到了扎克伯格发来的那些奇怪的、开出疯狂条件的电子邮件”（她们没有接受这些要约）。两人曾在Google Brain共事，并且是Anthropic的早期员工。
她们在Google的成名作是创建了Alpha Chip——一个可以在几小时内生成可靠芯片布局的AI工具，而这个过程通常需要人类设计师一年或更长时间。该工具帮助设计了三代Google的Tensor处理单元（TPU）。
正是这段资历解释了为什么Ricursive在成立仅四个月后，就在上个月宣布了由Lightspeed领投的3亿美元A轮融资，估值达到40亿美元，而这仅仅是在Sequoia领投的3500万美元种子轮融资几个月之后。
Ricursive正在构建设计芯片的AI工具，而不是芯片本身。这使它们从几乎所有其他AI芯片初创公司中脱颖而出：它们不是“山寨Nvidia”的竞争对手。事实上，Nvidia本身就是这家初创公司的投资者。这家GPU巨头，以及AMD、Intel和所有其他芯片制造商，都是该初创公司的目标客户。
Mirhoseini告诉TechCrunch：“我们希望以一种自动化且非常加速的方式，使任何芯片，比如定制芯片或更传统的芯片，任何类型的芯片，都能被制造出来。我们正在用AI来实现这一点。”
她们的职业生涯首次交汇于斯坦福大学，当时Goldie获得了博士学位，而Mirhoseini则在那里教授计算机科学课程。从那时起，她们的职业生涯就步调一致。“我们同一天加入Google Brain。同一天离开Google Brain。同一天加入Anthropic。同一天离开Anthropic。同一天重新加入Google，然后同一天再次离开Google。然后我们同一天一起创办了这家公司，”Goldie回忆道。
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在Google工作期间，她们关系非常密切，甚至一起进行健身训练，两人都喜欢电路训练。这个双关语没有逃过她们的合作者、著名的Google工程师Jeff Dean的眼睛。他将她们的Alpha Chip项目昵称为“芯片电路训练”（chip circuit training）——这是对她们共同锻炼方式的一种戏称。在公司内部，两人还有一个昵称：A&A。
Alpha Chip赢得了业界的关注，但也引发了争议。据《连线》（Wired）报道，2022年，她们的一位Google同事在试图诋毁A&A及其芯片工作多年后被解雇，尽管这项工作被用于帮助生产Google一些最重要、关乎公司命脉的AI芯片。
她们在Google Brain的Alpha Chip项目证明了将成为Ricursive的核心理念——利用AI极大地加速芯片设计。
设计芯片很难
问题在于，计算机芯片在其硅晶圆上集成了数百万甚至数十亿个逻辑门元件。人类设计师可能需要一年或更长时间来布置这些元件，以确保性能、良好的功耗利用率以及任何其他设计需求。可以预见，精确地在数字层面确定如此微小元件的布局是很困难的。
Goldie说：“Alpha Chip‘可以在大约六小时内生成一个非常高质量的布局。这个方法的妙处在于它实际上是从经验中学习的。’”
她们AI芯片设计工作的核心理念是使用一个“奖励信号”来评定设计的好坏。然后，智能体（agent）利用该评级来“更新其深度神经网络的参数，以变得更好”，Goldie说。经过数千次设计后，该智能体变得非常出色。创始人表示，随着学习的深入，它的速度也越来越快。
Ricursive的平台将把这个概念推向更远。她们正在构建的AI芯片设计工具将“跨不同芯片学习”，Goldie说。因此，它设计的每款芯片都应该有助于它成为设计下一款芯片的更好设计者。
Ricursive的平台还利用了LLM，并将处理从元件布局到设计验证的所有环节。任何制造电子产品并需要芯片的公司都是其目标客户。
如果她们的平台能证明自己的价值（看起来很有可能），Ricursive可能会在实现通用人工智能（AGI）的宏伟目标中发挥作用。事实上，她们的最终愿景是设计AI芯片，这意味着AI将本质上设计自己的计算机大脑。
Goldie说：“芯片是AI的燃料。我认为通过构建更强大的芯片，这是推进前沿的最佳途径。”
Mirhoseini补充说，漫长的芯片设计过程正在限制AI快速发展的速度。“我们认为我们还可以实现模型与其底层芯片的快速协同进化，”她说。这样AI就能更快地变得更聪明。
如果AI以越来越快的速度设计自己的大脑的想法让您联想到“天网”（Skynet）和“终结者”（Terminator），创始人们指出，存在一个更积极、更紧迫、而且他们认为更可能实现的益处：硬件效率。
当AI实验室能够设计出效率更高的芯片（以及最终所有底层硬件）时，它们的增长就不必消耗掉世界如此多的资源。
Goldie说：“我们可以设计一种专门适用于该模型的计算机架构，并在总体拥有成本的性能方面实现近乎10倍的提升。”
虽然这家年轻的初创公司不愿透露早期客户的名称，但创始人表示，他们已经听说了你能想象到的每一家大型芯片制造公司的声音。不出所料，他们也有权选择首批开发合作伙伴。
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