How Ricursive Intelligence raised $335M at a $4B valuation in 4 months

Techcrunch

12 天前

AI 生成摘要

The reason why this nascent startup had VCs lining up is the founders.They are so famed in the AI world, everyone tried to hire them.

Ricursive Intelligence 如何在 4 個月內以 40 億美元估值募得 3.35 億美元 | TechCrunch

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Ricursive Intelligence 如何在 4 個月內以 40 億美元估值募得 3.35 億美元

新創公司 Ricursive Intelligence 的共同創辦人似乎注定要成為共同創辦人。

執行長 Anna Goldie 和技術長 Azalia Mirhoseini 在 AI 社群中非常有名，Goldie 笑著告訴 TechCrunch，他們是那些收到祖克柏發送「提供瘋狂條件的奇怪電子郵件」的 AI 工程師之一。（他們沒有接受這些提議。）兩人曾在 Google Brain 共事，並且是 Anthropic 的早期員工。

他們在 Google 因創建 Alpha Chip 而獲得讚譽，Alpha Chip 是一種 AI 工具，可以在數小時內生成穩固的晶片佈局，而這個過程通常需要人類設計師一年或更長時間。該工具幫助設計了三代 Google 的 Tensor Processing Units。

這種資歷解釋了為什麼在 Ricursive 成立僅四個月後，他們上個月宣布了由 Lightspeed 領投的 3 億美元 A 輪融資，估值為 40 億美元，而僅在幾個月前，他們才完成了由 Sequoia 領投的 3500 萬美元種子輪融資。

Ricursive 正在構建設計晶片的 AI 工具，而不是晶片本身。這使得他們與幾乎所有其他 AI 晶片新創公司從根本上不同：他們不是想成為 Nvidia 的競爭對手。事實上，Nvidia 是一位投資者。這家 GPU 巨頭以及 AMD、Intel 和所有其他晶片製造商，都是該新創公司的目標客戶。

Mirhoseini 告訴 TechCrunch：「我們希望能夠以自動化且非常快速的方式構建任何晶片，例如客製化晶片或更傳統的晶片，任何種類的晶片。我們正在使用 AI 來做到這一點。」

他們的路徑最初在史丹佛大學相遇，Goldie 在那裡獲得了博士學位，而 Mirhoseini 則教授電腦科學課程。從那時起，他們的職業生涯就一直保持同步。「我們在同一天加入 Google Brain。我們在同一天離開 Google Brain。我們在同一天加入 Anthropic。我們在同一天離開 Anthropic。我們在同一天重新加入 Google，然後我們在同一天再次離開 Google。然後我們在同一天共同創辦了這家公司，」Goldie 回憶道。

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在 Google 工作期間，這些同事關係非常密切，他們甚至一起鍛鍊身體，都喜歡循環訓練。這個雙關語並沒有逃過他們合作者、著名的 Google 工程師 Jeff Dean 的注意。他將他們的 Alpha Chip 專案暱稱為「晶片電路訓練」——這是他們共同鍛鍊的玩笑。在內部，這兩人也獲得了一個暱稱：A&A。

Alpha Chip 為他們贏得了業界的關注，但也引發了爭議。據 Wired 報導，2022 年，他們在 Google 的一位同事被解僱，因為他多年來一直試圖詆毀 A&A 及其晶片工作，即使這項工作被用來幫助生產 Google 一些最重要的、押注未來的 AI 晶片。

他們在 Google Brain 的 Alpha Chip 專案證明了 Ricursive 的概念——使用 AI 來大幅加速晶片設計。

設計晶片很困難

問題是，電腦晶片在其矽晶圓上集成了數百萬到數十億個邏輯閘元件。人類設計師可能需要一年或更長時間才能將這些元件放置在晶片上，以確保性能、良好的功耗利用率以及任何其他設計需求。正如您可能預期的那樣，以數位方式精確地確定如此微小元件的位置非常困難。

Alpha Chip「可以在大約六個小時內生成非常高品質的佈局。而這種方法的酷炫之處在於，它實際上是從經驗中學習的，」Goldie 說。

他們 AI 晶片設計工作的基本前提是使用「獎勵訊號」來評估設計的好壞。然後，代理人會利用該評估來「更新其深度神經網路的參數，以變得更好，」Goldie 說。在完成數千個設計後，代理人變得非常出色。創辦人表示，隨著它的學習，它也變得更快。

Ricursive 的平台將進一步發展這個概念。他們正在構建的 AI 晶片設計師將「跨不同的晶片學習，」Goldie 說。因此，它設計的每個晶片都應該幫助它成為每個下一個晶片更好的設計師。

Ricursive 的平台還利用了 LLM，並將處理從元件放置到設計驗證的所有事情。任何製造電子產品並需要晶片的公司都是他們的目標客戶。

如果他們的平台證明了自己，就像它似乎很可能做到的那樣，Ricursive 可以在實現人工通用智慧 (AGI) 的登月目標中發揮作用。事實上，他們的最終願景是設計 AI 晶片，這意味著 AI 本質上將設計自己的電腦大腦。

「晶片是 AI 的燃料，」Goldie 說。「我認為透過構建更強大的晶片，這是推進這一前沿領域的最佳方式。」

Mirhoseini 補充說，漫長的晶片設計過程正在限制 AI 的發展速度。「我們認為我們也可以實現模型和晶片的快速共同進化，基本上為它們提供動力，」她說。因此，AI 可以更快地變得更聰明。

如果 AI 以不斷提高的速度設計自己的大腦的想法讓人聯想到天網和魔鬼終結者的景象，那麼創辦人指出，還有一個更積極、更直接且他們認為更有可能的好處：硬體效率。

當 AI 實驗室可以設計出效率更高的晶片（以及最終所有底層硬體）時，它們的成長將不必消耗世界上那麼多的資源。

「我們可以設計一種獨特地適合該模型的電腦架構，並且我們可以實現總擁有成本性能提高近 10 倍，」Goldie 說。

雖然這家年輕的新創公司不會透露其早期客戶的名稱，但創辦人表示，他們已經聽取了您能想到的每個大型晶片製造商的意見。毫不奇怪，他們也可以選擇他們的第一批開發合作夥伴。

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