AI創(chuàng)業(yè)的賽道，永遠(yuǎn)不缺讓人眼前一亮的新玩法。但最近有家剛起步的公司，直接把“卷”的高度拉到了新層次——AI竟然要自己設(shè)計(jì)芯片了！

這家名叫Ricursive Intelligence的初創(chuàng)公司，由兩位前谷歌研究員創(chuàng)辦，一亮相就賺足了行業(yè)目光。原因很簡(jiǎn)單：他們要開(kāi)發(fā)一款能自動(dòng)設(shè)計(jì)尖端芯片的軟件。要是這事成了，以后每家科技公司都能從零開(kāi)始，打造屬于自己的專(zhuān)屬芯片，想想都覺(jué)得顛覆。

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谷歌前“黃金搭檔”出山，帶著AlphaChip的野心而來(lái)

Ricursive Intelligence的兩位創(chuàng)始人，那可是AI圈響當(dāng)當(dāng)?shù)娜宋铩?/p>

Anna Goldie，斯坦福自然語(yǔ)言處理博士，曾任Google DeepMind高級(jí)研究科學(xué)家，一手負(fù)責(zé)Gemini的LLM/RL和工具使用研究，還是谷歌大腦系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)的聯(lián)合創(chuàng)始人。在此之前，她還在Anthropic參與過(guò)Claude/RL和檢索增強(qiáng)的工作，妥妥的技術(shù)大牛。

另一位創(chuàng)始人Azalia Mirhoseini，現(xiàn)在是斯坦福大學(xué)助理教授，之前也是Google DeepMind的高級(jí)研究員。

兩人身上最亮眼的共同點(diǎn)，就是曾共同主導(dǎo)谷歌的AlphaChip項(xiàng)目。這個(gè)項(xiàng)目的論文2020年發(fā)表在《自然》雜志上，正是Azalia口中“芯片設(shè)計(jì)變革愿景”的起點(diǎn)。

AlphaChip有多牛？它是谷歌DeepMind提出的新型強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，專(zhuān)門(mén)用于芯片布局設(shè)計(jì)，也是首批解決實(shí)際工程問(wèn)題的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)之一。人類(lèi)要花幾周才能完成的芯片布局，它幾小時(shí)就能搞定，而且設(shè)計(jì)出的芯片更快、更便宜、更節(jié)能，現(xiàn)在已經(jīng)用在谷歌TPU v5e、TPU v6等多代AI加速芯片上了。

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如今，這對(duì)“黃金搭檔”離開(kāi)谷歌，帶著AlphaChip的經(jīng)驗(yàn)，要在Ricursive Intelligence實(shí)現(xiàn)更大的目標(biāo)——讓AI不僅能優(yōu)化布局，還能自主完成整個(gè)芯片的架構(gòu)、驗(yàn)證和實(shí)現(xiàn)。

三步顛覆芯片設(shè)計(jì)：從縮短周期到閉環(huán)遞歸

現(xiàn)在的AI行業(yè)，對(duì)芯片的需求早就到了“渴求”的地步。像亞馬遜、谷歌這樣的大廠，已經(jīng)開(kāi)始做定制芯片，雖然定制芯片更便宜、節(jié)能、小巧，但研發(fā)過(guò)程堪稱(chēng)“燒錢(qián)又費(fèi)勁”。

從架構(gòu)設(shè)計(jì)到測(cè)試，再到準(zhǔn)備量產(chǎn)，每個(gè)環(huán)節(jié)都離不開(kāi)大量人工，通常要花幾億甚至幾十億美元，耗時(shí)2-3年。更麻煩的是，要是研發(fā)后期出個(gè)小錯(cuò)誤，可能就會(huì)導(dǎo)致巨額延誤，甚至沒(méi)法補(bǔ)救。全球能玩得轉(zhuǎn)定制芯片的公司，更是屈指可數(shù)。

而Ricursive Intelligence要做的，就是用AI打破這種困境。和傳統(tǒng)依賴預(yù)定義算法、需要人工引導(dǎo)的EDA工具不同，他們靠持續(xù)的反饋循環(huán)，讓AI自主改進(jìn)芯片。按照創(chuàng)始人的規(guī)劃，整個(gè)過(guò)程分三步：

第一步，先用AI優(yōu)化芯片設(shè)計(jì)里最耗時(shí)的環(huán)節(jié)，把2-3年的設(shè)計(jì)周期壓縮到幾周。這一步要是實(shí)現(xiàn)，就能大大降低芯片研發(fā)的時(shí)間成本。

第二步，實(shí)現(xiàn)端到端自動(dòng)化設(shè)計(jì)。不管是做AR/VR、機(jī)器人，還是自動(dòng)駕駛的企業(yè)，只要提出工作負(fù)載或模型需求，AI就能自動(dòng)完成一整套能流片的芯片設(shè)計(jì)。這意味著，就算沒(méi)有專(zhuān)門(mén)的芯片設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)，企業(yè)也能擁有自己的定制芯片。

第三步，也是最關(guān)鍵的一步——形成閉環(huán)遞歸。AI設(shè)計(jì)出芯片，用這些芯片跑更強(qiáng)的AI，更強(qiáng)的AI再去設(shè)計(jì)更好的芯片，循環(huán)往復(fù)。就像一個(gè)不斷加速的引擎，讓AI和算力形成自我強(qiáng)化的閉環(huán)，這才是真正的“遞歸智能”。

Anna和Azalia信心滿滿：要是這套流程能完全自動(dòng)化，幾周甚至幾天內(nèi)，任何一家科技公司都能“從零開(kāi)始”設(shè)計(jì)芯片，到時(shí)候“定制硅芯片肯定會(huì)大量涌現(xiàn)”。

未出產(chǎn)品先火，估值7.5億引50家VC爭(zhēng)搶

這樣一家有夢(mèng)想、創(chuàng)始人又自帶技術(shù)光環(huán)的公司，自然成了投資人眼中的“香餑餑”。

據(jù)報(bào)道，Ricursive Intelligence目前已經(jīng)收到了超過(guò)50家風(fēng)險(xiǎn)投資公司的關(guān)注，還拿到了紅杉資本和Striker Venture Partners投資的3500萬(wàn)美元融資。更讓人驚訝的是，現(xiàn)在公司連一款產(chǎn)品都還沒(méi)推出，估值就已經(jīng)達(dá)到了7.5億美元，首款產(chǎn)品預(yù)計(jì)明年亮相。

紅杉資本合伙人斯蒂芬妮?詹更是對(duì)它贊不絕口，稱(chēng)Ricursive Intelligence是“真正開(kāi)創(chuàng)人工智能芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域的先驅(qū)”，不僅要“開(kāi)拓全新領(lǐng)域，讓更多人能為專(zhuān)屬場(chǎng)景設(shè)計(jì)新型芯片”，還要“重塑價(jià)值8000億美元的芯片行業(yè)”。

AI造芯片，會(huì)是下一個(gè)行業(yè)拐點(diǎn)嗎？

Ricursive Intelligence的愿景確實(shí)足夠“野心勃勃”。如果AI真的能自主設(shè)計(jì)芯片，不僅會(huì)改變芯片行業(yè)“少數(shù)巨頭壟斷”的格局，還會(huì)給AI行業(yè)帶來(lái)更充足的算力支撐，甚至可能推動(dòng)AR/VR、自動(dòng)駕駛等依賴定制芯片的領(lǐng)域迎來(lái)爆發(fā)。

現(xiàn)在，所有人都在期待明年首款產(chǎn)品的表現(xiàn)。這家由谷歌前研究員創(chuàng)辦的初創(chuàng)公司，能不能真的實(shí)現(xiàn)“AI造芯片”的閉環(huán)，顛覆8000億的芯片行業(yè)？我們不妨拭目以待。