AI-стартап Ricursive Intelligence швидко привернув до себе увагу інвесторів: всього за кілька місяців вдалось закрити два раунди і отримати величезні фінансові вливання. Цьому сприяв досвід двох засновниць.

Анна Голді, CEO, та Азалія Мірхосейні, CTO, працювали в Google та Anthropic, де були одним з перших співробітниць. Їх кликав до себе Цукерберг, відправляючи один з тих «листів з божевільними пропозиціями», але вони відмовились. У Google їм вдалось створити Alpha Chip — AI-інструмент, здатний генерувати якісні топології мікросхем за кілька годин — процес, який зазвичай займає у людських дизайнерів рік або більше. Цей інструмент допоміг спроєктувати три покоління Tensor Processing Units від Google.

В результаті, вони запустили разом Ricursive Intelligence — компанію, яка створює AI-інструменти для проєктування чипів. Вони не намагаються бути конкурентом Nvidia. Навпаки, Nvidia — один з інвесторів. Разом з AMD, Intel та всіма іншими виробниками мікросхем вони є цільовими клієнтами стартапу.

• Такий бекграунд дозволив швидко залучити інвестиції: у січні вони оголосили про раунд A на $300 млн, який очолив Lightspeed. Це трапилось через кілька місяців після seed-раунду на $35 млн, лід — Sequoia.
• Оцінка на сьогодні складає $4 млрд, стартапу всього 4 місяці.

«Ми почали в Google Brain в один і той самий день. Ми пішли з Google Brain в один і той самий день. Ми прийшли в Anthropic в один і той самий день. Ми пішли з Anthropic в один і той самий день. Ми знову повернулися в Google в один і той самий день, і потім знову пішли з Google в один і той самий день. А потім разом заснували цю компанію в один і той самий день», — згадує Голді.

Проєкт Alpha Chip у Google Brain довів концепцію, яка згодом стала Ricursive — використання AI для радикального прискорення проєктування чипів.

Проблема в тому, що комп’ютерні чипи містять від мільйонів до мільярдів логічних елементів, інтегрованих на кремнієвій пластині. Людські інженери можуть витрачати рік або більше, розміщуючи ці компоненти так, щоб забезпечити продуктивність, енергоефективність та інші вимоги. Цифрове розміщення таких мікроскопічних елементів з високою точністю — надзвичайно складне завдання.

Alpha Chip «міг створювати дуже якісну топологію приблизно за шість годин. І найцікавіше в цьому підході — те, що він реально навчається на власному досвіді», — сказала Голді.

Суть їхнього AI-підходу полягає у використанні «сигналу винагороди», який оцінює, наскільки хорошим є дизайн. Агент використовує цю оцінку, щоб «оновлювати параметри своєї глибинної нейромережі і ставати кращим», пояснює Голді. Після тисяч дизайнів агент став дуже ефективним і з часом ще й прискорився.

Платформа також використовує LLM і охоплює весь цикл: від розміщення компонентів до верифікації дизайну.

Якщо платформа виправдає очікування, Ricursive може зіграти роль у досягненні мети створення AGI. Їхнє кінцеве бачення — це AI, який проєктує AI-чипи, тобто фактично сам створює власні «мізки».

Хоча стартап не розкриває імена перших клієнтів, засновниці стверджують, що з ними вже контактували всі великі гравці чипової індустрії, яких тільки можна уявити. І, що не дивно, вони можуть самі обирати своїх перших партнерів для розробки.