Como a Ricursive Intelligence arrecadou US$ 335 milhões em 4 meses com uma avaliação de US$ 4 bilhões

Os cofundadores da startup Ricursive Intelligence pareciam destinados a se tornarem cofundadores.

A CEO Anna Goldie e a CTO Azalia Mirhoseini são muito conhecidas na comunidade de IA e estavam entre os engenheiros de IA que “receberam um e-mail estranho de Zuckerberg com uma oferta maluca”, disse Goldie ao TechCrunch rindo. (Eles não aceitaram a oferta.) Os dois trabalharam juntos no Google Brain e foram os primeiros funcionários da Anthropic.

Eles ganharam reconhecimento no Google por criar o Alpha Chip, uma ferramenta de IA que pode gerar layouts sólidos de chips em horas. Esse processo normalmente leva um ano ou mais para designers humanos. Essa ferramenta ajudou a projetar três gerações de unidades de processamento tensor do Google.

Essa história começou no mês passado, apenas quatro meses após o lançamento do Ricursive. Rodada da Série A de US$ 300 milhões A avaliação liderada pela Lightspeed ocorre apenas dois meses depois de arrecadar US$ 35 milhões em uma rodada inicial liderada pela Sequoia.

A Ricursive está construindo as ferramentas de IA que projetam os chips, não os próprios chips. Isso torna a empresa fundamentalmente diferente de quase todas as outras startups de chips de IA. Portanto, eles não estão tentando ser concorrentes da Nvidia. Na verdade, a Nvidia também é investidora. A gigante da GPU é o cliente-alvo da startup, assim como a AMD, a Intel e todos os outros fabricantes de chips.

“Queremos ser capazes de construir todos os tipos de chips, incluindo chips personalizados e chips mais tradicionais, de forma automatizada e muito rápida, e estamos usando IA para fazer isso”, disse Mirhosseini ao TechCrunch.

Seus caminhos se cruzaram pela primeira vez na Universidade de Stanford, onde Mirhoseini deu aulas de ciência da computação e Goldie obteve seu doutorado. Desde então, sua carreira está em alta. “Entramos no Google Brain no mesmo dia. Saímos do Google Brain no mesmo dia. Entramos na Anthropic no mesmo dia. Saímos da Anthropic no mesmo dia. Voltamos ao Google no mesmo dia. Saímos do Google novamente no mesmo dia. E fundamos esta empresa juntos no mesmo dia”, diz Goldie.

Durante meu tempo no Google, meus colegas eram próximos o suficiente para treinar juntos e nós dois gostávamos de treinar em circuito. O trocadilho também chegou ao seu colaborador, o famoso engenheiro do Google Jeff Dean. Ele chamou seu projeto Alpha Chip de “Chip Circuit Training”. Esta é uma brincadeira com as rotinas de treino que eles compartilham. Internamente, a dupla também recebeu o apelido de “A&A”.

O chip Alpha atraiu a atenção da indústria, mas também gerou polêmica. Em 2022, um dos meus colegas do Google foi demitido. Com fio relatadoDepois de passar anos tentando desacreditar a A&A e seu trabalho com chips, embora esse trabalho tenha sido usado para criar algumas das coisas mais importantes do Google. Chips de IA para apostar no seu negócio.

O projeto Alpha Chip no Google Brain provou o conceito que se tornaria Ricursive, usando IA para acelerar drasticamente o design do chip.

O design do chip é difícil

O problema é que os chips de computador têm de milhões a bilhões de componentes de portas lógicas integrados em um wafer de silício. Os projetistas humanos podem passar mais de um ano colocando esses componentes em um chip para garantir desempenho, boa utilização de energia e outras necessidades de projeto. Como você pode imaginar, é difícil determinar digitalmente com precisão o posicionamento desses pequenos componentes.

Alpha Chip “pode produzir layouts de altíssima qualidade em cerca de seis horas, e a grande vantagem dessa abordagem é que você realmente aprende com a experiência”, disse Goldie.

A premissa de seu trabalho de design de chips de IA é o uso de “sinais de recompensa” para avaliar a qualidade de um design. O agente então usa essa avaliação para “atualizar e melhorar os parâmetros da rede neural profunda”, disse Goldie. Depois de completar milhares de projetos, o agente tornou-se muito bom nisso. E à medida que aprendia, ficava mais rápido, disseram os fundadores.

A plataforma da Ricursive leva esse conceito ainda mais longe. Os designers de chips de IA que eles estão desenvolvendo “aprenderão chips diferentes”, disse Goldie. Portanto, cada chip que você projeta deve ajudá-lo a se tornar um designer melhor para cada chip que se segue.

A plataforma da Ricursive também utiliza LLM, que cuida de tudo, desde a colocação de componentes até a validação do projeto. Qualquer empresa que fabrique equipamentos eletrônicos e necessite de chips é um cliente-alvo.

Se a plataforma da Ricursive for comprovada, como é provável que aconteça, ela poderá desempenhar um papel no objetivo lunar de alcançar a inteligência artificial geral (AGI). Na verdade, sua visão final é projetar chips de IA, o que significa que a IA essencialmente projeta seu próprio cérebro computacional.

“Os chips são o combustível para a IA”, diz Goldie. “Acho que construir chips mais poderosos é a melhor maneira de avançar nessa fronteira.”

Mirhosseini acrescentou que a velocidade do progresso da IA ​​é limitada pelo longo processo de design do chip. “Acreditamos que também podemos permitir esta rápida coevolução de modelos e dos chips que essencialmente os impulsionam”, disse ela. Assim, a IA pode crescer de forma mais rápida e inteligente.

Se a ideia de a IA projetar seu próprio cérebro em velocidades cada vez mais rápidas evoca visões da Skynet ou do Exterminador do Futuro, os fundadores apontam para os benefícios do que consideram mais agressivo, imediato e mais provável. É uma questão de eficiência de hardware.

Se o AI Labs puder projetar chips muito mais eficientes (e eventualmente todo o hardware subjacente), eles não terão que gastar tanta energia para desenvolvê-los. dos recursos do mundo.

“Se você puder projetar uma arquitetura de computador que seja exclusivamente adequada para esse modelo, poderá obter uma melhoria de quase 10 vezes no desempenho por custo total de propriedade”, disse Goldie.

A jovem startup não revela os nomes de seus primeiros clientes, mas seus fundadores dizem que ouviram falar de todos os grandes fabricantes de chips imagináveis. Naturalmente, eles também escolhem os seus próprios parceiros de desenvolvimento iniciais.