كيف رفعت Ricursive Intelligence مبلغ $335 مليون بتقييم قدره $4 مليار خلال 4 أشهر

Julie Bort

Tue, February 17, 2026 at 2:00 AM GMT+9 5 min read

في هذه المقالة:

GOOG

-1.08%

ANTH.PVT

مؤسسو Ricursive Intelligence: رئيس قسم التكنولوجيا (CTO) Azalia Mirhoseini (يسار)، والرئيسة التنفيذية (CEO) Anna Goldie (يمين) | حقوق الصورة:Ricursive Intelligence

يبدو أن الشريكين المؤسسين في شركة ناشئة Ricursive Intelligence كانا مقدَّرين ليصبحا مؤسسين مشاركين.

Anna Goldie، الرئيسة التنفيذية، وAzalia Mirhoseini، رئيس قسم التكنولوجيا، هما من المشهورين لدرجة أن جرى ذكرهما بين مهندسي الذكاء الاصطناعي الذين “وصلتهم تلك الرسائل الغريبة من زوكربيرغ مع عروض مجنونة لنا”، كما قالت Goldie لـ TechCrunch وهي تضحك. (لم يقبلا العروض). عمل الثنائي معًا في Google Brain في وقت مبكر كموظفين في Anthropic.

حظي الثنائي بتقدير كبير في Google عبر ابتكار Alpha Chip — أداة للذكاء الاصطناعي يمكنها توليد تخطيطات شرائح متينة خلال ساعات — وهي عملية عادةً ما تستغرق من مصممي البشر عامًا أو أكثر. ساعدت الأداة في تصميم ثلاثة أجيال من وحدات معالجة Tensor Processing Units التابعة لـ Google.

توضح سيرة الثنائي سبب إعلان الشركة، بعد أربعة أشهر فقط من إطلاق Ricursive، في الشهر الماضي عن جولة تمويل Series A بقيمة $300 مليون بتقييم $4 مليارات، تقودها Lightspeed، وذلك بعد بضعة أشهر فقط من رفع جولة بذور بقيمة $35 مليون تقودها Sequoia.

إن Ricursive تبني أدوات ذكاء اصطناعي لتصميم الشرائح، وليس الشرائح نفسها. وهذا يجعلها مختلفة جذريًا عن شبه كل شركات ناشئة أخرى في مجال شرائح الذكاء الاصطناعي: فهي ليست منافسًا متربصًا لـ Nvidia. بل إن Nvidia مستثمر. عملاق وحدات معالجة الرسوم (GPU)، إلى جانب AMD وIntel وجميع صانعي الشرائح الآخرين، هم العملاء المستهدفون للشركة الناشئة.

“We want to enable any chip, like a custom chip or a more traditional chip, any kind of chip, to be built in an automated and very accelerated way. We’re using AI to do that,” Mirhoseini told TechCrunch.

تقاطعت مساراتهما لأول مرة في جامعة ستانفورد، حيث حصلت Goldie على الدكتوراه بينما كانت Mirhoseini تُدرّس دورات في علوم الحاسوب. ومنذ ذلك الحين، كانت مسيراتهما المهنية متزامنة تمامًا. “بدأنا في Google Brain في اليوم نفسه. غادرنا Google Brain في اليوم نفسه. انضممنا إلى Anthropic في اليوم نفسه. غادرنا Anthropic في اليوم نفسه. عدنا إلى Google في اليوم نفسه، ثم غادرنا Google مرة أخرى في اليوم نفسه. وبعد ذلك بدأنا هذه الشركة معًا في اليوم نفسه”، كما روت Goldie.

خلال فترة عملهما في Google، كانت العلاقة بين الزميلتين وثيقة جدًا لدرجة أنهما عملتا معًا حتى في التمرين، واستمتعتا معًا بتدريب الدوائر (circuit training). لم يغب التلاعب اللغوي عن Jeff Dean، مهندس Google الشهير الذي كان متعاونًا معهما. إذ أطلق على مشروع Alpha Chip الخاص بهما اسم “chip circuit training” — تلاعبًا بالروتين التدريبي المشترك. داخليًا أيضًا، حصل الثنائي على لقب: A&A.

حظي مشروع Alpha Chip بلحظة لفتت أنظار الصناعة، لكنه جذب أيضًا الجدل. في 2022، ذكرت Wired أنه تم فصل أحد زملائهم في Google بعد أن أمضى سنوات في محاولة لتشويه سمعة A&A وأعمال الشريحة الخاصة بهما، رغم أن تلك الأعمال استُخدمت للمساعدة في إنتاج بعض أهم شرائح ذكاء اصطناعي لدى Google — شرائح “رهان على العمل”.

تستمر القصة  

أثبت مشروع Alpha Chip الخاص بهما في Google Brain المفهوم الذي صار لاحقًا Ricursive — باستخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع تصميم الشرائح بشكل كبير.

تصميم الشرائح أمر صعب

المشكلة هي أن شرائح الحاسوب تحتوي على ملايين إلى مليارات من مكونات بوابات المنطق المدمجة على رقاقة السيليكون الخاصة بها. قد يقضي مصممو البشر عامًا أو أكثر في وضع تلك المكونات على الشريحة لضمان الأداء، واستغلال جيد للطاقة، وأي احتياجات تصميم أخرى. إن تحديد موضع مثل هذه المكونات الصغيرة جدًا بدقة عبر الطرق الرقمية، كما قد تتوقع، أمر صعب.

يمكن لـ Alpha Chip “أن تولد تخطيطًا عالي الجودة جدًا في نحو ست ساعات. والأمر المميز في هذا النهج أنه يتعلم فعلًا من الخبرة”، كما قالت Goldie.

تقوم فكرة عملهما على تصميم شرائح الذكاء الاصطناعي على استخدام “إشارة مكافأة” تقوم بتقييم مدى جودة التصميم. ثم يأخذ الوكيل هذا التقييم إلى “تحديث معاملات الشبكة العصبية العميقة الخاصة به ليصبح أفضل”، كما قالت Goldie. بعد إكمال آلاف التصاميم، أصبح الوكيل بارعًا جدًا. ويقول المؤسسون أيضًا إنه أصبح أسرع مع تعلمه.

ستأخذ منصة Ricursive هذا المفهوم خطوة أبعد. مصمم شريحة الذكاء الاصطناعي الذي يعملان على بنائه سيقوم بـ “التعلم عبر شرائح مختلفة”، كما قالت Goldie. لذا ينبغي لكل شريحة يصممها أن تساعده على أن يصبح مصممًا أفضل لكل شريحة قادمة.

تستخدم منصة Ricursive أيضًا نماذج LLMs وستتولى كل شيء بدءًا من وضع المكونات وصولًا إلى التحقق من التصميم. أي شركة تصنع إلكترونيات وتحتاج إلى شرائح هي عميلها المستهدف.

إذا ثبتت منصتهم فعاليتها، كما يبدو مرجحًا، فقد تلعب Ricursive دورًا في هدف الطموح (moonshot) المتمثل في تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI). وفي الواقع، تتمثل رؤيتهم النهائية في تصميم شرائح ذكاء اصطناعي، أي أن الذكاء الاصطناعي سيقوم عمليًا بتصميم “أدمغة” الكمبيوتر الخاصة به.

“الشرائح هي وقود الذكاء الاصطناعي”، كما قالت Goldie. “وأعتقد أنه من خلال بناء شرائح أكثر قوة، فهذا هو أفضل طريق لدفع هذه الحدود إلى الأمام.”

تضيف Mirhoseini أن عملية تصميم الشرائح الطويلة تُقيّد مدى سرعة تطور الذكاء الاصطناعي. وقالت: “نعتقد أننا نستطيع أيضًا تمكين هذا التطور المتزامن السريع للنماذج والشرائح التي تقف في الأساس وراءها.” وبهذا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يصبح أكثر ذكاءً بشكل أسرع.

إذا كانت فكرة قيام الذكاء الاصطناعي بتصميم أدمغته الخاصة بوتيرة متزايدة باستمرار تستدعي إلى الذهن صور Skynet وThe Terminator، فإن المؤسسين يشيرون إلى أن هناك فائدة أكثر إيجابية وفورية، كما يعتقدان، وهي كفاءة العتاد.

عندما تستطيع فرق AI Labs تصميم شرائح أكثر كفاءة بكثير (وإلى أن نصل، كل العتاد الأساسي)، لن تضطر نمواهم إلى استهلاك قدر كبير من موارد العالم.

“يمكننا تصميم بنية كمبيوتر مناسبة بشكل فريد لذلك النموذج، ويمكننا تحقيق تحسن يقارب 10 أضعاف في الأداء مقابل إجمالي تكلفة الملكية”، كما قالت Goldie.

ورغم أن الشركة الناشئة ما زالت في بدايتها ولن تُسمّي عملاءها الأوائل، يقول المؤسسون إنهم تلقوا تواصلًا من كل اسم كبير لتصنيع الشرائح يمكن أن تتخيله. ومن دون مفاجآت، لديهم أيضًا اختيارهم من شركاء التطوير الأوائل.