Как Ricursive Intelligence за 4 месяца привлекла $335M при оценке $4B

Джули Борц

Вт, 17 февраля 2026 г., в 2:00 по Гринвичу+9 5 мин чтения

В этой статье:

GOOG

-1.08%

ANTH.PVT

Основательницы Ricursive Intelligence: технический директор Азалия Мирхосейни (слева), генеральный директор Анна Голди (справа) | Источник изображения:Ricursive Intelligence

Партнёры-основатели стартапа Ricursive Intelligence, похоже, были обречены быть сооснователями.

Анна Голди, CEO, и Азалия Мирхосейни, CTO, настолько хорошо известны в сообществе ИИ, что входили в число тех ИИ-инженеров, которые «получали странные письма от Цукерберга с безумными предложениями нам», — сказала Голди TechCrunch, посмеиваясь. (Они не приняли предложения.) Пара работала вместе в Google Brain и были ранними сотрудниками в Anthropic.

Они получили признание в Google, создав Alpha Chip — инструмент ИИ, который мог генерировать качественные схемы расположения компонентов на чипе за часы — процесс, который обычно занимает у дизайнеров-людей год или больше. Этот инструмент помог проектировать три поколения Tensor Processing Units от Google.

Такой бэкграунд объясняет, почему всего через четыре месяца после запуска Ricursive они в прошлом месяце объявили о раунде Series A на $300 млн при оценке $4 млрд, который возглавила Lightspeed — буквально через пару месяцев после привлечения $35 млн seed-раунда под руководством Sequoia.

Ricursive создает инструменты ИИ для проектирования чипов, а не сами чипы. Это делает их принципиально отличными почти от всех других AI-стартапов по чипам: они не очередной конкурент Nvidia. Более того, Nvidia — инвестор. Гигант GPU вместе с AMD, Intel и всеми остальными производителями чипов — целевая аудитория стартапа.

«Мы хотим дать возможность построить любой чип — например, кастомный чип или более традиционный чип, любой тип чипа — в автоматизированном и очень ускоренном режиме. Для этого мы используем ИИ», — сказала Мирхосейни TechCrunch.

Их пути впервые пересеклись в Stanford, где Голди получила докторскую степень, пока Мирхосейни преподавала курсы по информатике. С тех пор их карьеры развивались синхронно. «Мы начали в Google Brain в один и тот же день. Мы ушли из Google Brain в один и тот же день. Мы присоединились к Anthropic в один и тот же день. Мы ушли из Anthropic в один и тот же день. Мы снова вернулись в Google в один и тот же день, а затем снова ушли из Google в тот же день. Потом мы вместе основали эту компанию в один и тот же день», — рассказала Голди.

Во время работы в Google коллеги были настолько близки, что даже тренировались вместе, обоим нравились тренировки с упором на силовые и общефизические упражнения для цепей/контуров. Этот каламбур не прошёл мимо Джеффа Дина, знаменитого инженера Google, который был их соавтором. Он дал название их проекту Alpha Chip — «chip circuit training» — игре слов с их общей схемой тренировок. Внутри команды у пары тоже было прозвище: A&A.

Alpha Chip принес им внимание отрасли, но также привлёк споры. В 2022 году, как сообщала Wired, одного из их коллег в Google уволили после того, как он годами пытался дискредитировать A&A и их работу над чипами, хотя эта работа использовалась, чтобы помочь создать некоторые из самых важных AI-чипов Google — тех, от которых зависело всё.

История продолжается  

Их проект Alpha Chip в Google Brain подтвердил концепцию, которая затем стала Ricursive — использование ИИ для драматического ускорения проектирования чипов.

Проектировать чипы сложно

Проблема в том, что компьютерные чипы содержат миллионы или даже миллиарды компонентов логических элементов, интегрированных на кремниевой подложке. Дизайнеры-люди могут тратить год или больше, размещая эти компоненты на чипе, чтобы обеспечить производительность, корректное использование энергии и любые другие требования к дизайну. Цифровое определение точного размещения таких микроскопически малых компонентов — как вы и ожидаете — сложно.

Alpha Chip «мог генерировать компоновку очень высокого качества примерно за шесть часов. И самое классное в этом подходе было то, что он действительно учится на опыте», — сказалa Голди.

Посыл их работы по проектированию AI-чипов состоит в том, чтобы использовать «сигнал вознаграждения», который оценивает, насколько хорош дизайн. Затем агент использует эту оценку, чтобы «обновить параметры своей глубокой нейронной сети, чтобы становиться лучше», — сказала Голди. После завершения тысяч дизайнов агент стал действительно очень хорош. Основатели также говорят, что он становился быстрее по мере обучения.

Платформа Ricursive развивает эту идею дальше. Проектируемый ими дизайнер AI-чипов будет «учиться на разных чипах», — сказала Голди. Так что каждый чип, который он проектирует, должен помогать ему становиться лучшим дизайнером для каждого следующего чипа.

Платформа Ricursive также использует LLM и будет обрабатывать всё: от размещения компонентов до верификации дизайна. Любая компания, которая делает электронику и которой нужны чипы, — их целевой клиент.

Если их платформа докажет свою эффективность — как, судя по всему, и произойдет, — Ricursive может сыграть роль в цели-мечте по достижению искусственного общего интеллекта (AGI). В самом деле, их конечное видение — проектировать AI-чипы, то есть по сути заставить ИИ проектировать собственные компьютерные «мозги».

«Чипы — топливо для ИИ», — сказала Голди. «Я думаю, что, создавая более мощные чипы, — это лучший способ продвинуться на этом фронте».

Мирхосейни добавляет, что длительный процесс проектирования чипов ограничивает то, насколько быстро ИИ может развиваться. «Мы считаем, что мы можем также обеспечить быстрое совместное эволюционирование моделей и чипов, которые, по сути, их питают», — сказала она. Так ИИ сможет становиться умнее быстрее.

Если мысль о том, что ИИ проектирует собственные «мозги» с постоянно растущей скоростью, навевает образы Скайнета и Терминатора, основатели указывают на более позитивную, непосредственную и, по их мнению, более вероятную выгоду: энергоэффективность оборудования.

Когда AI Labs смогут проектировать значительно более эффективные чипы (и, в конечном итоге, всю базовую аппаратную часть), их рост не будет вынужден потреблять так много ресурсов в мире.

«Мы могли бы спроектировать компьютерную архитектуру, которая уникально подходит под эту модель, и мы могли бы добиться почти 10-кратного улучшения производительности на общую стоимость владения», — сказала Голди.

Пока молодой стартап не будет называть своих первых клиентов, основатели говорят, что они получали обратную связь от каждого крупного производителя чипов, какого только можно себе представить. Неудивительно, что у них есть выбор и среди первых партнёров по разработке.

Условия и Политика конфиденциальности

Панель конфиденциальности

Больше информации