Як Ricursive Intelligence залучила $335M за оцінки $4B за 4 місяці

Джулі Борґ

Тр, 17 лютого 2026 р. о 2:00 AM GMT+9 5 хв читання

У цій статті:

GOOG

-1.08%

ANTH.PVT

Засновники Ricursive Intelligence, CTO Азалія Мірхосейні (ліворуч), CEO Анна Голді (праворуч) | Авторство фото:Ricursive Intelligence

Здавалося, що співзасновники стартапу Ricursive Intelligence були приречені стати співзасновниками.

Анна Голді, CEO, та Азалія Мірхосейні, CTO, настільки добре відомі в спільноті AI, що входили до тих AI-інженерів, яким “приходили ті дивні листи від Цукерберга з божевільними пропозиціями нам”, — розповіла Голді TechCrunch, сміючись. (Вони не прийняли пропозиції.) Пара працювала разом у Google Brain і була ранніми співробітниками Anthropic.

Вони здобули визнання в Google, створивши Alpha Chip — інструмент для AI, який міг генерувати якісні компонування чипів за години — процес, який зазвичай займає в людей дизайнерів рік або більше. Цей інструмент допоміг спроєктувати три покоління Tensor Processing Units Google.

Цей досвід пояснює, чому вже за якихось чотири місяці після запуску Ricursive вони минулого місяця оголосили про раунд Series A на $300 мільйонів за оцінки $4 мільярди, який очолила Lightspeed — всього через пару місяців після залучення seed-раунду на $35 мільйонів під проводом Sequoia.

Ricursive створює AI-інструменти для проєктування чипів, а не самі чипи. Через це вони принципово відрізняються від майже будь-якого іншого стартапу в сфері AI-чипів: вони не є претендентом на роль конкурента Nvidia. Ба більше, Nvidia є інвестором. Гігант GPU разом із AMD, Intel та кожним іншим виробником чипів — це цільові клієнти стартапу.

“Ми хочемо дати змогу створювати будь-який чип — як кастомний чип, так і більш традиційний чип, будь-який тип чипа — у автоматизований і дуже прискорений спосіб. Ми використовуємо для цього AI”, — сказала Мірхосейні TechCrunch.

Їхні шляхи вперше перетнулися в Стенфорді, де Голді здобула свою PhD, поки Мірхосейні викладала курси з комп’ютерних наук. Відтоді їхні кар’єри рухалися синхронно. “Ми стартували в Google Brain в один і той самий день. Ми пішли з Google Brain в один і той самий день. Ми приєдналися до Anthropic в один і той самий день. Ми пішли з Anthropic в один і той самий день. Ми повернулися в Google в один і той самий день, а потім ми знову пішли з Google в той самий день. А потім ми разом заснували цю компанію теж в один і той самий день”, — розповіла Голді.

Під час роботи в Google колеги були настільки близькі, що навіть займалися разом: обидві любили тренування на кардіо з силовими елементами. Цей жарт не пройшов повз Джеффа Діна, відомого інженера Google, який був їхнім співавтором. Він дав назву проєкту Alpha Chip “chip circuit training” — гра на спільній рутині тренувань. Внутрішньо пара теж отримала прізвисько: A&A.

Alpha Chip приніс їм увагу галузі, але також привернув суперечки. У 2022 році, як повідомляло Wired, одного з їхніх колег у Google звільнили після того, як він роками намагався дискредитувати A&A та їхню роботу над чипами, хоча ця робота використовувалася, щоб допомогти створити одні з найважливіших для Google AI-чипів — тих, що можуть “поставити на карту” всю бізнес-модель.

Історія триває  

Їхній проєкт Alpha Chip у Google Brain довів концепцію, яка згодом стала Ricursive — використання AI, щоб радикально прискорити проєктування чипів.

Проєктування чипів складне

Проблема в тому, що комп’ютерні чипи містять мільйони або навіть мільярди компонентів логічних вентилів, інтегрованих на їхній кремнієвій пластині. Людські дизайнери можуть витрачати рік або більше, розміщуючи ці компоненти на чипі, щоб забезпечити продуктивність, якісне використання енергії та будь-які інші потреби проєктування. Цифрове визначення розташування таких надзвичайно малих компонентів з точністю — як ви й можете очікувати — є складним завданням.

Alpha Chip “міг згенерувати дуже якісне компонування десь за шість годин. І крута річ у цьому підході була в тому, що він насправді вчиться на досвіді”, — сказала Голді.

Передумовою їхньої роботи з AI для проєктування чипів є використання “сигналу винагороди”, який оцінює, наскільки добре виконано дизайн. Агента далі використовує цю оцінку, щоб “оновлювати параметри своєї глибокої нейромережі, щоб ставати кращим”, — сказала Голді. Після завершення тисяч проєктів агент став справді дуже вправним. Засновники кажуть, що він також ставав швидшим у міру того, як навчався.

Платформа Ricursive піде далі в цьому напрямі. AI-дизайнер чипів, який вони створюють, “вчитиметься на різних чипах”, — сказала Голді. Тож кожен чип, який він проєктує, має допомогти йому ставати кращим дизайнером для кожного наступного чипа.

Платформа Ricursive також використовує LLMs і оброблятиме все — від розміщення компонентів до верифікації дизайну. Будь-яка компанія, яка робить електроніку і якій потрібні чипи, — це їхній цільовий клієнт.

Якщо їхня платформа доведе свою ефективність — а, судячи з усього, саме так і буде — Ricursive може відіграти роль у меті-монстрі, спрямованій на досягнення штучного загального інтелекту (AGI). Справді, їхнє остаточне бачення — проєктувати AI-чипи, тобто AI фактично проєктуватиме власні “комп’ютерні мізки”.

“Чипи — це паливо для AI, — сказала Голді. — Я думаю, що, створюючи потужніші чипи, це найкращий шлях просунути цю межу вперед”.

Мірхосейні додає, що тривалий процес проєктування чипів обмежує те, як швидко може просуватися AI. “Ми вважаємо, що можемо також забезпечити швидку співеволюцію моделей і чипів, які, по суті, їх живлять”, — сказала вона. Тож AI може ставати розумнішим швидше.

Якщо думка про те, що AI проектує власні “мізки” зі дедалі більшими швидкостями, викликає в уяві образи Skynet і Terminator, засновники пояснюють: є більш позитивна, найближча і, як вони вважають, більш імовірна вигода — ефективність апаратного забезпечення.

Коли AI Labs зможуть проєктувати значно ефективніші чипи (і, зрештою, все базове обладнання), їхній розвиток не доведеться забезпечувати ціною споживання такої великої частки ресурсів світу.

“Ми могли б спроєктувати комп’ютерну архітектуру, яка унікально підходить саме для цієї моделі, і ми могли б досягти майже 10-кратного покращення продуктивності на загальну вартість володіння”, — сказала Голді.

Хоча молода компанія не називатиме своїх перших ранніх клієнтів, засновники кажуть, що вони отримували звернення від кожної великої компанії з виробництва чипів, яку ви тільки можете уявити. Зрозуміло, що в них також є вибір серед їхніх перших партнерів з розробки.

Умови та Політика конфіденційності

Privacy Dashboard

Більше інформації