Los cofundadores de la startup Ricursive Intelligence parecían destinados a convertirse en cofundadores.
La directora ejecutiva Anna Goldie y la directora de tecnología Azalia Mirhoseini son muy conocidas en la comunidad de IA y estuvieron entre los ingenieros de IA que «recibieron un correo electrónico extraño de Zuckerberg con una oferta loca», dijo Goldie a TechCrunch riendo. (No aceptaron la oferta). Los dos trabajaron juntos en Google Brain y fueron los primeros empleados de Anthropic.
Obtuvieron reconocimiento en Google por crear Alpha Chip, una herramienta de inteligencia artificial que puede generar diseños de chips sólidos en horas. Este proceso suele tardar un año o más para los diseñadores humanos. Esta herramienta ayudó a diseñar tres generaciones de Unidades de procesamiento tensorial de Google.
Este pedigrí explica por qué Ricursive anunció una ronda Serie A de 300 millones de dólares con una valoración de 4 mil millones de dólares liderada por Lightspeed el mes pasado, solo cuatro meses después del lanzamiento y solo dos meses después de recaudar una ronda inicial de 35 millones de dólares liderada por Sequoia.
Ricursive está construyendo las herramientas de inteligencia artificial que diseñan los chips, no los chips en sí. Eso hace que la empresa sea fundamentalmente diferente de casi cualquier otra startup de chips de IA. Entonces no intentan ser un competidor de Nvidia. De hecho, Nvidia también es inversor. El gigante de las GPU es el cliente objetivo de la startup, al igual que AMD, Intel y todos los demás fabricantes de chips.
«Queremos poder construir todo tipo de chips, incluidos chips personalizados y chips más tradicionales, de una manera automatizada y muy rápida, y estamos usando IA para hacerlo», dijo Mirhosseini a TechCrunch.
Sus caminos se cruzaron por primera vez en la Universidad de Stanford, donde Mirhoseini impartió una clase de informática y Goldie obtuvo su doctorado. Desde entonces, su carrera ha ido en racha. «Nos unimos a Google Brain el mismo día. Dejamos Google Brain el mismo día. Nos unimos a Anthropic el mismo día. Dejamos Anthropic el mismo día. Nos reincorporamos a Google el mismo día. Dejamos Google nuevamente el mismo día. Y fundamos esta empresa juntos el mismo día», dice Goldie.
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23 de junio de 2026
Durante mi tiempo en Google, mis colegas eran lo suficientemente cercanos como para hacer ejercicio juntos y ambos disfrutábamos del entrenamiento en circuito. El juego de palabras también llegó a su colaborador, el famoso ingeniero de Google, Jeff Dean. Llamó a su proyecto Alpha Chip «Entrenamiento en circuito de chip». Este es un juego de rutinas de ejercicios que comparten. Internamente, la pareja también recibió el sobrenombre de «A&A».
El chip Alpha atrajo la atención de la industria, pero también generó controversia. Wired informó que en 2022, uno de sus colegas de Google fue despedido después de pasar años tratando de desacreditar a A&A y su trabajo con chips, a pesar de que ese trabajo se utilizó para producir chips de IA, la apuesta comercial más importante de Google.
El proyecto Alpha Chip de Google Brain demostró el concepto que se convertiría en Ricursive, utilizando IA para acelerar drásticamente el diseño de chips.
El diseño de chips es difícil
El problema es que los chips de computadora tienen millones o miles de millones de componentes de puertas lógicas integrados en una oblea de silicio. Los diseñadores humanos pueden dedicar más de un año a colocar estos componentes en un chip para garantizar el rendimiento, la buena utilización de la energía y otras necesidades de diseño. Como puede imaginar, determinar digitalmente con precisión la ubicación de componentes tan pequeños es difícil.
Alpha Chip «puede producir diseños de muy alta calidad en aproximadamente seis horas, y lo mejor de este enfoque es que realmente se aprende de la experiencia», dijo Goldie.
La premisa de su trabajo de diseño de chips de IA es el uso de «señales de recompensa» para evaluar la bondad de un diseño. Luego, el agente utiliza esa evaluación para «actualizar y mejorar los parámetros de la red neuronal profunda», dijo Goldie. Después de completar miles de diseños, el agente se ha vuelto muy bueno en eso. Y a medida que aprendió, se volvió más rápido, dijeron los fundadores.
La plataforma de Ricursive lleva este concepto aún más lejos. Los diseñadores de chips de IA que están desarrollando «aprenderán diferentes chips», dijo Goldie. Entonces, cada chip que diseñes debería ayudarte a convertirte en un mejor diseñador para cada chip que le siga.
La plataforma de Ricursive también utiliza LLM, que se encarga de todo, desde la colocación de componentes hasta la validación del diseño. Cualquier empresa que fabrique equipos electrónicos y requiera chips es un cliente objetivo.
Si se prueba la plataforma de Ricursive, como es probable que suceda, podría desempeñar un papel en el objetivo de alcanzar la inteligencia artificial general (AGI). De hecho, su visión final es diseñar chips de IA, lo que significa que la IA esencialmente diseña su propio cerebro informático.
«Los chips son el combustible de la IA», afirma Goldie. «Creo que construir chips más potentes es la mejor manera de hacer avanzar esa frontera».
Mirhosseini añadió que la velocidad del progreso de la IA está limitada por el largo proceso de diseño del chip. «Creemos que también podemos permitir esta rápida coevolución de los modelos y los chips que esencialmente los impulsan», dijo. Así, la IA puede crecer más rápido y de forma más inteligente.
Si la idea de que la IA diseñe su propio cerebro a velocidades cada vez más rápidas evoca visiones de Skynet o Terminator, los fundadores señalan los beneficios de lo que consideran más agresivo, inmediato y más probable. Se trata de eficiencia del hardware.
Si AI Labs puede diseñar chips mucho más eficientes (y, en última instancia, todo el hardware subyacente), su crecimiento no requerirá tantos recursos mundiales.
«Si se puede diseñar una arquitectura de computadora que se adapte exclusivamente a ese modelo, se puede lograr una mejora de casi 10 veces en el rendimiento por costo total de propiedad», afirmó Goldie.
La joven startup no revelará los nombres de sus primeros clientes, pero sus fundadores dicen que han escuchado de todos los principales fabricantes de chips imaginables. Naturalmente, también eligen a sus propios socios de desarrollo iniciales.
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