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

Os cofundadores da startup Ricursive Intelligence pareciam destinados a ser cofundadores.

Anna Goldie, CEO, e Azalia Mirhoseini, CTO, são tão conhecidas na comunidade de IA que estavam entre os engenheiros de IA que “receberam aqueles e-mails estranhos de Zuckerberg fazendo ofertas malucas para nós”, disse Goldie ao TechCrunch, rindo. (Eles não aceitaram as ofertas.) Os dois trabalharam juntos no Google Mind e foram os primeiros funcionários da Anthropic.

Eles foram aclamados no Google ao criar o Alpha Chip – uma ferramenta de IA que poderia gerar layouts de chips sólidos em horas – um processo que normalmente leva um ano ou mais para os designers humanos. A ferramenta ajudou a projetar três gerações de unidades de processamento tensor do Google.

Esse pedigree explica por que, apenas quatro meses após o lançamento do Ricursive, eles anunciaram no mês passado uma rodada de Série A de US$ 300 milhões com uma avaliação de US$ 4 bilhões liderada pela Lightspeed, apenas alguns meses depois de levantar uma rodada inicial de US$ 35 milhões liderada pela Sequoia.

A Ricursive está construindo ferramentas de IA que projetam chips, não os próprios chips. Isso os torna fundamentalmente diferentes de quase todas as outras startups de chips de IA: eles não são aspirantes a concorrentes da Nvidia. Na verdade, a Nvidia é uma investidora. A gigante da GPU, junto com AMD, Intel e todos os outros fabricantes de chips, são os clientes-alvo da startup.

“Queremos permitir que qualquer chip, como um chip personalizado ou um chip mais tradicional, qualquer tipo de chip, seja construído de forma automatizada e muito acelerada. Estamos usando IA para fazer isso”, disse Mirhoseini ao TechCrunch.

Seus caminhos se cruzaram pela primeira vez em Stanford, onde Goldie obteve seu doutorado enquanto Mirhoseini dava aulas de ciência da computação. Desde então, suas carreiras estão em sincronia. “Começamos no Google Mind no mesmo dia. Saímos do Google Mind no mesmo dia. Entramos na Anthropic no mesmo dia. Saímos da Anthropic no mesmo dia. Voltamos ao Google no mesmo dia e saímos do Google novamente no mesmo dia. Então começamos esta empresa juntos no mesmo dia”, contou Goldie.

Durante o tempo que passaram no Google, os colegas eram tão próximos que até malhavam juntos, ambos aproveitando o treinamento em circuito. O trocadilho não passou despercebido a Jeff Dean, o famoso engenheiro do Google que foi seu colaborador. Ele apelidou o projeto Alpha Chip de “treinamento em circuito de chip” – uma brincadeira com sua rotina de exercícios compartilhada. Internamente, a dupla também ganhou um apelido: A&A.

O Alpha Chip rendeu-lhes a atenção da indústria, mas também atraiu polêmica. Em 2022, um de seus 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 ajudar a produzir alguns dos chips de IA mais importantes do Google, que apostam no negócio.

O projeto Alpha Chip no Google Mind provou o conceito que se tornaria Ricursivo – usando IA para acelerar drasticamente o design do chip.

Projetar chips é difícil

A questão é que os chips de computador têm de milhões a bilhões de componentes de portas lógicas integrados em seu wafer de silício. Os projetistas humanos podem passar um ano ou mais colocando esses componentes no chip para garantir desempenho, boa utilização de energia e quaisquer outras necessidades de projeto. Determinar digitalmente o posicionamento desses componentes infinitamente pequenos com precisão é, como você poderia esperar, difícil.

Alpha Chip “poderia gerar um structure de altíssima qualidade em, tipo, seis horas. E o authorized dessa abordagem é que ela realmente aprende com a experiência”, disse Goldie.

A premissa de seu trabalho de design de chip de IA é usar “um sinal de recompensa” que avalie a qualidade do design. O agente então utiliza essa classificação para “atualizar os parâmetros de sua rede neural profunda para melhorar”, disse Goldie. Depois de completar milhares de designs, o agente ficou muito bom. Também ficou mais rápido à medida que aprendeu, dizem os fundadores.

A plataforma da Ricursive levará o conceito mais longe. O designer de chips de IA que eles estão construindo “aprenderá com diferentes chips”, disse Goldie. Portanto, cada chip projetado deve ajudá-lo a se tornar um designer melhor para cada chip seguinte.

A plataforma da Ricursive também faz uso de LLMs e cuidará de tudo, desde a colocação de componentes até a verificação do projeto. Qualquer empresa que fabrica eletrônicos e precisa de chips é seu cliente-alvo.

Se sua plataforma se provar, como parece provável que aconteça, o Ricursive poderá desempenhar um papel no objetivo lunar de alcançar a inteligência synthetic geral (AGI). Na verdade, a sua visão last é projetar chips de IA, o que significa que a IA irá essencialmente projetar os seus próprios cérebros de computador.

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

Mirhoseini acrescenta que o longo processo de design do chip está restringindo a rapidez com que a IA pode avançar. “Acreditamos que também podemos permitir essa rápida coevolução dos modelos e dos chips que basicamente os alimentam”, disse ela. Assim, a IA pode se tornar mais inteligente e mais rápida.

Se a ideia de a IA projetar seus próprios cérebros em velocidades cada vez maiores traz à mente visões da Skynet e do Exterminador do Futuro, os fundadores apontam que há um benefício mais positivo, imediato e, eles acham, mais provável: a eficiência do {hardware}.

Quando o AI Labs puder projetar chips muito mais eficientes (e, eventualmente, todo o {hardware} subjacente), seu crescimento não precisará consumir tantos recursos do mundo.

“Poderíamos projetar uma arquitetura de computador que fosse exclusivamente adequada para esse modelo e alcançar uma melhoria de quase 10 vezes no desempenho por custo whole de propriedade”, disse Goldie.

Embora a jovem startup não revele o nome de seus primeiros clientes, os fundadores dizem que já ouviram falar de todos os grandes fabricantes de chips que você possa imaginar. Não é de surpreender que também possam escolher os seus primeiros parceiros de desenvolvimento.