AI設計AI晶片的時代來了

當人類工程師需要一年以上才能完成的晶片設計，AI只需要6小時。開發出這項技術的兩位女性研究員，現在要讓全世界的半導體製造商都成為她們的客戶。

Anna Goldie和Azalia Mirhoseini在AI界可謂無人不知。她們曾在Google Brain共事，也是Anthropic的早期員工。僅僅4個月前創立的Ricursive Intelligence，上個月就完成了3億美元的A輪融資，估值達到40億美元。

顛覆傳統的設計模式

「晶片是AI的燃料，」Goldie執行長如此形容。現代電腦晶片包含數百萬到數十億個邏輯閘，要將這些微小元件精確配置在矽晶圓上，人類設計師通常需要一年以上的時間。

她們在Google開發的Alpha Chip徹底改變了這個現狀。AI代理程式透過「獎勵信號」評估設計品質，然後利用這個評分更新深度神經網路的參數，在完成數千次設計後變得極其優秀。最終結果：6小時內產出高品質的晶片佈局。

更重要的是，學習讓它變得更快。這項技術已經實際應用於Google的Tensor Processing Unit三代產品設計中，成效獲得驗證。

與眾不同的商業模式

Ricursive的策略相當獨特。當多數AI晶片新創公司都想挑戰NVIDIA的地位時，她們選擇了完全不同的路線：不製造晶片，而是開發設計晶片的AI工具。

這意味著NVIDIA、AMD、Intel等所有晶片製造商都是潜在客戶。事實上，NVIDIA還是投資方之一。「我們希望任何晶片——客製化晶片或傳統晶片，任何類型的晶片——都能以自動化且大幅加速的方式建造，」技術長Mirhoseini表示。

Ricursive的平台更具野心。它能「跨不同晶片學習」，每設計一個晶片都會讓它在設計下一個晶片時變得更優秀。平台還整合了大型語言模型，涵蓋從元件配置到設計驗證的整個流程。

對華人科技業的意義

這項技術對華人科技生態系統具有重大意義。台灣的台積電、聯發科，以及中國大陸的晶片設計公司，都可能受到影響。

從積極面看，AI工具的普及可能降低客製化晶片的設計門檻，讓更多中小型科技公司有機會開發專屬晶片。設計時間從一年縮短到數小時，將大幅提升產品開發速度。

然而，這也引發了新的思考。在中美科技競爭的背景下，誰控制了最先進的AI設計工具，誰就可能在半導體競賽中佔據優勢。Ricursive的技術會如何影響全球半導體供應鏈的平衡？

AI設計AI的未來

Ricursive的終極目標是實現「AI設計AI晶片」。換句話說，AI將設計自己的電腦大腦。「晶片設計過程的冗長限制了AI進步的速度，」Mirhoseini指出。

如果成功，這將實現模型與晶片的「快速共同演化」，讓AI變得更聰明更快。這可能是實現人工通用智慧（AGI）的關鍵一步。

雖然聽起來像科幻電影情節，但創辦人強調了更實際的好處：硬體效率。當AI實驗室能設計出更高效的晶片時，它們的成長就不必消耗過多的世界資源。「我們可以設計出專門適合該模型的電腦架構，在總擁有成本方面實現近10倍的效能改善，」Goldie表示。

產業巨頭的關注

創業僅4個月就獲得40億美元估值，背後是所有主要晶片製造商的興趣。雖然Ricursive不願透露早期客戶名單，但創辦人表示，她們已經收到了「每個你能想像的大型晶片製造商」的詢問。

開發夥伴的選擇也不成問題——她們有太多選項可以挑選。