Hoe Recursive Intelligence in vier maanden tijd 335 miljoen dollar ophaalde tegen een waardering van 4 miljard dollar

De medeoprichters van de startup Recursive Intelligence leken voorbestemd om medeoprichters te worden.

Anna Goldie, CEO, en Azalia Mirhoseini, CTO, zijn zo beroemd in de AI-gemeenschap dat ze tot de AI-ingenieurs behoorden die “die rare e-mails van Zuckerberg kregen met gekke aanbiedingen”, vertelde Goldie grinnikend aan TechCrunch. (Ze accepteerden de aanbiedingen niet.) Het echtpaar werkte samen bij Google Brain en waren de eerste werknemers van Anthropic.

Ze verdienden de lof van Google door Alpha Chip te creëren, een hulpmiddel voor kunstmatige intelligentie dat binnen een paar uur solide chiplay-outs kan genereren, een proces dat menselijke ontwerpers normaal gesproken een jaar of langer kost. De tool hielp bij het ontwerpen van drie generaties van Google’s Tensor Processing Unit.

Deze stamboom verklaart waarom ze, slechts vier maanden na de lancering van Recursive, vorige maand een Serie A-ronde van $ 300 miljoen tegen een waardering van $4 miljard onder leiding van Lightspeed, slechts een paar maanden na het ophalen van een startronde van $35 miljoen onder leiding van Sequoia.

Recursief betekent het bouwen van AI-tools die chips ontwerpen, niet de chips zelf. Dat maakt ze fundamenteel anders dan bijna elke andere AI-chip-startup: ze zijn geen potentiële concurrent van Nvidia. Nvidia is inderdaad een investeerder. De GPU-gigant is, samen met AMD, Intel en elke andere chipmaker, de doelgroep van de startup.

“We willen het mogelijk maken dat elke chip, zoals een op maat gemaakte chip of een meer traditionele chip, elk type chip, op een geautomatiseerde en zeer versnelde manier kan worden gebouwd. We gebruiken daarvoor kunstmatige intelligentie”, vertelde Mirhoseini aan TechCrunch.

Hun paden kruisten elkaar voor het eerst op Stanford, waar Goldie haar doctoraat behaalde terwijl Mirhoseini computerwetenschappenlessen gaf. Sindsdien zijn hun carrières hand in hand gegaan. “We begonnen op dezelfde dag bij Google Brain. We verlieten Google Brain op dezelfde dag. We kwamen op dezelfde dag bij Anthropic terecht. We verlieten Anthropic op dezelfde dag. We kwamen op dezelfde dag terug bij Google en verlieten vervolgens Google weer op dezelfde dag. Vervolgens zijn we op dezelfde dag samen dit bedrijf begonnen”, aldus Goldie.

Tijdens hun tijd bij Google waren de collega’s zo hecht dat ze zelfs samenwerkten, terwijl ze allebei genoten van circuittraining. Het woordspel ontging Jeff Dean niet, de beroemde Google-ingenieur die hun medewerker was. Hij noemde hun Alpha Chip-project ‘chipcircuittraining’ – een spel met hun gedeelde trainingsroutine. Intern heeft het stel zelfs een bijnaam: A&A.

De Alpha Chip heeft de aandacht van de industrie opgeleverd, maar heeft ook tot controverse geleid. In 2022 werd een van hun collega’s bij Google ontslagen, Wired heeft dit gemeldna jarenlang geprobeerd te hebben A&A en hun werk op het gebied van chips in diskrediet te brengen, ook al werd dat werk gebruikt om enkele van de belangrijkste producten van Google te helpen produceren, AI-chips wedden op zaken.

Hun Alpha Chip-project bij Google Brain demonstreerde het concept dat recursief zou worden: het gebruik van kunstmatige intelligentie om het chipontwerp dramatisch te versnellen.

Chips ontwerpen is moeilijk

Het probleem is dat computerchips miljoenen tot miljarden logische poortcomponenten op hun siliciumwafel hebben geïntegreerd. Menselijke ontwerpers kunnen een jaar of langer besteden aan het plaatsen van dergelijke componenten op de chip om prestaties, een goed stroomverbruik en andere ontwerpbehoeften te garanderen. Het nauwkeurig digitaal bepalen van de plaatsing van zulke uiterst kleine componenten is, zoals je zou verwachten, moeilijk.

Alpha Chip “zou in ongeveer zes uur een lay-out van zeer hoge kwaliteit kunnen genereren. En het interessante aan deze aanpak is dat er daadwerkelijk wordt geleerd van de ervaring”, aldus Goldie.

Het uitgangspunt van hun AI-chipontwerpwerk is het gebruik van “een beloningssignaal” dat evalueert hoe goed het ontwerp is. De agent neemt vervolgens die beoordeling om “de parameters van zijn diepe neurale netwerk bij te werken en te verbeteren”, zei Goldie. Na duizenden projecten te hebben voltooid, is de agent er echt goed in geworden. Het werd ook sneller naarmate het leerde, zeggen de oprichters.

Het platform van Recursive zal het concept verder brengen. De ontwerper van de AI-chips die ze bouwen “zal leren over verschillende chips heen”, zei Goldie. Dus elke chip die hij ontwerpt zou hem moeten helpen een betere ontwerper te worden voor elke volgende chip.

Het platform van Recursive maakt ook gebruik van LLM en regelt alles, van de plaatsing van componenten tot ontwerpverificatie. Elk bedrijf dat elektronica maakt en chips nodig heeft, is zijn doelgroep.

Als hun platform zichzelf bewijst, zoals waarschijnlijk lijkt, zou Recursive een rol kunnen spelen in het maandoel van het bereiken van kunstmatige algemene intelligentie (AGI). In feite is hun ultieme visie het ontwerpen van AI-chips, wat betekent dat AI in wezen zijn eigen computerbrein zal ontwerpen.

“Chips zijn de brandstof voor kunstmatige intelligentie,” zei Goldie. “Ik denk dat het bouwen van krachtigere chips de beste manier is om die grens te verleggen.”

Mirhoseini voegt eraan toe dat het lange chipontwerpproces de snelheid beperkt waarmee kunstmatige intelligentie zich kan ontwikkelen. “We denken dat we deze snelle co-evolutie van de modellen en de chips die ze in essentie aandrijven ook mogelijk kunnen maken,” zei hij. AI kan dus sneller slimmer worden.

Als de gedachte aan een AI die zijn eigen brein met steeds hogere snelheden ontwerpt, doet denken aan visies van Skynet en Terminator, wijzen de oprichters erop dat er een positiever, directer en, in hun ogen, waarschijnlijker voordeel is: hardware-efficiëntie.

Wanneer AI-laboratoria veel efficiëntere chips (en uiteindelijk alle onderliggende hardware) kunnen ontwerpen, hoeft hun groei niet zoveel te kosten. van de hulpbronnen van de wereld.

“We zouden een computerarchitectuur kunnen ontwerpen die bijzonder geschikt is voor dat model, en we zouden een prestatieverbetering van bijna tien keer kunnen bereiken per totale eigendomskosten”, aldus Goldie.

Hoewel de jonge startup zijn eerste klanten niet noemt, zeggen de oprichters dat ze van elke grote naam hebben gehoord die je maar kunt bedenken in de chipindustrie. Het is geen verrassing dat zij ook hun eerste ontwikkelingspartners kunnen kiezen.