Освещая TechCrunch Disrupt, основательницы Ricursive Intelligence Анна Голди и Азалия Мирхосини рассказали о том, как их стартап развивает системы искусственного интеллекта, способные проектировать чипы, учиться на каждой итерации и совершенствовать последующие конструкции. Их подход предполагает автоматизацию и ускорение всего процесса проектирования чипов, чтобы справляться с растущим спросом на вычисления.

Голос Голди на сцене подчеркнул: к наступлению следующего пятилетия рынок вычислительных мощностей может вырасти как минимум в 10 000 раз, и это достаточно консервативная оценка. По её словам, вместо того чтобы строить 10 000 раз больше дата‑центров, нужно делать чипы более энергоэффективными, лучше используемые пропускную способность и производственные мощности. Она добавила, что даже если дата‑центры разместят в более компактных пространствах, задача не исчезнет: «вы не увидите солнца» из‑за энергии и пространства.

Голди утверждала, что доверяя дизайн чипов искусственному интеллекту, люди смогут сосредоточиться на разработке приложений и новых возможностей вычислений, а не на рутинной настройке аппаратуры. Это, по её словам, относится не только к чипам, но и к программному обеспечению и другим областям, где такая任务 переходится в исполнение ИИ.

Изображения к материалу показывают, что Ай-шейд решениям Ricursive часто предшествуют нестандартные подходы: ранее созданная AlphaChip выдала « donut‑shaped » размещение компонентов чипа, что на начальных этапах удивило инженеров, но впоследствии оказалось эффективным. По словам основателей, ИИ не ограничивается фрагментированным проектированием; он оптимизирует целые чипы, порой создавая сложные структуры и волнообразные паттерны, о чем они намерены рассказать позже.

Такая концепция предполагает отказ от классического разделения чипа на множество отдельных блоков и попыток «раскрыть» его в деталях. Вместо этого AI может формировать целостные дизайны, что, по словам Голди, открывает возможность создавать чипы, которые ранее могли быть невозможны, и адаптировать их под различные применения, включая космос, AR/VR и биологические вычисления.

Голди подчеркнула, что если проектирование одного нового чипа занимает полгода, год или два, приходится быть крайне избирательным в выборе задач. Но если процесс можно сократить до недели, для заказчиков появится возможность выпускать индивидуальные чип‑решения под разные типы приложений и бюджеты, что, по её словам, может сделать производство более экономичным и энергоэффективным.