|
Соучредителям стартапа Ricursive Intelligence, казалось, суждено было стать соучредителями.
Анна Голди, генеральный директор, и Азалия Мирхосейни, технический директор, настолько хорошо известны в ИИ-сообществе, что были среди тех инженеров, которые “получали эти странные электронные письма от Цукерберга с безумными предложениями”, - сказала Голди AGI_LOG, посмеиваясь. (Они не приняли предложения.) Эта пара вместе работала в Google Brain и была одним из первых сотрудников Anthropic.
Они заслужили признание в Google, создав чип Alpha — инструмент искусственного интеллекта, который мог создавать надежные макеты чипов за считанные часы — процесс, который обычно занимает у дизайнеров-людей год или больше. Этот инструмент помог разработать три поколения тензорных процессоров Google.
Эта история объясняет, почему всего через четыре месяца после запуска Ricursive в прошлом месяце они объявили о проведении раунда серии А стоимостью 300 миллионов долларов с оценкой в 4 миллиарда долларов под руководством Lightspeed, всего через пару месяцев после привлечения начального раунда стоимостью 35 миллионов долларов. во главе с Секвойей.
Ricursive создает инструменты искусственного интеллекта, которые проектируют чипы, а не сами чипы. Это принципиально отличает их от почти всех других стартапов, занимающихся разработкой чипов с использованием искусственного интеллекта: они не являются конкурентами Nvidia. На самом деле, Nvidia является инвестором. Графический гигант, наряду с AMD, Intel и другими производителями чипов, являются целевыми клиентами стартапа.
“Мы хотим, чтобы любой чип, будь то изготовленный на заказ или более традиционный, любой тип чипа, создавался автоматизированным и очень ускоренным способом. Для этого мы используем искусственный интеллект”, - сказал Мирхосейни в интервью AGI_LOG.
Их пути впервые пересеклись в Стэнфорде, где Голди защитила докторскую диссертацию, когда Мирхосейни преподавала компьютерные науки. С тех пор их карьеры развивались параллельно. “Мы начали работать в Google Brain в один и тот же день. В тот же день мы ушли из Google Brain. В тот же день мы присоединились к Anthropic. В тот же день мы покинули Anthropic. В тот же день мы вернулись в Google, а затем в тот же день мы снова ушли из Google. Затем мы вместе основали эту компанию в один и тот же день”, - рассказывает Голди.
За время работы в Google коллеги стали настолько близки, что даже тренировались вместе, и обоим нравились круговые тренировки. Джефф Дин, знаменитый инженер Google, с которым они сотрудничали, не упустил этот каламбур. Он назвал их проект с чипом Alpha “chip circuit training” — обыгрывая их общие тренировки. Внутри компании пара также получила прозвище A&A.
Чип Alpha привлек к ним внимание индустрии, но также вызвал споры. В 2022 году один из их коллег в Google был уволен, как сообщила Wired после того, как он потратил годы, пытаясь дискредитировать A&A и их работу над чипами, хотя эта работа была использована для создания некоторых из самых важных продуктов Google., фишки искусственного интеллекта для бизнеса .
Их проект Alpha Chip в Google Brain доказал, что концепция, которой суждено стать универсальной, — использование искусственного интеллекта для существенного ускорения проектирования чипов.
Проблема в том, что компьютерные чипы содержат миллионы или миллиарды логических элементов, интегрированных на кремниевой пластине. Специалисты-проектировщики могут потратить год или больше на размещение этих компонентов на чипе, чтобы обеспечить производительность, хорошее энергопотребление и удовлетворить любые другие требования к дизайну. Как и следовало ожидать, определить точное расположение таких бесконечно малых компонентов с помощью цифровых технологий довольно сложно.
Компания Alpha Chip “может создать макет очень высокого качества примерно за шесть часов. И самое замечательное в этом подходе то, что он действительно основывается на опыте", - сказал Голди.
Суть их работы по разработке чипов искусственного интеллекта заключается в использовании “сигнала вознаграждения”, который показывает, насколько хорош дизайн. Затем агент использует эту оценку, чтобы “обновить параметры своей глубокой нейронной сети, чтобы улучшить их”, - сказал Голди. После выполнения тысяч проектов agent стал по-настоящему хорош. По мере обучения, по словам основателей, он также стал работать быстрее.
Платформа Ricursive расширит концепцию. Разработчик чипов искусственного интеллекта, которого они разрабатывают, “будет учиться на разных чипах”, - сказал Голди. Таким образом, каждый чип, который она разрабатывает, должен помочь ей стать лучшим разработчиком для каждого следующего чипа.
Платформа Ricursive также использует LLMs и будет обрабатывать все, начиная с размещения компонентов и заканчивая верификацией дизайна. Любая компания, производящая электронику и нуждающаяся в чипах, является ее целевым клиентом.
Если их платформа зарекомендует себя, что, по всей видимости, произойдет, Ricursive может сыграть важную роль в достижении поставленной цели - создании искусственного интеллекта общего назначения (AGI). На самом деле, их конечная цель - разработка чипов ИИ, что означает, что ИИ, по сути, будет создавать свой собственный компьютерный мозг.
“Чипы - это топливо для ИИ”, - сказал Голди. “Я думаю, что создание более мощных чипов - это лучший способ продвинуться на этом пути”.
Мирхосейни добавляет, что длительный процесс разработки чипов ограничивает скорость развития ИИ. “Мы думаем, что сможем также обеспечить быструю совместную эволюцию моделей и чипов, которые в основном их поддерживают”, - сказала она. Таким образом, ИИ сможет быстрее становиться умнее.
Если мысль о том, что искусственный интеллект проектирует свой собственный мозг со все возрастающей скоростью, наводит на мысли о Скайнете и Терминаторе, основатели отмечают, что есть более позитивное, непосредственное и, по их мнению, более вероятное преимущество: эффективность аппаратного обеспечения.
Когда лаборатории искусственного интеллекта смогут разрабатывать гораздо более эффективные чипы (и, в конечном счете, все базовое оборудование), для их развития не потребуется так много мировых ресурсов.
“Мы могли бы разработать компьютерную архитектуру, которая уникально подходила бы для этой модели, и добиться почти 10-кратного повышения производительности в расчете на общую стоимость владения”, - сказал Голди.
Хотя молодой стартап не называет имен своих первых клиентов, основатели говорят, что они слышали о каждом крупном производителе чипов, которого только можно себе представить. Неудивительно, что они также сами выбирают своих первых партнеров по разработке.
