L'industria dei semiconduttori sta per affrontare una trasformazione radicale grazie a una startup che promette di ridurre da oltre un anno a poche ore il processo di progettazione dei chip. Ricursive Intelligence, fondata da due ex ricercatrici di Google Brain e Anthropic, ha raccolto 300 milioni di dollari in un round di Serie A con valutazione di 4 miliardi di dollari, appena quattro mesi dopo il lancio. A differenza della miriade di startup che cercano di competere con Nvidia nella produzione di acceleratori AI, Ricursive sta costruendo strumenti di intelligenza artificiale che automatizzano la progettazione stessa dei chip, rendendo potenziali clienti tutti i produttori di semiconduttori, inclusi gli stessi giganti come Nvidia, AMD e Intel che hanno investito nell'azienda.
La tecnologia alla base di Ricursive affonda le radici in Alpha Chip, il sistema di AI sviluppato dalle fondatrici durante il loro periodo in Google Brain. Quel progetto dimostrò che un agente di reinforcement learning poteva generare layout di chip di alta qualità in sei ore, un compito che normalmente richiede ai progettisti umani dodici mesi o più. La chiave dell'approccio risiede nell'utilizzo di un segnale di ricompensa che valuta la qualità del design: l'agente usa questa valutazione per aggiornare i parametri della sua deep neural network, migliorando progressivamente attraverso migliaia di iterazioni. Alpha Chip contribuì alla progettazione di tre generazioni di Tensor Processing Units di Google, i chip che alimentano l'infrastruttura AI del colosso di Mountain View.
Anna Goldie, CEO, e Azalia Mirhoseini, CTO, portano in Ricursive un pedigree che ha fatto guadagnare loro il soprannome interno "A&A" in Google. Le loro carriere si sono mosse in perfetto sincronismo: hanno iniziato, lasciato e ricongiunto Google Brain, Anthropic e nuovamente Google negli stessi identici giorni. Questa sintonia non è passata inosservata nel mondo dell'AI, tanto che entrambe hanno ricevuto offerte dirette da Mark Zuckerberg per unirsi a Meta, che hanno però declinato. Il loro lavoro su Alpha Chip ha attirato non solo riconoscimenti, ma anche controversie: nel 2022 un loro collega in Google fu licenziato dopo aver tentato per anni di screditare le loro ricerche, nonostante quei risultati fossero stati impiegati per produrre alcuni dei chip AI più critici dell'azienda.
La complessità della progettazione di chip moderni è staggerante: un singolo semiconduttore può contenere da milioni a miliardi di componenti logici integrati su wafer di silicio. Determinare digitalmente il posizionamento di questi componenti infinitesimali con precisione, garantendo al contempo prestazioni ottimali e efficienza energetica, rappresenta una sfida computazionale immensa. La piattaforma di Ricursive estende il concetto di Alpha Chip, creando un sistema che "impara attraverso diversi chip": ogni progettazione completata migliora le capacità dell'agente per tutti i chip successivi, creando un effetto di apprendimento cumulativo.
L'architettura della piattaforma integra anche Large Language Models e copre l'intero flusso di progettazione, dal posizionamento dei componenti fino alla verifica del design. Qualsiasi azienda che produca elettronica e necessiti di chip personalizzati rientra nel mercato potenziale. Secondo Mirhoseini, il lungo processo di progettazione dei semiconduttori attualmente limita la velocità con cui l'AI può evolversi. "Pensiamo di poter abilitare una rapida co-evoluzione dei modelli e dei chip che li alimentano", spiega la CTO, suggerendo che l'AI potrebbe diventare più intelligente a ritmi accelerati.
Le implicazioni per il raggiungimento dell'artificial general intelligence sono evidenti ma sollevano questioni complesse. La visione ultima di Ricursive è progettare chip AI attraverso l'AI stessa, creando un loop in cui l'intelligenza artificiale progetta i propri "cervelli" computazionali. Tuttavia, le fondatrici sottolineano un beneficio più immediato e tangibile: l'efficienza hardware. Quando i laboratori AI potranno progettare chip drasticamente più efficienti, la crescita del settore non dovrà consumare risorse planetarie ai ritmi attuali. Goldie stima che un'architettura informatica progettata su misura per un modello specifico potrebbe ottenere "quasi un miglioramento di 10x nelle prestazioni per costo totale di proprietà".
Con un round seed da 35 milioni guidato da Sequoia seguito rapidamente da un Serie A da 300 milioni con Lightspeed come lead investor, Ricursive rappresenta uno dei casi di crescita valutativa più rapidi nel settore AI. La startup non rivela ancora i nomi dei primi clienti, ma le fondatrici confermano di aver ricevuto interesse da tutti i principali produttori di chip immaginabili. In un'industria dove il time-to-market è critico e dove l'AI Act europeo inizia a imporre requisiti di trasparenza sui sistemi ad alto rischio, la capacità di accelerare radicalmente i cicli di progettazione potrebbe ridefinire gli equilibri competitivi globali nei semiconduttori.
La distinzione fondamentale di Ricursive rispetto ad altre startup AI nel settore hardware è strategica: non competono per produrre il prossimo acceleratore che sfidi le GPU di Nvidia, ma si posizionano come fornitori di strumenti per l'intera industria. Questo approccio gli consente di avere come investitori gli stessi player che potrebbero diventare clienti, evitando conflitti di interesse e creando invece un ecosistema collaborativo. Resta da vedere se la promessa di ridurre anni di lavoro a ore manterrà le sue promesse su scala commerciale, ma i precedenti delle fondatrici con Alpha Chip e il supporto finanziario massiccio suggeriscono che l'industria sta scommettendo pesantemente su questa visione.