當(dāng)芯片設(shè)計(jì)成本指數(shù)級(jí)下降，AI行業(yè)的創(chuàng)新潛力將得到極大釋放。

單位時(shí)間內(nèi)驗(yàn)證想法的數(shù)量，對(duì)AI發(fā)展至關(guān)重要。但與互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代相比，AI時(shí)代驗(yàn)證想法的成本高得多，主要源于算力硬件。

當(dāng)前主流AI算力硬件來自NVIDIA，其CUDA生態(tài)成熟，但芯片迭代慢、成本高昂。NVIDIA之外，Google的TPU生態(tài)發(fā)展較好，已基于TPU算力基礎(chǔ)設(shè)施訓(xùn)練出Gemini 3.0 Pro這類頂尖模型。

TPU背后有項(xiàng)引人注目的技術(shù)——AlphaChip，這是芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域的AI系統(tǒng)。傳統(tǒng)方法設(shè)計(jì)尖端數(shù)據(jù)中心處理器需數(shù)年，而AlphaChip能在六小時(shí)內(nèi)完成部分半導(dǎo)體組件設(shè)計(jì)。它參與了Google TPU過去4代的設(shè)計(jì)，還被聯(lián)發(fā)科等外部半導(dǎo)體公司采用。

AlphaChip的核心設(shè)計(jì)者Anna Goldie和Azalia Mirhoseini不久前創(chuàng)立了Ricursive Intelligence，致力于為下一代AI構(gòu)建計(jì)算基礎(chǔ)，利用AI和分布式計(jì)算大幅縮短芯片開發(fā)周期，消除硬件瓶頸，讓定制化芯片觸手可及。

這家公司成立于2025年12月初，當(dāng)時(shí)以7.5億美元估值完成3500萬美元種子輪融資，由紅杉資本領(lǐng)投。近日，它又完成Lightspeed Venture Partners領(lǐng)投的3億美元A輪融資，投后估值達(dá)40億美元，參投方包括DST Global、NVentures、Felicis Ventures、49 Palms Ventures、Radical AI及紅杉資本。

AlphaChip助力多代TPU設(shè)計(jì)后，創(chuàng)造者推動(dòng)定制化芯片普惠

傳統(tǒng)半導(dǎo)體設(shè)計(jì)有兩大痛點(diǎn)：流程緩慢、成本高昂。成熟制程節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)需12-24個(gè)月，5nm或3nm等前沿制程則需18-36個(gè)月；7nm芯片平均成本2-2.5億美元，5nm為4.5-5億美元，3nm高達(dá)6-6.5億美元。

設(shè)計(jì)成本中，50-70%是人力成本，5-15%用于電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（EDA）工具。高昂成本下，芯片設(shè)計(jì)或制造延遲會(huì)給行業(yè)帶來巨大損失，比如摩根士丹利2024年8月簡報(bào)指出，NVIDIA Blackwell芯片數(shù)月延遲可能僅2025年就造成超100億美元收入損失。

芯片設(shè)計(jì)成本主要來自人力和EDA工具。傳統(tǒng)EDA工具許可費(fèi)用昂貴，且設(shè)計(jì)時(shí)需大量專業(yè)人士反復(fù)迭代實(shí)現(xiàn)“設(shè)計(jì)收斂”——打造滿足所有約束條件、達(dá)成預(yù)期目標(biāo)的集成電路。若有工具能將設(shè)計(jì)時(shí)間縮至數(shù)天而非2-3年，同時(shí)降低成本，芯片迭代速度將大幅加快，定制芯片成本降低，AI發(fā)展與半導(dǎo)體能力的鴻溝將被填平。

Ricursive Intelligence的創(chuàng)始人Anna和Azalia在Google時(shí)就做了這件事。2018年，Google Brain的“登月計(jì)劃”中，她們嘗試用AI設(shè)計(jì)芯片，與Jeff Dean想法一致便啟動(dòng)項(xiàng)目。她們瞄準(zhǔn)布局規(guī)劃方向，這是將芯片組件放置到硅片的過程，需優(yōu)化數(shù)百萬節(jié)點(diǎn)，確保PPA（功耗、性能、面積）及廠商工藝限制達(dá)標(biāo)。

她們與Google TPU團(tuán)隊(duì)緊密合作，每周展示數(shù)據(jù)：TPU團(tuán)隊(duì)用商業(yè)工具生成布局，她們展示AI生成的布局，需證明每一項(xiàng)指標(biāo)更優(yōu)才會(huì)被采用。最終，她們的芯片布局推進(jìn)到實(shí)際產(chǎn)品，完成流片等環(huán)節(jié)，成果就是AlphaChip。

AlphaChip應(yīng)用于TPU v5e及之后每一代TPU，覆蓋更多芯片區(qū)塊和更大面積。過程中，她們發(fā)現(xiàn)類似Alpha Go“第37手”的現(xiàn)象：人類傾向規(guī)整網(wǎng)格結(jié)構(gòu)，而AlphaChip設(shè)計(jì)更具“有機(jī)感”，有時(shí)彎曲卻能減少線長、降低功耗和時(shí)序違例。算法上，AI自我改進(jìn)特性隨解決問題增多而增強(qiáng)，能處理遠(yuǎn)超人類一生觸及的芯片優(yōu)化問題。

看到這種跡象后，Anna和Azalia認(rèn)為創(chuàng)業(yè)時(shí)機(jī)成熟，便組建團(tuán)隊(duì)創(chuàng)業(yè)。團(tuán)隊(duì)僅10人左右，成員來自Google DeepMind、Anthropic、Apple和Cadence（EDA軟件巨頭），涵蓋AI、系統(tǒng)和芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域。

打造“AI賦能芯片設(shè)計(jì)，芯片設(shè)計(jì)反哺AI”的遞歸循環(huán)

Ricursive Intelligence的“Ricursive”意為遞歸，源于Anna和Azalia做AlphaChip時(shí)發(fā)現(xiàn)的循環(huán)：AlphaChip在TPU上訓(xùn)練，用于設(shè)計(jì)下一代TPU，再用新一代TPU訓(xùn)練下一版AlphaChip，不斷迭代。

公司規(guī)劃了三個(gè)發(fā)展階段：第一階段攻克關(guān)鍵瓶頸，將流程顯著縮至數(shù)周，AI短時(shí)間生成大量數(shù)據(jù)點(diǎn)，讓人類探索需求；第二階段實(shí)現(xiàn)端到端設(shè)計(jì)，給定工作負(fù)載完成從設(shè)計(jì)到生成GDSII文件（代工廠制造最終格式）的全流程；第三階段垂直整合，構(gòu)建自己的芯片、訓(xùn)練模型，完成“AI賦能芯片設(shè)計(jì)，芯片設(shè)計(jì)反哺AI”的遞歸循環(huán)。

Anna和Azalia的愿景是將“Fabless”（無晶圓廠）模式推進(jìn)到“Designless（無設(shè)計(jì)）”模式，即外包制造和設(shè)計(jì)流程，直接將想法轉(zhuǎn)化為可制造的設(shè)計(jì)方案。當(dāng)前芯片設(shè)計(jì)市場由Cadence和Synopsys主導(dǎo)，年收入50-60億美元，市值約900-1000億美元，Ricursive若能顛覆它們，想象空間巨大。其本質(zhì)是將芯片設(shè)計(jì)全流程自動(dòng)化，解鎖新穎設(shè)計(jì)和硬件創(chuàng)新浪潮。

芯片設(shè)計(jì)成本下降，釋放AI行業(yè)創(chuàng)新能力

AI時(shí)代頂尖公司人才密度高，想法不稀缺，驗(yàn)證成本主要來自算力硬件。算力缺乏對(duì)創(chuàng)新的限制有兩方面：模型層面，訓(xùn)練和推理算力成本導(dǎo)致迭代慢、推廣難；AI硬件終端層面，芯片影響體積、續(xù)航和“智力”，限制產(chǎn)品設(shè)計(jì)。

若定制化AI芯片設(shè)計(jì)成本降低、時(shí)間縮至幾天，將極大釋放AI行業(yè)創(chuàng)新能力。云端可針對(duì)不同企業(yè)負(fù)載設(shè)計(jì)定制芯片，終端產(chǎn)品定義時(shí)形態(tài)、大小和功能設(shè)計(jì)更自由，不必再微妙平衡體積、性能和續(xù)航。

AlphaChip是基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的Agent，關(guān)鍵是搭建環(huán)境和設(shè)定獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，對(duì)數(shù)據(jù)有要求但也可使用合成數(shù)據(jù)。中國公司追趕Cadence積累不足，但打造AI設(shè)計(jì)Agent的目標(biāo)并不遙遠(yuǎn)。

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