Ricursive Intelligence מהמרת על AI שמתכנן שבבים ומשפר את עצמו כדי להקל על מחסור המחשוב

TechCrunch פרסמה פרופיל על התזה של Ricursive: מחזורי תכנון שבבים נמשכים שנים, והם תקועים בגלל מחסור במהנדסים מומחים ובגלל אימות איטי. המערכות של החברה מייצרות תכנונים, מעריכות אותם ומזינות את התוצאות חזרה לאימון. כך נוצרת לולאת שיפור רקורסיבית, ומכאן גם השם של החברה.

הרעיון נכנס לתחום צפוף ומהיר. באותו שבוע NVIDIA הציגה סביבות NeMo Gym שמשפרות את האמינות של agents בתכנון שבבים, והכריזה על ספריית cuPotential לסימולציה של מפעלי ייצור. ספקיות ה-EDA הוותיקות Cadence ו-Synopsys משלבות agents לאורך כל הכלים שלהן, ו-Google מפרסמת כבר שנים מחקר על תכנון floorplan של שבבים בעזרת reinforcement learning.

הרקע הרחב: ספקיות הענן הגדולות נמצאות במרוץ לבנות שבבים משלהן (Maia של Microsoft, ה-TPU של Google, Trainium של AWS), וזה יוצר ביקוש לתכנון מהיר יותר. אם AI יקצר משמעותית את זמן התכנון, יותר שחקנים יוכלו להוציא מאיצים ייעודיים. עם זאת, החברה בשלב מוקדם, ואיכות התכנון צריכה להוכיח את עצמה ב-tape-out ובסיליקון אמיתי, לא בסימולציות. שווה לעקוב אחרי לקוחות עם שם, tape-out ראשון ופרטים על הגיוס.