Ricursive Intelligence 創業者のAnna Goldie氏とAzalia Mirhoseini氏は、より効率的なAIチップ設計がコンピューティング危機の解決に役立つと考えている。両氏は水曜日にTechCrunch Disruptのステージに立ち、 スタートアップ がチップを設計でき、各イテレーションから学び、その後の設計を改善できるAIを開発していること、そしてその目標がすべてチップ設計プロセスの自動化と加速にあることを詳しく語った。
「今後5年間で少なくとも10,000倍のコンピューティング需要が生じるという見方があり、それはむしろ控えめな予測かもしれない」とGoldie氏はステージで述べた。「だから10,000倍のデータセンターを建てたいわけではない。私たちが考えるのは、より効率的なチップを作り、データセンターの帯域幅をより効率的に使い、ウェハーやファブをより効率的に活用することで貢献することだ。たとえデータセンターを宇宙に作ったりしても、もう太陽が見えなくなってしまうからね。」
AIが自分自身のチップを設計することを恐れる人もいるかもしれないが、Goldie氏は、AIにチップ設計を任せることで、人間はアプリケーションの開発や、コンピューティングで達成できることの可能性を広げる新たな探究に集中できると主張する。
「すべての物事の動き方はこうだ。人間が優れたアイデアと創造的な考えをもたらし、実行はAIが担う」とGoldie氏は述べた。「これはチップ設計、ソフトウェア開発、その他の場所で起きている。それが、recursiveがチップ設計のために行っていることだ。」
創業者たちは、AIが従来型のレイアウトを上回る非従来型のレイアウトを発見することで、従来のチップ設計手法に挑戦していると語る。例えば、両氏が以前開発したAIシステムAlphaChipは、チップ部品の円形の「ドーナツ型」配置を生み出し、当初はエンジニアを驚かせたが、最終的に成功を収めた。
両氏は、チップを数十の小さなブロックに分割する従来の手法に従うのではなく、チップ全体を最適化していると説明した。このアプローチにより、AIは波状デザインを含む複雑なパターンを作り出すことができ、2人は今後その詳細を共有する予定だという。
創業者たちはさらに、AI設計のチップによって、これまで実現できなかったかもしれないあらゆる種類のチップを作ることが可能になると主張した。
「新しいチップの設計に6ヶ月、1年、あるいは2年かかるなら、設計するチップを極めて厳選しなければならない」とGoldie氏は述べた。「しかし、1週間程度でチップを設計でき、製造を言えば、宇宙、AR、VR、バイオロジカルコンピューティングなど、あらゆる種類の用途向けのカスタムチップを設計できるなら、金銭的にもそれを行う意味があり、よりエネルギー効率も高められる。」