Ricursive Intelligence 创始人 Anna Goldie 和 Azalia Mirhoseini 相信，更高效的 AI 芯片设计有助于解决算力危机。两位创始人周三在 TechCrunch Disrupt 大会上登台，详细介绍了他们的 初创公司 如何开发能够设计芯片、从每次迭代中学习并改进后续设计的 AI，其目标都是实现芯片设计流程的自动化并加速这一过程。
“大家都明白，在未来五年内，我们对算力的需求至少会增加 10,000 倍，而且这个估计可能还偏保守，”Goldie 在台上说。“所以我们不想建造多 10,000 倍的数据中心。我们认为我们需要通过制造更高效的芯片来提供帮助，更高效地利用数据中心中的带宽，更高效地利用晶圆和晶圆厂，因为即使我们把[数据中心]建在太空或其他什么地方，我也不知道，你将再也看不到太阳了。”
虽然有些人可能对 AI 设计自己的芯片感到担忧，但 Goldie 认为，让 AI 来处理芯片设计将使人类能够专注于开发应用程序和探索新的可能性，从而拓展他们在计算方面所能取得的成就。
“我认为一切的转变方式是：人类带来他们的绝妙想法和创造性思维，而执行则由 AI 来完成，”Goldie 说。“这正在芯片设计、软件开发以及其他领域发生。而这正是 recursive 为芯片设计所做的事情。”
两位创始人表示，AI 正在通过发现能够超越传统布局的非常规布局来挑战传统的芯片设计方法。例如，创始人此前开发的 AI 系统 AlphaChip 生成了一种圆形的“甜甜圈状”芯片组件排列方式，这起初让工程师们感到惊讶，但最终被证明是成功的。
他们解释说，他们正在优化整个芯片，而不是遵循将芯片划分为数十个较小模块的传统方法。这种方法使 AI 能够创建复杂的图案，包括波浪形设计，两人表示他们计划在未来分享更多相关内容。
两位创始人还认为，AI 设计的芯片将使创造各种以前可能无法实现的芯片成为可能。
“如果设计一款新芯片需要六个月、一年或两年时间，那么你就必须对所设计的芯片极其挑剔，”Goldie 说。“但如果你能在大约一周内设计出一款芯片，然后再进行制造，你就可以为太空以及 AR、VR 和生物计算等各种不同类型的应用设计定制芯片，这在经济上是合理的，而且我们还能提高能效。”