كيف جمعت Ricursive Intelligence 335 مليون دولار بتقييم 4 مليار دولار في 4 أشهر

يبدو أن المؤسسين المشاركين لشركة Ricursive Intelligence الناشئة مقدر لهم أن يكونوا مؤسسين مشاركين.

قالت جولدي لـ TechCrunch وهي تضحك، إن آنا جولدي، الرئيس التنفيذي، وأزاليا ميرحسيني، المديرة التنفيذية للتكنولوجيا، معروفتان جدًا في مجتمع الذكاء الاصطناعي لدرجة أنهما كانتا من بين مهندسي الذكاء الاصطناعي الذين “تلقوا رسائل البريد الإلكتروني الغريبة من زوكربيرج والتي تقدم لنا عروضًا مجنونة”. (لم يقبلوا العروض). عمل الاثنان معًا في Google Brain وكانا من أوائل الموظفين في Anthropic.

لقد حصلوا على استحسان جوجل من خلال إنشاء Alpha Chip – وهي أداة ذكاء اصطناعي يمكنها إنشاء تخطيطات صلبة للرقائق في ساعات – وهي عملية تستغرق عادةً المصممين البشريين عامًا أو أكثر. ساعدت الأداة في تصميم ثلاثة أجيال من وحدات معالجة Tensor من Google.

يفسر هذا النسب السبب وراء إعلانهم الشهر الماضي، بعد أربعة أشهر فقط من إطلاق Ricursive، عن جولة من السلسلة A بقيمة 300 مليون دولار بتقييم 4 مليارات دولار بقيادة Lightspeed، بعد شهرين فقط من جمع جولة تأسيسية بقيمة 35 مليون دولار بقيادة Sequoia.

تقوم شركة Ricursive ببناء أدوات الذكاء الاصطناعي التي تصمم الرقائق، وليس الرقائق نفسها. وهذا يجعلها مختلفة بشكل أساسي عن كل الشركات الناشئة الأخرى في مجال شرائح الذكاء الاصطناعي تقريبًا: فهي ليست منافسًا متمنيًا لـ Nvidia. في الواقع، نفيديا مستثمر. يعد عملاق GPU، إلى جانب AMD وIntel وكل صانع شرائح آخر، العملاء المستهدفين للشركة الناشئة.

وقال ميرحسيني لـ TechCrunch: “نريد تمكين أي شريحة، مثل شريحة مخصصة أو شريحة أكثر تقليدية، أو أي نوع من الشرائح، من أن يتم بناؤها بطريقة آلية وسريعة للغاية. نحن نستخدم الذكاء الاصطناعي للقيام بذلك”.

التقت مساراتهما لأول مرة في جامعة ستانفورد، حيث حصلت غولدي على درجة الدكتوراه عندما كانت ميرحسيني تقوم بتدريس دروس علوم الكمبيوتر. ومنذ ذلك الحين، كانت حياتهم المهنية على قدم وساق. “لقد بدأنا في Google Brain في نفس اليوم. وتركنا Google Brain في نفس اليوم. وانضممنا إلى Anthropic في نفس اليوم. وغادرنا Anthropic في نفس اليوم. وانضممنا مرة أخرى إلى Google في نفس اليوم، ثم غادرنا Google مرة أخرى في نفس اليوم. ثم بدأنا هذه الشركة معًا في نفس اليوم،” قال غولدي.

خلال فترة وجودهم في Google، كان الزملاء قريبين جدًا حتى أنهم كانوا يمارسون التمارين معًا، وكان كلاهما يستمتع بالتدريب الدائري. لم تغب التورية عن جيف دين، مهندس جوجل الشهير الذي كان متعاونًا معهم. لقد أطلق على مشروع Alpha Chip اسم “تدريب دائرة الرقاقة” – وهي مسرحية على روتين التمرين المشترك. داخليًا، حصل الثنائي أيضًا على لقب: A&A.

لقد أكسبتهم شريحة ألفا شهرة في الصناعة، لكنها أثارت الجدل أيضًا. في عام 2022، تم طرد أحد زملائهم في جوجل، حسبما ذكرت مجلة Wired، بعد أن أمضى سنوات في محاولة تشويه سمعة A&A وعمل الرقائق الخاص بهم، على الرغم من أن هذا العمل تم استخدامه للمساعدة في إنتاج بعض أهم شرائح الذكاء الاصطناعي الخاصة بشركة Google.

أثبت مشروع Alpha Chip الخاص بهم في Google Brain المفهوم الذي سيصبح Ricursive، وهو استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع تصميم الرقائق بشكل كبير.

تصميم الرقائق أمر صعب

تكمن المشكلة في أن رقائق الكمبيوتر تحتوي على ملايين إلى مليارات من مكونات البوابة المنطقية المدمجة في رقاقة السيليكون الخاصة بها. يمكن للمصممين البشريين قضاء عام أو أكثر في وضع هذه المكونات على الشريحة لضمان الأداء والاستخدام الجيد للطاقة وأي احتياجات تصميم أخرى. إن التحديد الرقمي لموضع هذه المكونات المتناهية الصغر بدقة هو أمر صعب، كما قد تتوقع.

قال جولدي: “يمكن لـ Alpha Chip “إنشاء تخطيط عالي الجودة خلال ست ساعات تقريبًا. والشيء الرائع في هذا النهج هو أنه يتعلم بالفعل من التجربة”.

تتمثل الفرضية الأساسية لعملهم في تصميم شرائح الذكاء الاصطناعي في استخدام “إشارة مكافأة” تُقيّم مدى جودة التصميم. وقال جولدي إن الوكيل يأخذ هذا التصنيف بعد ذلك “لتحديث معلمات شبكته العصبية العميقة للتحسن”. وبعد الانتهاء من آلاف التصميمات، أصبح الوكيل جيدًا حقًا. ويقول المؤسسون إنها أصبحت أيضًا أسرع كما تعلمت.

ستأخذ منصة Ricursive المفهوم إلى أبعد من ذلك. وقال غولدي إن مصمم شرائح الذكاء الاصطناعي الذي يقومون ببنائه “سيتعلم عبر شرائح مختلفة”. لذا فإن كل شريحة تصممها يجب أن تساعدها في أن تصبح مصممًا أفضل لكل شريحة تالية.

تستفيد منصة Ricursive أيضًا من LLMs وستتعامل مع كل شيء بدءًا من وضع المكونات وحتى التحقق من التصميم. أي شركة تصنع الإلكترونيات وتحتاج إلى الرقائق هي عميلها المستهدف.

إذا أثبتت منصتهم نفسها، كما يبدو من المرجح أن تفعل، يمكن أن تلعب Ricursive دورًا في تحقيق الهدف النهائي المتمثل في تحقيق الذكاء العام الاصطناعي (AGI). في الواقع، رؤيتهم النهائية هي تصميم شرائح الذكاء الاصطناعي، مما يعني أن الذكاء الاصطناعي سيصمم بشكل أساسي أدمغة الكمبيوتر الخاصة به.

وقال غولدي: “إن الرقائق هي وقود الذكاء الاصطناعي”. “أعتقد أنه من خلال بناء رقائق أكثر قوة، فإن هذه هي أفضل طريقة لتعزيز هذه الحدود.”

ويضيف ميرحسيني أن عملية تصميم الرقائق الطويلة تحد من سرعة تقدم الذكاء الاصطناعي. وقالت: “نعتقد أنه يمكننا أيضًا تمكين هذا التطور المشترك السريع للنماذج والرقائق التي تشغلها بشكل أساسي”. لذلك يمكن للذكاء الاصطناعي أن يصبح أكثر ذكاءً بشكل أسرع.

إذا كانت فكرة قيام الذكاء الاصطناعي بتصميم أدمغته بسرعات متزايدة تجلب إلى الأذهان رؤى Skynet وTerminator، يشير المؤسسون إلى أن هناك فائدة أكثر إيجابية وفورية، ويعتقدون أنها أكثر ترجيحًا: كفاءة الأجهزة.

وعندما تتمكن مختبرات الذكاء الاصطناعي من تصميم شرائح أكثر كفاءة (وفي نهاية المطاف جميع الأجهزة الأساسية)، فإن نموها لن يضطر إلى استهلاك الكثير من موارد العالم.

وقال جولدي: “يمكننا تصميم بنية كمبيوتر تناسب بشكل فريد هذا النموذج، ويمكننا تحقيق تحسين في الأداء بمقدار 10 أضعاف تقريبًا لكل تكلفة ملكية إجمالية”.

في حين أن الشركة الناشئة الناشئة لم تذكر أسماء عملائها الأوائل، إلا أن المؤسسين يقولون إنهم سمعوا عن كل اسم كبير يمكن أن تتخيله. ومن غير المستغرب أن يختاروا شركائهم الأوائل في التنمية أيضًا.