Ricursive aposta na coevolução entre modelos de IA e design de chips

A Ricursive Intelligence está se apresentando como uma empresa que quer reduzir a pressão crescente sobre os recursos de computação mudando a forma como os chips são projetados. Em vez de tratar o desenvolvimento de chips como um processo de engenharia lento e segmentado, a startup diz que está construindo sistemas de IA capazes de projetar chips, aprender com cada iteração de design e melhorar a rodada seguinte. Sua ambição de longo prazo, segundo a própria empresa, vai além disso: coevoluir modelos de IA e o hardware em que eles rodam, de modo que cada lado passe a informar o outro.

Essa visão vem das fundadoras Anna Goldie e Azalia Mirhoseini, que anteriormente lideraram trabalhos no projeto AlphaChip, do Google. Segundo a EE Times, a Ricursive foi fundada pelas duas líderes do AlphaChip e levantou US$ 335 milhões. A TechCrunch, citando as fundadoras no palco do TechCrunch Disrupt, descreve a empresa como uma aposta na ideia de que um design de chips mais eficiente pode ajudar a enfrentar o que Goldie chamou de uma crise de computação que se aproxima. A motivação relatada é direta: espera-se que a demanda por capacidade computacional aumente fortemente, enquanto simplesmente multiplicar a capacidade dos data centers pode não ser uma resposta prática.

Do AlphaChip a uma tese de design mais ampla

A credibilidade das fundadoras nessa área se apoia fortemente em seu trabalho anterior. A EE Times afirma que o AlphaChip, desenvolvido em 2018, foi uma das primeiras abordagens de aprendizado por reforço usadas para resolver um problema de engenharia do mundo real. Ele foi usado para posicionamento de macros em quatro gerações de TPUs do Google e, segundo a mesma fonte, também foi adotado externamente por empresas como a MediaTek. A TechCrunch acrescenta um exemplo frequentemente citado pelas fundadoras: uma disposição circular, “em formato de rosquinha”, dos componentes do chip, que inicialmente surpreendeu engenheiros, mas depois foi apresentada como bem-sucedida.

A Ricursive afirma que seu esforço atual vai além daquele projeto anterior. A EE Times relata que Goldie disse que o trabalho da empresa se estende além do AlphaChip na amplitude do fluxo de design de chips que está sendo abordado, nas melhorias de desempenho que a empresa acredita poder alcançar e na velocidade. O mesmo relato também diz que Goldie confirmou que a Ricursive não vai licenciar nem usar propriedade intelectual do Google. Essa distinção importa porque a empresa está tentando se posicionar como uma plataforma independente que pode operar em toda a indústria, e não como uma extensão da Alphabet.

As duas fontes convergem, em linhas gerais, sobre o argumento central da empresa: a IA pode desafiar os métodos tradicionais de design de chips ao explorar espaços de projeto que equipes humanas ou fluxos de trabalho padrão talvez não investiguem com a mesma facilidade. A TechCrunch diz que as fundadoras estão otimizando chips inteiros, em vez de dividi-los em dezenas de blocos menores, o que, segundo elas, permite à IA produzir layouts mais intrincados, incluindo padrões ondulados. Isso é apresentado como um afastamento dos métodos convencionais, embora as fontes não tragam benchmarks independentes para os ganhos alegados.

Uma implementação em etapas, de serviços à automação ponta a ponta

A EE Times oferece a descrição mais detalhada do roteiro da Ricursive, enquadrando-o como uma implementação em três fases. Na fase um, a empresa diz que assumirá partes do design de chips para fabricantes de chips, com foco em acelerar o design físico e a verificação do projeto. O objetivo declarado é encurtar o caminho da arquitetura até o GDSII, o formato usado para layouts prontos para fabricação.

• Fase um: ajudar terceiros em partes selecionadas do design de chips, especialmente design físico e verificação.
• Fase dois: construir um modelo ponta a ponta capaz de receber cargas de trabalho e gerar arquivos GDSII para fabricação.
• Fase três: codesenhar ou coevoluir modelos, cargas de trabalho e hardware, potencialmente incluindo os próprios chips e modelos da Ricursive.

Na fase dois, segundo a EE Times, a Ricursive quer combinar essas etapas em um modelo ponta a ponta que receba cargas de trabalho como entrada e produza projetos de chips prontos para fabricação como saída. A empresa argumenta que isso poderia tornar prática a criação rápida de chips específicos para determinadas cargas de trabalho, especialmente para aceleradores de IA, mas também para outros usos. A TechCrunch ecoa essa ideia em termos mais simples: se o design de chips puder passar de muitos meses para cerca de uma semana, então chips mais especializados poderiam se tornar financeiramente viáveis para aplicações como espaço, realidade aumentada, realidade virtual ou computação biológica. Esse cronograma, no entanto, é apresentado pelas fundadoras como uma aspiração; as fontes não mostram que a Ricursive já tenha demonstrado a criação ponta a ponta de chips nessa velocidade.

A Ricursive também está tentando se definir em contraste com o setor estabelecido de automação de design eletrônico. A EE Times diz que as fundadoras enfatizaram que a startup não é uma empresa de EDA, não competirá com empresas de EDA e não usará cadeias de ferramentas de EDA padrão. Em vez disso, elas descrevem seu trabalho como design de chips ponta a ponta. Trata-se de um enquadramento ambicioso, porque implica não apenas otimizar um subproblema, mas retrabalhar o processo geral pelo qual os chips passam dos requisitos de carga de trabalho para layouts fabricáveis.

A ideia de coevolução no centro da proposta

A afirmação mais distintiva da empresa talvez seja sua visão para a fase três. A EE Times diz que a Ricursive quer, em última instância, que modelos, cargas de trabalho e hardware sejam codesenhados de forma estreita. A tese é que, se a arquitetura de computação for personalizada para a arquitetura do modelo, ganhos grandes de desempenho podem ser possíveis, mas apenas se o ciclo de implementação for rápido o suficiente para que o hardware não se torne obsoleto antes de ser construído. Nesse relato, chips personalizados não são apenas o resultado final de um produto; eles fazem parte de um ciclo de retroalimentação destinado a acelerar o próprio desenvolvimento dos modelos.

É nesse ponto que a Ricursive se desloca de uma narrativa de startup de design de chips para uma narrativa de IA de fronteira. A EE Times relata que Mirhoseini disse: “isso não é IA para design de chips, isso é apenas IA”, e descreveu um objetivo de longo prazo de criar um sistema de IA de fronteira. A empresa diz que está treinando seu modelo com dados da web geralmente disponíveis, dados abertos de chips e dados sintéticos. Também estaria trabalhando com empresas de chips em projetos reais para testar resultados iniciais e coletar feedback, com as fundadoras reconhecendo que dados abertos de chips não são representativos de projetos comerciais.

No centro do argumento está um gargalo que as fundadoras descrevem como um impasse. Pesquisadores de IA, na visão delas, projetam modelos em torno dos limites do hardware atual, enquanto fabricantes de chips tentam antecipar cargas de trabalho futuras com anos de antecedência. A resposta da Ricursive é “apertar dramaticamente esse ciclo”, nas palavras de Goldie citadas pela EE Times. Se esse ciclo puder ser encurtado, a empresa argumenta que tanto as arquiteturas de chips quanto as arquiteturas neurais poderiam se afastar do que ela vê como um ótimo local em direção a projetos muito diferentes.

O que se sabe e o que ainda permanece incerto

A estratégia anunciada é clara, mas várias incógnitas industriais permanecem. Primeiro, ambas as fontes em grande medida retransmitem o relato das fundadoras sobre o que a Ricursive pretende fazer; nenhuma delas fornece evidência independente de que a abordagem completa ponta a ponta já tenha sido comprovada em produção. Segundo, embora a empresa diga que está trabalhando com empresas de chips e com relações com foundries para ajudar clientes a mandar fabricar chips personalizados, as fontes não nomeiam parceiros de manufatura, tape-outs nem clientes.

Terceiro, a decisão da Ricursive de se posicionar fora das cadeias de ferramentas de EDA padrão levanta questões práticas que a cobertura disponível não resolve. Se a empresa não está usando cadeias de ferramentas padrão, ainda assim precisará se encaixar nas realidades de verificação, fabricabilidade e confiança do cliente. As fundadoras argumentam, segundo a EE Times, que a independência deve deixar outros fabricantes de chips mais confortáveis para compartilhar dados, mas as fontes ainda não mostram se o mercado aceita essa proposta.

Também existe uma distância entre prometer layouts incomuns e entregar produtos amplamente fabricáveis. A TechCrunch relata alegações sobre padrões de chips não convencionais e otimização do chip inteiro, mas o artigo diz que as fundadoras planejam compartilhar mais no futuro, sugerindo que parte da evidência técnica ainda não foi tornada pública. Em outras palavras, a abordagem é anunciada com confiança, mas alguns de seus pontos de prova mais importantes ainda parecem estar pendentes.

Para as empresas, a conclusão prática não é que chips desenhados por IA estejam subitamente prontos para substituir planos existentes de compras ou de engenharia. Com base nessas fontes, o que muda é que uma startup está propondo uma nova opção: se uma empresa tem uma carga de trabalho operando em escala, mas não possui uma equipe interna de chips, a Ricursive diz que, no futuro, quer ajudar a transformar essa carga de trabalho em hardware personalizado mais rapidamente do que os processos tradicionais permitem. Se funcionar, isso poderá ampliar o acesso a chips especializados e encurtar o caminho entre necessidades de software e implementação em hardware; por ora, as empresas devem enxergar isso como uma proposta industrial emergente, e não como um novo padrão já estabelecido.