Ricursive Intelligence, una startup estadounidense especializada en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial para diseñar y mejorar chips de IA, anunció el lunes que cerró una ronda de financiación Serie A de 300 millones de dólares con una valoración de 4.000 millones de dólares. Según la compañía, la ronda fue liderada por Lightspeed y contó con la participación de DST Global, NVentures (el brazo de capital de riesgo de NVIDIA), Felicis Ventures, 49 Palms Ventures y Radical AI. La financiación llega apenas dos meses después del lanzamiento formal de la empresa con una inversión semilla liderada por Sequoia.
De acuerdo con información publicada por The New York Times, Ricursive Intelligence ha recaudado un total de 335 millones de dólares desde su fundación. La compañía fue creada por las ex investigadoras de Google Anna Goldie, quien ocupa el cargo de CEO, y Azalia Mirhoseini, quien se desempeña como CTO. Ambas fundadoras desarrollaron durante su tiempo en Google un método de aprendizaje por refuerzo llamado AlphaChip, utilizado en el diseño de cuatro generaciones del chip TPU de la compañía tecnológica.
Tecnología de diseño automático de chips de IA
La startup afirma que su sistema de inteligencia artificial será capaz de crear su propia capa de sustrato de silicio y acelerar las mejoras en el desarrollo de chips de IA. Según los fundadores, este proceso iterativo de diseño y optimización automática representa un paso hacia el desarrollo de la inteligencia artificial general (AGI). El enfoque de Ricursive Intelligence se basa en permitir que los sistemas de IA diseñen hardware especializado sin intervención humana constante.
La tecnología desarrollada por Goldie y Mirhoseini durante su investigación en Google demostró cómo los algoritmos de aprendizaje automático pueden optimizar la disposición física de componentes en un chip. Este método ha sido validado comercialmente a través de su implementación en los procesadores TPU de Google, utilizados ampliamente en cargas de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Competencia creciente en el sector de chips inteligentes
Ricursive Intelligence no es la única empresa explorando conceptos similares en el diseño automatizado de hardware para IA. Existe otra startup con un nombre similar, Recursive, fundada según reportes por Richard Socher, reconocido investigador en el campo del procesamiento de lenguaje natural. Bloomberg reportó la semana pasada que esta otra compañía también está en conversaciones para recaudar una ronda significativa con una valoración de 4.000 millones de dólares, y trabaja igualmente en sistemas de IA que se mejoran a sí mismos.
Adicionalmente, en diciembre pasado, Unconventional AI, la nueva startup de hardware de inteligencia artificial de Naveen Rao, recaudó una ronda semilla de 475 millones de dólares con una valoración de 4.500 millones de dólares. Esa ronda fue liderada por Andreessen Horowitz y Lightspeed Ventures, con participación de Lux Capital y DCVC. Según reportó TechCrunch anteriormente, Unconventional AI también está desarrollando un sustrato inteligente para aplicaciones de inteligencia artificial.
Interés de la industria en arquitecturas especializadas
La participación de NVIDIA a través de NVentures en la ronda de Ricursive Intelligence refleja el interés de fabricantes establecidos de chips en tecnologías emergentes de diseño automatizado. La industria de semiconductores enfrenta desafíos crecientes en términos de complejidad de diseño y costos de desarrollo, lo que hace atractivas las soluciones basadas en inteligencia artificial.
La confluencia de múltiples startups bien financiadas trabajando en conceptos similares indica una tendencia significativa en la industria tecnológica. Sin embargo, ninguna de estas empresas ha presentado productos comerciales hasta el momento. Los próximos meses serán determinantes para observar cómo Ricursive Intelligence y sus competidores demuestran la viabilidad técnica y comercial de sus sistemas de diseño automatizado de chips de IA, especialmente en un mercado donde los ciclos de desarrollo de hardware tradicionalmente requieren varios años desde el concepto hasta la producción.