Ricursive usa IA para acelerar o desenvolvimento de novos chips
Startup de ex-pesquisadoras do Google desenvolve IA para automatizar projetos de hardware e criar sistemas autoaperfeiçoáveis.
Resumo rápido
- A startup Ricursive Intelligence usa IA para reduzir o tempo de desenvolvimento de chips de anos para poucas semanas.
- Criada por ex-pesquisadoras do Google DeepMind, a empresa foi avaliada em US$ 4 bilhões com investimento da Nvidia.
- O sistema aprende com diferentes projetos para automatizar etapas que vão do posicionamento à verificação de componentes.
Entenda o contexto
O projeto de chips tradicionais é uma das etapas mais lentas da infraestrutura de tecnologia. A Ricursive Intelligence tenta aplicar modelos automatizados para projetar hardware, criando um ciclo no qual sistemas de IA auxiliam na construção dos próprios processadores que serão usados por futuras gerações de modelos.
A startup Ricursive Intelligence está desenvolvendo ferramentas de inteligência artificial voltadas ao projeto de processadores, com o objetivo de acelerar a criação de componentes de hardware. Enquanto a concepção de um novo chip costuma levar entre dois e três anos por meio dos métodos tradicionais, a proposta da empresa é reduzir esse período para poucas semanas.
A empresa foi fundada no final de 2025 por Anna Goldie, que atua como CEO, e Azalia Mirhoseini, atual CTO. Ambas possuem histórico em pesquisa de sistemas de aprendizado de máquina, tendo passado pelo Google DeepMind e sido funcionárias do início da Anthropic. Antes de lançarem a nova companhia, as duas co-lideraram o projeto do AlphaChip no Google, um sistema criado para gerar layouts de chips em poucas horas e que foi utilizado em gerações das unidades de processamento de tensor (TPUs) da gigante de tecnologia.
Financiamento e ciclo autoaperfeiçoável
Nos primeiros quatro meses após o lançamento, a Ricursive Intelligence arrecadou US$ 335 milhões em financiamentos, alcançando uma avaliação de mercado de US$ 4 bilhões. O montante inclui uma rodada Series A de US$ 300 milhões e contou com a participação da fabricante de chips Nvidia entre os investidores.
A tecnologia da startup busca automatizar diversas fases complexas do desenvolvimento de componentes de hardware, estendendo-se desde o posicionamento inicial dos elementos até a etapa de verificação do projeto. A proposta é que o modelo aprenda com o processo de construção de cada chip, aplicando o conhecimento obtido para otimizar os projetos seguintes.
Desafios na velocidade de desenvolvimento
Segundo a visão das fundadoras, a aplicação desse tipo de automação busca estreitar a diferença de velocidade entre o rápido avanço dos modelos de linguagem e os prazos mais longos exigidos pela fabricação de hardware. Elas afirmam que a aceleração do processo pode permitir o surgimento de novas arquiteturas de chips e tornar os modelos de inteligência artificial mais eficientes.
As cofundadoras detalharão o funcionamento dessa tecnologia e os gargalos do setor durante uma apresentação no evento TechCrunch Disrupt 2026, agendado para ocorrer entre 13 e 15 de outubro no Moscone West, em São Francisco.
Referências
- Reportagem consultada: TechCrunch — IA
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