AI为自己设计“大脑”

- **Anna Goldie** — Ricursive Intelligence 联合创始人 & CEO，AlphaChip 共同发明人，曾任职 Google Brain、Anthropic、DeepMind；斯坦福大学在职博士
- **Azalia Mirhoseini** — Ricursive Intelligence 联合创始人 & CTO，AlphaChip 共同发明人，曾任职 Google Brain，现兼任斯坦福大学教授
核心内容
一、神经网络正在颠覆芯片设计这一传统工程领域
当天活动的主持人在介绍两位嘉宾时指出，全天论坛的核心主题之一是：神经网络正在取代大量传统工具。而芯片设计，是这一趋势最具代表性、也是已经落地验证的领域——神经网络在半导体设计流程的部分环节已达到乃至超越人类专家水平。
二、AlphaChip：从 Google 内部项目到改变行业的突破
Anna 和 Azalia 于 2018 年启动 AlphaChip 项目，开发了一套基于**深度强化学习**的智能体，能够生成超越人类的芯片布局（floorplan）。该成果发表于《Nature》期刊。
**实际落地应用**（这是 AlphaChip 区别于众多论文项目的关键）：
| 应用场景 | 详情 |
|----------|------|
| Google TPU | 已连续用于最近四代 AI 加速芯片 |
| Axion CPU | Google 数据中心自研 CPU |
| Pixel 手机芯片 | 消费级移动端芯片 |
| 自动驾驶芯片 | 车载计算芯片 |
| 外部企业 | MediaTek 等已采用该技术 |
AlphaChip 生成的布局呈现有机曲线形态，与人类工程师惯用的规整对齐布局截然不同——这一结果最初令物理设计工程师感到震惊，但其在最小化走线长度、提升性能方面效果显著。
三、创立 Ricursive Intelligence：递归自我改进的愿景
两人创立 Ricursive Intelligence（中文暂译：递归智能），核心论题是：
> **芯片是 AI 的燃料，而我们应当用 AI 来设计、优化和自动化芯片设计流程，从而形成 AI 与其物理基底之间的递归自我改进闭环。**
公司名称"Recursive"暗含这一哲学：AI 设计出更好的芯片，更好的芯片运行更强的 AI，循环往复，螺旋上升。