循环智能（Recursive Intelligence）创始人 Anna Goldie 和 Azalia Mirhoseini 在周三举行的 TechCrunch Disrupt 大会上指出，通过人工智能优化芯片设计，是应对未来算力危机的关键路径。两人详细阐述了其初创公司如何开发能够自主设计芯片的 AI 系统，该系统能够从每一次迭代中学习，并持续改进后续的设计方案。
Goldie 在演讲中强调，业界普遍预测未来五年内的算力需求将至少增长 10,000 倍，这一估算甚至可能偏于保守。“因此，我们不想新建规模达 10,000 倍的数据中心，”Goldie 表示，“我们需要发挥作用的是打造更高效的芯片，更高效地利用数据中心带宽，以及更高效地使用晶圆和代工厂。因为即便我们把数据中心建到太空之类的地方——谁知道呢——你也再也见不到太阳了。”
针对部分人士对“AI 设计自身硬件”可能引发的担忧，Goldie 认为，让人工智能承担芯片设计的执行工作，将使人类工程师得以专注于应用程序的开发和新可能性的探索，从而拓展计算能力的边界。“我认为一切都在转变，人类带来了他们的伟大想法和创造性思想，而执行由人工智能处理。在芯片设计、软件开发和其他领域都发生了这种情况。这就是递归对芯片设计的作用。”
创始人介绍称，人工智能正在挑战传统的芯片设计方法，通过发现非传统的布局来突破瓶颈。以他们此前开发的 AI 系统 AlphaChip 为例，该系统生成的芯片组件呈现出一种圆形的“甜甜圈形状”排列。这种设计最初令传统工程师感到惊讶，但最终被证明是成功的。
与将芯片分割为数十个更小模块的传统方法不同，循环智能采用了对整个芯片进行优化的策略。这种方法允许人工智能创建包括波形设计在内的复杂图案，两位创始人表示计划在未来分享更多相关细节。
此外，创始人认为，由人工智能设计的芯片将使以前不可能实现的各类专用芯片成为现实。“如果设计新芯片需要六个月或一年或两年，那么你真的必须对设计的芯片非常谨慎，”Goldie 说道，“但是如果你能在一周内设计一个芯片，然后说是制造，你可以为各种不同类型的应用设计定制芯片，比如太空、AR、VR，生物计算。”
