科技媒體The Information推出人工智能深潛第三集，主題爲AI遞歸自我改進

Information深訪芯片遞歸自改進

科技媒體The Information推出人工智能深潛第三集，主題爲遞歸自我改進：人工智能設計更好的芯片，更好的芯片再訓練更強的人工智能。嘉賓爲Ricursive Intelligence聯合創始人Anna Goldie與Azalia Mirhoseini。

兩人曾任谷歌AlphaChip共同負責人，該系統可在數小時內生成芯片佈局，並參與多代張量處理單元設計。她們於2025年離開谷歌創立Ricursive，主張把兩年至三年的設計週期壓到數週，第一階段加速人工設計，第二階段爲無自有團隊的客戶自動出片，第三階段在人類監督下用更強模型設計下一代芯片。公司已融資約3.35億美元，估值約40億美元，投資方包括紅杉、Lightspeed、DST，英偉達亦在列。

節目章節覆蓋何謂遞歸自我改進、芯片設計能否自動化、軟硬件協同設計、超越現有模型與芯片、效率還能提多少、迴路加速後會發生什麼、對齊能否跟上、以及是否應放緩進度。兩人強調不做傳統電子設計自動化工具的替代品，目標是端到端模型：喫進工作負載，吐出可送廠的版圖文件。

遞歸自我改進在業內被寫成智能爆炸的硬件入口。I.J. Good在1966年已描述超智能機器設計更好機器。DeepMind的AlphaEvolve已用於網絡架構、數據中心調度與芯片相關優化。Anthropic稱工程師人均交付代碼約爲前幾年的數倍，並警告完全自主設計後繼系統可能早於機構準備。OpenAI內部亦有模型代寫訓練內核與優化、代理互相協作的描述。

Ricursive把迴路釘在物理層：算法迭代快於流片，錯位造成算力浪費；用模型縮短流片，才能讓算法與硅同步。現階段仍是人類設定目標與驗收，不是模型改寫自身權重。

市場機制上，這是內容獲客疊加硬件創業敘事，不是芯片出貨公告。買方是要定製加速器、又養不起完整後端團隊的模型公司；賣方是賣設計週期壓縮的初創公司。資金從風險投資進入GPU訓練時數，再試圖以代工級版圖收費。受益的是掌握佈局生成經驗的前谷歌團隊，承壓的是兩年一版的傳統芯片路線與按套件收費的電子設計自動化廠商。一期訪談不改變臺積電排期。

來源：公開信息