Ricursive Intelligence 创始人将亮相 TechCrunch Disrupt 2026:AI 设计芯片的闭环时代

AI 设计芯片：从 Google 实验室到 40 亿美元独角兽

当 AI 模型对算力的需求呈指数级增长，芯片设计却要耗时 2 到 3 年。Ricursive Intelligence 的目标是打破这个瓶颈：用 AI 设计芯片，并在每次设计中学习，不断优化下一代产品，最终将开发周期压缩到几周。

10 月 13-15 日，旧金山 Moscone West，TechCrunch Disrupt 2026 大会，Ricursive 联合创始人 Anna Goldie 和 Azalia Mirhoseini 将登台发表主题演讲“当 AI 开始设计自己的硬件”，深入探讨这一“自我进化闭环”的技术路径与产业意义。

从 AlphaChip 到 Ricursive：已验证的技术基因

两位创始人可不是空谈。在创立 Ricursive 之前，她们共同领导了 Google 的 AlphaChip 项目——一个能在几小时内生成芯片布局的 AI 系统，而传统人工设计需要数周甚至更久。这项工作直接参与了多代 Google TPU（Tensor Processing Unit）的设计，证明了 AI 在实际芯片开发中的可行性。

Ricursive 的野心更大：不仅要自动化芯片布局，还要覆盖从元件放置到设计验证的全流程，并让系统跨芯片学习——即设计芯片 A 的经验可迁移优化芯片 B 的设计。这种“学习积累”机制，理论上能形成正向飞轮：AI 设计出更优芯片 → 更强算力支撑更强 AI → 新一代 AI 再设计下一代芯片。

4 个月融资 3.35 亿美元，英伟达入局

Ricursive 于 2025 年底成立，投资人反应迅速。成立仅 4 个月内，公司完成 3.35 亿美元融资（其中 A 轮 3 亿美元），估值达 40 亿美元。投资方包括英伟达（Nvidia）——这一细节颇具信号意义：作为 AI 芯片霸主，英伟达押注“AI 设计芯片”赛道，或许预示其对未来算力供应链变革的判断。

两位创始人履历同样亮眼：

• Anna Goldie（CEO）：斯坦福大学计算机科学博士，曾入选 MIT Technology Review“35 岁以下 35 位创新者”，曾任 Google DeepMind 高级研究科学家、Anthropic 早期员工。
• Azalia Mirhoseini（CTO）：现任斯坦福大学计算机科学助理教授，创立 Scaling Intelligence Lab，同样拥有 Google DeepMind 和 Anthropic 背景。

两人还共同创建了 Google 的 ML for Systems 团队，专注用机器学习优化系统基础设施。

为何芯片设计速度决定 AI 未来？

当前 AI 模型迭代速度远超硬件开发周期。Ricursive 的核心假设是：缩短芯片设计周期，才能解锁新型芯片架构，进而支撑更高效、更强大的 AI。

在 Disrupt 的演讲中，Goldie 和 Mirhoseini 将讨论：

• AI-硬件闭环如何加速？
• 自我改进系统的技术瓶颈在哪？
• 如何应对芯片设计中的最大开发瓶颈？

对于创始人、投资人和技术领导者而言，这场对话提供了理解“芯片开发速度如何塑造 AI 能力边界”的一线视角。

Disrupt 2026：超 10,000 人参会，300+ 初创公司展示

本次 TechCrunch Disrupt 预计吸引超 10,000 名创始人、投资人、运营者和技术领袖，设置 200+ 场跨 6 个行业舞台的演讲、圆桌和分组讨论，250+ 位演讲嘉宾，300+ 家初创公司参展。除主题议程外，大会还提供配对撮合、交易促成和社交机会。

Goldie 和 Mirhoseini 的演讲将在主舞台（Disrupt Stage）进行，是了解 AI 基础设施前沿的核心场次之一。

本文基于 TechCrunch 报道, 由 AiDuo123 AI 编辑翻译改写。原文链接: https://techcrunch.com/2026/09/25/techcrunch-disrupt-2026-ricursive-intelligences-anna-goldie-and-azalia-mirhoseini-on-when-ai-starts-designing-its-own-hardware/