Ricursive, 칩 전체를 최적화하는 AI 설계 접근법 공개

Ricursive Intelligence 공동창업자들이 TechCrunch Disrupt에서 칩 전체를 AI로 최적화하는 개발 방향을 설명했다. 수십 개 블록으로 나눠 설계하는 대신 반복 결과를 학습해 후속 설계를 개선하는 방식이다. 설계를 일주일로 줄이면 맞춤형 칩의 경제성을 높일 수 있다고 전망했으며, 실제 달성한 기간으로 제시하지는 않았다.

내용·출처 업데이트 · 2026. 10. 15. 오후 12:31

공동창업자 Anna Goldie와 Azalia Mirhoseini는 설계 반복에서 학습하고 다음 설계를 개선하는 AI를 개발 중이라고 설명했다.

기존의 블록별 분할 대신 칩 전체를 최적화해 파도 모양 같은 배치를 만들 수 있다고 주장했다.

두 사람이 앞서 개발한 AlphaChip의 도넛 모양 배치를 사례로 들었으며, 이번 스타트업의 새 성능 측정치로 제시한 것은 아니다.

향후 5년간 컴퓨팅 수요가 최소 1만 배 늘 것이라는 수치는 Goldie의 전망이다.

제품 접근 조건·가격·출시 일정과 정량적인 설계 성능 비교는 본문에 제시되지 않았다.

설계 비용과 기간을 줄일 수 있다면 대량 판매용 칩뿐 아니라 우주·AR·VR 등 용도별 전용 칩도 개발 대상으로 삼기 쉬워진다는 구상이다.