AIが設計するチップを1週間で：Ricursiveが目指す10,000倍の計算能力向上

ニュース概要

GoogleのAlphaChipを開発した研究者2人が創業したスタートアップRicursive Intelligenceは、人工知能を実行するチップを、人工知能自身が設計すべきだと主張している。2026年10月14日（水）に開催されたTechCrunch Disrupt（本レポートの日付は米国太平洋時間に基づく。時刻の公表はなし）で、共同創業者兼CEOのAnna Goldie氏は、AI駆動のチップ設計が、急増する計算能力への需要に対応するための数少ない現実的な方法の1つであると述べた。

計算能力の問題

Goldie氏は聴衆に対し、計算能力への需要は5年以内に少なくとも10,000倍に成長する可能性があると語った。同氏の見解では、業界は単に10,000倍のデータセンターを建設するだけでは対応できない。代わりに、チップ自体が帯域幅、シリコンウェーハ、製造能力の使用方法においてはるかに効率的になる必要がある。この枠組みにより、チップ設計は、施設の単純な建設ではなく、AI成長の次の段階における重要なレバーとして位置づけられる。

Ricursiveが構築しているもの

Ricursive Intelligenceは、チップを設計し、各設計イテレーションから学習し、その経験を後の設計に活かすAIシステムを開発している。目標は、従来は専門エンジニアの大規模なチームに依存してきたプロセスを自動化し、高速化することだ。同社の共同創業者は、Anna Goldie氏（CEO）とAzalia Mirhoseini氏（CTO）で、両者とも元Googleの研究者であり、GoogleのTensor Processing Unitの複数世代にわたってフロアプランとレイアウトの最適化に社内で使用されたAIシステムAlphaChipで中心的な役割を果たした。

AlphaChipからの教訓

Goldie氏は、AlphaChipがかつて円形の「ドーナツ型」レイアウトを生成したことを回想した。エンジニアは当初、この異例の結果に驚かされたが、それは成功を収めた。Ricursiveはそのアイデアを拡張している。プロセッサを数十の小さなブロックに分割してそれぞれ個別に最適化するのではなく、チップ全体を一度に最適化する。この自由度により、AIは波形パターンを含む型にはまらない設計を提案できる。創業者らは、これらの設計についての詳細を後日公開する予定だと述べている。

より高速な設計、より多くのカスタムチップ

現在、チップの設計には通常6か月から2年かかるため、企業はどのチップを製造するかを非常に厳選せざるを得ない。Goldie氏は、AIが設計したチップは約1週間で完成する可能性があると述べた。これが実現すれば、宇宙システム、拡張現実、仮想現実、生物学的コンピューティングなどのニッチまたは新興分野向けのカスタムシリコンが経済的に実現可能になり、これらのチップはよりエネルギー効率が高くなる可能性もある。同氏は、将来の分業について、人間がアイデアと創造性をもたらし、実行はAIが担当すると説明した。

資金調達と支援

Ricursiveは、報告によると7億5,000万ドルの評価額で3,500万ドルのシードラウンドを立ち上げ、Sequoia Capitalがリード投資家とされている（一部の報道ではStriker Venture Partnersが共同リードとされている）。2026年1月26日、ローンチから2か月足らずで、Lightspeed Venture Partnersがリードする40億ドルの評価額で3億ドルのシリーズAを発表した。参加者には、DST Global、NVentures（Nvidiaのベンチャー部門）、Felicis、49 Palms、Radical AI、Sequoiaが含まれると報告されている。総調達額は約3億3,500万ドルと報告されている。シリーズA時点で従業員は10人未満であり、資金はチームの拡大と計算インフラの大幅な拡張に充てられる予定であると報告されている。

なぜ重要なのか

AIチップ設計はフィードバックループである。より良いチップがより強力なAIを訓練し、そのAIがより良いチップを設計できるようになる。Ricursiveのアプローチが商業規模で機能すれば、開発サイクルを短縮し、専用ハードウェアへの参入障壁を低くする可能性がある。重要な疑問は残る。同社は顧客、商業製品、収益、波形設計のスケジュールを開示しておらず、10,000倍の需要という数字はCEOの予測であり、独立して検証された予測ではない。資金調達の日付やラウンドのリード投資家などの報告された詳細は、媒体によって若干異なるため、読者は報告された数値として扱うべきである。

出典

報道はTechCrunch（2026年10月14日）、Data Center Dynamics、Converge Digest、AI Business、VKTR、Let's Data Scienceに基づく。