
La startup Ricursive Intelligence, fundada por dos exinvestigadoras de Google DeepMind, presentó su apuesta para que la inteligencia artificial diseñe chips de computación de forma autónoma, con el objetivo declarado de aliviar la escasez de capacidad de cómputo que enfrenta toda la industria de IA.
Anna Goldie y Azalia Mirhoseini, cofundadoras de la compañía, contaron cómo su plataforma de inteligencia artificial diseña chips, aprende de cada iteración y mejora los diseños siguientes. “Hay un entendimiento de que en los próximos cinco años vamos a tener al menos 10.000 veces más demanda de cómputo, y eso es potencialmente conservador”, dijo Goldie durante el evento TechCrunch Disrupt.
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La fundadora explicó que construir más centros de datos no alcanza para cubrir ese salto de demanda. “No queremos construir 10.000 veces más centros de datos. Creemos que tenemos que ayudar haciendo chips más eficientes, que usen mejor el ancho de banda de esos centros de datos, que usen mejor las obleas y las fábricas”, señaló, y agregó que incluso construir centros de datos en el espacio no resolvería el problema de fondo.
Cuál es el origen en AlphaChip de Google
Goldie y Mirhoseini no llegan a este problema de la nada. Antes de fundar Ricursive Intelligence, a fines de 2025, ambas codesarrollaron AlphaChip, el sistema de inteligencia artificial de Google DeepMind capaz de generar diseños de chips en horas en lugar de los meses o años que demandan los equipos humanos.
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Esa tecnología se usó en el diseño de cuatro generaciones de las unidades de procesamiento tensorial (TPU) de Google y también fue adoptada por empresas externas del sector de semiconductores, según reportó TechCrunch.
El antecedente explica por qué los inversores reaccionaron rápido: Ricursive levantó una ronda semilla de USD 35 millones liderada por Sequoia Capital y, meses después, una Serie A de USD 300 millones liderada por Lightspeed Venture Partners que llevó su valuación a USD 4.000 millones, con Nvidia entre los inversores a través de su brazo de capital de riesgo.
Diseños que un ingeniero no imaginaría
Las fundadoras sostienen que la inteligencia artificial puede desafiar los métodos tradicionales de diseño de chips al descubrir distribuciones poco convencionales que superan a las convencionales. Citaron como ejemplo a AlphaChip, que produjo un arreglo circular de componentes, con forma de rosquilla, que sorprendió a los ingenieros antes de demostrar que funcionaba mejor.
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A diferencia del método tradicional, que divide un chip en decenas de bloques más pequeños para optimizarlos por separado, Ricursive optimiza el chip completo de una sola vez. Esa estrategia le permite a la inteligencia artificial generar patrones más complejos, incluidos diseños ondulados, sobre los que las fundadoras dijeron que compartirán más detalles en el futuro.

Goldie planteó que acortar los tiempos de diseño abre la puerta a chips que hoy no se justifican económicamente. “Si te lleva seis meses, un año o dos años diseñar un nuevo chip, tenés que ser extremadamente selectivo con los chips que diseñás. Pero si podés diseñar un chip en una semana, podés crear chips a medida para todo tipo de aplicaciones, como espacio, realidad aumentada y virtual, o computación biológica”, explicó.
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La fundadora remarcó además que ese diseño más rápido también puede traducirse en chips más eficientes energéticamente, un punto sensible para una industria que multiplica el consumo eléctrico de sus centros de datos.
Una apuesta frente a los gigantes del sector
Ricursive busca usar inteligencia artificial para diseñar chips y competir con Synopsys y Cadence Design Systems, firmas que ya aplican estas herramientas al diseño electrónico automatizado. La empresa reunió investigadores e ingenieros que trabajaron en Google DeepMind, Anthropic, Apple y Cadence.

Su meta es crear un ciclo entre la IA y el hardware: chips más avanzados permitirían entrenar modelos más capaces, que luego diseñarían mejores procesadores. Para Goldie, los ingenieros deberían aportar las ideas y dejar la ejecución a la inteligencia artificial.
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Ricursive no informó nuevos contratos con fabricantes ni fechas para llevar sus diseños a producción masiva. Antes de fabricarse en plantas como las de TSMC o Samsung, los diseños deben superar verificaciones físicas rigurosas.
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