人工智能对算力的渴求日益增长，但芯片设计本身却是一个缓慢且复杂的过程。如果让AI介入这一环节，会发生什么？这正是初创公司“递归智能”（Recursive Intelligence）的核心命题：开发能够设计芯片的AI，使其在过程中自我学习并迭代优化，从而加速支撑更强AI的硬件开发。
目前，芯片设计通常耗时两到三年。递归智能的目标是将这一周期压缩至数周。
构建“AI-硬件”自我完善闭环
在即将召开的 TechCrunch Disrupt 2026 大会上，递归智能联合创始人安娜·戈尔德（Anna Goldie）和阿扎利亚·米尔霍塞尼（Azalia Mirhoseini）将登台分享“当人工智能开始设计自身硬件”的主题。他们将探讨如何打通AI与芯片开发的闭环，构建自我完善系统，以突破制约智能进化的硬件瓶颈。
戈尔德和米尔霍塞尼此前共同领导了谷歌的 AlphaChip 项目。该系统能生成芯片布局，在数小时内完成人类设计师需更久才能完成的工作，并协助设计了谷歌多代张量处理单元（TPU）。
递归智能正在将此概念进一步拓展。其系统旨在跨不同芯片设计任务进行学习，使得前一款芯片的设计经验能直接优化下一款的处理方式。这种机制有望形成强力闭环：AI设计出更优硬件，更强硬件反过来支持更强大的AI，进而加速下一代产品研发。
四个月融资3.35亿美元，估值达40亿美元
两位创始人背景深厚，均曾是 Anthropic 早期员工及谷歌 DeepMind 高级研究科学家，并共同创立了谷歌机器学习系统团队。戈尔德拥有斯坦福大学计算机科学博士学位，米尔霍塞尼则是斯坦福助理教授及扩展智能实验室创始人。
二人于 2025 年底启动递归智能，资本市场反应迅速。短短四个月内，公司已完成 3.35 亿美元融资，其中包括 3 亿美元的 A 轮融资，估值达到 40 亿美元。英伟达位列投资者之中。
递归智能希望利用AI自动化涵盖组件放置到设计验证在内的复杂流程，并在过程中积累经验。戈尔德和米尔霍塞尼认为，这将为新芯片架构打开大门，最终实现能力更强、效率更高的人工智能。
缩小算法与硬件的开发时差
AI模型迭代迅猛，而底层硬件开发周期漫长。递归智能正押注于利用AI缩小这一差距。在 Disrupt 大会上，创始人将从研究者视角转向创业者视角，展示如何将理念落地。对于行业而言，芯片开发速度未来可能直接决定AI的能力边界。
TechCrunch Disrupt 2026 将于 10 月 13 日至 15 日在旧金山莫斯康西中心举行，预计吸引超万名创始人、投资者及技术领袖参与。