如果算力需求五年内涨一万倍，人类还来得及设计支撑它的芯片吗？初创公司 Ricursive Intelligence 的两位创始人 Anna Goldie 与 Azalia Mirhoseini 周三在 TechCrunch Disrupt 舞台上给出了自己的答案：让 AI 自己设计芯片。
事件背景
两人的核心思路是构建能自主完成芯片设计流程的 AI 系统，并让每一次流片迭代的数据反哺下一轮设计，形成自动化循环。Goldie 在演讲中提到，业界普遍预计未来五年算力需求至少增长一万倍，且这一估计可能仍偏保守——靠人堆不出这么多数据中心，也不会有人来手工画一万倍的芯片。
关键信息
- 路径：AI 自主设计芯片 + 迭代学习，压缩设计周期
- 前提：算力需求五年万倍的行业共识（或被低估）
- 定位：把 EDA（电子设计自动化）升级为“设计自动化 AI”
影响与看点
芯片设计长期被认为是最难自动化的工程环节之一，因为试错成本极高（一次流片数百万美元）。若 AI 能在仿真环境中廉价迭代，最先被改造的可能正是这个高壁垒行业。
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