人工智能让科技界最宝贵的资源变得人人可用

当前，英伟达凭借其高性能GPU和配套软件生态（如CUDA）主导AI计算市场，市值超4万亿美元。但这一优势正面临挑战：初创公司Wafer专注于用AI自动优化底层代码（尤其是硬件直连的kernel代码），使其在苹果、亚马逊Trainium、谷歌TPU、AMD等各类定制芯片上高效运行。它通过强化学习训练开源模型，并为Claude、GPT等大模型添加‘智能执行框架’，提升其生成芯片级高效代码的能力。由于顶尖芯片的理论算力（FLOPS）已接近英伟达GPU，真正瓶颈转为‘每瓦特算力所承载的智能’——而人工调优工程师稀缺昂贵，英伟达的软件护城河正被AI逐步消解。

另一家初创公司Ricursive由前谷歌工程师创立，致力于用AI自动化芯片设计中最耗时的环节：物理布局与设计验证。其技术源自团队在谷歌时开发的AI芯片布局方法，现已广泛应用于行业。Ricursive进一步融合大语言模型，让工程师能用自然语言描述需求、提问或修改设计，大幅降低芯片设计门槛。该公司已获3.35亿美元融资，估值40亿美元。创始人指出，未来AI或将实现‘芯片与算法联合设计’——AI同时优化自身运行的硬件和软件，形成自我增强的递归升级循环，甚至催生芯片设计领域的‘规模定律’。