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Ricursive : l’IA pour concevoir des puces en quelques semaines

🤖 Models & LLM·Tom Levy·

Ricursive : l’IA pour concevoir des puces en quelques semaines

Ricursive : l’IA pour concevoir des puces en quelques semaines
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Key Takeaways
1Ricursive veut ramener la conception de puces de 2–3 ans à quelques semaines
2La startup a levé 335 M$ pour une valorisation de 4 Md$, avec Nvidia au capital
3Goldie et Mirhoseini détailleront à Disrupt 2026 leur boucle IA–matériel
💡Why it matters — Accélérer la conception pourrait, selon les fondatrices, ouvrir la voie à de nouvelles architectures de puces et à une IA plus efficace.
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Full Analysis

Ricursive Intelligence veut ramener des cycles de conception aujourd'hui mesurés en années à l'échelle de quelques semaines. La jeune pousse, financée à hauteur de 335 millions de dollars pour une valorisation de 4 milliards, promet une boucle IA-matériel auto-améliorante que ses fondatrices détailleront à San Francisco lors de Disrupt 2026.

Disrupt 2026 rassemble plus de 10 000 participants du 13 au 15 octobre

La session où interviendront Anna Goldie et Azalia Mirhoseini s'inscrit dans plus de 200 sessions réparties sur six scènes, avec tables rondes et ateliers, du 13 au 15 octobre au Moscone West à San Francisco. Plus de 10 000 fondateurs, investisseurs, opérateurs et dirigeants sont attendus, aux côtés de plus de 250 intervenants et de plus de 300 startups exposantes. En marge de l'agenda, réseautage, création de partenariats et opportunités de négociation sont annoncés. Aujourd'hui est présenté comme le dernier jour pour économiser jusqu'à 200 dollars sur un pass, avec achat avant minuit PT et la possibilité d'obtenir un deuxième pass à 50 % sur certains billets.

Ricursive vise une réduction du cycle de conception de puces à quelques semaines

Concevoir une puce peut actuellement prendre de deux à trois ans. Ricursive souhaite ramener ce délai à quelques semaines, en automatisant davantage des étapes comme le placement des composants et la vérification de conception, tout en apprenant au fil des projets. Les modèles d'IA progressent rapidement alors que le matériel obéit à un autre rythme ; l'entreprise estime que l'IA peut aider à réduire cet écart.

Une boucle IA-matériel auto-apprenante portée par une équipe chevronnée

Ricursive développe une IA qui conçoit des puces et apprend du processus pour améliorer les itérations suivantes. L'objectif est d'automatiser et d'accélérer la conception, avec un système conçu pour capitaliser d'une puce à l'autre. Cette approche s'inscrit dans une boucle envisagée comme puissante : l'IA conçoit un meilleur matériel, qui à son tour permet des systèmes d'IA plus performants.

Parcours et financement : de Google DeepMind à une valorisation de 4 milliards

Les fondatrices ont co-dirigé AlphaChip chez Google, un système capable de produire des schémas en quelques heures, et leur travail a contribué à plusieurs générations de TPU de Google. Elles ont également co-fondé l'équipe ML for Systems chez Google, ont été des employées précoces chez Anthropic et chercheuses scientifiques senior chez Google DeepMind. Anna Goldie est PDG, docteure en informatique de Stanford et lauréate des 35 Innovators Under 35 ; Azalia Mirhoseini est CTO, professeure assistante à Stanford et fondatrice du Scaling Intelligence Lab. Lancée fin 2025, Ricursive a réuni 335 millions de dollars en quatre mois pour une valorisation de 4 milliards, dont une série A de 300 millions, avec Nvidia au tour de table.

Ce qui sera discuté sur scène : boucler IA et conception pour lever un goulet d’étranglement

Goldie et Mirhoseini, qui ont contribué à démontrer que l'IA peut concevoir des puces réelles, détailleront comment fermer la boucle entre IA et développement de puces et comment bâtir des systèmes auto-améliorants pour traiter un goulet d'étranglement du secteur. Selon elles, accélérer la conception pourrait ouvrir la voie à de nouvelles architectures et, à terme, à une IA plus capable et plus efficace. Leur intervention est présentée comme une opportunité pour dirigeants, fondateurs et investisseurs de comprendre le rôle que la vitesse de développement des puces peut jouer dans les prochaines étapes de l'IA.

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