Recursive Intelligence, yapay zekâ çipi tasarım süresini haftalara indirmeyi hedefliyor

Recursive Intelligence, yapay zekâ ile yarı iletken tasarımını birleştirerek tasarım döngüsünü mevcut 2-3 yıldan haftalar seviyesine indirmeyi hedefliyor. Şirket, çip tasarımından elde edilen deneyimin sonraki tasarımlara aktarılacağı ve bunun daha gelişmiş yapay zekâ sistemlerine katkı sağlayacağı bir yapı öngörüyor.

TechCrunch, Recursive Intelligence kurucu ortağı ve CEO’su Anna Goldie ile kurucu ortağı ve CTO’su Azalia Mirhoseini’nin bu konuyu 25 Eylül’de duyurdu. İki yönetici, 13-15 Ekim tarihlerinde ABD’nin San Francisco kentinde düzenlenecek TechCrunch Disrupt 2026 etkinliğinde ‘Yapay zekâ kendi donanımını tasarlamaya başladığında’ başlıklı bir sunum yapacak.

TechCrunch’ın aktardığına göre sunumda, yapay zekânın çip tasarım sürecinden öğrenmesi ve bir çip tasarımında edindiği deneyimi sonraki tasarımlara aktarması ele alınacak. Recursive Intelligence, çipleri doğrudan üretmek yerine tasarım, doğrulama ve optimizasyon süreçlerini yapay zekâ ile otomatikleştiren bir şirket olarak tanımlanıyor.

Şirket, resmi internet sitesinde kendisini ‘çip tasarımıyla başlayan kendini geliştiren sistemler geliştiren yapay zekâ araştırma laboratuvarı’ olarak tanımlıyor. Buna göre şirket, yapay zekâ eğitimi için gereken çipleri tasarlamayı ve geliştirilen çiplerin yapay zekâ performansını yeniden artırmasını sağlayan bir yapı kurmayı amaçlıyor.

Recursive Intelligence’ın temel hedefi tasarım süresini kısaltmak. Yarı iletken tasarımının hâlihazırda 2-3 yıl sürebildiğini belirten şirket, bu süreyi haftalara indirmeyi planlıyor.

Ancak haftalar seviyesine inme hedefi henüz elde edilmiş bir sonuç değil, şirketin açıkladığı bir hedef niteliğinde. Açık kaynaklarda gerçek müşteriler, ticari çip lansmanı veya tasarım süresindeki fiili azalma hakkında doğrulanmış bilgi bulunmuyor.

İki kurucu ortak, Google’da AlphaChip’in geliştirilmesine öncülük etti. Google DeepMind, AlphaChip’in Google’ın son üç nesil Tensor Processing Unit (TPU) tasarımında kullanıldığını ve çip yerleşim tasarımlarını haftalar veya aylar yerine saatler içinde oluşturabildiğini belirtiyor.

Yarı iletken tasarımında floorplanning, devre bloklarının konum ve yerleşiminin belirlenmesi sürecini ifade ediyor. AlphaChip bu süreci bir oyun gibi öğreniyor ve biriktirdiği tasarım deneyimiyle yeni yerleşim problemlerini daha hızlı çözmeye çalışıyor.

AlphaChip’in kamuya açık uygulama alanı, yarı iletken tasarımının tamamından ziyade çip floorplanning’i ve yerleşim optimizasyonuyla sınırlı. Yapay zekânın insan mühendislerin doğrulamasını ve üretim süreçlerini bağımsız biçimde yürüttüğünü gösteren bir kanıt sunulmuş değil.

Recursive Intelligence, Ocak 2026’da 300 milyon dolar (yaklaşık 410,7 milyar won) tutarında Series A yatırımı aldı. Yatırım turunda şirketin değerlemesi 4 milyar dolar (yaklaşık 5,476 trilyon won) olarak belirlendi.

Sequoia Capital, Recursive Intelligence’ın yaklaşımını geleneksel fabless modelinden ‘designless’ modele geçiş olarak nitelendiriyor. Bu modelde müşterinin tasarım hedefleri ve koşulları belirlemesi, Recursive Intelligence’ın ise optimize edilmiş çip tasarımını sunması öngörülüyor.

Sequoia Capital’ın açıklaması, yatırımcının iş modeline ilişkin değerlendirmesi niteliğinde. Bunun bağımsız bir piyasa değerlendirmesi veya ticarileşme başarısını doğrulayan bir veri olduğu söylenemez.

Lightspeed Venture Partners da Recursive Intelligence’ın yapay zekâ modelleriyle silikonu birlikte geliştirerek yarı iletken tasarım döngüsünü kısaltmaya çalıştığını açıkladı. Bu değerlendirme de yatırımcı görüşü olarak şirketin gerçek ürün performansından ayrı ele alınmalı.

TechCrunch, Series A öncesindeki 35 milyon dolarlık tohum yatırımı da dahil olmak üzere Recursive Intelligence’ın toplam 335 milyon dolar (yaklaşık 458,6 milyar won) fon topladığını bildirdi. Özel yatırım turuna dayalı şirket değerlemesi, halka açık şirketlerin piyasa değerinden farklı bir ölçüm yöntemidir.

TechCrunch Disrupt 2026, San Francisco’daki Moscone West’te 13-15 Ekim tarihleri arasında düzenlenecek. Etkinlikte Recursive Intelligence’ın yapay zekâ destekli çip tasarımı otomasyonu ve tasarım döngüsünü haftalar seviyesine indirme hedefinin ayrıntıları ele alınacak.