AIチップ設計のRicursive、4ヶ月で335億円調達

Google出身チームが仕掛ける「AIがAIを強化する」新発想
通常数年かかるチップ設計を数時間に短縮
1. 競合ではなく「顧客」としてのNVIDIA
フリーランスエンジニアやAI研究者への影響
まとめ：今は情報収集、動向を追う段階

Google出身チームが仕掛ける「AIがAIを強化する」新発想

Ricursive Intelligenceは、Google DeepMindでTPU（Tensor Processing Unit）の設計に使われた「AlphaChip」を開発したAnna Goldie氏（CEO）とAzalia Mirhoseini氏（CTO）が創業したスタートアップです。2025年秋にシードラウンドで3,500万ドルを調達し、その4ヶ月後の2026年2月にはSeries Aで3億ドルを追加調達。合計3億3,500万ドル（約335億円）という異例のスピード資金調達を実現しました。

投資家にはLightspeed Venture Partners（リード）、DST Global、NVIDIA傘下のNVentures、Felicis、Sequoiaなどが名を連ね、NVIDIAやAMD、Intelといった半導体大手を顧客ターゲットにしています。注目すべきは、プロトタイプなしで創業者の実績だけで巨額調達に成功した点です。

通常数年かかるチップ設計を数時間に短縮

Ricursiveが開発するのは、AIを使ったチップ設計ツールです。従来、半導体チップの設計には数年単位の時間がかかり、専門エンジニアの膨大な労力が必要でした。しかしRicursiveのツールは、LLM（大規模言語モデル）を活用してコンポーネント配置から検証まで自動化し、設計期間を数時間から数週間に短縮できるとしています。

さらに特徴的なのが「再帰的ループ」という考え方です。AIがチップを設計し、そのチップを使ってより高性能なAIを構築、そのAIがさらに優れたチップを設計する――このサイクルを繰り返すことで、学習データが蓄積され、設計精度が継続的に向上していきます。同社は「10倍の性能向上も可能」と主張しています。

実際、GoogleのTPU第3世代にはAlphaChipが使われており、既に実績があります。この技術をさらに発展させ、NVIDIA、AMD、Intelなどのチップメーカーや、カスタムチップを必要とする企業向けに提供する計画です。

競合ではなく「顧客」としてのNVIDIA

興味深いのは、NVIDIAが投資家として参加している点です。RicursiveはNVIDIAと競合するのではなく、NVIDIAのような大手チップメーカーに設計ツールを提供する立場にあります。つまり、チップそのものを製造するのではなく、設計プロセスを支援するSaaS的なビジネスモデルを想定していると考えられます。

調達した資金は、チーム拡大と計算インフラの強化に充てられる予定です。AI研究には膨大な計算リソースが必要なため、この資金投入は技術開発の加速に直結します。

フリーランスエンジニアやAI研究者への影響

Ricursiveのツールが普及すれば、半導体設計のハードルが大きく下がります。これまで大企業や研究機関しか扱えなかったカスタムチップ設計が、中小企業やスタートアップでも手が届くようになる可能性があります。

フリーランスのハードウェアエンジニアやAI研究者にとっては、チップ設計のスキルセットが変化するタイミングかもしれません。従来の手作業的な設計スキルに加えて、AIツールを活用した設計フローの理解が求められるようになるでしょう。また、カスタムチップのニーズが高まれば、設計支援やコンサルティングの仕事が増える可能性もあります。

ただし、現時点では具体的な製品リリース時期や価格は未公表です。早期顧客の情報も明らかになっておらず、実際にどのような形でサービス提供されるかは不透明です。フリーランスが直接利用できるツールになるかどうかも、今後の展開次第と言えます。