Naslov i uvod
Manjak GPU‑ova već je godinama glavna priča, ali sljedeća bitka vodi se još dublje u slojevima tehnologije: tko će dizajnirati same čipove na kojima radi umjetna inteligencija. Ricursive tvrdi da je odgovor – opet umjetna inteligencija. Startup star svega dva mjeseca dosegnuo je vrijednost od 4 milijarde dolara na obećanju da će stvoriti zatvorenu petlju u kojoj AI sustavi dizajniraju i neprestano poboljšavaju čipove na kojima se izvršavaju. Ako uspiju, mogli bi dramatično ubrzati napredak hardvera i dodatno koncentrirati moć u rukama onih koji kontroliraju računsku infrastrukturu. U nastavku analiziramo što Ricursive zapravo radi, zašto ga investitori tako visoko cijene i što to znači za Europu i tehnološku scenu jugoistočne Europe.
Vijest ukratko
Prema pisanju TechCruncha, Ricursive Intelligence prikupio je 300 milijuna dolara u investicijskom krugu Series A, uz vrijednovanje od 4 milijarde dolara – samo dva mjeseca nakon formalnog pokretanja tvrtke. Krug je predvodio fond Lightspeed, a sudjelovali su i DST Global, NVentures (venture odjel Nvidije), Felicis Ventures, 49 Palms Ventures i Radical AI. Ukupno je Ricursive dosad prikupio 335 milijuna dolara, navodi i The New York Times.
Ricursive razvija AI sustav koji dizajnira i automatski poboljšava specijalizirane AI čipove. Tvrtka tvrdi da će njen sustav moći generirati vlastiti silicijski „supstrat“ te iterativno unaprjeđivati dizajn čipova kako bi ubrzao AI radna opterećenja. Osnivačice Anna Goldie (CEO) i Azalia Mirhoseini (CTO) bivše su istraživačice Googlea; njihov pristup ojačanim učenjem za raspored elemenata na čipu (AlphaChip) već je korišten u četiri generacije Googleovih TPU akceleratora. TechCrunch ističe da Ricursive nije jedini igrač u ovom prostoru – slične ideje razvijaju i startup Unconventional AI te još jedna tvrtka naziva Recursive.
Zašto je to važno
Na površini, ovo izgleda kao još jedna prevelika AI runda. No zapravo signalizira promjenu fokusa: utrka se seli s razine modela na samu fizičku osnovu na kojoj ti modeli žive.
Ako se Ricursivova vizija ostvari, potencijalni dobitnici su:
- Veliki cloud pružatelji i AI laboratoriji, koji mogu dobiti čipove precizno prilagođene svojim radnim opterećenjima umjesto da ovise o generičkim GPU‑ovima.
- Sama tvrtka i njeni investitori, koji se pozicioniraju na najkritičnijem uskom grlu AI ekonomije – pristupu vrhunskom računanju.
- Nvidia, koja kroz ulaganje dobiva uvid i opciju sudjelovanja u mogućem novom paradigmom dizajna čipova, umjesto da joj konkurencija iznenada izmakne.
Mogući gubitnici:
- Tradicionalni EDA igrači (Synopsys, Cadence, Siemens EDA), ako se pokaže da AI‑vođeni dizajnerski tokovi daju bolje rezultate za specifična AI opterećenja.
- Manji cloudovi i startupi, uključujući mnoge u EU i regiji, koji bi mogli biti još više isključeni iz pristupa najnaprednijem hardveru ako on nastaje kroz zatvorene dogovore između nekoliko velikih tvrtki i specijaliziranih deep‑tech timova.
- Regulatori i stručnjaci za sigurnost, suočeni s potencijalno znatno bržim ciklusima unapređenja hardvera nego što ih predviđaju postojeći okviri.
Kratkoročno, ovaj krug financiranja djeluje prije svega kao snažan signal tržištu: narativ „infrastrukture koja se sama poboljšava“ postaje nova investicijska priča nakon velikih jezičnih modela. Svi veliki igrači već razmišljaju o su‑dizajnu hardvera i softvera; Ricursive pokazuje da je kapital spreman takvu viziju platiti po vrlo visokim valuacijama.
Šira slika
Ricursive je dio jasnog trenda: vertikalne integracije AI stacka od aplikacije do tranzistora.
Prvo su tehnološki divovi shvatili da im najam standardnih GPU‑ova nije dovoljan, pa su počeli graditi vlastite akceleratore (TPU, Trainium, Maia, Cobalt, MTIA…). Sada idemo još jedan sloj niže: ne samo kontrolirati čip, već i sustav koji taj čip dizajnira.
Povijest automatizacije dizajna čipova (EDA) zapravo je niz skokova u automatizaciji: od ručnog crtanja do automatskog placementa, od diskretne logike do visokonivojske sinteze. Svaki skok omogućio je veću kompleksnost i bolju iskoristivost silicija. Ricursive i slični startupi predlažu sljedeći skok – petlje optimizacije vođene učenjem s potkrepljenjem i drugim ML tehnikama, usmjerene specifično na AI radna opterećenja i, dugoročno, na pojedine arhitekture modela.
Ekonomski poticaj je ogroman. Trening najnaprednijih modela već troši goleme količine novca, struje i inženjerskog rada. Kada jedan trening „proguta“ stotine milijuna dolara vrijedne infrastrukture, i nekoliko postotnih bodova bolje učinkovitosti izravno se pretvara u uštedu ili konkurentsku prednost. Sustav koji iz stvarnih telemetrijskih podataka uči kako preoblikovati raspored sklopova, memorijsku hijerarhiju i međusobne veze zato je iznimno privlačan.
To mijenja i način na koji mjerimo uspjeh. Danas se hvalimo brojem parametara i duljinom konteksta; sutra će ključna metrika biti mogućnost po wattu i po dolaru/euru, što ovisi o tome koliko su dobro su‑optimizirani modeli, kompajleri, runtime i hardver. Ricursive cilja upravo na taj spoj.
No put od ambiciozne ideje do stvarnog čipa je dug. Dizajniranje, provjera i proizvodnja konkurentnog akceleratora traju godinama i zahtijevaju blisku suradnju s foundryjima, opskrbnim lancima i velikim kupcima. Investitori ipak računaju da će sljedeća „Nvidia razine“ tvrtka nastati ne samo iz boljeg čipa, već iz stroja za stalno poboljšavanje čipova, pogonjenog umjetnom inteligencijom.
Europski i regionalni kontekst
Iz europske perspektive, Ricursivova priča je još jedan podsjetnik da se najradikalnije inovacije u AI hardveru i dalje rađaju u SAD‑u.
EU kroz Europski akt o čipovima i druge programe želi povećati udio u globalnoj proizvodnji poluvodiča i smanjiti ovisnost o Aziji i američkim gigantima. Ipak, najnaprednije ideje za AI‑nativne alate za dizajn čipova nastaju uglavnom u Silicijskoj dolini i financiraju ih isti fondovi koji već dominiraju cloudom i GPU ekosustavom.
Za Hrvatsku i širu SEE regiju to znači da ćemo, ako ništa ne promijenimo, ostati korisnici, a ne kreatori temeljnog hardvera. Tehnološke tvrtke poput Rimac Grupe, Infobipa ili Njuškala sve više koriste ili razvijaju AI rješenja, ali u praksi ovise o cloud infrastrukturi i čipovima dizajniranim drugdje. Ako dizajn čipova postane zatvoren, AI‑vođen proces, naš utjecaj na cijenu, uvjete korištenja i sigurnosne standarde bit će još manji.
S regulatorne strane, europske uredbe poput GDPR‑a, DSA‑a i nadolazećeg Akta o umjetnoj inteligenciji fokusiraju se na podatke, modele i aplikacije. Toolchain za dizajn hardvera zasad je izvan fokusa, premda upravo on ima ogroman utjecaj na energetsku potrošnju, otpornost infrastrukture i potencijalne zlouporabe. Ako AI‑dizajnirani čipovi uđu u energetiku, zdravstvo ili promet, pitanja transparentnosti i nadzora tih alata postat će vrlo konkretna.
Za regionalnu startup scenu – od Zagreba i Ljubljane do Beograda i Sarajeva – ovo je i prilika i upozorenje. Prilika jer se otvara čitav novi sloj na kojem se mogu graditi rješenja (optimizacija korištenja GPU‑ova, orchestration, monitoring), ali i upozorenje jer jezgra inovacije u dizajnu samih čipova zasad potpuno izmiče regiji.
Pogled unaprijed
Što bismo trebali pratiti u sljedećih 18–24 mjeseca kada je Ricursive u pitanju?
- Prvi tape‑out i prototipovi – bez konkretnih dogovora s foundryjima i najave procesa proizvodnje, vizija ostaje na razini decka.
- Mjerljive performanse – ključne će biti brojke performansi po wattu i po dolaru na stvarnim AI radnim opterećenjima u usporedbi s Nvidijinim GPU‑ovima i drugim akceleratorima.
- Partnerstva s velikim korisnicima – hoće li hyperscaleri, nacionalni cloudovi ili superračunalni centri (uključujući one u EU) javno ući u su‑dizajn s Ricursivom ili će zadržati takve eksperimente interno?
Za etablirane EDA tvrtke ovo je jasan znak da moraju ubrzati vlastite AI inicijative. Vrlo je vjerojatno da ćemo vidjeti daljnju konsolidaciju – akvizicije manjih AI‑EDA timova kako bi se takve sposobnosti „usisale“ u postojeće alate.
S druge strane, sigurnosni i geopolitički aspekt ne smijemo podcijeniti. Samooprimjereni hardver može ubrzati razvoj moćnijih modela brže nego što regulatorni procesi mogu reagirati. Nije isključeno da će se u budućnosti kontrole izvoza proširiti ne samo na određene čipove, već i na sustave sposobne dizajnirati najnaprednije akceleratore.
Za Hrvatsku i regiju pitanje je gdje želimo biti u toj priči. Hoćemo li čekati da nam globalni igrači isporuče „crnu kutiju“ hardvera i softvera, ili ćemo barem djelomično graditi vlastite kompetencije – kroz sudjelovanje u europskim istraživačkim projektima, podršku open‑hardware inicijativama (npr. RISC‑V) i pametnije javne nabave HPC sustava?
Zaključak
Vrednovanje Ricursiva na 4 milijarde dolara manje govori o trenutnom stanju jedne tvrtke, a više o smjeru u kojem ide cijela AI industrija. Kapital se spušta na najdublji sloj – na alate koji dizajniraju čipove na kojima će sutra raditi modeli. Tko kontrolira tu petlju, kontrolira tempo i smjer napretka. Za Europu i jugoistočnu Europu ključno je pitanje: hoćemo li biti su‑dizajneri tog budućeg „inteligentnog supstrata“ ili samo korisnici koji se nadaju fer uvjetima?
