Google DeepMind ищет руководителя команды для возглавления исследований в области проектирования чипов с использованием искусственного интеллекта.
Компания утверждает, что её система AlphaChip уже применялась при разработке пяти последних поколений процессоров Tensor Processing Unit (TPU), а также Arm-процессоров Axion.
В вакансии отмечается, что «Gemini был внедрён в работу аппаратной команды по нескольким направлениям, ускоряя процесс проектирования чипов».
Исследования изначально велись в Google Brain (поглощённом DeepMind в 2023 году), проект совместно возглавляла Анна Голди.
Голди была ведущим соавтором (наряду с Азалией Мирхосейни) научной работы 2020 года об AlphaChip, в которой говорилось: «Резкое сокращение цикла разработки чипов позволит аппаратному обеспечению быстрее адаптироваться к стремительному развитию ИИ. Мы считаем, что именно ИИ станет инструментом для ускорения проектирования чипов, создавая симбиотическую связь, где каждый компонент стимулирует прогресс другого».
Группа утверждала, что AlphaChip экономит тысячи часов ручного труда при создании каждого нового поколения TPU, а методы были открыты в 2022 году.
Однако в 2023 году две публикации поставили под сомнение успех проекта — одна от Чанга и его коллег, другая — от Игоря Маркова из Synopsys. Исследование Чанга показало, что воспроизвести методы Google не удалось, а Марков назвал подход «ложным рассветом».
Nature изучила претензии, после чего Google в 2024 году заявил, что результаты «полностью в нашу пользу». С тех пор AlphaChip расширился — MediaTek объявила о его использовании в собственных разработках.
Тем не менее, команда столкнулась с громкими уходами. В сентябре 2025 года Голди и Мирхосейни покинули DeepMind, основав Ricursive Intelligence — компанию по разработке ИИ-чипов. К ним присоединились другие специалисты AlphaChip, включая Эбрахима Сонгори, Хао Чэня и Джиу Пак. На этой неделе стартап привлёк $300 млн при оценке в $4 млрд.
Другим заметным уходом стал Ричард Хо, один из авторов оригинальной статьи. Он покинул Google в 2022 году, перейдя в Lightmatter, занимающуюся фотонными чипами, а затем стал руководителем аппаратного направления в OpenAI, где сотрудничает с Broadcom над собственными ИИ-ускорителями.
Ещё один соавтор, Йонг-Джун Ли, перешёл в Apple в 2024 году, присоединившись к коллеге по AlphaChip Эмре Тункеру, который уже работал там с 2022 года. Уилл Хэнг ушёл в 2019 году, чтобы основать закрытый стартап.
Тем не менее, часть команды остаётся. Google DeepMind продолжает набор, включая приглашение нейроморфного исследователя Максанса Эрнуля из Rain AI в прошлом году. На сайте компании открыто множество вакансий для инженеров по аппаратным решениям, входящих в группу, разрабатывающую технологии автоматического проектирования чипов с помощью ИИ.
Руководящая должность предполагает, что команда будет «создавать прорывы в машинном обучении, оказывающие значительное влияние на Google и всю отрасль проектирования чипов», «использовать LLM и трансформерные модели для ускорения разработки» и «решать одни из самых сложных задач в проектировании чипов (генерация RTL, верификация RTL, логический синтез, физический дизайн, прогнозирование PPA)».
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Sebastian Moss
