首款完全由AI设计的芯片，诞生

奇点已经学会编写自己的软件，但它运行所依赖的硅芯片仍然需要人类设计团队，直到现在。

芯片的诞生始于少数人的智慧。 1958年，杰克·基尔比制造了第一块集成电路。 1971年，费德里科·法金带领几位工程师推出了英特尔4004芯片。1980年，米德和康威制定了相关规则，使得任何研究生都能设计芯片。1987年，张忠谋创立了台积电，使得任何拥有设计的人都能将其制造出来。制造工艺实现了民主化，但设计却未能如此。如今，只有14%的芯片项目能够成功完成首款芯片的研发，而四分之三的项目都延期了。一块芯片的研发需要数年时间和数亿美元的投入，因此，新的芯片研发再次集中在少数几家巨头手中。

更深层次的问题在于时钟不匹配。架构在量产芯片问世前数年就已定型，而它所服务的AI工作负载却在数月内发生变化。设计者为了规避风险而采用通用设计，结果付出了双重代价：一次是为这种规避成本买单，另一次是工作负载与固定逻辑不匹配时。随着摩尔定律的停滞，专业化是提升每瓦性能的最后几个重要途径之一，但只有当设计周期与工作负载的节奏保持一致时，这种优势才值得利用。

今天，021T Capital投资的公司Architect Labs发布了 Redwood，这是首个由人工智能系统完成端到端设计、验证和部署的 AI 加速器。两位架构师编写了一份高级规范。系统根据该规范生成了性能模型、RTL 代码、UVM 验证环境、形式化证明、固件、驱动程序和计算内核，整个过程无需人工干预，也未使用任何预先存在或开源的 IP。不到两周的时间，系统就完成了所有模块，代码和功能覆盖率均达到 95%。首次部署到 AMD Versal FPGA 的 RTL 代码未发现任何 bug。第三周，Qwen3推理功能上线，该公司在今年夏季的设计自动化大会上进行了现场演示。

人工智能技术已融入芯片设计流程多年，因此“第一”这个词的使用必须谨慎。谷歌的AlphaChip自2020年起就已完成TPU的布局设计，这相当于将设计流程融入了人类的决策过程。2023年，纽约大学的研究人员通过与聊天机器人（一位键盘工程师）对话，设计出了一个8位微处理器。EDA供应商承诺在特定任务上实现10倍的性能提升。这些都是辅助设计方面的“第一”。而Redwood则是自主设计方面的“第一”。整个技术栈都源自单一规范，并基于该规范运行现代模型。唯一的限定条件是，Redwood目前运行在FPGA上，其芯片性能参数是根据FPGA测量数据校准后的预测值。在三星 8 纳米工艺（NVIDIA Jetson Orin Nano的工艺等级）上，Redwood Nano 运行相同的模型，每秒处理 49 个令牌，而 Jetson 的实测值为每秒 28 个令牌；功耗为 1.3 瓦，而 Jetson 为 2.6 瓦；在 2.88 平方毫米的面积上，每瓦性能提高了 3.4 倍。

速度比分数更重要。任何规范变更都会在 48 小时内重新生成、重新验证并重新部署到硬件上。传统的芯片程序会在早期就冻结其架构，并将所有后续想法都推迟到下一代。Redwood 从未冻结。在其巅峰时期，该设计一天之内就整合了 115 项变更。而且，设计并未止步于人类。运行在 Redwood 上的 Qwen 被暴露为构建它的 AI 系统内部的一个端点，该模型为其自身的操作找到了时间和内核优化方案。1965 年，IJ Good设想了一台机器设计出更好的机器，并将结果称为智能爆炸。他当时指的是软件。如今，这个循环已经延伸到了硅芯片。

张的“无晶圆厂”模式让企业无需拥有晶圆厂即可设计芯片，NVIDIA、博通和苹果芯片正是由此诞生。Architect Labs 首席执行官 Ebrahim Hussain 将下一个变革称为“无设计”模式。企业提交设计工作，芯片由此衍生而来，就像无晶圆厂公司提交设计，晶圆最终交付一样。曾经把关的设计团队变成了规范制定者。Architect Labs 已经开始与财富 500 强合作伙伴开展这种合作，将原本需要数月才能完成的项目压缩到几周内完成。

定制芯片一直是科技领域最稀缺的资源之一。曾驱动一代家用电脑的Z80芯片，是由两位设计师Faggin和Masatoshi Shima于1975年手工绘制的。Arm的IPO招股说明书显示，2纳米芯片的设计成本约为7.25亿美元，这笔巨款只有科技巨头才能承担。而Redwood芯片则是由两人提出需求，并由机器设计完成。每一项重要的工作负载都应该拥有专属芯片。现在，它终于可以拥有自己的芯片了

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