维度网讯，Architect Labs 完成 2400 万美元种子轮融资，正式走出隐身模式。该公司正在构建一套 AI 系统，为突破现成硬件极限的组织设计定制芯片和全栈半导体解决方案。据这家初创公司介绍，Architect 与公司、AI 实验室及国家合作，将高要求的算力负载转化为专用芯片，从而大幅缩短芯片开发周期。

这笔资金将用于扩展计算基础设施、深化 AI 研究，并与早期行业合作伙伴共同设计生产级芯片。

AI 的快速增长正在改变硬件基础设施的经济性。计算已从基本的 GPU-CPU-内存配置转向围绕定制芯片构建的大规模、可扩展、集成化环境。通用硬件无法跟上 AI 对专用计算、先进网络和高速连接的复杂需求。这一趋势不仅限于数据中心，还扩展到机器人、自主系统、空间计算、国防、个人设备和可穿戴设备。

芯片设计仍然是技术领域门槛最高的方向之一：需要数年开发、数亿美元投资，而专家库集中在少数几家公司，规模不断缩小。

大约 20 年前，无晶圆厂模式让公司无需拥有晶圆厂即可设计芯片。台积电（TSMC）向任何拥有芯片设计的人提供世界级制造。Architect Labs 计划对设计本身做同样的事：向任何拥有算力负载的人提供世界级芯片设计。

该公司称之为“无设计半导体行业”，在这种模式下，组织不再需要成为芯片公司，不必对架构进行长达十年的押注，也不必承担流片失败的风险，只为获得其算力负载所需的芯片。

“AI 模型在几乎所有领域都取得了巨大进步，但芯片开发周期依然同样缓慢且痛苦，”Architect Labs 联合创始人 Ebrahim Hussain 表示。“实现 AI 优先的半导体设计需要从头重新思考整个设计过程，而不是将 AI 代理强行塞入从未为它们构建的工作流程中。”

Hussain 15 岁跳过高中上大学，之后在苹果（Apple）和特斯拉（Tesla）从事定制芯片工作。他与哈佛大学（Harvard）AI 研究员 Aaditya Subedi 共同创立了 Architect，后者当时正在利用 AI 进行代码验证。两人在斯坦福大学（Stanford）相识，他们的研究专注于构建用于芯片设计和验证的 AI 系统。注意到 AI 进步速度与底层硬件之间的差距后，他们辍学创办了 Architect。

创始人组建了一支由前沿 AI 研究人员、前教授、芯片设计师和系统工程师组成的团队。

此轮融资由 Kindred Ventures 领投，参与方包括 TQ Ventures、Race Capital、Together Fund，以及现代计算和 AI 领域的关键人物，包括 Srinivas Narayanan、Lukasz Kaiser、Aravind Srinivas、Kunle Olukotun、Trevor Blackwell、Alex Wissner-Gross 博士、Shaad Khan 以及其他来自英伟达（NVIDIA）、谷歌（Google）和 OpenAI 的高管。Kindred 创始人兼管理合伙人 Steve Jang 加入了 Architect 的董事会。

随着时间推移，该公司计划将其合作伙伴关系及其 AI 系统的能力扩展到整个计算栈，从芯片到协同设计编译器、运行时、系统软件，并最终协同优化 AI 模型本身。

当芯片设计接近软件的速度时，模型、架构和芯片才能真正协同优化。硬件不再是 AI 必须绕过的约束，而成为迭代循环本身的一部分：一个收紧的飞轮，加速行业通往超级智能的路径。

“我们正进入一个为各种系统和算力负载类型定制芯片的时代。为了实现 AI 基础设施的理想多样性，研究实验室、软件平台、机器人制造商和云运营商都需要能够以与模型开发相同的速度和创造力迭代新型芯片硬件，”Kindred Ventures 创始人 Steve Jang 表示。“利用 AI 进行芯片协同设计，Architect Labs 旨在大规模实现超低延迟、高能效且价格合理的智能愿景。”

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