Originaltitel: „Google und Nvidia setzen alles auf eine Karte, dieses 40-Milliarden-Dollar bewertete KI-Unternehmen will Wissenschaftler direkt abschaffen“
Originalautor: Huálín Wǔwáng, Geek Park
1956 versammelten sich Wissenschaftler in Dartmouth, um erstmals offiziell zu diskutieren, ob Maschinen denken können. Sie waren optimistisch und glaubten, dieses Problem in einem Sommer lösen zu können.
Siebenzig Jahre später gibt es immer noch keine Antwort auf diese Frage. Doch ein Unternehmen, das erst vier Monate alt ist, hat gerade 500 Millionen Dollar an Finanzierung erhalten und eine Bewertung von 40 Milliarden Dollar erreicht — nur weil es behauptet, einen Weg gefunden zu haben, der KI das eigenständige Forschen und Weiterentwickeln beibringt.
Dieses Unternehmen heißt Recursive Superintelligence.
GV, die Risikokapitalabteilung von Google, hat die Führung übernommen, Nvidia hat nachgezogen. Beide Firmen spielen eine bedeutende Rolle im KI-Ökosystem. Sie greifen gleichzeitig zu, setzen auf ein Startup, das noch kein Produkt öffentlich gemacht hat. Die dahinterliegende Logik ist es wert, genau analysiert zu werden.
01 „Den Menschen aus dem Kreislauf entfernen“
Zunächst, was genau macht Recursive Superintelligence?
Das Unternehmen wurde von Richard Socher, dem ehemaligen Chef-Wissenschaftler bei Salesforce, gegründet. Das Kernteam stammt aus Google DeepMind und OpenAI. Das ist keine unbekannte Kombination — in den letzten zwei Jahren haben sich viele Ingenieure und Forscher, die aus Top-Laboren ausgetreten sind, zu einer deutlichen Welle formiert.
Richard Socher’s X-Profil, Altman hat offensichtlich diese Talentsichtung im Blick｜Bildquelle: X
Socher ist kein typischer „Großkonzern-Absteiger“, der sich in der Silicon Valley Szene als Gründer versucht. Er wurde 1983 in Deutschland geboren, studierte an der Stanford University bei den KI-Pionieren Andrew Ng und NLP-Experte Christopher Manning. 2014 schloss er seine Doktorarbeit ab und erhielt den besten Doktortitel der Stanford-Computing-Abteilung des Jahres.
Richard Socher ist eine Schlüsselfigur bei der tatsächlichen Integration neuronaler Netzwerke in die natürliche Sprachverarbeitung — seine frühen Forschungen zu Wort- und Kontextvektoren sowie Prompt Engineering legten die technische Grundlage für heute bekannte Modelle wie BERT und GPT, die bei Google bereits über 180.000 Mal zitiert werden.
Im Jahr seines Doktorabschlusses gründete er die KI-Start-up MetaMind, das zwei Jahre später von Salesforce strategisch übernommen wurde. Danach leitete er als Chief Scientist und Executive Vice President die KI-Strategie von Salesforce, unter anderem bei der Umsetzung von Einstein GPT und anderen Unternehmens-KI-Produkten.
Nach seinem Weggang von Salesforce gründete er 2020 die KI-Suchmaschine You.com, die 2025 eine Series-C-Finanzierung in Höhe von 1,5 Milliarden Dollar erhielt. Diesmal verlagerte er den Fokus vom Suchen auf eine grundlegendere Fragestellung.
Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence, Advanced Machine Intelligence Labs… Jedes dieser Unternehmen trägt das Label „Kernteam der Top XX großer Modelle“ und erzählt eine Geschichte von „Next-Generation KI“.
Doch Recursive geht einen noch radikaleren Weg.
Seine Kernthese ist „Selbstlernende KI“ — nicht nur, um KI intelligenter Fragen beantworten zu lassen, sondern um den gesamten wissenschaftlichen Forschungsprozess autonom durchzuführen: Hypothesen aufstellen, Experimente entwerfen, Ergebnisse bewerten, Richtungen iterieren. Mit anderen Worten: Es soll den menschlichen Forscher vollständig aus diesem Kreislauf entfernen.
Das ist kein völlig neuer Ansatz, doch Recursive verankert ihn in einer äußerst realistischen Business-Logik. Die Top-Forscher im KI-Bereich verdienen jährlich oft zwischen 15 und 20 Millionen Dollar. Wenn ein System die gleiche Arbeit kostengünstiger und schneller erledigen kann, würde das die wirtschaftliche Grundlage der Spitzenforschung grundlegend verändern.
Investoren haben diesen Zusammenhang offensichtlich erkannt. Die Finanzierungsrunde war angeblich überzeichnet, das Volumen könnte bis zu 1 Milliarde Dollar erreichen.
02 Google und Nvidia setzen alles auf eine Karte
GV, die Risikokapitalabteilung von Google, hat die Führung übernommen, Nvidia hat nachgezogen. Diese Investoren-Kombination ist ein klares Signal.
Google versteht man leicht. DeepMind ist seit Jahren führend im Bereich „KI für Wissenschaft“, AlphaFold löst das Protein-Faltung-Problem, AlphaGeometry schlägt menschliche Top-Teilnehmer bei mathematischen Wettbewerben.
Doch DeepMind verfolgt den Ansatz, konkrete wissenschaftliche Probleme mit KI zu lösen. Recursive will das Fundament dafür legen — den Prozess der wissenschaftlichen Entdeckung selbst autonom voranzutreiben. Für Google ist das sowohl ein Konkurrenz- als auch ein Absicherungs-Strategie.
Noch wichtiger: Anfang dieses Monats kündigte Google eine Kooperation mit Intel für mehrere Generationen KI-Infrastruktur an. Das zeigt, dass Google seine Infrastruktur-Strategie im KI-Bereich beschleunigt. Die Investition in Recursive ist ein Teil dieses großen Schachbretts — wer die führenden Modelle entwickelt, will Google auch dabei sein.
Nvidia verfolgt eine direktere Logik. Das Kernproblem bei selbstlernender KI ist nicht der Algorithmus, sondern die Rechenleistung. Wenn KI Experimente autonom laufen und Modelle iterieren soll, braucht es exponentiell wachsende GPU-Cluster. Nvidia investiert in Recursive, um im Grunde seine zukünftigen Aufträge zu sichern.
Beide Unternehmen setzen gleichzeitig ein Zeichen: Dieser Markt ist möglicherweise schon so weit, dass „Nicht investieren gleich Verpassen“ gilt.
03 Vier Monate, 40 Milliarden Dollar — ist das realistisch?
Wahrscheinlich ist die erste Reaktion, wenn man die Zahl von 40 Milliarden Dollar hört, „Schon wieder“.
Die Bewertungsblase bei KI-Startups ist in den letzten Jahren kein Geheimnis mehr. Ein PDF, eine Demo, ein paar Slides, dazu einige bekannte Namen aus Top-Laboren — und schon sind mehrere Hundert Millionen Dollar im Spiel. Das ist in Silicon Valley und London Alltag, keine Ausnahme mehr.
Doch bei Recursive gibt es einige Unterschiede zu den üblichen „PPT-Unicorns“.
Erstens: Das Gewicht des Gründerteams. Richard Socher bringt echte wissenschaftliche Erfahrung im NLP mit, nicht nur den „Big-Name“-Ruf. Seine Erfahrung bei DeepMind und OpenAI bedeutet, dass er die Herausforderungen an der Frontlinie der Forschung kennt.
Zweitens: Die Überzeichnung durch die überdurchschnittliche Nachfrage. Das zeigt, dass der Markt viel mehr will, als es aktuell gibt. Investoren drängen sich förmlich, um dabei zu sein, anstatt nur überzeugt zu werden.
Doch eine Bewertung von 40 Milliarden Dollar für ein Unternehmen, das erst vier Monate alt ist und noch kein Produkt öffentlich hat, basiert auf Erwartungen, nicht auf Realität. Es ist eine Art Vorauszahlung für eine Richtung, nicht für ein konkretes Produkt oder Einkommen.
Dieses Bewertungsmuster wird im KI-Zeitalter immer üblicher. Dahinter steckt die tiefe Angst der Investoren, das „nächste OpenAI“ zu verpassen. Safe Superintelligence wurde damals fast ohne Produkt bewertet, Ilya Sutskever ist das harte Asset.
Recursive folgt diesem Muster. Das ist keine Kritik, sondern eine objektive Beobachtung.
04 „Selbstlernende“ Tür — was steckt dahinter?
Der Name Recursive Superintelligence macht die Ambitionen des Unternehmens schon deutlich.
„Recursive“ bedeutet rekursiv, also sich selbst aufrufend. In der Informatik ist Rekursion eine Funktion, die sich selbst aufruft — das ist das Herz vieler komplexer Algorithmen. Im KI-Kontext deutet „rekursive Superintelligenz“ auf ein System hin, das sich ständig selbst optimiert und spiralförmig aufsteigt.
Dieses Konzept ist nicht neu. Die extremste Version ist die „Intelligenz-Explosion“ — sobald ein System eine kritische Schwelle überschreitet, kann es seine eigene Evolution autonom beschleunigen und erreicht letztlich eine Intelligenzstufe, die für Menschen unverständlich ist. Das ist eine der größten Sicherheitsbedenken im KI-Bereich.
Doch was Recursive jetzt macht, ist wahrscheinlich noch weit davon entfernt. Eine realistische Interpretation ist, dass es ein System aufbaut, das den wissenschaftlichen Entdeckungsprozess autonom antreibt, um die Kosten und Zeit für KI-Forschung erheblich zu senken.
Wenn das gelingt, wird die Wirkung weit über den KI-Bereich hinausgehen. Es könnte in Bereichen wie Medikamentenentwicklung, Materialwissenschaften, Physik eine Phase einläuten, in der Forschung ohne menschliche Wissenschaftler schnell voranschreitet.
Natürlich nur, wenn es wirklich funktioniert.
Der Unterschied zwischen Behauptung und Umsetzung ist in der KI-Branche nie linear.
05 Die Logik der Welle
Seit der zweiten Hälfte 2025 ist eine Welle von Startups aus Top-Laboren entstanden. Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence… die Liste wächst ständig.
Recursive ist das neueste und derzeit höchst bewertete Unternehmen in diesem Trend.
Der Grund ist einfach: Der Wettbewerb zwischen OpenAI, Anthropic und Google DeepMind hat diese führenden Labs immer mehr in Richtung großer Unternehmen getrieben — mit KPIs, Compliance und Politik.
Forscher, die auf die radikalsten Ansätze setzen wollen, ziehen es oft vor, selbst zu gründen, um mehr Freiheit zu haben.
Gleichzeitig verstärkt der Kapitalmarkt diesen Trend. Für Top-Forscher mit Unterstützung großer Firmen ist die Gründungsphase heute vielleicht die beste Zeit — Investoren sind bereit, für „Richtung“ mehr zu bezahlen denn je.
Das zentrale Problem dieser Welle ist nicht „Wer wird erfolgreich“, sondern „Was bedeutet Erfolg?“
Wenn Recursive letztlich die Machbarkeit selbstlernender KI beweist, könnte es die Grundprinzipien der KI-Forschung neu definieren. Gelingt es nicht, bleibt nach der 500-Millionen-Dollar-Investition nur eine weitere überhypte Idee.
Beide Szenarien sind realistisch.
Vier Monate, 40 Milliarden Dollar — diese Zahl ist aufregend, aber auch warnend. Der KI-Wettlauf hat heute so weit getrieben, dass sogar „Forschung“ selbst zum Schlachtfeld wird.
Wissenschaftler haben im Dartmouth-Workshop ein Sommer lang über eine Frage gestritten. Jetzt will jemand KI nutzen, um diese Frage zu beantworten — KI forscht an KI, auf dem Weg zur Superintelligenz.
Wohin dieser Weg führt, weiß niemand genau. Doch klar ist: Google und Nvidia haben bereits entschieden, egal wohin, sie wollen dabei sein.
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