Google и NVIDIA одновременно делают ставку, за четыре месяца оценки достигли 4 миллиарда — на что опирается эта AI-компания?

Оригинальный заголовок: «Google и Nvidia делают ставку: эта AI-компания стоимостью 4 миллиарда долларов хочет избавиться от ученых напрямую»

Автор оригинала: Хуалинь Ву Ван, GeekPark

В 1956 году группа ученых собралась в Дартмуте, чтобы впервые официально обсудить вопрос «может ли машина думать». Они оптимистично полагали, что решат эту проблему за лето.

Через семьдесят лет этот вопрос по-прежнему остается без ответа. Но есть одна компания, которая всего за четыре месяца после основания привлекла 500 миллионов долларов финансирования, а ее оценка достигла 4 миллиардов долларов — всё потому, что она заявила, что нашла путь, позволяющий AI учиться самостоятельно исследовать и эволюционировать.

Эта компания называется Recursive Superintelligence.

Ведущие инвесторы — GV (Google Ventures) и Nvidia. Их позиции в экосистеме AI не требуют объяснений. Они одновременно выступили и сделали ставку на стартап, у которого еще даже нет публичных продуктов, — логика этого решения заслуживает внимательного анализа.

01 «Убрать человека из цикла»

Начнем с того, чем занимается Recursive Superintelligence.

Компания основана бывшим главным ученым Salesforce Ричардом Сочером, ключевую команду составляют специалисты из Google DeepMind и OpenAI. Это не какая-то незнакомая комбинация — за последние два года инженеры и исследователи, покинувшие ведущие лаборатории, формируют заметную волну.

Личная страница Ричарда Сочера в X, очевидно, его интересует Altman｜Источник изображения: X

Сочер не типичный «выходец из крупной корпорации, чтобы заработать на репутации». Он родился в 1983 году в Германии, учился в Стэнфорде у пионера AI Эндрю Нга и эксперта по NLP Кристофера Мэннинга, в 2014 году защитил докторскую диссертацию и получил награду за лучшую докторскую работу факультета компьютерных наук Стэнфорда.

Ричард Сочер — один из ключевых фигур, которые действительно внедрили нейронные сети в область обработки естественного языка — его ранние исследования по векторизации слов, контекстным векторам и инженерии подсказок заложили техническую базу для моделей BERT, GPT и подобных, а цитируемость в Google Scholar превысила 180 тысяч.

В год защиты он основал AI-стартап MetaMind, через два года его приобрела Salesforce стратегическим поглощением. После этого он долгое время руководил стратегией AI в Salesforce как главный ученый и исполнительный вице-президент, реализуя такие продукты, как Einstein GPT.

После ухода из Salesforce в 2020 году он создал AI-поисковик You.com, в 2025 году привлек раунд C, оценка достигла 1,5 миллиарда долларов. На этот раз его интерес сместился с поиска на более фундаментальные вопросы.

Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence, Advanced Machine Intelligence Labs… Каждая из этих компаний носит ярлык «ключевая команда из топ-XX моделей», каждая рассказывает историю «следующего поколения AI».

Но подход Recursive более радикальный, чем у большинства коллег.

Его основная идея — «самообучающийся AI» — не просто сделать AI умнее в ответах, а полностью автоматизировать весь процесс научных исследований: выдвигать гипотезы, проектировать эксперименты, оценивать результаты, итеративно менять направление. Иными словами, он хочет полностью убрать человека-ученого из этого цикла.

Это не новая идея, но Recursive встроил ее в очень реалистичную бизнес-логику. Сейчас топовые ученые в AI зарабатывают от 15 до 20 миллионов долларов в год, и если система сможет выполнять ту же работу дешевле и быстрее, то экономическая модель передовых исследований кардинально изменится.

Инвесторы явно увидели в этом смысл. По сообщениям, раунд финансирования был переподписан, итоговая сумма может достигнуть 1 миллиарда долларов.

02 Google и Nvidia делают ставку одновременно

GV инвестировал первым, Nvidia присоединилась. Такой состав инвесторов сам по себе — сигнал.

Логика Google понятна. DeepMind много лет занимается направлением «AI для науки»: AlphaFold решает задачу сворачивания белков, AlphaGeometry побеждает лучших математических спортсменов на конкурсах.

Но путь DeepMind — использовать AI для решения конкретных научных задач, а Recursive хочет заниматься более фундаментальными вещами — дать AI систему, которая самостоятельно продвигает процесс научных открытий. Для Google это и конкуренция, и хеджирование.

Еще важнее, что в начале этого месяца Google вместе с Intel объявили о многослойном сотрудничестве по инфраструктуре AI. Это говорит о том, что стратегия Google в области инфраструктуры AI ускоряется. Инвестиции в Recursive — это часть этой большой игры: кто бы ни лидировал в моделях, Google хочет быть в числе первых.

Логика Nvidia более прямая. Основной узкий момент в самообучающемся AI — это вычислительные мощности. Если AI должен самостоятельно запускать эксперименты и итерации, ему нужны масштабные GPU-кластерные ресурсы. Инвестиции Nvidia в Recursive — это в некотором смысле ставка на свои будущие заказы.

Общая ставка двух компаний — это также тонкий сигнал: этот сегмент, возможно, уже достиг стадии «если не инвестировать сейчас — опоздаешь».

03 Оценка в 4 миллиарда за четыре месяца — это разумно?

Когда все впервые увидели цифру в 4 миллиарда долларов, первая реакция, скорее всего, была «опять».

В последние годы пузырь оценок в AI-стартапах стал не новостью. Один PDF, один демонстрационный ролик, несколько слайдов и имена из топовых лабораторий — и уже можно привлечь сотни миллионов долларов. В Кремниевой долине и Лондоне это уже не редкость, а норма.

Но при внимательном рассмотрении ситуации Recursive есть несколько отличий от обычных «единорогов на презентации».

Первое — вес команды основателей. Ричард Сочер имеет реальные научные достижения в NLP, а не просто «звездный статус» от крупных корпораций. Опыт работы в DeepMind и OpenAI говорит о том, что он действительно сталкивался с проблемами передовых исследований.

Второе — факт переподписки на финансирование. Это означает, что спрос на рынке значительно превышает предложение, инвесторы готовы вкладываться, а не убеждены.

Но оценка в 4 миллиарда — это, по сути, ожидания, а не текущая реальность. Это платформа для направления, а не для продукта или дохода.

Такая логика ценообразования становится все более распространенной в эпоху AI, где за ней стоит глубокий страх инвесторов «пропустить следующий OpenAI». Safe Superintelligence тоже получила огромную оценку без практически готового продукта, а имя Ильи Сутскевера — самый ценный актив.

Recursive идет по тому же пути. Это не критика, а объективное наблюдение.

04 Что стоит за концепцией «самообучающегося» AI?

Название Recursive Superintelligence уже ясно говорит о масштабах амбиций компании.

«Recursive» — значит рекурсивный, то есть вызывающий сам себя. В информатике рекурсия — это структура, когда функция вызывает сама себя, и она лежит в основе многих сложных алгоритмов. В контексте AI «рекурсивный суперинтеллект» подразумевает систему, которая постоянно совершенствуется и развивается сама по себе.

Эта идея не нова, и ее крайняя форма — «взрыв интеллекта» — когда система, достигнув критической точки, способна ускорять собственную эволюцию и достигать уровней интеллекта, которые недоступны человеку. Это одна из главных опасений в области AI-безопасности.

Но то, что делает Recursive сейчас, — скорее, не приближается к такому сценарию. Более реалистичная интерпретация — создание системы, способной самостоятельно вести цикл научных исследований, значительно снижая затраты времени и ресурсов на исследования AI.

Если им удастся, последствия выйдут за рамки AI. Это может означать, что в области разработки лекарств, материалов, физики появится этап, когда исследования смогут продвигаться без участия ученых.

Конечно, это «если».

От заявления к реализации — промежуток, который в AI-индустрии никогда не бывает линейным.

05 Логика волны

С конца 2025 года волна стартапов, основанных бывшими исследователями ведущих лабораторий, идет одна за другой. Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence… список постоянно растет.

Recursive — это самый новый и в настоящее время самый дорогой в оценке проект из этой волны.

Причина проста — конкуренция между OpenAI, Anthropic и Google DeepMind уже превращает эти лаборатории в нечто большее, чем просто исследовательские центры: у них есть KPI, регуляции, политика.

Настоящие смельчаки, желающие идти по самым радикальным направлениям, считают, что лучше создавать свои собственные команды.

В то же время, рынок капиталов усиливает этот тренд. Для ведущих ученых, поддерживаемых крупными корпорациями, сейчас — лучшее время для старта: инвесторы готовы платить за «направление» больше, чем когда-либо.

Главный вопрос этой волны — не «кто победит», а «что значит победа».

Если Recursive докажет возможность самообучающегося AI, это изменит базовые парадигмы AI-исследований. Если нет — после истощения 500 миллионов долларов останется лишь очередная переоцененная идея.

Объективно, оба варианта возможны.

Четыре месяца, оценка в 4 миллиарда — это и вдохновляет, и настораживает. В гонке вооружений в AI уже даже «как делать исследования» превратилось в поле битвы.

Группа ученых спорила летом в Дартмуте, а теперь кто-то собирается ответить на этот вопрос с помощью AI — исследовать AI с помощью AI, двигаясь по рекурсивной лестнице к суперинтеллекту.

Куда ведет эта дорога — никто точно не знает. Но очевидно, что Google и Nvidia уже решили: куда бы она ни шла, они не собираются оставаться в стороне.

Ссылка на оригинал

Нажмите, чтобы узнать о вакансиях в BlockBeats

Присоединяйтесь к официальному сообществу BlockBeats:

Telegram подписка: https://t.me/theblockbeats

Telegram группа: https://t.me/BlockBeats_App

Официальный аккаунт в Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia