Оригінальна назва: «Google, Nvidia роблять ставки, ця AI-компанія з оцінкою 4 мільярди доларів хоче позбавити вчених роботи напряму»
Автор оригіналу: Хуалін Ву Ван, Geek Park
1956 року група вчених зібралася в Дартмуті, щоб вперше офіційно обговорити «чи може машина думати». Вони оптимістично вважали, що за літо зможуть вирішити це питання.
Через сімдесят років ця проблема досі без відповіді. Але є одна компанія, яка всього за чотири місяці після заснування залучила 500 мільйонів доларів інвестицій, а її оцінка досягла 40 мільярдів — лише тому, що вона стверджує, що знайшла шлях, який дозволить AI навчитися самостійно досліджувати та еволюціонувати.
Ця компанія називається Recursive Superintelligence.
Венчурний фонд Google GV виступив лідером інвестицій, Nvidia долучилася як співінвестор. Їхні позиції в екосистемі AI не потребують додаткового пояснення. Вони одночасно зробили ставку на стартап, який ще навіть не опублікував продукт, і логіка за цим варта серйозного аналізу.
01 «Вивести людину з циклу»
Спершу розглянемо, чим саме займається Recursive Superintelligence.
Компанію заснував колишній головний науковець Salesforce Річард Сочер, основна команда зібрана з фахівців Google DeepMind та OpenAI. Це не дивна комбінація — за останні два роки інженери та дослідники, що покинули провідні лабораторії для стартапів, сформували явну хвилю.
Особиста сторінка Річарда Сочера в X, очевидно, зацікавила Алтмана | Джерело зображення: X
Сочер не є типовим «зірковим» засновником з Кремнієвої долини, що виходить із великої компанії. Він народився 1983 року в Німеччині, навчався у Стенфорді у наставництві AI-гіганта Ендрю Нга та експерта з NLP Крістофера Мэннінга, у 2014 році захистив докторську дисертацію, отримавши нагороду за найкращу докторську роботу факультету комп’ютерних наук Стенфорда.
Річард Сочер — один із ключових фігур, які справді принесли нейронні мережі у сферу обробки природної мови — його ранні дослідження векторів слів, контекстних векторів і технік підказок заклали технічну базу для моделей BERT, GPT і подібних, цитування в Google Scholar перевищило 180 тисяч разів.
У рік захисту він заснував AI-стартап MetaMind, через два роки його придбала Salesforce у рамках стратегічної угоди. Після цього він керував AI-стратегією Salesforce у ролі головного науковця та виконавчого віце-президента кілька років, впроваджуючи продукти рівня Einstein GPT.
Після відходу з Salesforce у 2020 році він заснував пошукову систему AI You.com, у 2025 році залучив раунд C-інвестицій на 1,5 мільярда доларів. Цього разу його увага змістилася з пошуку на більш глибокі питання.
Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence, Advanced Machine Intelligence Labs… кожна з них має на етикетці «команда з провідних XX великих моделей», і кожна розповідає історію «наступного покоління AI».
Але підхід Recursive більш радикальний, ніж у більшості колег.
Її головна ідея — «самонавчальний AI» — не просто зробити AI розумнішим у відповідях, а дозволити системі самостійно проходити весь процес дослідження: висувати гіпотези, проектувати експерименти, оцінювати результати, ітеративно вдосконалюватися. Іншими словами, вона прагне повністю вивести людських дослідників із цього циклу.
Це не новий напрямок, але Recursive ставить його у дуже реалістичний бізнес-контекст. Зараз топ-інженери у сфері AI отримують від 15 до 20 мільйонів доларів на рік, і якщо система зможе виконувати ту ж роботу дешевше і швидше, економічна модель передових досліджень кардинально зміниться.
Інвестори явно бачать цю логіку. За повідомленнями, раунд фінансування був переінвестований, і загальний обсяг може досягти 1 мільярда доларів.
02 Google і Nvidia роблять ставки одночасно
GV виступив лідером, Nvidia долучилася як співінвестор. Такий інвестиційний портфель сам по собі є сигналом.
Логіка Google зрозуміла. DeepMind багато років був головним дослідником у напрямі «AI для науки»: AlphaFold розв’язав проблему згортання білків, AlphaGeometry переміг у математичних змаганнях проти людських топ-учасників.
Але шлях DeepMind — це застосовувати AI для вирішення конкретних наукових задач, а Recursive прагне зробити більш глибоку роботу — щоб системи AI самостійно просували процес відкриттів. Це для Google і конкуренція, і своєрідна ставка на майбутнє.
Ще важливіше, що наприкінці цього місяця Google оголосив про співпрацю з Intel щодо кількох поколінь AI-інфраструктури. Це свідчить про швидке розгортання їхніх планів у сфері AI-інфраструктури. Інвестиція в Recursive — це частина великої гри: хто першим створить найпотужнішу модель, Google хоче бути серед перших.
Логіка Nvidia більш пряма. Головний обмежувач для самонавчального AI — це обчислювальні ресурси. Якщо AI має самостійно запускати експерименти і вдосконалювати моделі, потрібні масштабні GPU-кластери, що зростають у геометричній прогресії. Інвестиція в Recursive — це частково інвестиція у майбутні замовлення Nvidia.
Обидві компанії одночасно зробили ставку, і це посилає більш тонкий сигнал — цей сегмент, можливо, вже досяг стадії «якщо не інвестуєш, то запізнишся».
03 Чотири місяці і оцінка 40 мільярдів — це виправдано?
Коли всі вперше побачили цифру у 40 мільярдів доларів, перша реакція була — «знову».
Бульбашка оцінок AI-стартапів за останні два роки вже не новина. Один PDF, один демонстраційний ролик, кілька слайдів і кілька імен із провідних лабораторій — і вже можна залучити кілька сотень мільйонів доларів. Це вже не казка, а реальність у Кремнієвій долині та Лондоні.
Але якщо уважно подивитися на Recursive, є кілька відмінностей від звичайних «PPT-єдинорогів».
Перше — вагомість засновників. Річард Сочер має реальні наукові досягнення у NLP, і його репутація не базується лише на «передовій компанії». Його досвід у DeepMind і OpenAI означає, що він справді стикався з болючими точками передових досліджень.
Друге — факт переінвестування. Це означає, що попит на інвестиції значно перевищує пропозицію, і інвестори борються за можливість увійти, а не переконуються.
Але оцінка у 40 мільярдів доларів для компанії, яка існує лише чотири місяці і ще не має відкритого продукту, базується на очікуваннях, а не на реальності. Це фактично оплата за напрямок, а не за продукт чи доходи.
Такий підхід до ціноутворення стає все більш поширеним у епоху AI, оскільки інвестори глибоко бояться пропустити «наступний OpenAI». Safe Superintelligence тоді отримала величезну оцінку без майже жодних продуктів, а ім’я Іллі Сутскевера — найцінніший актив.
Recursive ідеально копіює цю стратегію. Це не критика, а об’єктивний спостереження.
04 «Самонавчальні» двері — що за цим стоїть?
Назва Recursive Superintelligence вже чітко окреслює амбіції компанії.
«Recursive» означає рекурсивний, тобто функція викликає сама себе. У комп’ютерних науках рекурсія — це структура, коли функція викликає сама себе, і вона є ядром багатьох складних алгоритмів. У контексті AI «рекурсивний суперінтелект» натякає на систему, яка здатна безперервно оптимізувати себе, підніматися по спіралі.
Ця ідея не нова, її крайня форма — «вибух розуму» — коли система, перевищивши критичний поріг, здатна самостійно прискорювати своє еволюційне зростання і досягати рівня, який людство не може зрозуміти. Це одна з головних тривог у галузі AI безпеки.
Але те, що робить Recursive зараз, навряд чи досягає такого рівня. Реалістичніше — це спроба створити систему, яка здатна самостійно запускати цикли наукових досліджень, зменшуючи людські витрати і час.
Якщо їй це вдасться, вплив вийде за межі AI. Це означає, що у сферах фармацевтики, матеріалознавства, фізики з’явиться етап, коли дослідження можуть швидко просуватися без участі людських учених.
Звісно, це — «якщо».
Від заяви до реалізації — відстань у AI-індустрії ніколи не була лінійною.
05 Логіка хвилі
З другої половини 2025 року хвилі виходу з провідних лабораторій для стартапів не припиняються. Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence… цей список постійно зростає.
Recursive — найновіша і наразі найцінніша з них.
Причина проста — конкуренція між OpenAI, Anthropic і Google DeepMind вже робить ці провідні лабораторії схожими на великі корпорації: KPI, регуляції, політика.
Дослідники, які прагнуть зробити ставку на найрадикальніші напрямки, все частіше вважають за краще працювати самостійно, щоб мати більше свободи.
Водночас, логіка ринку посилює цю тенденцію. Для топ-інженерів із великих компаній, що мають їхню підтримку, зараз — найкращий час для стартапів: інвестори готові платити більше за «напрям».
Головне питання цієї хвилі — не «хто виграє», а «що означає успіх».
Якщо Recursive доведе можливість самонавчального AI, вона змінить базову парадигму досліджень у цій галузі. Якщо ні — 500 мільйонів доларів будуть витрачені даремно, і залишиться ще один надмірно роздутий концепт.
Обидва сценарії цілком реальні.
Чотири місяці, оцінка 40 мільярдів — ця цифра викликає і захоплення, і обережність. У гонитві озброєнь у сфері AI навіть «як досліджувати» перетворюється на поле битви.
Вчені сперечалися ціле літо в Дартмуті, тепер хтось планує відповісти за допомогою AI — досліджуючи AI за допомогою AI, у рекурсії до суперінтелекту.
Куди веде цей шлях — ніхто точно не знає. Але очевидно, що Google і Nvidia вже вирішили: незалежно від напрямку, вони мають бути присутніми.
Посилання на оригінал
Дізнайтеся про вакансії в BlockBeats
Запрошуємо приєднатися до офіційної спільноти BlockBeats:
Telegram-канал для підписки: https://t.me/theblockbeats
Telegram-група: https://t.me/BlockBeats_App
Офіційний акаунт у Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia
