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

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

Автор оригинала: Хуалинь Ву Ван

Источник оригинала:

Репост: Mars Finance

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

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 ИИ научиться самостоятельно проводить исследования и эволюционировать.

Эта компания называется Recursive Superintelligence.

GV, венчурное подразделение Google, выступило лидером инвестиций, Nvidia присоединилась в качестве соинвестора. Статус этих двух компаний в экосистеме ИИ не нуждается в объяснении. Они одновременно выступили с инициативой, сделав ставку на стартап, который еще даже не выпустил продукт, — логика за этим стоит серьезно разобрать.

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, сформировали заметную волну.

Сочер не типичный основатель из Кремниевой долины, который «засветился» в крупных корпорациях. Он родился в Германии в 1983 году, учился в Стэнфорде у пионера ИИ Эндрю Нга и эксперта по NLP Кристофера Мэннинга, в 2014 году защитил докторскую диссертацию и получил награду за лучшую докторскую работу в области 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 напрямую заложили технологическую основу для моделей BERT, GPT и подобных, а цитируемость в Google Scholar превысила 180 тысяч.

В год защиты он основал AI-стартап MetaMind, который через два года был стратегически приобретен Salesforce. После этого он в течение нескольких лет руководил стратегией AI в Salesforce в качестве главного ученого и исполнительного вице-президента, реализуя такие продукты, как Einstein GPT и другие корпоративные AI-решения.

Покинув Salesforce, в 2020 году он создал поисковую систему AI You.com, в 2025 году завершил раунд C финансирования, оценка достигла 1,5 миллиарда долларов. На этот раз его взгляд переключился с поиска на более фундаментальные задачи.

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 дать системе возможность самостоятельно проходить весь цикл научных исследований: выдвигать гипотезы, проектировать эксперименты, оценивать результаты, итеративно совершенствоваться. Иными словами, он хочет полностью убрать человека-ученого из этого цикла.

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

Инвесторы явно видят этот логический сценарий. По сообщениям, раунд финансирования был переподписан, и итоговая сумма может достигнуть 1 миллиарда долларов.

02 Google и Nvidia делают ставки одновременно

GV выступило лидером инвестиций, Nvidia присоединилась. Такой состав инвесторов сам по себе уже сигнал.

Логика Google понятна. DeepMind много лет является одним из главных исследователей в области «ИИ для науки»: AlphaFold решает задачу сворачивания белков, AlphaGeometry побеждает лучших математических спортсменов на конкурсах.

Но путь DeepMind — использовать ИИ для решения конкретных научных задач, а Recursive хочет заниматься более фундаментальными вещами — дать ИИ системе самостоятельно продвигать процесс научных открытий. Для Google это одновременно конкуренция и хеджирование.

Еще важнее, что в начале этого месяца Google только что объявила о многослойном сотрудничестве с Intel по инфраструктуре AI. Это говорит о том, что стратегия Google в области инфраструктуры AI ускоряется. Инвестиции в Recursive — это часть этой глобальной игры: кто бы ни лидировал в моделях, Google хочет иметь свою долю.

Логика Nvidia более прямая. Основной барьер для «самообучающегося» AI — не алгоритмы, а вычислительные мощности. Если AI должен самостоятельно запускать эксперименты и итерации, ему нужны масштабные GPU-кластерные ресурсы, растущие экспоненциально. Инвестиции Nvidia в Recursive — это в некотором смысле ставка на свои будущие заказы.

Общая ставка двух гигантов также передает более тонкий сигнал — этот сегмент, возможно, уже достиг стадии «если не инвестировать сейчас, то поздно».

03 Оценка в 40 миллиардов за четыре месяца — разумно ли это?

Когда все впервые увидели цифру в 4 миллиарда долларов, первая реакция — «опять это».

В последние два года пузырь оценки AI-стартапов перестал быть новостью. PDF-документ, демонстрация, несколько слайдов и имена из топовых лабораторий — и уже можно привлечь сотни миллионов долларов. Это стало не легендой, а повседневной реальностью в Кремниевой долине и Лондоне.

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

Первое — вес основателей. Ричард Сочер имеет реальный академический опыт в NLP, а не просто «звездный» статус. Опыт работы в DeepMind и OpenAI говорит о том, что он действительно сталкивался с проблемами передовых исследований.

Второе — факт переподписанного финансирования. Это означает, что спрос на рынке превышает предложение, инвесторы готовы вкладывать деньги, а не просто убеждены.

Но оценка в 40 миллиардов долларов для компании, которая существует всего четыре месяца и еще не выпустила публичных продуктов, — это скорее ожидание, чем реальность. По сути, это оплата за направление, а не за конкретный продукт или доход.

Такая ценовая политика становится все более распространенной в эпоху AI, где за ней стоит глубокий страх «пропустить следующего OpenAI». Safe Superintelligence тоже получила огромную оценку без практически никаких продуктов, а имя Ильи Сутскевера — самый ценный актив.

Recursive повторяет этот путь. Это не критика, а объективное наблюдение.

04 «Самообучение» — что за задел за этой дверью

Название Recursive Superintelligence уже ясно говорит о масштабах амбиций компании.

«Recursive» — означает рекурсию, то есть вызов функции самой 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 эволюционирует сама.

Эта идея не нова, ее крайняя форма — «взрыв интеллекта» — когда система, превысив критическую точку, способна самостоятельно ускорять свое развитие и достигать уровней, которые человек понять не может. Это одна из главных опасений в области безопасности AI.

Но то, что делает Recursive сейчас, — скорее, не достигает этого уровня. Более реалистичная интерпретация — это попытка создать систему, способную самостоятельно управлять циклом научных исследований, значительно снижая затраты времени и ресурсов на исследования AI.

Если им это удастся, последствия выйдут за рамки AI. Это может означать, что в области разработки лекарств, материалов, физики появится этап «без участия ученых, быстро продвигающихся вперед».

Конечно, это — «если».

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

05 Логика волны

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

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

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

Настоящие исследователи, желающие идти в самые радикальные направления, считают, что лучше работать самостоятельно — свобода больше.

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

Самый главный вопрос этой волны — не «кто победит», а «что значит успех».

Если Recursive докажет возможность саморегулирующегося AI, это изменит фундаментальные основы AI-исследований. Если нет — после истощения 500 миллионов долларов останется лишь очередная хайповая идея.

Обе возможности реальны.

Четыре месяца, оценка в 40 миллиардов — это и вдохновляет, и настораживает. В гонке вооружений в AI, где даже «как делать исследования» стало полем битвы, эта цифра вызывает двойственные чувства.

Ученые в Дартмуте спорили целое лето, а теперь кто-то собирается ответить на этот вопрос с помощью AI — исследовать AI с помощью AI, в рекурсивной гонке к суперинтеллекту.

Куда это приведет — никто точно не знает. Но ясно одно: Google и Nvidia уже решили, что без участия они не обойдутся.