著者｜桦林舞王1956年、一群科学者がダートマスで集まり、「機械は考えることができるか」を正式に議論した最初の会議だった。彼らは楽観的に考え、夏の間にこの問題を解決できると信じていた。70年後、この問題には未だ答えがない。しかし、設立からわずか4ヶ月のある会社が、5億ドルの資金調達を獲得し、評価額は40億ドルに達した——それはただ、自分たちがAIに自己研究と自己進化を学ばせる道を見つけたと主張しているだけだ。この会社の名はRecursive Superintelligence。GoogleのベンチャーキャピタルGVが主導し、NVIDIAが追随した。両社はAIエコシステム内での地位を言うまでもなく、彼らが同時に手を出し、製品も公開されていないスタートアップに賭けるという背後の論理は、真剣に解き明かす価値がある。01 「人を循環から取り除く」まず、Recursive Superintelligenceが一体何をしているのかを説明しよう。この会社は、元Salesforce最高科学者のRichard Socherが設立し、コアチームはGoogle DeepMindとOpenAI出身だ。これは珍しい組み合わせではない——過去2年、トップレベルの研究所から独立して起業したエンジニアや研究者の潮流は明らかに存在している。Richard Socherの個人ページ、Altmanもこの人材に注目している｜画像出典：XSocherはシリコンバレーの「大手企業出身で経験を積む」タイプの創業者ではない。彼は1983年ドイツ生まれで、スタンフォード大学でAIの先駆者Andrew NgとNLPの権威Christopher Manningの下で学び、2014年に博士論文を完成させ、当時のスタンフォードコンピュータサイエンス最優秀博士論文賞を受賞した。Richard Socherは、神経ネットワーク手法を自然言語処理分野に本格的に導入した重要人物の一人だ——彼の早期の研究、詞ベクトル、文脈ベクトル、プロンプトエンジニアリングに関する研究は、今日のBERTやGPTシリーズモデルの技術的基盤を直接築き、Google Scholarの引用数は既に18万回を超えている。博士卒業後、彼はAIスタートアップのMetaMindを設立し、2年後にSalesforceに戦略的買収された。その後、彼はChief Scientist兼エグゼクティブ・バイスプレジデントとしてSalesforce AI戦略を主導し、Einstein GPTなどの企業向けAI製品の展開を牽引した。Salesforceを離れた後、2020年にAI検索エンジンYou.comを創立し、2025年にシリーズC資金調達を完了、評価額は15億ドルに達した。今回は、検索からより根本的な命題へと視線を移した。Thinking Machines Lab、Safe Superintelligence、Ineffable Intelligence、Advanced Machine Intelligence Labs……それぞれが「次世代AI」の物語を語る「トップXXモデルのコアチーム」のタグを持ち、次世代AIのストーリーを展開している。しかし、Recursiveのアプローチは、多くの同業他社よりもさらに攻撃的だ。その核心命題は「自己学習AI」—— 問題に答えるだけでなく、科学研究の全工程を自主的に完結させるAIを作ることだ：仮説の提案、実験の設計、結果の評価、方向性の反復。言い換えれば、人間の研究者をこの循環から完全に取り除きたいのだ。これは新しい方向性ではないが、Recursiveはそれを非常に現実的なビジネスロジックに落とし込んでいる。現在、トップクラスのAI研究者の年収は1,500万ドルから2,000万ドルに達するが、もし一つのシステムがより低コストで、より高速に同じ仕事をこなせるなら、最先端の研究の経済モデルは根本から書き換えられる。投資家はこの論理を明確に見ている。資金調達ラウンドは超過認知され、最終的な規模は10億ドルに達する可能性がある。02 Googleと英偉達が同時に賭けるGVが主導し、英偉達が追随した。この投資者の組み合わせ自体が一つのシグナルだ。Googleの論理は理解しやすい。DeepMindは長年、「科学のためのAI」分野の最重要探索者であり、AlphaFoldはタンパク質折りたたみ問題を解決し、AlphaGeometryは数学コンテストで人類のトップ選手を打ち負かした。しかし、DeepMindの道は具体的な科学問題をAIで解決することにあるのに対し、Recursiveが目指すのはより根本的な事柄—— AIシステムが科学発見の過程を自主的に推進することだ。これはGoogleにとって競争関係でありながら、賭ける価値のあるヘッジでもある。さらに重要なのは、今月初めにGoogleがIntelと複数世代のAIインフラ協力協定を発表したことだ。これはGoogleのAIインフラ層の展開が加速していることを示している。Recursiveへの投資は、この大きな戦略の一つの駒だ——最先端モデルを誰が走らせるか、Googleは常に関心を持っている。英偉達の論理はより直接的だ。自己学習AIの核心的ボトルネックはアルゴリズムではなく計算能力だ。AIが自主的に実験を行い、モデルを反復させるには、GPUクラスターの規模が指数関数的に増大する必要がある。英偉達がRecursiveに投資するのは、ある意味で自分たちの未来の注文に投資しているとも言える。両社が同時に手を出すことで、より微妙なシグナルも放たれている——この分野は、「投資しないと遅れる」段階に到達している可能性が高い。03 四ヶ月で評価額40億ドルは妥当かおそらく、最初に40億ドルという数字を見たとき、多くの人は「またか」と思っただろう。AIスタートアップの評価バブルはこの2年、もはや新しい話題ではない。PDF一つ、デモ一つ、数枚のスライド、そしてトップ研究所の名前をいくつか並べるだけで、数億ドルを動かすことができる——これはシリコンバレーやロンドンではもはや伝説ではなく、日常の風景だ。しかし、Recursiveの状況を見ると、普通の「PPTユニコーン」とは少し異なる点がいくつかある。第一に、創業チームの重みだ。Richard SocherはNLP分野で実績のある学術的背景を持ち、「大手企業出身」のみで構成されているわけではない。DeepMindやOpenAIでの経験も、彼らが最先端研究の痛点に実際に触れてきたことを意味している。第二に、資金調達の超過認知の事実だ。これは市場の需要が供給を大きく上回っており、投資家が殺到していることを示す。彼らは納得させられて投資しているのではなく、むしろ競争の中で資金を奪い合っている。しかし、40億ドルの評価額は、設立からわずか4ヶ月、公開製品もない会社にとっては、期待値に基づく価格設定だ。これは現実ではなく、方向性に対して支払われている料金だ。つまり、実績や収益に基づくのではなく、未来の可能性に対して投資している。この価格設定の論理は、AI時代ではますます一般的になりつつある。背後には、「次のOpenAIを逃すまい」という投資家の深層恐怖がある。Safe Superintelligenceも、ほとんど製品がない状態で高額評価を得たし、Ilya Sutskeverの名前は最も堅実な資産だ。Recursiveも同じ道を辿っている。これは批判ではなく、客観的な観察だ。04 「自己学習」の扉の背後に何があるのかRecursive Superintelligenceという名前は、すでに会社の野心を明確に示している。「Recursive」は再帰的を意味する。コンピュータサイエンスでは、再帰は関数が自身を呼び出す構造であり、多くの複雑なアルゴリズムの核心メカニズムだ。これをAI研究に置き換えると、「再帰的スーパーインテリジェンス」は、システムが自己最適化を絶えず行い、螺旋的に進化し続けることを暗示している。この概念は新しいものではない。極端なバージョンは「知能爆発」—— ある閾値を超えると、システムは自己進化を加速させ、人類が理解できないレベルの知能に到達するというものだ。これはAI安全保障の長年の最大の懸念の一つだ。しかし、Recursiveが今やっていることは、そのレベルには遠く及ばない。より現実的な解釈は、科学探索の循環を自主的に推進できるシステムを構築し、AI研究にかかる人力と時間のコストを大幅に削減しようとしていることだ。もしこれが実現すれば、その影響はAI界だけにとどまらない。医薬品開発、材料科学、物理学などの分野も、「人間の科学者が関与しなくても迅速に進展できる」段階を迎える可能性がある。もちろん、「もし」だ。実現までの距離は、AI業界では決して直線的ではない。05 浪潮の論理2025年下半期以降、トップ研究所からの起業ブームが次々と起きている。Thinking Machines Lab、Safe Superintelligence、Ineffable Intelligence……このリストはまだ伸び続けている。Recursiveはこの潮流の中で、最新かつ最も高い評価を受けている企業だ。その背景にある構造的な理由は非常にシンプル——OpenAI、Anthropic、Google DeepMindの競争は、これらのトップ研究所をますます大企業のようにしてしまった。KPIやコンプライアンス、政治的な圧力もある。本当に最も攻撃的な方向に賭けたい研究者は、むしろ自分でやる方が自由だと感じている。一方、資本市場の論理もこのトレンドを強化している。大手企業の後ろ盾を持つトップ研究者にとって、今は起業の絶好のタイミングだ——投資家はこれまで以上に「方向」に資金を出すことに積極的だ。この潮流の最も核心的な問題は、「誰が成功するか」ではなく、「成功の定義は何か」だ。もしRecursiveが自己学習AIの実現性を証明すれば、それはAI研究の根底のパラダイムを書き換えることになる。もし実現できなければ、5億ドルの資金は浪費となり、過剰に盛り上がった概念の一つに過ぎなくなる。両方のシナリオが現実に存在している。四ヶ月で40億ドルの評価額は、興奮させると同時に警戒も促す数字だ。AIの軍拡競争は今日まで進展し、「研究のやり方」さえも競争の舞台になっている。ダートマスで夏を争った科学者たちの議論は、今やAIを使って答えを見つける——AIを使ってAIを研究し、再帰的にスーパーインテリジェンスへと向かう道だ。その行き先は誰にもわからない。しかし、Googleと英偉達はすでに決めている。どこへ通じる道であれ、彼らは欠席できないのだ。
GoogleとNVIDIAが賭ける、この評価40億ドルのAI企業は、科学者を直接排除したいと考えている
著者｜桦林舞王
1956年、一群科学者がダートマスで集まり、「機械は考えることができるか」を正式に議論した最初の会議だった。彼らは楽観的に考え、夏の間にこの問題を解決できると信じていた。
70年後、この問題には未だ答えがない。しかし、設立からわずか4ヶ月のある会社が、5億ドルの資金調達を獲得し、評価額は40億ドルに達した——それはただ、自分たちがAIに自己研究と自己進化を学ばせる道を見つけたと主張しているだけだ。
この会社の名はRecursive Superintelligence。
GoogleのベンチャーキャピタルGVが主導し、NVIDIAが追随した。両社はAIエコシステム内での地位を言うまでもなく、彼らが同時に手を出し、製品も公開されていないスタートアップに賭けるという背後の論理は、真剣に解き明かす価値がある。
01 「人を循環から取り除く」
まず、Recursive Superintelligenceが一体何をしているのかを説明しよう。
この会社は、元Salesforce最高科学者のRichard Socherが設立し、コアチームはGoogle DeepMindとOpenAI出身だ。これは珍しい組み合わせではない——過去2年、トップレベルの研究所から独立して起業したエンジニアや研究者の潮流は明らかに存在している。
Richard Socherの個人ページ、Altmanもこの人材に注目している｜画像出典：X
Socherはシリコンバレーの「大手企業出身で経験を積む」タイプの創業者ではない。彼は1983年ドイツ生まれで、スタンフォード大学でAIの先駆者Andrew NgとNLPの権威Christopher Manningの下で学び、2014年に博士論文を完成させ、当時のスタンフォードコンピュータサイエンス最優秀博士論文賞を受賞した。
Richard Socherは、神経ネットワーク手法を自然言語処理分野に本格的に導入した重要人物の一人だ——彼の早期の研究、詞ベクトル、文脈ベクトル、プロンプトエンジニアリングに関する研究は、今日のBERTやGPTシリーズモデルの技術的基盤を直接築き、Google Scholarの引用数は既に18万回を超えている。
博士卒業後、彼はAIスタートアップのMetaMindを設立し、2年後にSalesforceに戦略的買収された。その後、彼はChief Scientist兼エグゼクティブ・バイスプレジデントとしてSalesforce AI戦略を主導し、Einstein GPTなどの企業向けAI製品の展開を牽引した。
Salesforceを離れた後、2020年にAI検索エンジンYou.comを創立し、2025年にシリーズC資金調達を完了、評価額は15億ドルに達した。今回は、検索からより根本的な命題へと視線を移した。
Thinking Machines Lab、Safe Superintelligence、Ineffable Intelligence、Advanced Machine Intelligence Labs……それぞれが「次世代AI」の物語を語る「トップXXモデルのコアチーム」のタグを持ち、次世代AIのストーリーを展開している。
しかし、Recursiveのアプローチは、多くの同業他社よりもさらに攻撃的だ。
その核心命題は「自己学習AI」—— 問題に答えるだけでなく、科学研究の全工程を自主的に完結させるAIを作ることだ：仮説の提案、実験の設計、結果の評価、方向性の反復。言い換えれば、人間の研究者をこの循環から完全に取り除きたいのだ。
これは新しい方向性ではないが、Recursiveはそれを非常に現実的なビジネスロジックに落とし込んでいる。現在、トップクラスのAI研究者の年収は1,500万ドルから2,000万ドルに達するが、もし一つのシステムがより低コストで、より高速に同じ仕事をこなせるなら、最先端の研究の経済モデルは根本から書き換えられる。
投資家はこの論理を明確に見ている。資金調達ラウンドは超過認知され、最終的な規模は10億ドルに達する可能性がある。
02 Googleと英偉達が同時に賭ける
GVが主導し、英偉達が追随した。この投資者の組み合わせ自体が一つのシグナルだ。
Googleの論理は理解しやすい。DeepMindは長年、「科学のためのAI」分野の最重要探索者であり、AlphaFoldはタンパク質折りたたみ問題を解決し、AlphaGeometryは数学コンテストで人類のトップ選手を打ち負かした。
しかし、DeepMindの道は具体的な科学問題をAIで解決することにあるのに対し、Recursiveが目指すのはより根本的な事柄—— AIシステムが科学発見の過程を自主的に推進することだ。これはGoogleにとって競争関係でありながら、賭ける価値のあるヘッジでもある。
さらに重要なのは、今月初めにGoogleがIntelと複数世代のAIインフラ協力協定を発表したことだ。これはGoogleのAIインフラ層の展開が加速していることを示している。Recursiveへの投資は、この大きな戦略の一つの駒だ——最先端モデルを誰が走らせるか、Googleは常に関心を持っている。
英偉達の論理はより直接的だ。自己学習AIの核心的ボトルネックはアルゴリズムではなく計算能力だ。AIが自主的に実験を行い、モデルを反復させるには、GPUクラスターの規模が指数関数的に増大する必要がある。英偉達がRecursiveに投資するのは、ある意味で自分たちの未来の注文に投資しているとも言える。
両社が同時に手を出すことで、より微妙なシグナルも放たれている——この分野は、「投資しないと遅れる」段階に到達している可能性が高い。
03 四ヶ月で評価額40億ドルは妥当か
おそらく、最初に40億ドルという数字を見たとき、多くの人は「またか」と思っただろう。
AIスタートアップの評価バブルはこの2年、もはや新しい話題ではない。PDF一つ、デモ一つ、数枚のスライド、そしてトップ研究所の名前をいくつか並べるだけで、数億ドルを動かすことができる——これはシリコンバレーやロンドンではもはや伝説ではなく、日常の風景だ。
しかし、Recursiveの状況を見ると、普通の「PPTユニコーン」とは少し異なる点がいくつかある。
第一に、創業チームの重みだ。Richard SocherはNLP分野で実績のある学術的背景を持ち、「大手企業出身」のみで構成されているわけではない。DeepMindやOpenAIでの経験も、彼らが最先端研究の痛点に実際に触れてきたことを意味している。
第二に、資金調達の超過認知の事実だ。これは市場の需要が供給を大きく上回っており、投資家が殺到していることを示す。彼らは納得させられて投資しているのではなく、むしろ競争の中で資金を奪い合っている。
しかし、40億ドルの評価額は、設立からわずか4ヶ月、公開製品もない会社にとっては、期待値に基づく価格設定だ。これは現実ではなく、方向性に対して支払われている料金だ。つまり、実績や収益に基づくのではなく、未来の可能性に対して投資している。
この価格設定の論理は、AI時代ではますます一般的になりつつある。背後には、「次のOpenAIを逃すまい」という投資家の深層恐怖がある。Safe Superintelligenceも、ほとんど製品がない状態で高額評価を得たし、Ilya Sutskeverの名前は最も堅実な資産だ。
Recursiveも同じ道を辿っている。これは批判ではなく、客観的な観察だ。
04 「自己学習」の扉の背後に何があるのか
Recursive Superintelligenceという名前は、すでに会社の野心を明確に示している。
「Recursive」は再帰的を意味する。コンピュータサイエンスでは、再帰は関数が自身を呼び出す構造であり、多くの複雑なアルゴリズムの核心メカニズムだ。これをAI研究に置き換えると、「再帰的スーパーインテリジェンス」は、システムが自己最適化を絶えず行い、螺旋的に進化し続けることを暗示している。
この概念は新しいものではない。極端なバージョンは「知能爆発」—— ある閾値を超えると、システムは自己進化を加速させ、人類が理解できないレベルの知能に到達するというものだ。これはAI安全保障の長年の最大の懸念の一つだ。
しかし、Recursiveが今やっていることは、そのレベルには遠く及ばない。より現実的な解釈は、科学探索の循環を自主的に推進できるシステムを構築し、AI研究にかかる人力と時間のコストを大幅に削減しようとしていることだ。
もしこれが実現すれば、その影響はAI界だけにとどまらない。医薬品開発、材料科学、物理学などの分野も、「人間の科学者が関与しなくても迅速に進展できる」段階を迎える可能性がある。
もちろん、「もし」だ。
実現までの距離は、AI業界では決して直線的ではない。
05 浪潮の論理
2025年下半期以降、トップ研究所からの起業ブームが次々と起きている。Thinking Machines Lab、Safe Superintelligence、Ineffable Intelligence……このリストはまだ伸び続けている。
Recursiveはこの潮流の中で、最新かつ最も高い評価を受けている企業だ。
その背景にある構造的な理由は非常にシンプル——OpenAI、Anthropic、Google DeepMindの競争は、これらのトップ研究所をますます大企業のようにしてしまった。KPIやコンプライアンス、政治的な圧力もある。
本当に最も攻撃的な方向に賭けたい研究者は、むしろ自分でやる方が自由だと感じている。
一方、資本市場の論理もこのトレンドを強化している。大手企業の後ろ盾を持つトップ研究者にとって、今は起業の絶好のタイミングだ——投資家はこれまで以上に「方向」に資金を出すことに積極的だ。
この潮流の最も核心的な問題は、「誰が成功するか」ではなく、「成功の定義は何か」だ。
もしRecursiveが自己学習AIの実現性を証明すれば、それはAI研究の根底のパラダイムを書き換えることになる。もし実現できなければ、5億ドルの資金は浪費となり、過剰に盛り上がった概念の一つに過ぎなくなる。
両方のシナリオが現実に存在している。
四ヶ月で40億ドルの評価額は、興奮させると同時に警戒も促す数字だ。AIの軍拡競争は今日まで進展し、「研究のやり方」さえも競争の舞台になっている。
ダートマスで夏を争った科学者たちの議論は、今やAIを使って答えを見つける——AIを使ってAIを研究し、再帰的にスーパーインテリジェンスへと向かう道だ。
その行き先は誰にもわからない。しかし、Googleと英偉達はすでに決めている。どこへ通じる道であれ、彼らは欠席できないのだ。