Google и Nvidia делают ставку: эта AI-компания стоимостью 4 миллиарда долларов хочет напрямую устранить ученых

Автор｜Хуалинь Ву Ван

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 одно лето.

Через семьдесят лет этот вопрос по-прежнему остается без ответа. Но есть одна компания, которой всего четыре месяца, и она уже привлекла 500 миллионов долларов финансирования, оценка достигла 4 миллиардов долларов — только потому, что она заявила, что нашла путь, позволяющий ИИ научиться самостоятельно проводить исследования и эволюционировать.

Эту компанию зовут Recursive Superintelligence.

GV, венчурное подразделение Google, выступило лидером инвестиций, а Nvidia присоединилась в качестве соинвестора. Статус этих двух компаний в экосистеме ИИ не нуждается в объяснении. Они одновременно вышли на рынок, сделав ставку на стартап, у которого еще даже нет публичных продуктов, и логика этого шага 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.

Личный профиль Ричарда Сочера в X, очевидно, привлек внимание Altman｜источник изображения: X

Сочер не является типичным «основателем из крупной корпорации, чтобы получить опыт». Он родился в 1983 году в Германии, 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, действительно внедривших нейронные сети в область обработки естественного языка — его ранние исследования по векторизации слов, контекстных векторных представлений и подсказкам напрямую заложили техническую базу для моделей BERT, GPT и их серии, цитируемых в Google Scholar более 180 тысяч раз.

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 Salesforce AI в качестве главного ученого и исполнительного вице-президента, реализуя такие продукты, как Einstein GPT и другие корпоративные AI-решения.

После ухода из Salesforce он в 2020 году создал поисковую систему на базе ИИ You.com, в 2025 году завершил раунд C финансирования, оценка достигла 1,5 миллиарда долларов. На этот раз его интерес сместился с поиска к более фундаментальным задачам.

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

Но подход Recursive более радикален, чем у большинства коллег.

Его основная идея — «самообучающийся ИИ» — не просто сделать ИИ умнее в ответах, а дать ему возможность самостоятельно проходить весь научный цикл: выдвигать гипотезы, проектировать эксперименты, оценивать результаты, корректировать направление. Иными словами, он хочет полностью убрать человека-исследователя из этого цикла.

Это не новая идея, но Recursive внедряет ее в очень прагматичный бизнес-контекст. Сейчас топовые ученые в области ИИ 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 увидели в этом логику. 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 участников математических олимпиад.

Но путь DeepMind — решать конкретные научные задачи с помощью ИИ, а Recursive хочет заниматься более фундаментальными вещами — дать ИИ системе возможность самостоятельно продвигать процесс научных открытий. Для Google это одновременно конкуренция и хеджирование.

Еще важнее, что в начале этого месяца Google объявил о сотрудничестве с Intel по нескольким поколениям инфраструктуры для ИИ. Это говорит о том, что стратегия Google в области инфраструктуры ИИ ускоряется. Инвестиции в Recursive — это часть этой большой игры: кто бы ни был впереди в моделях, Google хочет иметь свою долю.

Логика Nvidia более прямая. Основной барьер для самообучающегося ИИ — это вычислительные мощности. Если ИИ должен самостоятельно запускать эксперименты и итерации, ему нужны масштабные GPU-кластеры, 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 40 миллиардов долларов, первая реакция — «опять».

В последние два года пузырь оценок стартапов в области ИИ перестал быть новостью. PDF-документ, демонстрация, несколько слайдов и имена из ведущих 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, он не просто «звезда из крупной корпорации». Его опыт в DeepMind и OpenAI говорит о том, что он сталкивался с реальными проблемами передовых исследований.

Второе — факт переподписки на финансирование. Это означает, что спрос на рынке значительно 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 имеет публичных продуктов, — это скорее ожидание, чем реальность. Это оплата за направление, а не за продукт или доход.

Такая логика оценки становится все более распространенной в эпоху ИИ, где за ней стоит глубокий страх инвесторов не упустить «следующий OpenAI». Safe Superintelligence тоже получила огромную оценку почти без продуктов, а имя Ильи Сутскевера — самый ценный актив.

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

04 Что скрывается за дверью «самообучающегося» ИИ

Название Recursive Superintelligence уже ясно говорит о масштабах амбиций компании.

«Recursive» — означает рекурсию. В информатике рекурсия — это вызов функции самой себе, основа многих сложных алгоритмов. В контексте ИИ «рекурсный суперинтеллект» подразумевает систему, которая постоянно совершенствуется и эволюционирует сама.

Эта идея не нова, ее крайняя форма — «взрыв интеллекта» — когда система, превысив критическую точку, способна ускорять собственное развитие и достигать уровней, недоступных человеку. Это одна из главных опасений в области безопасности ИИ.

Но то, что делает Recursive сейчас, — скорее попытка построить систему, способную самостоятельно управлять циклом научных исследований, — цель — значительно снизить затраты времени и человеческих ресурсов на исследования.

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

Конечно, это «если».

От заявления к реализации — промежуток в индустрии ИИ никогда не бывает линейным.

05 Логика новой волны

С конца 2025 года волна стартапов, покинувших ведущие лаборатории, идет непрерывно. Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence… список растет.

Recursive — это самый новый и в настоящее время самый высоко оцененный участник этой волны.

Причина проста — конкуренция между OpenAI, Anthropic и Google DeepMind уже превратила эти лаборатории в нечто большее, чем 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 ведущих ученых с поддержкой крупных корпораций сейчас, возможно, лучший момент для старта — инвесторы готовы платить за «направление» больше, чем когда-либо.

Главный вопрос этой волны — не «кто выиграет», а «что значит успех».

Если Recursive докажет возможность самообучающегося ИИ, это изменит фундаментальную парадигму исследований в области ИИ. Если нет — после истощения 500 миллионов долларов останется лишь очередной хайп.

Объективно, оба сценария возможны.

Четыре месяца, оценка в 40 миллиардов — это одновременно вдохновляет и настораживает. В гонке вооружений в области ИИ даже «как делать исследования» превратилось в поле битвы.

Вопрос, который ученые обсуждали летом в Дартмуте, теперь пытаются решить с помощью ИИ — использовать ИИ для исследования ИИ, идти рекурсией к суперинтеллекту.

Куда это приведет — никто точно не знает. Но ясно одно: Google и Nvidia уже решили, что без них путь невозможен.