في عام 1956، اجتمع مجموعة من العلماء في دارتموث للنقاش الأول الرسمي حول "هل يمكن للآلات التفكير؟" واعتقدوا بتفاؤل أنهم سيحلون هذه المسألة خلال صيف واحد.
بعد سبعين عامًا، لا يزال هذا السؤال بلا إجابة. لكن هناك شركة، تأسست للتو منذ أربعة أشهر، حصلت على تمويل بقيمة 5 مليارات دولار، بقيمة سوقية تبلغ 40 مليار دولار—فقط لأنها تدعي أنها وجدت طريقًا يجعل الذكاء الاصطناعي يتعلم إجراء أبحاثه الخاصة وتطوير نفسه.
الشركة تسمى Recursive Superintelligence.
قادت شركة رأس المال المخاطر Google GV، وشاركت NVIDIA في الاستثمار. لا حاجة لتسليط الضوء على مكانة الشركتين في نظام الذكاء الاصطناعي. إن قيامهما معًا باستثمار شركة ناشئة لم تُعلن بعد عن منتجها يعكس منطقًا يستحق تحليلًا دقيقًا.
01 「إزالة الشخص من الدورة»
دعونا أولاً نتحدث عن ما الذي تقوم به Recursive Superintelligence.
تم تأسيس الشركة من قبل ريتشارد سوكر، العالم الرئيسي السابق في Salesforce، ويتكون الفريق الأساسي من مهندسين وباحثين من Google DeepMind وOpenAI. هذه ليست مزيجًا غريبًا — خلال السنتين الماضيتين، شهدنا موجة واضحة من المهندسين والباحثين الذين غادروا المختبرات الرائدة لبدء مشاريعهم الخاصة.
ليس سوشر من المؤسسين الذين يأتون من شركات كبيرة في وادي السيليكون للحصول على خبرة. وُلد عام 1983 في ألمانيا، ودرس في جامعة ستانفورد تحت إشراف رائد الذكاء الاصطناعي أندرو نغ وخبير معالجة اللغة الطبيعية كريستوفر مانينغ، وأكمل أطروحته للدكتوراه عام 2014، وحصل على جائزة أفضل أطروحة دكتوراه في قسم علوم الحاسوب بجامعة ستانفورد ذلك العام.
ريتشارد سوشر هو أحد الشخصيات المحورية التي أدخلت أساليب الشبكات العصبية إلى مجال معالجة اللغة الطبيعية — حيث أسست أبحاثه المبكرة حول متجهات الكلمات ومتجهات السياق وهندسة التلميحات الأساس التقني للنماذج الحالية مثل BERT وسلسلة GPT، مع أكثر من 180,000 اقتباس على Google Scholar.
في عام تخرجه من الدكتوراه، أسس شركة الناشئة للذكاء الاصطناعي MetaMind، والتي تم استحواذها من قبل Salesforce بعد عامين عبر عملية استحواذ استراتيجية. بعد ذلك، قاد استراتيجية الذكاء الاصطناعي لـ Salesforce لعدة سنوات بصفته عالمًا رئيسيًا ونائبًا تنفيذيًا، وأشرف على تنفيذ خطوط منتجات الذكاء الاصطناعي المؤسسية مثل Einstein GPT.
بعد مغادرته Salesforce، أسس محرك البحث الذكي You.com في عام 2020، وأكمل تمويل الجولة C في عام 2025 بقيمة تقييم بلغت 1.5 مليار دولار. هذه المرة، ركز اهتمامه على مسألة أكثر جوهرية من البحث.
مختبر آلات التفكير، السلامة الفائقة للذكاء، الذكاء غير القابل للوصف، مختبرات الذكاء الآلي المتقدم... كل شركة تظهر بعلامة "الفريق الأساسي لأكبر نماذج XX السابقة"، وكل شركة تروي قصة "الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي".
لكن نقطة دخول Recursive أكثر تطرفًا من معظم منافسيها.
مُبرمجه الأساسية هي "الذكاء الاصطناعي الذاتي التعلم" — ليس لجعل الذكاء الاصطناعي يجيب على الأسئلة بذكاء أكبر، بل لتمكين الذكاء الاصطناعي من إكمال دورة البحث العلمي بالكامل ذاتيًا: طرح الفرضيات، وتصميم التجارب، وتقييم النتائج، وتحسين الاتجاهات. بعبارة أخرى، إنه يرغب في إزالة الباحث البشري تمامًا من هذه الدورة.
هذا ليس اتجاهًا جديدًا، لكن Recursive وضعته في منطق تجاري واقعي للغاية. الآن، تصل رواتب كبار باحثي الذكاء الاصطناعي إلى 15 إلى 20 مليون دولار أمريكي سنويًا، وإذا تمكّن نظام ما من إنجاز نفس المهمة بتكلفة أقل وسرعة أكبر، فسيتم إعادة كتابة النموذج الاقتصادي للأبحاث المتقدمة بالكامل.
المستثمرون وضحوا هذا المنطق بوضوح. وأُفيد أن جولة التمويل تجاوزت الطلب، وقد يصل حجمها النهائي إلى مليار دولار أمريكي.
02 جوجل ونفيديا يstakesان معًا
GV تقود الجولة، ونيفيديا تشارك في الاستثمار. هذا المزيج من المستثمرين هو إشارة بحد ذاته.
من السهل فهم منطق جوجل. كانت DeepMind على مدار سنوات المُستكشفة الأهم في مجال "الذكاء الاصطناعي من أجل العلوم"، حيث حَلّت AlphaFold مشكلة طي البروتينات، وهزمت AlphaGeometry أبرز المتسابقين البشريين في المسابقات الرياضية.
لكن مسار DeepMind هو استخدام الذكاء الاصطناعي لحل مشكلات علمية محددة، بينما يهدف Recursive إلى فعل شيء أكثر جوهرية — جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي تدفع عملية الاكتشاف العلمي بنفسها. هذا يمثل بالنسبة لـ Google علاقة تنافسية، وكذلك تحوطاً يستحق الاستثمار فيه.
الأهم من ذلك، أن جوجل أعلنت في بداية هذا الشهر بالتعاون مع إنتل عن اتفاقية شراكة لتطوير بنية تحتية للذكاء الاصطناعي عبر أجيال متعددة. وهذا يدل على أن جوجل تُسرّع بشكل شامل في تخطيطها للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي. إن استثمارها في Recursive هو قطعة واحدة في هذه الخطة الكبيرة—فجوجل تريد أن تكون حاضرة في أي نموذج يقود السباق.
منطق نيفيديا أكثر مباشرة. العقبة الأساسية في الذكاء الاصطناعي التعلمي ليست الخوارزميات، بل قوة الحوسبة. إذا أراد الذكاء الاصطناعي تشغيل التجارب وتحديث النماذج بشكل مستقل، فستحتاج المجموعة الضخمة من وحدات معالجة الرسوميات إلى نمو أسي. إن استثمار نيفيديا في Recursive هو، إلى حد ما، استثمار في طلباتها المستقبلية.
خروج شركتين في نفس الوقت يُرسل إشارة أكثر دقة — أن هذا القطاع قد وصل إلى مرحلة "إن لم تستثمر، فستفوّت الفرصة".
03 هل تقييم قدره 4 مليارات دولار خلال أربعة أشهر معقول؟
عندما يرى الجميع هذا الرقم البالغ 4 مليارات دولار لأول مرة، فإن رد فعلهم الأول سيكون "مرة أخرى".
لم يعد فقاعة التقييم للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي موضوعًا جديدًا خلال السنتين الماضيتين. يمكن لملف PDF واحد، ونموذج تجريبي واحد، وبضعة شرائح عرض، بالإضافة إلى أسماء من مختبرات رائدة، أن تُحرّك مئات الملايين من الدولارات — وهذا لم يعد أسطورة في سيليكون فالي ولندن، بل أصبح أمرًا يوميًا.
لكن عند النظر بدقة إلى حالة Recursive، هناك بعض النقاط التي تختلف عن "وحيد القرن PPT" العادي.
أولاً، وزن الفريق المؤسس. يمتلك ريتشارد سوكر تراكمًا أكاديميًا حقيقيًا في مجال معالجة اللغة الطبيعية، وليس فقط اعتمادًا على هالة "الشركات الكبرى السابقة". إن خبرة الفريق الأساسي في DeepMind وOpenAI تعني أنهم تواصلوا فعليًا مع نقاط الألم في الأبحاث الرائدة.
ثانيًا، حقيقة أن التمويل قد تم تجاوزه بشكل كبير. وهذا يعني أن الطلب في السوق يفوق العرض بكثير، والمستثمرون يتسابقون للدخول، وليس مقتنعين بالدخول.
لكن تقييم بقيمة 4 مليارات دولار لشركة عمرها أربعة أشهر ولا تمتلك منتجًا عامًا بعد، يعتمد على التوقعات وليس على الواقع. هذا في جوهره دفع مقابل اتجاه، وليس مقابل منتج أو إيرادات.
هذا المنطق التسعيري يصبح أكثر شيوعًا في عصر الذكاء الاصطناعي، مدفوعًا بالخوف العميق من تفويت "الشركة التالية لـ OpenAI". كانت Safe Superintelligence قد حصلت على تقييم هائل دون وجود منتج تقريبًا، وكان اسم إيليا سوتسكيفير هو أقوى أصولها.
Recursive ينسخ نفس المسار. هذا ليس انتقادًا، بل ملاحظة موضوعية.
04 "التعلم الذاتي"، ماذا يوجد خلف هذه البوابة
اسم Recursive Superintelligence يوضح بوضوح طموحات الشركة.
"Recursive" تعني التكرار الذاتي. في علوم الحاسوب، التكرار الذاتي هو بنية حيث تستدعي دالة نفسها، وهي آلية أساسية في العديد من الخوارزميات المعقدة. عند تطبيقها على أبحاث الذكاء الاصطناعي، فإن "الذكاء الفائق التكراري" يوحي بعملية نظام قادر على تحسين نفسه باستمرار وصعود متدرج.
هذا المفهوم ليس جديدًا، ونسخة متطرفة منه هي "الانفجار الذكي" — حيث يمكن لنظام ما، بمجرد تجاوزه نقطة حرجة، أن يُسرّع تطوره بنفسه بشكل ذاتي، ليصل في النهاية إلى مستوى ذكائي لا يمكن للبشر فهمه. وهو أحد أكبر المخاوف التي طالما شغلت مجال أمان الذكاء الاصطناعي.
لكن ما تقوم به Recursive الآن لا يصل على الأرجح إلى هذا المستوى. التفسير الأكثر واقعية هو أنها تحاول بناء نظام يمكنه تشغيل دورة استكشاف علمي ذاتية، بهدف خفض تكاليف القوى العاملة والوقت في أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير.
إذا كان بإمكانه تحقيق ذلك فعلاً، فلن تقتصر التأثيرات على دائرة الذكاء الاصطناعي فقط. بل يعني ذلك أن مجالات مثل تطوير الأدوية وعلوم المواد والفيزياء قد تدخل جميعها مرحلة يمكن فيها التقدم السريع دون مشاركة علماء بشريين.
بالطبع، هذا ما زال "إذا".
المسافة بين الادعاء والتنفيذ في صناعة الذكاء الاصطناعي ليست خطية أبداً.
05 منطق الموجة
منذ النصف الثاني من عام 2025، تتوالى موجات من رواد الأعمال الذين غادروا المختبرات الرائدة. مختبر Thinking Machines، Safe Superintelligence، Ineffable Intelligence... هذه القائمة لا تزال تطول.
Recursive هي أحدث شركة في هذه الموجة، وأيضًا الأكثر تقييمًا حاليًا.
الأسباب الهيكلية وراء ذلك بسيطة — إن المنافسة بين OpenAI وAnthropic وGoogle DeepMind جعلت هذه المختبرات الرائدة تشبه الشركات الكبرى أكثر فأكثر، مع مؤشرات الأداء الرئيسية والامتثال والسياسة.
يجد الباحثون الذين يرغبون حقًا في المراهنة على الاتجاهات الأكثر جرأة أن العمل بشكل مستقل أكثر حرية.
في الوقت نفسه، تعزز منطق سوق رأس المال هذا الاتجاه. بالنسبة للباحثين الرائدين الذين تدعمهم شركات كبرى، قد تكون فترة فرصة بدء المشاريع الآن أفضل فترة في التاريخ—المستثمرون أكثر استعدادًا من أي وقت مضى لدفع الأموال مقابل "الاتجاه".
أكبر مشكلة في هذه الموجة ليست "من سيحقق النجاح"، بل "ما هو تعريف النجاح".
إذا أثبت Recursive جدوى الذكاء الاصطناعي الذاتي التعلم، فسيعيد كتابة النموذج الأساسي لأبحاث الذكاء الاصطناعي. وإذا لم ينجح، فبعد إنفاق 500 مليون دولار، سيتبقى مفهوم آخر تم الترويج له بشكل مفرط.
كلا الاحتمالين موجودان فعليًا.
أربعة أشهر، تقييم بقيمة 4 مليارات دولار، هذا الرقم مثير للإعجاب، لكنه أيضًا يثير القلق. مع تطور سباق التسلح في الذكاء الاصطناعي حتى اليوم، أصبحت حتى "طريقة إجراء البحث" نفسها ساحة للمنافسة.
علماء من دارتموث ناقشوا مسألة طوال الصيف، والآن يخطط شخص ما للإجابة عنها باستخدام الذكاء الاصطناعي — استخدام الذكاء الاصطناعي لدراسة الذكاء الاصطناعي، والتحرك بطريقة تكرارية نحو الذكاء الفائق.
لا يعلم أحد حقًا إلى أين تؤدي هذه الطريق. لكن من الواضح أن جوجل ونفيديا قررتا أنهما لا يمكنهما التغيب عنها، مهما كانت الوجهة.