1956 में, कुछ वैज्ञानिकों ने डार्टमाउथ में इकट्ठा होकर पहली बार औपचारिक रूप से चर्चा की कि "क्या मशीनें सोच सकती हैं?"। उन्होंने आशा व्यक्त की कि इस समस्या को एक गर्मियों के मौसम में हल किया जा सकता है।
सत्तर साल बाद भी इस सवाल का जवाब अभी तक नहीं मिला है। लेकिन एक कंपनी, जो सिर्फ चार महीने पहले स्थापित हुई थी, ने 5 अरब डॉलर का निवेश प्राप्त कर लिया है और इसका मूल्यांकन 40 अरब डॉलर किया गया है—केवल इसलिए कि यह दावा करती है कि इसने एक रास्ता खोज लिया है जिससे AI खुद अनुसंधान कर सके और खुद को विकसित कर सके।
इस कंपनी का नाम Recursive Superintelligence है।
Google के निवेश शाखा GV द्वारा नेतृत्व किया गया, NVIDIA ने भागीदारी की। AI पारिस्थितिकी में इन दोनों कंपनियों की स्थिति को समझाने की आवश्यकता नहीं है। वे दोनों एक ऐसी स्टार्टअप में निवेश कर रहे हैं जिसका उत्पाद अभी तक सार्वजनिक नहीं हुआ है, इसके पीछे का तर्क गहराई से समझने योग्य है।
01「लोगों को चक्र से हटाएं」
सबसे पहले यह बताएं कि रिकर्सिव सुपरइंटेलिजेंस वास्तव में क्या कर रहा है।
कंपनी के पूर्व Salesforce के मुख्य वैज्ञानिक रिचर्ड सोचर द्वारा स्थापित की गई है, और मुख्य टीम Google DeepMind और OpenAI से आई है। यह कोई अज्ञात संयोजन नहीं है—पिछले दो वर्षों में, शीर्ष प्रयोगशालाओं से निकलकर उद्यमी बने इंजीनियर और शोधकर्ताओं की एक स्पष्ट लहर बन गई है।
सोचर उस प्रकार के सामान्य सिलिकॉन वैली स्टार्टअप संस्थापक नहीं हैं जो "बड़ी कंपनियों से सुनहरा अनुभव प्राप्त करने" के लिए आते हैं। वह 1983 में जर्मनी में पैदा हुए, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में एआई के प्रारंभिक योगदानकर्ता एंड्रयू एनजी और एनएलपी के विशेषज्ञ क्रिस्टोफर मैनिंग के अधीन अध्ययन किया, और 2014 में अपनी डॉक्टरेट की थीसिस पूरी की, जिसके लिए उन्हें स्टैनफोर्ड कंप्यूटर विज्ञान विभाग का वर्ष का सर्वश्रेष्ठ डॉक्टरेट थीसिस पुरस्कार मिला।
रिचर्ड सोचर उन महत्वपूर्ण व्यक्तियों में से एक हैं जिन्होंने न्यूरल नेटवर्क विधियों को प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में वास्तविक रूप से लाया—उनके शब्द सदिश, संदर्भ सदिश और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग पर प्रारंभिक शोध ने आज के BERT, GPT श्रृंखला मॉडल की तकनीकी नींव रखी है, जिनकी गूगल स्कॉलर पर 1.8 लाख से अधिक संदर्भ हैं।
डॉक्टरेट पूरा करने के वर्ष, उन्होंने AI स्टार्टअप MetaMind की स्थापना की, जिसे दो वर्षों बाद Salesforce ने सामरिक अधिग्रहण के माध्यम से अपने अधीन ले लिया। उसके बाद वे कई वर्षों तक Salesforce के AI रणनीति के मुख्य वैज्ञानिक और कार्यकारी उपाध्यक्ष के रूप में कार्यरत रहे, जिसमें Einstein GPT जैसी उद्योग-स्तरीय AI उत्पाद श्रृंखलाओं के कार्यान्वयन का नेतृत्व किया।
Salesforce के बाद, उन्होंने 2020 में AI सर्च इंजन You.com की स्थापना की, जिसने 2025 में C-राउंड फंडिंग पूरी की और 1.5 बिलियन डॉलर का आकलन किया। इस बार, उन्होंने सर्च से लेकर अधिक मूलभूत प्रश्नों की ओर ध्यान आकर्षित किया।
थिंकिंग मशीन्स लैब, सेफ सुपरइंटेलिजेंस, इनेफेबल इंटेलिजेंस, एडवांस्ड मशीन इंटेलिजेंस लैब्स... प्रत्येक एक 'पहले XX मॉडल कोर टीम' के टैग के साथ आता है, प्रत्येक एक 'अगली पीढ़ी के AI' की कहानी सुनाता है।
लेकिन रिकर्सिव का प्रवेश बिंदु अधिकांश प्रतियोगियों की तुलना में अधिक आक्रामक है।
इसका केंद्रीय दावा है 'स्व-अध्ययन करने वाला AI'—जो AI को अधिक बुद्धिमान बनाकर प्रश्नों के उत्तर देना नहीं, बल्कि AI को वैज्ञानिक शोध की पूरी प्रक्रिया—अनुमान रखना, प्रयोग डिज़ाइन करना, परिणामों का मूल्यांकन करना और दिशा को दोहराना—स्वयं पूरा करने के लिए सक्षम बनाना है। दूसरे शब्दों में, यह मानव शोधकर्ता को इस चक्र से पूरी तरह से हटाना चाहता है।
यह एक नया दिशा नहीं है, लेकिन Recursive ने इसे एक अत्यंत वास्तविक व्यावसायिक तर्क में रखा है। अब शीर्ष AI शोधकर्ताओं का वार्षिक वेतन 1500 से 2000 डॉलर तक होता है; यदि एक प्रणाली समान कार्य को कम लागत और तेजी से पूरा कर सकती है, तो अग्रणी शोध का आर्थिक मॉडल पूरी तरह से बदल जाएगा।
Investors clearly saw this logic. The funding round was reportedly oversubscribed, with a final size potentially reaching $1 billion.
02 गूगल और निवेडिया दोनों ने निवेश किया
GV ने नेतृत्व किया, NVIDIA ने अनुसरण किया। यह निवेशक संयोजन ही एक संकेत है।
गूगल का तर्क समझने में आसान है। दशकों से डीपमाइंड 'AI for Science' के क्षेत्र में सबसे महत्वपूर्ण अन्वेषक रहा है, जिसने अल्फाफोल्ड के माध्यम से प्रोटीन फोल्डिंग समस्या को हल किया और अल्फाज्योमेट्री ने गणित प्रतियोगिताओं में मानव शीर्ष प्रतियोगियों को हराया।
लेकिन DeepMind का रास्ता AI का उपयोग करके विशिष्ट वैज्ञानिक समस्याओं को हल करना है, जबकि Recursive का लक्ष्य अधिक नीचे की बात है—AI प्रणाली को वैज्ञानिक खोज की प्रक्रिया को स्वयं आगे बढ़ाने की क्षमता देना। यह Google के लिए एक प्रतिस्पर्धा है, साथ ही एक ऐसा निवेश भी जिस पर बेहतरीन हो सकता है।
इससे भी अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि इस महीने की शुरुआत में, Google ने Intel के साथ कई पीढ़ियों के AI बुनियादी ढांचे पर सहयोग की घोषणा की है। इससे स्पष्ट होता है कि Google AI बुनियादी ढांचे के क्षेत्र में अपनी रणनीति को पूरी तरह से तेज कर रहा है। Recursive में निवेश, इस बड़े खेल का एक प्रतिनिधि है—Google चाहता है कि जिस मॉडल को सबसे आगे ले जाया जाए, उसमें उसका हिस्सा हो।
निविडा का तर्क अधिक सीधा है। स्व-अधिग्रहण AI की मुख्य सीमा एल्गोरिदम नहीं, बल्कि कैलकुलेशन क्षमता है। यदि AI को स्वयं प्रयोग चलाने और मॉडल को दोहराने की आवश्यकता है, तो इसके पीछे GPU क्लस्टर का आकार घातीय रूप से बढ़ेगा। निविडा द्वारा Recursive में निवेश, कुछ हद तक, अपने भविष्य के ऑर्डर में निवेश है।
दोनों कंपनियाँ एक साथ कदम उठा रही हैं, जिससे एक अधिक सूक्ष्म संकेत मिलता है—यह क्षेत्र संभवतः 'अगर अब नहीं निवेश किया, तो बहुत देर हो जाएगी' की स्थिति में पहुँच चुका है।
03 चार महीने के अंदर 40 अरब की मूल्यांकन, क्या यह उचित है?
जब सभी ने पहली बार 40 अरब डॉलर का अंक देखा, तो पहली प्रतिक्रिया "फिर से यही बात" थी।
इन दो वर्षों में AI स्टार्टअप की मूल्यांकन बुलबुला एक नया विषय नहीं रहा है। एक PDF, एक डेमो, कुछ स्लाइड्स, और कुछ शीर्ष प्रयोगशालाओं के नामों के साथ, कई अरब डॉलर का निवेश प्राप्त करना—यह सिलिकॉन वैली और लंदन में कहानी नहीं, बल्कि दिनचर्या बन चुका है।
लेकिन रिकर्सिव की स्थिति को ध्यान से देखें, तो कुछ बातें सामान्य 'PPT यूनिकॉर्न' से अलग हैं।
पहला, संस्थापक टीम का भार। रिचर्ड सोचर के पास NLP क्षेत्र में वास्तविक शैक्षणिक जमा है, केवल 'पूर्व बड़ी कंपनी' के प्रभाव से नहीं। कोर टीम के डीपमाइंड और ओपनएआई में अनुभव का अर्थ है कि उन्होंने अग्रणी शोध की चुनौतियों को वास्तविक रूप से जाना है।
दूसरा, फाइनेंसिंग की अतिरिक्त मांग का तथ्य। इसका अर्थ है कि बाजार की मांग आपूर्ति से कहीं अधिक है, निवेशक आने के लिए बाध्य नहीं हैं, बल्कि इसमें शामिल होने के लिए तत्पर हैं।
लेकिन चार महीने की एक कंपनी, जिसका कोई पब्लिक प्रोडक्ट नहीं है, के लिए 40 अरब डॉलर का वैल्यूएशन अपेक्षाओं पर आधारित है, वास्तविकता पर नहीं। यह मूल रूप से एक दिशा के लिए भुगतान करना है, न कि किसी प्रोडक्ट या आय के लिए।
AI युग में यह कीमत निर्धारण तर्क लगातार अधिक सामान्य होता जा रहा है, जिसके पीछे निवेशकों की 'अगले OpenAI' को चूकने का गहरा डर है। Safe Superintelligence भी उस समय लगभग कोई उत्पाद न होने की स्थिति में अत्यधिक अधिमूल्यांकन प्राप्त कर चुका था, Ilya Sutskever का नाम ही सबसे मजबूत संपत्ति था।
Recursive एक ही पथ की प्रतिलिपि बना रहा है। यह आलोचना नहीं है, बल्कि एक वस्तुनिष्ठ टिप्पणी है।
04 「स्व-अध्ययन」 यह दरवाजा, इसके पीछे क्या है
Recursive Superintelligence यह नाम वास्तव में कंपनी की लालच को स्पष्ट रूप से दर्शाता है।
「Recursive」 का अर्थ आत्मसंदर्भी होता है। कंप्यूटर विज्ञान में, आत्मसंदर्भी एक ऐसी संरचना है जिसमें एक फ़ंक्शन स्वयं को ही कॉल करता है, और यह कई जटिल एल्गोरिदम की केंद्रीय तंत्र है। AI अनुसंधान के संदर्भ में, 「आत्मसंदर्भी सुपरइंटेलिजेंस」 एक ऐसे सिस्टम की ओर संकेत करता है जो स्वयं को लगातार अनुकूलित कर सकता है और सर्पिल रूप से उन्नत हो सकता है।
यह अवधारणा नई नहीं है, इसका चरम रूप "बुद्धिमत्ता का विस्फोट" है—एक प्रणाली जो किसी निर्णायक सीमा को पार कर जाए, तो अपने विकास को स्वयं तेज कर सकती है और अंततः ऐसे बुद्धिमत्ता के स्तर पर पहुँच सकती है जिसे मानव नहीं समझ सकते। यह AI सुरक्षा के क्षेत्र में लंबे समय से सबसे महत्वपूर्ण चिंताओं में से एक है।
लेकिन रिकर्सिव अभी जो कर रहा है, वह इस स्तर तक नहीं पहुँचा है। अधिक वास्तविक व्याख्या यह है कि यह एक ऐसा प्रणाली बनाने की कोशिश कर रहा है जो स्वयं से वैज्ञानिक अनुसंधान चक्र को संचालित कर सके, जिसका लक्ष्य AI अनुसंधान की मानव शक्ति और समय लागत को काफी कम करना है।
अगर यह वास्तव में संभव हो सकता है, तो प्रभाव केवल AI के वृत्त तक सीमित नहीं रहेगा। इसका अर्थ है कि दवा शोध, सामग्री विज्ञान, भौतिकी आदि क्षेत्रों में एक ऐसा चरण आ सकता है जहां मानव वैज्ञानिकों की भागीदारी के बिना भी तेजी से प्रगति हो सकती है।
Of course, this is still "if".
AI उद्योग में, दावे और वास्तविकता के बीच की दूरी कभी रेखीय नहीं होती।
05 लहर का तर्क
2025 के दूसरे छमाही के बाद से, शीर्ष प्रयोगशालाओं से उद्यम शुरू करने की लहर एक के बाद एक आ रही है। Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence... यह सूची अभी भी लंबी होती जा रही है।
Recursive is the newest and currently the highest-valued company in this wave.
पीछे का संरचनात्मक कारण सरल है—OpenAI, Anthropic, Google DeepMind की प्रतिस्पर्धा ने इन शीर्ष प्रयोगशालाओं को धीरे-धीरे बड़ी कंपनियों की तरह बना दिया है, जिनमें KPI, अनुपालन और राजनीति है।
सबसे अधिक जोखिम भरे दिशा में निवेश करना चाहने वाले शोधकर्ता, अपना खुद का काम शुरू करने को अधिक स्वतंत्र महसूस करते हैं।
इसी बीच, पूंजी बाजार का तर्क भी इस दिशा को मजबूत कर रहा है। बड़ी कंपनियों के समर्थन वाले शीर्ष शोधकर्ताओं के लिए, अब उद्यमशीलता का समय शायद इतिहास में सबसे अच्छा है—निवेशक अब 'दिशा' के लिए किसी भी समय से अधिक तैयार हैं।
इस लहर की सबसे मूलभूत समस्या यह नहीं है कि कौन सफल होगा, बल्कि यह है कि सफलता का अर्थ क्या है।
यदि रिकर्सिव ने अपने आप को सीखने वाले AI की संभावना साबित कर दी, तो यह AI अनुसंधान के नींव के परिप्रेक्ष्य को बदल देगा। यदि यह नहीं कर पाया, तो 5 अरब डॉलर के बजट के खर्च होने के बाद, बस एक और अतिरंजित अवधारणा बचेगी।
दोनों संभावनाएँ वास्तविक हो सकती हैं।
चार महीने, 40 अरब डॉलर की मूल्यांकन, यह संख्या उत्साहित करती है, साथ ही सावधान भी बनाती है। आज तक AI हथियार प्रतियोगिता के विकास के साथ, 'अनुसंधान कैसे करें' यह चीज़ भी प्रतियोगिता का मैदान बन गई है।
वैज्ञानिकों ने डार्टमाउथ में एक पूरी गर्मी तक एक सवाल पर बहस की, अब कुछ लोग AI का उपयोग करके इसका जवाब देने की योजना बना रहे हैं—AI का अध्ययन AI के माध्यम से, और रिकर्सिव तरीके से सुपरइंटेलिजेंस की ओर बढ़ते हुए।
इस रास्ते कहाँ जाता है, कोई वास्तव में नहीं जानता। लेकिन स्पष्ट रूप से, गूगल और न्यूडिया ने यह निर्णय ले लिया है कि चाहे वह कहीं भी जाए, वे शामिल नहीं हो सकते।