1956年、一団の科学者がダートマスに集まり、初めて「機械は思考できるか」について公式に議論した。彼らは、この問題を1つの夏で解決できると楽観的に考えていた。
七十年後、この問題にはいまだに答えがない。しかし、たった四ヶ月で設立されたある企業が、5億ドルの資金調達を実現し、評価額を40億ドルに達させた。その理由は、自ら研究し、自ら進化するAIを見出したと主張したからである。
この会社はRecursive Superintelligenceです。
GoogleのベンチャーキャピタルGVが主導し、NVIDIAが参加。両社がAIエコシステム内で果たす役割は説明を要しない。両社が、まだ製品を公開していないスタートアップに同時に投資した背景には、深く検討する価値のある論理が存在する。
01「人をサイクルから取り除く」
まず、Recursive Superintelligence が具体的に何をしているかを説明しましょう。
同社は、元Salesforceのチーフサイエンティストであるリチャード・ソッカーによって設立され、核心チームはGoogle DeepMindとOpenAI出身です。これは珍しい組み合わせではありません。過去2年間、トップラボから起業したエンジニアや研究者たちの波が明確に見られています。
Socherは、シリコンバレーでよく見られる「大手企業出身で経歴を飾る」タイプの起業家ではない。彼は1983年にドイツで生まれ、スタンフォード大学でAIの先駆者であるAndrew NgとNLPの権威Christopher Manningに師事し、2014年に博士論文を完成させて、その年スタンフォード大学コンピュータ科学科最優秀博士論文賞を受賞した。
リチャード・ソッカーは、ニューラル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鍵となる人物の一人です。彼の初期の研究である単語ベクトル、コンテキストベクトル、プロンプトエンジニアリングは、現在のBERTやGPTシリーズモデルの技術的基盤を直接築きました。Google Scholarでの引用数は18万回を超えています。
博士卒業当年、彼はAIスタートアップ企業MetaMindを設立し、2年後にはSalesforceによって戦略的買収された。その後、彼はチーフサイエンティスト兼エグゼクティブバイスプレジデントとして数年にわたりSalesforceのAI戦略を主導し、Einstein GPTなどのエンタープライズ向けAI製品ラインの実現を推進した。
Salesforceを退社後、彼は2020年にAI検索エンジンYou.comを設立し、2025年にCラウンドの資金調達を完了して、評価額は15億ドルに達した。今回は、彼の注目が検索からより基本的なテーマへと移った。
Thinking Machines Lab、Safe Superintelligence、Ineffable Intelligence、Advanced Machine Intelligence Labs……それぞれが「前XX大モデルのコアチーム」というラベルを掲げ、いずれも「次世代AI」の物語を語っている。
しかし、Recursiveのアプローチは、ほとんどの競合他社よりもより積極的である。
その核心的な命題は「自己学習AI」——AIに質問により賢く答えるのではなく、AIが科学研究の全プロセスを自律的に実行すること：仮説を立て、実験を設計し、結果を評価し、方向性を繰り返し改善する。言い換えれば、人間の研究者をこのサイクルから完全に排除することを目指している。
これは新しい方向性ではないが、Recursiveはそれを極めて現実的なビジネスロジックに組み込んだ。現在、トップのAI研究者の年収は1500万〜2000万ドルにのぼるが、同じ作業をより低コストでより高速に実行できるシステムがあれば、最先端研究の経済モデルは根本から書き換えられる。
投資家は明らかにこのロジックを理解しています。ファイナンスラウンドは過剰申込だったと報告されており、最終規模は10億ドルに達する可能性があります。
02 グーグルとNVIDIAが同時に投資
GVがリードインベスター、NVIDIAが参加。この投資家コンビネーション自体が一つのシグナルである。
Googleのロジックは理解しやすい。DeepMindは長年にわたり「AI for Science」分野で最も重要な探求者であり、AlphaFoldはタンパク質の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上回った。
しかし、DeepMindのアプローチはAIを用いて具体的な科学的課題を解決することであり、Recursiveが目指すのは、AIシステムが科学的発見のプロセスそのものを自律的に推進することである。これはGoogleにとって競合であると同時に、投資する価値のあるヘッジでもある。
さらに、今月の初めにGoogleはIntelと複数世代にわたるAIインフラストラクチャーに関する提携を発表しました。これは、GoogleがAIインフラストラクチャー分野での展開を全面的に加速していることを示しています。Recursiveへの投資は、この大きな戦略の一部であり、Googleは最先端のモデルのいずれにも関与したいと考えています。
一方、NVIDIAの論理はより直接的だ。自己学習AIの核心的なボトルネックはアルゴリズムではなく、計算能力である。AIが自ら実験を実行し、モデルを繰り返し改善するには、バックエンドで必要となるGPUクラスタの規模が指数的に増大する。NVIDIAがRecursiveに投資することは、自社の将来の注文を投資するのと同義である。
両社が同時に行動したことは、より繊細なシグナルを発信している——この分野はもはや「投資しなければ遅れる」段階に達している可能性がある。
3ヶ月で評価額40億ドル、妥当ですか？
すべての人が初めて40億ドルという数字を見たとき、最初の反応は「またか」だろう。
AIスタートアップの評価バブルは、この2年間でもはや新鮮な話題ではない。PDFやデモ、数枚のスライド、そしてトップレベルの研究機関の名前を並べるだけで、数億ドルの資金を呼び込むことができる——これはシリコンバレーやロンドンでは伝説ではなく、日常的な光景となっている。
しかし、Recursiveの状況をよく見ると、通常の「PPTユニコーン」といくつか異なる点があります。
第一に、創設チームの重みです。Richard SocherはNLP分野で実際の学術的蓄積を持っており、単に「前大手企業」の光环で飾られているわけではありません。コアチームがDeepMindおよびOpenAIで経験を積んでいることは、彼らが最先端研究の課題を実際に体験していることを意味します。
第二に、融資が過剰に申込みされたという事実。これは、市場の需要が供給をはるかに上回っており、投資家が説得されて参入するのではなく、次々と参入しようとしていることを意味する。
しかし、4か月でまだ公開製品のない企業に対して40億ドルの評価額をつけることは、現実ではなく期待に基づいた価格設定である。これは製品や収益ではなく、方向性に対して支払っていることになる。
この価格設定ロジックは、AI時代においてますます一般的になっており、その背後には「次なるOpenAIを見逃す」という投資家の深い恐怖がある。Safe Superintelligenceも、当時はほとんど製品がない状態で天文学的な評価額を獲得しており、Ilya Sutskeverの名前が最も頼りになる資産だった。
Recursive が同じパスをコピーしています。これは批判ではなく、客観的な観察です。
04「自学习」のこの扉の向こうには何がある
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」は再帰を意味します。コンピュータ科学において、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です。AI研究において、「再帰的スーパーインテリジェンス」は、システムが自らを継続的に最適化し、螺旋状に進化するプロセスを示唆しています。
この概念は新しくなく、その極端なバージョンは「知的爆発」——あるシステムが特定の臨界点を超えると、自らの進化を自律的に加速し、最終的に人間が理解できない知的レベルに達する——である。これはAIセキュリティ分野で長年にわたり最も核心的な懸念の一つである。
しかし、Recursiveが現在行っていることは、まだこのレベルには達していない。より現実的な解釈は、AI研究の人的コストと時間コストを大幅に削減することを目的として、自立した科学探求のサイクルを構築しようとしているということである。
もし本当にそれが可能であれば、その影響はAI界にとどまらない。薬物開発、材料科学、物理学などの分野でも、「人間の科学者が関与しなくても迅速に進展する」段階が訪れる可能性がある。
もちろん、これはあくまで「もし」です。
主張と実現の間の距離は、AI業界では常に線形ではない。
05 ワイプのロジック
2025年下半期以降、トップレベルの研究所から起業する波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、この波の中で最新かつ現在最も評価の高い企業です。
その背後にある構造的要因は単純です——OpenAI、Anthropic、Google DeepMind の競争により、これらのトップラボはKPI、コンプライアンス、政治を持つ大企業にどんどん似てきています。
最も激進的な方向に賭けたい研究員は、むしろ自分で行動した方が自由だと感じている。
同時に、資本市場の論理もこの傾向を強化しています。大手企業の後ろ盾を持つトップ研究者にとって、現在の起業の機会は歴史上最高のタイミングかもしれません——投資家はこれまでにないほど「方向性」に金を払う意欲を示しています。
この波の最も核心的な問題は、「誰が成功するか」ではなく、「成功の定義とは何か」である。
もしRecursiveが自己学習AIの可能性を最終的に証明すれば、AI研究の基盤となるパラダイムを書き換えることになる。もしできなければ、5億ドルの資金を使い果たした後には、また一つ過剰に喧伝された概念が残るだけだろう。
両方の可能性が実際に存在する。
4か月で40億ドルの評価額。この数字は興奮を呼び起こす一方で、警戒も促す。AI軍備競争は今日までに進化し、「研究のやり方」そのものが競争の舞台となっている。
科学者たちはダートマスで一夏にわたり議論してきた問題に、今、AIを使って答えようとしている——AIでAIを研究し、再帰的に超知能へと向かう。
この道がどこへ向かうのか、誰も本当のところは知らない。しかし、GoogleとNVIDIAは、どこへ向かうにせよ、その道から抜け落ちることはできないと決定したようだ。