В 1956 году группа ученых собралась в Дартмуте, чтобы впервые официально обсудить вопрос: «Могут ли машины мыслить?» Они с оптимизмом полагали, что смогут решить эту проблему за одно лето.
Семьдесят лет спустя этот вопрос все еще остается без ответа. Но одна компания, основанная всего четыре месяца назад, привлекла финансирование в размере 5 миллиардов долларов и оценивается в 40 миллиардов долларов — только потому, что утверждает, что нашла путь, позволяющий ИИ самостоятельно проводить исследования и эволюционировать.
Эта компания называется Recursive Superintelligence.
Руководство Google Ventures GV возглавило раунд, NVIDIA присоединилась в качестве инвестора. Роль обеих компаний в экосистеме ИИ не требует дополнительных пояснений. То, что они одновременно инвестировали в стартап, который еще не представил свой продукт, заслуживает внимательного анализа.
01 «Убрать человека из цикла»
Сначала давайте разберемся, что именно делает Recursive Superintelligence.
Компания основана бывшим главным научным сотрудником Salesforce Ричардом Сохером, а ключевая команда пришла из Google DeepMind и OpenAI. Это нечто знакомое — за последние два года инженеры и исследователи, уходящие из ведущих лабораторий для создания стартапов, уже сформировали явную волну.
Сохер не является основателем, который, как это часто бывает в Силиконовой долине, пришел из крупной компании для получения опыта. Он родился в Германии в 1983 году, учился в Стэнфордском университете под руководством пионеров ИИ Эндрю Нг и эксперта по NLP Кристофер Мэннинг, в 2014 году защитил диссертацию и получил премию за лучшую докторскую диссертацию года в кафедре компьютерных наук Стэнфорда.
Ричард Сохер — один из ключевых фигур, которые действительно ввели нейронные сети в область обработки естественного языка — его ранние исследования в области векторов слов, контекстных векторов и проектирования подсказок непосредственно заложили техническую основу для современных моделей BERT и GPT, количество цитирований в Google Scholar превышает 180 000.
В год защиты докторской диссертации он основал стартап в области ИИ — MetaMind, который через два года был приобретён Salesforce в рамках стратегической сделки. После этого он на протяжении нескольких лет возглавлял стратегию ИИ в Salesforce в качестве главного научного сотрудника и исполнительного вице-президента, обеспечивая реализацию корпоративных продуктов ИИ, таких как Einstein GPT.
После ухода из Salesforce он основал AI-поисковую систему You.com в 2020 году, которая завершила раунд финансирования серии C в 2025 году с оценкой в 1,5 млрд долларов. На этот раз он сместил фокус с поиска на более фундаментальные вопросы.
Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence, Advanced Machine Intelligence Labs… Каждая из них появляется с ярлыком «бывшая ключевая команда топ-XX языковых моделей» и рассказывает историю об «искусственном интеллекте следующего поколения».
Но подход Recursive более агрессивен, чем у большинства конкурентов.
Его основная идея — «самообучающийся ИИ» — не просто заставить ИИ лучше отвечать на вопросы, а позволить ИИ самостоятельно проходить весь цикл научных исследований: формулировать гипотезы, проектировать эксперименты, оценивать результаты и корректировать направления. Другими словами, он хочет полностью исключить человеческих исследователей из этого цикла.
Это не новое направление, но Recursive поместил его в чрезвычайно реалистичную бизнес-логику. Сейчас годовая зарплата ведущих исследователей ИИ составляет от 15 до 20 миллионов долларов США; если система сможет выполнять ту же работу с меньшими затратами и большей скоростью, экономическая модель передовых исследований будет полностью переписана.
Инвесторы явно поняли эту логику. Раунд финансирования, как сообщается, был переоценен, и итоговый объем может достигнуть 1 миллиарда долларов.
02 Google и NVIDIA одновременно инвестируют
GV возглавляет раунд, NVIDIA присоединяется как инвестор. Сам этот состав инвесторов — это сигнал.
Логика Google понятна. DeepMind на протяжении многих лет была важнейшим исследователем в направлении «ИИ для науки»: AlphaFold решила проблему складывания белков, а AlphaGeometry победила лучших человеческих участников математических олимпиад.
Но путь DeepMind заключается в использовании ИИ для решения конкретных научных задач, а Recursive стремится сделать что-то более фундаментальное — позволить ИИ-системам самостоятельно продвигать сам процесс научных открытий. Для Google это одновременно и конкуренция, и достойная ставка в качестве хеджирования.
Более того, в начале этого месяца Google совместно с Intel объявила о соглашении о сотрудничестве в области многопоколенной инфраструктуры ИИ. Это свидетельствует о том, что Google активно ускоряет свои усилия по построению инфраструктуры ИИ. Инвестиции в Recursive — это один из ходов в этой большой стратегии: Google хочет иметь долю в каждой модели, которая окажется на передовой.
Логика NVIDIA более прямолинейна. Главным узким местом самообучающегося ИИ является не алгоритм, а вычислительная мощность. Если ИИ должен самостоятельно проводить эксперименты и итерировать модели, масштаб необходимых кластеров GPU растет экспоненциально. Инвестиции NVIDIA в Recursive — это в некотором роде инвестиции в свои будущие заказы.
Обе компании действовали одновременно, что также передаёт более тонкий сигнал: эта отрасль, возможно, достигла этапа «если не инвестировать сейчас, то будет поздно».
03 Оценка в 4 миллиарда за четыре месяца — это разумно?
Когда все впервые увидят цифру в 4 миллиарда долларов, первой реакцией будет «снова это».
Пузырь оценок стартапов в области ИИ уже не новая тема последние два года. PDF-файл, демо-версия, несколько слайдов и несколько имен из ведущих лабораторий — этого достаточно, чтобы привлечь сотни миллионов долларов — это уже не легенда в Силиконовой долине и Лондоне, а повседневная реальность.
Но при более внимательном рассмотрении ситуации с Recursive есть несколько отличий от обычных «PPT-единорогов».
Во-первых, вес команды-основателей. Ричард Зокер имеет реальные академические достижения в области NLP, а не просто опирается на «бывший статус крупной компании». Опыт ключевой команды в DeepMind и OpenAI означает, что они реально сталкивались с насущными проблемами передовых исследований.
Во-вторых, факт сверхзаявок на финансирование. Это означает, что рыночный спрос значительно превышает предложение, и инвесторы спешат войти, а не убеждаются в этом.
Но оценка в 4 миллиарда долларов для компании возрастом четыре месяца, не имеющей публичного продукта, основана на ожиданиях, а не на реальности. По сути, платят за направление, а не за продукт или доход.
Такая логика ценообразования становится все более распространенной в эпоху ИИ, и за ней стоит глубокий страх инвесторов пропустить следующего OpenAI. Safe Superintelligence тогда также получила колоссальную оценку, практически не имея продукта — имя Ильи Суцкевера было самым надежным активом.
Recursive копирует один и тот же путь. Это не критика, а объективное наблюдение.
04 «Самообучение» — что за этой дверью?
Имя Recursive Superintelligence уже достаточно ясно говорит о амбициях компании.
«Recursive» означает рекурсивный. В компьютерных науках рекурсия — это структура, при которой функция вызывает саму себя, и она является ключевым механизмом многих сложных алгоритмов. В контексте исследований ИИ «рекурсивный суперинтеллект» подразумевает процесс, при котором система постоянно оптимизирует себя и развивается по спирали.
Эта концепция не нова; её крайняя версия — это «интеллектуальный взрыв»: система, превысив определённый порог, может самостоятельно ускорить собственную эволюцию и в конечном итоге достичь уровня интеллекта, непонятного человеку. Это один из самых важных опасений в области безопасности ИИ.
Но то, что Recursive сейчас делает, должно быть далеко не на этом уровне. Более реалистичная интерпретация заключается в том, что она пытается построить систему, способную автономно запускать цикл научных исследований, с целью значительно снизить трудовые и временные затраты на исследования в области ИИ.
Если это действительно возможно, влияние не ограничится только сферой ИИ. Это означает, что такие области, как разработка лекарств, материаловедение и физика, могут войти в этап «быстрого продвижения без участия человеческих ученых».
Конечно, это всё ещё «если».
От утверждений до реализации расстояние в индустрии ИИ никогда не является линейным.
05 Логика волны
Со второй половины 2025 года волна стартапов, основанных специалистами из ведущих лабораторий, продолжает нарастать. Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence… Этот список продолжает расширяться.
Recursive — это самая новая и на данный момент самая дорогая компания в этой волне.
Структурные причины просты — конкуренция между OpenAI, Anthropic и Google DeepMind сделала эти ведущие лаборатории всё более похожими на крупные компании с KPI, соблюдением норм и политикой.
Исследователи, действительно желающие сделать ставку на самые радикальные направления, считают, что самостоятельная работа предоставляет больше свободы.
В то же время логика рынка капитала усиливает эту тенденцию. Для топовых исследователей, поддерживающих крупные компании, сейчас может быть лучшим временем в истории для начала собственного бизнеса — инвесторы готовы платить за «направление» больше, чем когда-либо прежде.
Самая главная проблема этого волны — не «кто победит», а «что такое успех».
Если Recursive в конечном итоге докажет жизнеспособность самообучающегося ИИ, это перепишет фундаментальные парадигмы исследований в области ИИ. Если же это не произойдет, после расходования 500 миллионов долларов останется еще одно переоцененное понятие.
Оба варианта могут быть реальными.
Четыре месяца, оценка в 4 миллиарда долларов — эти цифры вдохновляют и настораживают. На сегодняшний день борьба за ИИ достигла такого уровня, что даже сам процесс «проведения исследований» превратился в поле битвы.
Учёные спорили об этой проблеме всё лето в Дартмуте, и теперь кто-то собирается ответить на неё с помощью ИИ — изучать ИИ с помощью ИИ, рекурсивно стремясь к суперинтеллекту.
Никто точно не знает, куда ведет этот путь. Но очевидно, что Google и NVIDIA решили, что не могут пропустить его, куда бы он ни вел.