Năm 1956, một nhóm các nhà khoa học đã tụ họp tại Dartmouth để thảo luận chính thức lần đầu tiên về câu hỏi “liệu máy móc có thể suy nghĩ được không?”. Họ lạc quan cho rằng có thể giải quyết vấn đề này trong một mùa hè.
Bảy mươi năm sau, câu hỏi này vẫn chưa có câu trả lời. Nhưng có một công ty, mới thành lập bốn tháng, đã huy động được 500 triệu USD và định giá 4 tỷ USD—chỉ vì họ tuyên bố đã tìm ra một con đường giúp AI tự mình thực hiện nghiên cứu và tự tiến hóa.
Công ty này có tên là Recursive Superintelligence.
Google Ventures (GV) dẫn đầu vòng đầu tư, NVIDIA tham gia đầu tư đồng hành. Vị thế của hai công ty này trong hệ sinh thái AI không cần phải nói thêm. Việc cả hai cùng đầu tư vào một công ty khởi nghiệp chưa công bố sản phẩm nào đều có lý do sâu xa đáng được phân tích kỹ lưỡng.
01「Loại người ra khỏi vòng lặp」
Hãy nói trước về việc Recursive Superintelligence đang làm gì.
Công ty được thành lập bởi Richard Socher, cựu khoa học gia trưởng của Salesforce, với đội ngũ cốt lõi đến từ Google DeepMind và OpenAI. Đây không phải là một sự kết hợp xa lạ – trong hai năm qua, các kỹ sư và nhà nghiên cứu rời khỏi các phòng thí nghiệm hàng đầu để khởi nghiệp đã tạo nên một làn sóng rõ rệt.
Socher không phải là kiểu nhà sáng lập thường thấy ở Thung lũng Silicon, người chỉ đến từ các công ty lớn để tích lũy kinh nghiệm. Anh sinh năm 1983 tại Đức, từng học dưới sự hướng dẫn của các nhà tiên phong trong lĩnh vực AI Andrew Ng và chuyên gia NLP Christopher Manning tại Đại học Stanford, hoàn thành luận án tiến sĩ năm 2014 và giành giải luận án tiến sĩ xuất sắc nhất của khoa Máy tính Stanford năm đó.
Richard Socher là một trong những nhân vật then chốt đưa các phương pháp mạng thần kinh vào lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên—các nghiên cứu sớm của ông về từ vector, vector ngữ cảnh và kỹ thuật prompt đã trực tiếp đặt nền móng cho nền tảng kỹ thuật của các mô hình BERT và GPT ngày nay, với hơn 180.000 lần trích dẫn trên Google Scholar.
Năm tốt nghiệp tiến sĩ, anh thành lập công ty khởi nghiệp AI MetaMind, và hai năm sau, công ty này đã được Salesforce mua lại theo hình thức sáp nhập chiến lược. Sau đó, anh trong vai trò Giám đốc Khoa học và Phó Chủ tịch Điều hành đã dẫn dắt chiến lược AI của Salesforce trong nhiều năm, thúc đẩy việc triển khai các dòng sản phẩm AI doanh nghiệp như Einstein GPT.
Sau khi rời Salesforce, anh ấy đã thành lập công cụ tìm kiếm AI You.com vào năm 2020 và hoàn thành vòng gọi vốn C vào năm 2025 với định giá lên tới 1,5 tỷ USD. Lần này, anh ấy chuyển sự chú ý từ tìm kiếm sang những vấn đề cơ bản hơn.
Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence, Advanced Machine Intelligence Labs… Mỗi công ty đều xuất hiện với nhãn hiệu “đội ngũ cốt lõi của các mô hình lớn hàng đầu trước đây” và đều kể một câu chuyện về “AI thế hệ tiếp theo”.
Tuy nhiên, điểm tiếp cận của Recursive lại táo tợn hơn hầu hết các đối thủ cạnh tranh.
Mệnh đề cốt lõi của nó là “AI tự học” — không phải để AI trả lời câu hỏi một cách thông minh hơn, mà là để AI tự thực hiện toàn bộ quy trình nghiên cứu khoa học: đưa ra giả thuyết, thiết kế thí nghiệm, đánh giá kết quả và điều chỉnh hướng đi. Nói cách khác, nó muốn loại bỏ hoàn toàn nhà nghiên cứu con người ra khỏi vòng lặp này.
Đây không phải là một hướng đi mới, nhưng Recursive đã đặt nó vào một logic kinh doanh cực kỳ thực tế. Hiện nay, mức lương hàng năm của các nhà nghiên cứu AI hàng đầu thường dao động từ 15 đến 20 triệu USD; nếu một hệ thống có thể thực hiện cùng một công việc với chi phí thấp hơn và tốc độ nhanh hơn, mô hình kinh tế của các nghiên cứu tiên tiến sẽ được viết lại hoàn toàn.
Các nhà đầu tư rõ ràng đã nhận ra logic này. Vòng huy động vốn được báo cáo là được đặt mua quá mức, với quy mô cuối cùng có thể đạt 1 tỷ USD.
02 Google và NVIDIA cùng đầu tư
GV dẫn đầu, NVIDIA đồng đầu tư. Chính sự kết hợp nhà đầu tư này đã là một tín hiệu.
Logic của Google không khó để hiểu. Trong nhiều năm qua, DeepMind luôn là nhà tiên phong quan trọng nhất trong hướng “AI cho Khoa học”, với AlphaFold giải quyết vấn đề gập protein và AlphaGeometry đánh bại các thí sinh hàng đầu thế giới trong các kỳ thi toán học.
Nhưng con đường của DeepMind là dùng AI để giải quyết các vấn đề khoa học cụ thể, trong khi Recursive muốn làm những việc cơ bản hơn—để các hệ thống AI tự thúc đẩy chính quá trình khám phá khoa học. Điều này vừa là cạnh tranh, vừa là một khoản đầu tư phòng ngừa đáng để Google đặt cược.
Quan trọng hơn, ngay đầu tháng này, Google vừa công bố thỏa thuận hợp tác với Intel về cơ sở hạ tầng AI qua nhiều thế hệ. Điều này cho thấy Google đang tăng tốc toàn diện trong việc bố trí cơ sở hạ tầng AI. Đầu tư vào Recursive là một quân cờ trong chiến lược lớn này—Google muốn có phần trong mọi mô hình đứng đầu.
Logic của NVIDIA thì trực tiếp hơn. Nút thắt chính của AI tự học không phải là thuật toán, mà là sức tính toán. Nếu AI muốn tự chạy thí nghiệm và lặp lại mô hình, quy mô cụm GPU cần thiết sẽ tăng theo cấp số nhân. Việc NVIDIA đầu tư vào Recursive, về mặt nào đó, là đang đầu tư vào đơn hàng tương lai của chính mình.
Hai công ty cùng hành động, cũng gửi đi một tín hiệu tinh vi hơn—các lĩnh vực này có thể đã đến giai đoạn “không đầu tư là sẽ bỏ lỡ”.
Đánh giá 4 tỷ trong 4 tháng, có hợp lý không?
Khi mọi người lần đầu tiên nhìn thấy con số 4 tỷ USD, phản ứng đầu tiên có lẽ là “Lại nữa rồi”.
Bong bóng định giá cho các startup AI trong hai năm qua đã không còn là chủ đề mới mẻ. Chỉ cần một PDF, một bản demo, vài slide trình chiếu và vài cái tên từ các phòng thí nghiệm hàng đầu đã có thể huy động hàng trăm triệu đô la — điều này ở Thung lũng Silicon và London đã không còn là truyền thuyết, mà trở thành chuyện thường ngày.
Nhưng khi xem kỹ tình huống của Recursive, có vài điểm khác biệt so với những “unicorn PPT” thông thường.
Đầu tiên, trọng lượng của đội ngũ sáng lập. Richard Socher có nền tảng học thuật thực sự trong lĩnh vực NLP, không chỉ dựa vào danh tiếng "cựu nhân viên công ty lớn" để tô điểm. Kinh nghiệm cốt lõi của đội ngũ tại DeepMind và OpenAI cũng cho thấy họ đã thực sự tiếp xúc với những điểm nghẽn trong nghiên cứu tiên tiến.
Thứ hai, thực tế là đợt huy động vốn được đặt mua quá mức. Điều này có nghĩa là nhu cầu thị trường vượt xa nguồn cung, và các nhà đầu tư đang cạnh tranh để vào thị trường, chứ không phải bị thuyết phục mới vào.
Nhưng định giá 4 tỷ USD cho một công ty chỉ mới bốn tháng tuổi và chưa có sản phẩm công khai là dựa trên kỳ vọng, chứ không phải trên thực tế. Về bản chất, đây là trả tiền cho một hướng đi, chứ không phải cho một sản phẩm hay doanh thu.
Logic định giá này đang trở nên ngày càng phổ biến trong thời đại AI, xuất phát từ nỗi sợ sâu xa của các nhà đầu tư về việc bỏ lỡ OpenAI tiếp theo. Safe Superintelligence lúc đó cũng đã nhận được định giá khổng lồ trong khi gần như chưa có sản phẩm, và cái tên Ilya Sutskever chính là tài sản mạnh nhất.
Recursive đang sao chép cùng một đường dẫn. Đây không phải là lời chỉ trích, mà là một quan sát khách quan.
04 「Tự học」, phía sau cánh cửa này là gì
Tên Recursive Superintelligence thực sự đã nói rõ tham vọng của công ty.
「Recursive」 có nghĩa là đệ quy. Trong khoa học máy tính, đệ quy là một cấu trúc trong đó một hàm gọi chính nó, là cơ chế cốt lõi của nhiều thuật toán phức tạp. Khi áp dụng vào nghiên cứu AI, «đệ quy siêu thông minh» ngụ ý một hệ thống có khả năng liên tục tối ưu hóa chính nó và tiến bộ theo chu kỳ xoắn ốc.
Khái niệm này không mới; phiên bản cực đoan của nó là “bùng nổ trí tuệ” — một hệ thống, sau khi vượt qua một ngưỡng nhất định, có thể tự tăng tốc quá trình tiến hóa của chính nó, cuối cùng đạt đến cấp độ trí tuệ mà con người không thể hiểu được. Đây là một trong những mối lo ngại cốt lõi nhất trong lĩnh vực an toàn AI.
Tuy nhiên, những gì Recursive đang làm hiện nay chắc chắn chưa đến mức độ này. Cách hiểu thực tế hơn là nó đang nỗ lực xây dựng một hệ thống có thể tự động thúc đẩy chu trình khám phá khoa học, với mục tiêu giảm đáng kể chi phí nhân lực và thời gian trong nghiên cứu AI.
Nếu nó thực sự làm được điều đó, ảnh hưởng sẽ không chỉ dừng lại ở cộng đồng AI. Nó có nghĩa là các lĩnh vực như phát triển thuốc, khoa học vật liệu, vật lý... đều có thể bước vào một giai đoạn "có thể tiến bộ nhanh chóng mà không cần sự tham gia của các nhà khoa học con người".
Tất nhiên, đây vẫn là "nếu".
Khoảng cách từ lời tuyên bố đến hiện thực trong ngành AI chưa bao giờ là tuyến tính.
05 Logic của làn sóng
Từ nửa sau năm 2025, làn sóng khởi nghiệp từ các phòng thí nghiệm hàng đầu liên tục dâng cao. Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence… danh sách này vẫn đang tiếp tục dài ra.
Recursive là công ty mới nhất và hiện có định giá cao nhất trong làn sóng này.
Lý do cấu trúc đằng sau rất đơn giản—cuộc cạnh tranh giữa OpenAI, Anthropic và Google DeepMind đã khiến những phòng thí nghiệm hàng đầu này ngày càng trở nên giống các công ty lớn, với KPI, tuân thủ và chính trị.
Những nhà nghiên cứu thực sự muốn đặt cược vào hướng đi táo bạo nhất lại cảm thấy tự do hơn khi tự mình khởi nghiệp.
Trong khi đó, logic của thị trường vốn cũng đang củng cố xu hướng này. Đối với các nhà nghiên cứu hàng đầu có sự hậu thuẫn từ các tập đoàn lớn, thời điểm hiện tại có thể là khoảng cửa tốt nhất trong lịch sử để khởi nghiệp — các nhà đầu tư sẵn sàng trả tiền cho “hướng đi” hơn bao giờ hết.
Vấn đề cốt lõi nhất của làn sóng này không phải là “ai sẽ thành công”, mà là “thành công được định nghĩa là gì”.
Nếu Recursive cuối cùng chứng minh được tính khả thi của AI tự học, nó sẽ viết lại mô hình cơ bản của nghiên cứu AI. Nếu nó không làm được, sau khi tiêu hết 500 triệu USD, điều còn lại sẽ chỉ là một khái niệm khác bị thổi phồng quá mức.
Cả hai khả năng đều tồn tại thực tế.
Bốn tháng, định giá 4 tỷ USD, con số này khiến người ta hào hứng nhưng cũng phải cảnh giác. Cuộc chạy đua vũ trang AI đã phát triển đến mức ngay cả “cách thực hiện nghiên cứu” cũng trở thành chiến trường cạnh tranh.
Các nhà khoa học đã tranh luận về vấn đề này suốt một mùa hè tại Dartmouth, và giờ đây có người định dùng AI để trả lời — dùng AI để nghiên cứu AI, tiến tới trí tuệ siêu việt theo cách đệ quy.
Không ai thực sự biết con đường này dẫn đến đâu. Nhưng rõ ràng, Google và NVIDIA đã quyết định rằng, bất kể nó dẫn đến đâu, họ cũng không thể vắng mặt.