Google y Nvidia apuestan, esta compañía de IA valorada en 4 mil millones de dólares, quiere eliminar directamente a los científicos

Autor｜Huálín Wǔwáng

En 1956, un grupo de científicos se reunió en Dartmouth para discutir formalmente si las máquinas podían pensar. Creían optimistamente que podrían resolver este problema en un verano.

Setenta años después, la pregunta aún no tiene respuesta. Pero hay una empresa que, recién fundada hace cuatro meses, ha obtenido 500 millones de dólares en financiamiento, con una valoración de 4 mil millones de dólares — solo porque afirma haber encontrado un camino para que la IA aprenda a investigar por sí misma y a evolucionar.

Esta empresa se llama Recursive Superintelligence.

GV, la firma de capital de riesgo de Google, lideró la inversión, y Nvidia también participó. La posición de ambas en el ecosistema de IA no necesita explicación. Al actuar conjuntamente, apostaron por una startup que aún no ha lanzado productos públicamente, y cuya lógica subyacente merece un análisis profundo.

01 «Quitar a los humanos del ciclo»

Primero, expliquemos qué está haciendo exactamente Recursive Superintelligence.

La compañía fue fundada por Richard Socher, ex científico jefe de Salesforce, y su equipo central proviene de Google DeepMind y OpenAI. No es una combinación desconocida — en los últimos dos años, ingenieros e investigadores que salieron de laboratorios de élite para emprender han formado una tendencia evidente.

La página personal de Socher en X, claramente seguida por Altman｜Fuente: X

Socher no es el típico fundador que sale de una gran corporación para hacer su fortuna. Nació en Alemania en 1983, estudió en Stanford bajo la tutela del pionero de la IA Andrew Ng y del experto en procesamiento de lenguaje natural Christopher Manning, y en 2014 defendió su tesis doctoral, recibiendo el premio a la mejor tesis en ciencias de la computación de Stanford ese año.

Socher es una de las figuras clave que realmente llevó los métodos de redes neuronales al campo del procesamiento del lenguaje natural — sus investigaciones tempranas sobre vectores de palabras, vectores de contexto y ingeniería de prompts sentaron las bases tecnológicas para modelos como BERT y GPT, con más de 180,000 citas en Google Scholar.

Tras graduarse, fundó la startup de IA MetaMind, que fue adquirida por Salesforce en una operación estratégica dos años después. Desde entonces, lideró la estrategia de IA de Salesforce como director científico y vicepresidente ejecutivo durante varios años, implementando productos empresariales como Einstein GPT.

Tras dejar Salesforce, en 2020 fundó You.com, un motor de búsqueda con IA, y en 2025 completó una ronda de financiación Serie C valorada en 1.500 millones de dólares. En esta ocasión, cambió su foco de la búsqueda a un tema más fundamental.

Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence, Advanced Machine Intelligence Labs… cada una con la etiqueta de «equipo central de los XX principales modelos», todas contando una historia de una «IA de próxima generación».

Pero el enfoque de Recursive es más audaz que la mayoría de sus pares.

Su proposición central es la «IA autoaprendizaje» — no hacer que la IA sea más inteligente para responder mejor, sino que complete todo el proceso de investigación científica por sí misma: proponer hipótesis, diseñar experimentos, evaluar resultados, iterar en direcciones. En otras palabras, busca quitar completamente a los investigadores humanos de este ciclo.

Este no es un concepto nuevo, pero Recursive lo ha situado en una lógica comercial extremadamente concreta. Hoy en día, los principales investigadores en IA ganan entre 15 y 20 millones de dólares al año; si un sistema puede hacer el mismo trabajo a menor costo y en menos tiempo, el modelo económico de la investigación de vanguardia cambiará radicalmente.

Los inversores claramente ven esta lógica. Según informes, la ronda de financiación fue sobrerrepresentada, y la valoración final podría alcanzar los mil millones de dólares.

02 Google y Nvidia apuestan simultáneamente

GV lideró la inversión, Nvidia también participó. Este conjunto de inversores en sí mismo es una señal.

La lógica de Google no es difícil de entender. DeepMind ha sido durante años uno de los exploradores más importantes en la dirección de «IA para la ciencia», resolviendo problemas como el plegamiento de proteínas con AlphaFold, y derrotando a los mejores competidores humanos en matemáticas con AlphaGeometry.

Pero el camino de DeepMind es usar IA para resolver problemas científicos específicos; Recursive quiere hacer algo más fundamental — permitir que los sistemas de IA impulsen de forma autónoma el proceso de descubrimiento científico en sí mismo. Esto representa tanto una competencia como una cobertura de inversión para Google.

Más aún, a principios de este mes, Google anunció un acuerdo de colaboración con Intel para varias generaciones de infraestructura de IA. Esto indica que la estrategia de Google en infraestructura de IA está acelerando a toda velocidad. La inversión en Recursive es una pieza en este gran tablero — quien tenga el modelo más avanzado, Google quiere estar allí.

La lógica de Nvidia es aún más directa. La principal limitación del IA autoaprendizaje no es el algoritmo, sino la potencia de cálculo. Si la IA debe ejecutar experimentos y iterar modelos de forma autónoma, la escala del clúster de GPU necesario crece exponencialmente. La inversión en Recursive, en cierto modo, también es una apuesta por sus futuros pedidos.

Al actuar ambos en conjunto, también envían una señal más sutil — que esta carrera ya ha llegado a un punto en el que «no invertir sería quedar atrás».

03 ¿Es razonable una valoración de 4 mil millones en cuatro meses?

Probablemente, cuando todos vieron por primera vez esa cifra de 4 mil millones de dólares, su reacción inicial fue «otra vez».

El auge de las valoraciones en startups de IA en los últimos años no es una novedad. Un PDF, una demo, unas diapositivas, y algunos nombres de laboratorios de élite, pueden mover varios cientos de millones de dólares — esto ya no es un mito en Silicon Valley y Londres, sino la norma.

Pero al analizar más detenidamente la situación de Recursive, hay algunos aspectos que la diferencian de las «unicorns de PPT» habituales.

Primero, la importancia del equipo fundador. Richard Socher tiene una verdadera trayectoria académica en NLP, no solo un halo de «gran empresa». La experiencia en DeepMind y OpenAI también significa que han enfrentado los desafíos reales de la investigación de vanguardia.

Segundo, la realidad de la sobrerrecaudación. Esto indica que la demanda del mercado supera ampliamente la oferta, y los inversores están compitiendo por entrar, no solo siendo persuadidos.

Pero una valoración de 4 mil millones de dólares para una empresa que lleva cuatro meses y aún no tiene productos públicos, se basa en expectativas, no en hechos. Es una apuesta por una dirección, no por un producto o ingresos concretos.

Este tipo de valoración en la era de la IA se vuelve cada vez más común, impulsada por el miedo profundo de los inversores a «perderse el próximo OpenAI». Safe Superintelligence también obtuvo una valoración astronómica con casi ningún producto, y el nombre de Ilya Sutskever es su activo más sólido.

Recursive sigue esa misma línea. No es una crítica, sino una observación objetiva.

04 ¿Qué hay detrás de la puerta de la «IA autoaprendizaje»?

El nombre Recursive Superintelligence ya revela claramente la ambición de la empresa.

«Recursive» significa recursivo. En ciencias de la computación, la recursión es una estructura en la que una función se llama a sí misma, y es el mecanismo central de muchos algoritmos complejos. En el contexto de la IA, «superinteligencia recursiva» sugiere un sistema que puede optimizarse continuamente y escalar en espiral.

Este concepto no es nuevo; su versión extrema sería la «explosión de inteligencia» — una vez que un sistema supera cierto umbral, puede acelerar su propia evolución de forma autónoma, alcanzando niveles de inteligencia que los humanos no pueden comprender. Es una de las mayores preocupaciones en el campo de la seguridad de la IA.

Pero lo que Recursive está haciendo ahora, probablemente no ha llegado a ese nivel. Una interpretación más realista es que intenta construir un sistema capaz de impulsar de forma autónoma un ciclo de exploración científica, con el objetivo de reducir drásticamente los costos de investigación en IA en mano de obra y tiempo.

Si logra hacerlo, su impacto no se limitará solo al mundo de la IA. Significará que en áreas como el desarrollo de medicamentos, ciencia de materiales, física, etc., podríamos entrar en una fase en la que «los científicos humanos no participen y aún así se avance rápidamente».

Por supuesto, esto sigue siendo «si».

Desde la afirmación hasta la realización, la distancia en la industria de la IA nunca ha sido lineal.

05 La lógica de la marea

Desde la segunda mitad de 2025, la ola de fundadores que salen de laboratorios de élite para emprender ha sido constante. Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence… la lista sigue creciendo.

Recursive es la más reciente y, por ahora, la de mayor valoración.

La razón estructural es simple: la competencia entre OpenAI, Anthropic y Google DeepMind ha hecho que estos laboratorios de élite se parezcan cada vez más a grandes empresas, con KPIs, cumplimiento y política.

Los investigadores más dispuestos a apostar por las direcciones más audaces sienten que salir por su cuenta les da más libertad.

Al mismo tiempo, la lógica del mercado de capitales refuerza esta tendencia. Para los investigadores de élite respaldados por grandes empresas, la ventana para emprender puede ser la mejor en la historia — los inversores están más dispuestos que nunca a pagar por una «dirección».

La cuestión central de esta ola no es «quién tendrá éxito», sino «qué significa tener éxito».

Si Recursive demuestra finalmente la viabilidad del IA autoaprendizaje, cambiará los paradigmas fundamentales de la investigación en IA. Si no, tras gastar los 500 millones de dólares, quedará solo otra idea sobrevalorada.

Ambas posibilidades son reales.

Cuatro meses, valoración de 4 mil millones, un número que emociona y también alerta. La carrera armamentística en IA ha llegado a un punto en que incluso «cómo hacer investigación» se ha convertido en un campo de competencia.

Los científicos que discutieron en Dartmouth durante un verano, ahora planean responder esa pregunta con IA — investigando IA con IA, en una carrera hacia la superinteligencia recursiva.

Por dónde irá, nadie lo sabe con certeza. Pero está claro que Google y Nvidia ya decidieron que, pase lo que pase, no pueden faltar.