原文タイトル：《Google、NVIDIAが賭ける、この評価40億ドルのAI企業、科学者を直接排除しようとしている》
原文著者：桦林舞王
原文出典：
転載：火星财经
1956年、一群科学者がダートマスで集まり、「機械は考えることができるか」を初めて正式に議論した。彼らは楽観的に考え、夏の間にこの問題を解決できると信じていた。
七十年後、この問題には未だ答えがない。しかし、ある会社は設立からわずか4ヶ月で5億ドルの資金調達を獲得し、評価額は40億ドルに達した——それは、AIが自ら研究し、自己進化する道を見つけたと宣言しているからだ。
この会社はRecursive Superintelligenceと呼ばれる。
GoogleのベンチャーキャピタルGVが主導し、NVIDIAが追随した。両社はAIエコシステム内での地位は言うまでもなく、彼らが一つも製品を公開していないスタートアップに同時に投資し、その背後にある論理を真剣に解き明かす価値がある。
01「人をサイクルから取り除く」
まず、Recursive Superintelligenceが何をしているのかを説明しよう。
この会社は、元Salesforce最高科学者のRichard Socherが設立し、コアチームはGoogle DeepMindとOpenAI出身者で構成されている。これは珍しい組み合わせではない——過去2年、トップレベルの研究所から独立して起業したエンジニアや研究者の潮流は明らかに増えている。
Socherは、シリコンバレーでよく見られる「大手企業出身のキャリアアップ」タイプの創業者ではない。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Andrew Ngと自然言語処理の権威Christopher Manningの下で学び、2014年に博士論文を完成させ、当時のスタンフォードコンピュータ学科最優秀博士論文賞を受賞した。
Richard Socherは、神経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重要人物の一人だ——彼の初期の研究は、単語ベクトル、文脈ベクトル、プロンプトエンジニアリングに関するもので、今日のBERTやGPTシリーズモデルの技術的基盤を直接築いた。Google Scholarの引用数は既に18万回を超えている。
博士卒業後、彼はAIスタートアップのMetaMindを設立し、2年後にSalesforceに戦略的買収された。その後、彼はSalesforceの最高科学者兼執行副社長として、数年間にわたりSalesforce AI戦略を主導し、Einstein GPTなどの企業向けAI製品の展開を牽引した。
Salesforceを離れた後、2020年にAI検索エンジンYou.comを創立し、2025年にシリーズC資金調達を完了、評価額は15億ドルに達した。今回は、検索からより根本的な命題へと視点を移した。
Thinking Machines Lab、Safe Superintelligence、Ineffable Intelligence、Advanced Machine Intelligence Labs……それぞれが「次世代AI」の物語を語る「主要XXモデルのコアチーム」のタグを持ち、次世代AIのストーリーを展開している。
しかし、Recursiveのアプローチは、多くの同業者よりもより攻撃的だ。
その核心命題は「自己学習AI」——問題に答えるだけでなく、科学研究の全工程を自主的に完結させるAIを作ることだ：仮説の提案、実験の設計、結果の評価、方向性の反復。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しようとしている。
これは新しい方向ではないが、Recursiveはそれを非常に現実的なビジネスロジックに落とし込んでいる。現在、トップクラスのAI研究者の年収は1,500万から2,000万ドルに達するが、もし一つのシステムがより低コストで、より高速に同じ仕事をこなせるなら、最先端の研究の経済モデルは根底から書き換えられる。
投資家はこの論理を明らかに理解している。資金調達ラウンドは超過認知され、最終的な規模は10億ドルに達する可能性がある。
02 GoogleとNVIDIAが同時に賭ける
GVが主導し、NVIDIAが追随した。この投資者の組み合わせ自体が一つのシグナルだ。
Googleの論理は理解しやすい。DeepMindは長年、「科学のためのAI」分野の最重要探索者であり続けている。AlphaFoldはタンパク質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打ち負かした。
しかし、DeepMindの道は具体的な科学問題をAIで解決することにある。一方、Recursiveはより根本的なこと——AIシステムが科学発見のプロセス自体を自主的に推進すること——を目指している。これはGoogleにとって競争関係でありながら、賭ける価値のあるヘッジでもある。
さらに重要なのは、今月初めにGoogleがIntelと複数世代のAIインフラ協力協定を発表したことだ。これはGoogleのAIインフラ層の展開が加速していることを示している。Recursiveへの投資は、この大きな戦略の一部——最先端モデルを誰が走らせるか、その競争にGoogleも参加したいという意志の表れだ。
NVIDIAの論理はより直接的だ。自己学習AIの核心的ボトルネックはアルゴリズムではなく計算能力だ。AIが自主的に実験を行い、モデルを反復させるには、GPUクラスターの規模が指数関数的に増大する必要がある。NVIDIAがRecursiveに投資するのは、ある意味で自分たちの未来の注文に投資しているとも言える。
両社が同時に動くことで、より微妙なシグナルも放たれている——この分野は、「投資しないと遅れる」段階に入った可能性が高い。
03 四ヶ月で評価40億ドルは妥当か
おそらく、多くの人が最初にこの40億ドルという数字を見たとき、「またか」と思っただろう。
AIスタートアップの評価バブルはこの2年、もはや新しい話題ではない。PDF一つ、デモ一つ、数枚のスライド、そしてトップ研究所の名前数個で数億ドルを動かせる——これはシリコンバレーやロンドンではもはや伝説ではなく、日常の風景だ。
しかし、Recursiveの状況を見ると、普通の「PPTユニコーン」とは少し異なる点がいくつかある。
第一に、創業チームの重みだ。Richard SocherはNLP分野で実績のある学術的背景を持ち、「大手企業出身」のみで構成されているわけではない。DeepMindやOpenAIでの経験も、彼らが最先端研究の痛点に実際に触れてきたことを意味している。
第二に、資金調達の超過認知の事実だ。これは、市場の需要が供給を大きく上回っていることを示し、投資家が引き合いに出されているのではなく、積極的に参加しようとしている証拠だ。
しかし、40億ドルの評価は、公開された製品も収益もない会社にとっては、期待値に基づく価格設定だ。これは本質的に、ある方向性に対して支払うものであり、実際の製品や収益に対して支払うものではない。
この価格設定のロジックは、AI時代ではますます一般的になりつつある。背後には、「次のOpenAIを逃すまい」という投資家の深層恐怖がある。Safe Superintelligenceも、ほとんど製品のない状態で高額評価を得ていたし、Ilya Sutskeverの名前こそが最も硬い資産だ。
Recursiveも同じ道を辿っている。これは批判ではなく、客観的な観察だ。
04「自己学習」の扉の背後にあるもの
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」は再帰の意味だ。コンピュータサイエンスでは、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だ。これをAI研究に置き換えると、「再帰的スーパーインテリジェンス」は、システムが絶えず自己最適化し、螺旋的に進化し続けることを示唆している。
この概念は新しいものではなく、その極端なバージョンは「知能爆発」——システムがある臨界点を超えると、自律的に進化を加速し、人類が理解できないレベルの知能に到達する——だ。これはAI安全保障の長年の最大の懸念の一つだ。
しかし、Recursiveが今やっていることは、そのレベルには遠く及ばない。より現実的な解釈は、AIが科学探索のサイクルを自主的に推進できるシステムを構築し、AI研究の人件費と時間コストを大幅に削減することを目指している。
もしこれが実現すれば、その影響はAI界だけにとどまらない。医薬品開発、材料科学、物理学などの分野も、「人間の科学者が関与しなくても迅速に進展できる」段階を迎える可能性がある。
もちろん、「もし」だ。
実現までの距離は、AI業界では決して直線的ではない。
05 浪潮の論理
2025年下半期以降、トップ研究所からの起業ブーム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はこの潮流の中で最も新しく、また現時点で最も評価額が高い企業だ。
その背景にある構造的な理由は非常にシンプル——OpenAI、Anthropic、Google DeepMindの競争は、これらのトップ研究所をますます大企業のようにしてしまった。KPIやコンプライアンス、政治的な圧力も増している。
本当に最も攻撃的な方向に賭けたい研究者は、むしろ自分でやる方が自由だと感じている。
一方、資本市場の論理もこのトレンドを強化している。大手企業の後ろ盾を持つトップ研究者にとって、今は起業の絶好のタイミングだ——投資家はこれまで以上に「方向性」にお金を出すことに積極的だ。
この潮流の最も核心的な問題は、「誰が成功するか」ではなく、「成功の定義は何か」だ。
もしRecursiveが自己学習AIの実現性を証明すれば、それはAI研究の根底のパラダイムを書き換えることになる。もしそうでなければ、5億ドルの資金は浪費され、過剰に盛り上がった概念の一つとして残るだけだ。
両方の可能性が現実に存在している。
四ヶ月で40億ドルの評価額、この数字は興奮させると同時に警鐘も鳴らす。AIの軍拡競争は今日まで進展し、「研究のやり方」さえも競争の舞台になっている。
ダートマスで一夏議論された問題に対し、今やAIを使って答えを出そうとしている——AIを使ってAIを研究し、再帰的にスーパーインテリジェンスへと向かう。
その行き先は誰にもわからない。しかし、GoogleとNVIDIAはすでに決めている。どこへ向かおうとも、参加しないわけにはいかない。
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GoogleとNVIDIAが同時に賭け、設立から4ヶ月で評価額400億円、このAI企業は何が理由なのか？
原文タイトル：《Google、NVIDIAが賭ける、この評価40億ドルのAI企業、科学者を直接排除しようとしている》
原文著者：桦林舞王
原文出典：
転載：火星财经
1956年、一群科学者がダートマスで集まり、「機械は考えることができるか」を初めて正式に議論した。彼らは楽観的に考え、夏の間にこの問題を解決できると信じていた。
七十年後、この問題には未だ答えがない。しかし、ある会社は設立からわずか4ヶ月で5億ドルの資金調達を獲得し、評価額は40億ドルに達した——それは、AIが自ら研究し、自己進化する道を見つけたと宣言しているからだ。
この会社はRecursive Superintelligenceと呼ばれる。
GoogleのベンチャーキャピタルGVが主導し、NVIDIAが追随した。両社はAIエコシステム内での地位は言うまでもなく、彼らが一つも製品を公開していないスタートアップに同時に投資し、その背後にある論理を真剣に解き明かす価値がある。
01「人をサイクルから取り除く」
まず、Recursive Superintelligenceが何をしているのかを説明しよう。
この会社は、元Salesforce最高科学者のRichard Socherが設立し、コアチームはGoogle DeepMindとOpenAI出身者で構成されている。これは珍しい組み合わせではない——過去2年、トップレベルの研究所から独立して起業したエンジニアや研究者の潮流は明らかに増えている。
Socherは、シリコンバレーでよく見られる「大手企業出身のキャリアアップ」タイプの創業者ではない。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Andrew Ngと自然言語処理の権威Christopher Manningの下で学び、2014年に博士論文を完成させ、当時のスタンフォードコンピュータ学科最優秀博士論文賞を受賞した。
Richard Socherは、神経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重要人物の一人だ——彼の初期の研究は、単語ベクトル、文脈ベクトル、プロンプトエンジニアリングに関するもので、今日のBERTやGPTシリーズモデルの技術的基盤を直接築いた。Google Scholarの引用数は既に18万回を超えている。
博士卒業後、彼はAIスタートアップのMetaMindを設立し、2年後にSalesforceに戦略的買収された。その後、彼はSalesforceの最高科学者兼執行副社長として、数年間にわたりSalesforce AI戦略を主導し、Einstein GPTなどの企業向けAI製品の展開を牽引した。
Salesforceを離れた後、2020年にAI検索エンジンYou.comを創立し、2025年にシリーズC資金調達を完了、評価額は15億ドルに達した。今回は、検索からより根本的な命題へと視点を移した。
Thinking Machines Lab、Safe Superintelligence、Ineffable Intelligence、Advanced Machine Intelligence Labs……それぞれが「次世代AI」の物語を語る「主要XXモデルのコアチーム」のタグを持ち、次世代AIのストーリーを展開している。
しかし、Recursiveのアプローチは、多くの同業者よりもより攻撃的だ。
その核心命題は「自己学習AI」——問題に答えるだけでなく、科学研究の全工程を自主的に完結させるAIを作ることだ：仮説の提案、実験の設計、結果の評価、方向性の反復。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しようとしている。
これは新しい方向ではないが、Recursiveはそれを非常に現実的なビジネスロジックに落とし込んでいる。現在、トップクラスのAI研究者の年収は1,500万から2,000万ドルに達するが、もし一つのシステムがより低コストで、より高速に同じ仕事をこなせるなら、最先端の研究の経済モデルは根底から書き換えられる。
投資家はこの論理を明らかに理解している。資金調達ラウンドは超過認知され、最終的な規模は10億ドルに達する可能性がある。
02 GoogleとNVIDIAが同時に賭ける
GVが主導し、NVIDIAが追随した。この投資者の組み合わせ自体が一つのシグナルだ。
Googleの論理は理解しやすい。DeepMindは長年、「科学のためのAI」分野の最重要探索者であり続けている。AlphaFoldはタンパク質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打ち負かした。
しかし、DeepMindの道は具体的な科学問題をAIで解決することにある。一方、Recursiveはより根本的なこと——AIシステムが科学発見のプロセス自体を自主的に推進すること——を目指している。これはGoogleにとって競争関係でありながら、賭ける価値のあるヘッジでもある。
さらに重要なのは、今月初めにGoogleがIntelと複数世代のAIインフラ協力協定を発表したことだ。これはGoogleのAIインフラ層の展開が加速していることを示している。Recursiveへの投資は、この大きな戦略の一部——最先端モデルを誰が走らせるか、その競争にGoogleも参加したいという意志の表れだ。
NVIDIAの論理はより直接的だ。自己学習AIの核心的ボトルネックはアルゴリズムではなく計算能力だ。AIが自主的に実験を行い、モデルを反復させるには、GPUクラスターの規模が指数関数的に増大する必要がある。NVIDIAがRecursiveに投資するのは、ある意味で自分たちの未来の注文に投資しているとも言える。
両社が同時に動くことで、より微妙なシグナルも放たれている——この分野は、「投資しないと遅れる」段階に入った可能性が高い。
03 四ヶ月で評価40億ドルは妥当か
おそらく、多くの人が最初にこの40億ドルという数字を見たとき、「またか」と思っただろう。
AIスタートアップの評価バブルはこの2年、もはや新しい話題ではない。PDF一つ、デモ一つ、数枚のスライド、そしてトップ研究所の名前数個で数億ドルを動かせる——これはシリコンバレーやロンドンではもはや伝説ではなく、日常の風景だ。
しかし、Recursiveの状況を見ると、普通の「PPTユニコーン」とは少し異なる点がいくつかある。
第一に、創業チームの重みだ。Richard SocherはNLP分野で実績のある学術的背景を持ち、「大手企業出身」のみで構成されているわけではない。DeepMindやOpenAIでの経験も、彼らが最先端研究の痛点に実際に触れてきたことを意味している。
第二に、資金調達の超過認知の事実だ。これは、市場の需要が供給を大きく上回っていることを示し、投資家が引き合いに出されているのではなく、積極的に参加しようとしている証拠だ。
しかし、40億ドルの評価は、公開された製品も収益もない会社にとっては、期待値に基づく価格設定だ。これは本質的に、ある方向性に対して支払うものであり、実際の製品や収益に対して支払うものではない。
この価格設定のロジックは、AI時代ではますます一般的になりつつある。背後には、「次のOpenAIを逃すまい」という投資家の深層恐怖がある。Safe Superintelligenceも、ほとんど製品のない状態で高額評価を得ていたし、Ilya Sutskeverの名前こそが最も硬い資産だ。
Recursiveも同じ道を辿っている。これは批判ではなく、客観的な観察だ。
04「自己学習」の扉の背後にあるもの
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」は再帰の意味だ。コンピュータサイエンスでは、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だ。これをAI研究に置き換えると、「再帰的スーパーインテリジェンス」は、システムが絶えず自己最適化し、螺旋的に進化し続けることを示唆している。
この概念は新しいものではなく、その極端なバージョンは「知能爆発」——システムがある臨界点を超えると、自律的に進化を加速し、人類が理解できないレベルの知能に到達する——だ。これはAI安全保障の長年の最大の懸念の一つだ。
しかし、Recursiveが今やっていることは、そのレベルには遠く及ばない。より現実的な解釈は、AIが科学探索のサイクルを自主的に推進できるシステムを構築し、AI研究の人件費と時間コストを大幅に削減することを目指している。
もしこれが実現すれば、その影響はAI界だけにとどまらない。医薬品開発、材料科学、物理学などの分野も、「人間の科学者が関与しなくても迅速に進展できる」段階を迎える可能性がある。
もちろん、「もし」だ。
実現までの距離は、AI業界では決して直線的ではない。
05 浪潮の論理
2025年下半期以降、トップ研究所からの起業ブーム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はこの潮流の中で最も新しく、また現時点で最も評価額が高い企業だ。
その背景にある構造的な理由は非常にシンプル——OpenAI、Anthropic、Google DeepMindの競争は、これらのトップ研究所をますます大企業のようにしてしまった。KPIやコンプライアンス、政治的な圧力も増している。
本当に最も攻撃的な方向に賭けたい研究者は、むしろ自分でやる方が自由だと感じている。
一方、資本市場の論理もこのトレンドを強化している。大手企業の後ろ盾を持つトップ研究者にとって、今は起業の絶好のタイミングだ——投資家はこれまで以上に「方向性」にお金を出すことに積極的だ。
この潮流の最も核心的な問題は、「誰が成功するか」ではなく、「成功の定義は何か」だ。
もしRecursiveが自己学習AIの実現性を証明すれば、それはAI研究の根底のパラダイムを書き換えることになる。もしそうでなければ、5億ドルの資金は浪費され、過剰に盛り上がった概念の一つとして残るだけだ。
両方の可能性が現実に存在している。
四ヶ月で40億ドルの評価額、この数字は興奮させると同時に警鐘も鳴らす。AIの軍拡競争は今日まで進展し、「研究のやり方」さえも競争の舞台になっている。
ダートマスで一夏議論された問題に対し、今やAIを使って答えを出そうとしている——AIを使ってAIを研究し、再帰的にスーパーインテリジェンスへと向かう。
その行き先は誰にもわからない。しかし、GoogleとNVIDIAはすでに決めている。どこへ向かおうとも、参加しないわけにはいかない。