2025年10月22日，Meta CEO ザッカーバーグは解雇命令を承認した。AI部門の600人が解雇され、FAIR（基礎人工知能研究所）のコアチームも免れなかった。田渊栋と彼が率いるチームも一掃された。皮肉なことに、わずか九ヶ月前、Metaは彼らに火消しをさせようとしていた——Llama 4のリリースまで二ヶ月を切った時、田渊栋のチームは強制的に基礎研究から引き離され、生成式AI製品ラインの後訓練とバグ修正支援に回された。**本当に問題を解決すべき人が解雇され、責任を持つべき人はそのリストにいなかった。**2026年1月、田渊栋は他の7人のAIトップ研究者と共にRecursive Superintelligenceを設立した。2026年5月、同社は正式に発表：6億5000万ドルの資金調達を完了し、評価額は46億5000万ドルに達した。GVとGreycroftがリード投資し、AMD VenturesとNVIDIAが追随した。**Metaはおそらく、自分たちが手放したのは一人だけではないことに気付かなかっただろう。**解雇の日、AI界全体が彼を奪い合った。田渊栋の退職ツイート一発で、コメント欄は瞬く間にシリコンバレーの高級「Boss直聘」現場に変わった。OpenAI、xAI、Anthropic、字节跳动、Google DeepMind……名前の挙げられるAI大手企業はすべて集まった。橄榄の枝が次々と差し出され、天にも届く富と栄光が目の前に広がる。**田渊栋は手を振り、すべて断った。**多くの人は理解できない：こんなに良いチャンスを、なぜ諦めるのか？しかし、彼の履歴を知ればわかる——こういう人は、もともと人の下で働くタイプではない。上海生まれ、上海交通大学で学士・修士を修了、カーネギーメロン大学（CMU）でロボット工学博士号取得。2013年にMeta FAIRに入り、ほぼ10年にわたり勤務。強化学習、多エージェントシステム、大規模モデルの推論と効率化、深層学習理論分析——すべてAIの最前線を担う硬骨の分野。**彼は「理論偏重、基盤重視、難題志向」の研究者だ。派手なデモを素早く作れるわけではないが、企業の今後3〜5年の技術の天井を決めるタイプだ。**このような人が解雇されるのは、彼の損失ではなく、Metaの損失だ。**8人の共同創設者、AI復讐者連盟を結成**田渊栋は大手企業には行かず、より過酷な道を選んだ：自分で起業する。2026年1月、Recursive Superintelligenceは英国で設立された。創設チームはまさに「シリコンバレーAI夢のチーム」——8人の共同創設者は、AI産業の最も核心的な研究機関をほぼ網羅している。● Richard Socher（CEO）——元Salesforce最高科学者兼執行副社長、You.com創始者。神経ネットワークを自然言語処理（NLP）に本格導入したキーパーソンの一人で、Google Scholar引用超18万回● Tim Rocktäschel——DeepMindのオープンAI知能担当責任者、UCL教授。Rainbow Teaming手法はAI安全分野の標準となっている● 施天麟（Tim Shi）——清華姚班出身、元OpenAI研究員、AIユニコーンCrestaの共同創設者兼元CTO● Alexey Dosovitskiy——Vision Transformer（ViT）の第一著者。この論文はコンピュータビジョンの研究パラダイムを根本から変えた● Caiming Xiong——元Salesforce AI研究責任者、多模態事前学習研究を主導● Jeff Clune——元OpenAI研究員、オープンエンド性と多様性アルゴリズムの先駆者● 田渊栋——元Meta FAIR研究科学者ディレクター、強化学習と多エージェントシステムの専門家さらに、AI教科書『人工知能：現代的方法』の著者でGoogle元研究ディレクターのPeter Norvigも顧問として参加。**8人はOpenAI、Google DeepMind、Meta AI、Salesforce AI、Uber AI出身。これは起業チームではなく、AI復讐者連盟だ。**現在の会社はわずか25人、サンフランシスコとロンドンに二つの本部を持ち、インテリジェントエージェント型AI、アルゴリズムアーキテクチャ、世界モデル、解釈性などのコア分野をカバーしている。シリコンバレーの最も典型的なストーリー：最少人数で、最遠の未来に賭ける。自己改良の再帰：**AI自身が科技樹を進める？**Recursive、再帰的。会社名はまさに技術の指針。彼らが賭ける方向は「再帰的自己改善」（Recursive Self-Improvement）。核心は：自律的に科学発見を行えるAIシステムを構築——仮説提案、実験設計、結果評価、反復最適化——オープンなループの中で絶えず自己進化させる。現在の大規模モデル競争は、根本的にScaling Lawの論理に留まっている：より大きなモデル、より多くのデータ、より強力な計算資源。確かにこの道は爆発的な突破をもたらしたが、限界点に近づきつつあり、訓練コストは指数関数的に増加している。業界全体が焦りながら問い続ける：大規模モデルの次に、次の能力の飛躍はどこから来るのか？**Recursiveの答えは：Scaling Lawを超え、AI自身に科技樹を進めさせることだ。**CEOのSocherは非常に明快に説明する：「AIはもともとコードだ。今や、AIがコードを書く。必要な要素はすべて揃った。」彼らのロードマップは二段階：第一に、「50000博士」能力を持つシステムを訓練し、AIの科学研究の自動化を実現——つまり、人間の研究者を実験設計、論文読解、仮説検証のサイクルから段階的に排除する。第二に、この再帰的最適化メカニズムを薬物発見、電池材料、核融合物理などのより広範な基礎科学分野に拡張する。**ただの賢いチャットボットではなく、自己進化能力を持つAIを作る。成功すれば、また一つのLLMのリリースを超えるだろう。****Metaが手放したのは一人だけではない**==================田渊栋の物語は、単なる個人の逆転劇ではない。それは、シリコンバレー大手の窮地の縮図——長期的な基礎研究から短期的な製品開発へ、技術の磨き込みから四半期KPIの達成へとシフトする過程。**未来の技術の天井を決める本当の人材が解雇され、戦略ミスの責任者はリストにいない。**この「施乐の瞬間」は、テクノロジー史の中で何度も繰り返されてきた：ベル研究所は最先端の基礎物理チームを解散し、その後のトランジスタ革命は別の場所で起きた。施乐PARCのグラフィカルインターフェースはジョブズに「借用」され、マイクロソフトとアップルは兆ドル企業になったが、施乐自身はどうなったか？**大手企業の論理は四半期決算、科学の論理は十年単位の木を育てること。両者が衝突したとき、犠牲になるのはいつも後者——しかし、市場は長期的に骨の折れる人を評価し続ける。**Recursiveの25人のメンバーは、おそらく次の10年の幕開けを書き始めている。Metaがコストを削減しているのは事実だが、市場は価値を評価している。**_AIの究極の姿は、より賢い道具ではなく、自ら科技樹を進める種族だ。_**2025年10月の解雇から、2026年5月の6.5億ドル調達まで——田渊栋はわずか7ヶ月足らずで成し遂げた。これは、単なる成功譚ではなく、シリコンバレーのリアルなシナリオだ。**時には、「最適化されて消える」ことこそ、人生の本当の始まりだ。**大手企業はコストを削減し、市場は価値を評価する。みんな短期KPIに追われる中、硬骨を貫き長期を見据える者こそ、最も希少な存在となる。Recursiveの第一弾「L1級自主訓練システム」計画は2026年中に披露される見込みだ。そのとき、Metaはまたあの馴染みの問いに直面するだろう。**なぜ、最も重要なときに、真に賭ける価値のある人材を送り出すのか？**
Metaから追放されて半年後、彼は46億ドルを調達した
2025年10月22日，Meta CEO ザッカーバーグは解雇命令を承認した。
AI部門の600人が解雇され、FAIR（基礎人工知能研究所）のコアチームも免れなかった。田渊栋と彼が率いるチームも一掃された。
皮肉なことに、わずか九ヶ月前、Metaは彼らに火消しをさせようとしていた——Llama 4のリリースまで二ヶ月を切った時、田渊栋のチームは強制的に基礎研究から引き離され、生成式AI製品ラインの後訓練とバグ修正支援に回された。
本当に問題を解決すべき人が解雇され、責任を持つべき人はそのリストにいなかった。
2026年1月、田渊栋は他の7人のAIトップ研究者と共にRecursive Superintelligenceを設立した。
2026年5月、同社は正式に発表：6億5000万ドルの資金調達を完了し、評価額は46億5000万ドルに達した。GVとGreycroftがリード投資し、AMD VenturesとNVIDIAが追随した。
Metaはおそらく、自分たちが手放したのは一人だけではないことに気付かなかっただろう。
解雇の日、AI界全体が彼を奪い合った。
田渊栋の退職ツイート一発で、コメント欄は瞬く間にシリコンバレーの高級「Boss直聘」現場に変わった。
OpenAI、xAI、Anthropic、字节跳动、Google DeepMind……名前の挙げられるAI大手企業はすべて集まった。
橄榄の枝が次々と差し出され、天にも届く富と栄光が目の前に広がる。
田渊栋は手を振り、すべて断った。
多くの人は理解できない：こんなに良いチャンスを、なぜ諦めるのか？
しかし、彼の履歴を知ればわかる——こういう人は、もともと人の下で働くタイプではない。
上海生まれ、上海交通大学で学士・修士を修了、カーネギーメロン大学（CMU）でロボット工学博士号取得。2013年にMeta FAIRに入り、ほぼ10年にわたり勤務。強化学習、多エージェントシステム、大規模モデルの推論と効率化、深層学習理論分析——すべてAIの最前線を担う硬骨の分野。
彼は「理論偏重、基盤重視、難題志向」の研究者だ。派手なデモを素早く作れるわけではないが、企業の今後3〜5年の技術の天井を決めるタイプだ。
このような人が解雇されるのは、彼の損失ではなく、Metaの損失だ。
8人の共同創設者、AI復讐者連盟を結成
田渊栋は大手企業には行かず、より過酷な道を選んだ：自分で起業する。
2026年1月、Recursive Superintelligenceは英国で設立された。創設チームはまさに「シリコンバレーAI夢のチーム」——8人の共同創設者は、AI産業の最も核心的な研究機関をほぼ網羅している。
● Richard Socher（CEO）——元Salesforce最高科学者兼執行副社長、You.com創始者。神経ネットワークを自然言語処理（NLP）に本格導入したキーパーソンの一人で、Google Scholar引用超18万回
● Tim Rocktäschel——DeepMindのオープンAI知能担当責任者、UCL教授。Rainbow Teaming手法はAI安全分野の標準となっている
● 施天麟（Tim Shi）——清華姚班出身、元OpenAI研究員、AIユニコーンCrestaの共同創設者兼元CTO
● Alexey Dosovitskiy——Vision Transformer（ViT）の第一著者。この論文はコンピュータビジョンの研究パラダイムを根本から変えた
● Caiming Xiong——元Salesforce AI研究責任者、多模態事前学習研究を主導
● Jeff Clune——元OpenAI研究員、オープンエンド性と多様性アルゴリズムの先駆者
● 田渊栋——元Meta FAIR研究科学者ディレクター、強化学習と多エージェントシステムの専門家
さらに、AI教科書『人工知能：現代的方法』の著者でGoogle元研究ディレクターのPeter Norvigも顧問として参加。
8人はOpenAI、Google DeepMind、Meta AI、Salesforce AI、Uber AI出身。これは起業チームではなく、AI復讐者連盟だ。
現在の会社はわずか25人、サンフランシスコとロンドンに二つの本部を持ち、インテリジェントエージェント型AI、アルゴリズムアーキテクチャ、世界モデル、解釈性などのコア分野をカバーしている。シリコンバレーの最も典型的なストーリー：最少人数で、最遠の未来に賭ける。
自己改良の再帰：AI自身が科技樹を進める？
Recursive、再帰的。会社名はまさに技術の指針。
彼らが賭ける方向は「再帰的自己改善」（Recursive Self-Improvement）。核心は：自律的に科学発見を行えるAIシステムを構築——仮説提案、実験設計、結果評価、反復最適化——オープンなループの中で絶えず自己進化させる。
現在の大規模モデル競争は、根本的にScaling Lawの論理に留まっている：より大きなモデル、より多くのデータ、より強力な計算資源。確かにこの道は爆発的な突破をもたらしたが、限界点に近づきつつあり、訓練コストは指数関数的に増加している。業界全体が焦りながら問い続ける：大規模モデルの次に、次の能力の飛躍はどこから来るのか？
Recursiveの答えは：Scaling Lawを超え、AI自身に科技樹を進めさせることだ。
CEOのSocherは非常に明快に説明する：「AIはもともとコードだ。今や、AIがコードを書く。必要な要素はすべて揃った。」
彼らのロードマップは二段階：第一に、「50000博士」能力を持つシステムを訓練し、AIの科学研究の自動化を実現——つまり、人間の研究者を実験設計、論文読解、仮説検証のサイクルから段階的に排除する。第二に、この再帰的最適化メカニズムを薬物発見、電池材料、核融合物理などのより広範な基礎科学分野に拡張する。
ただの賢いチャットボットではなく、自己進化能力を持つAIを作る。成功すれば、また一つのLLMのリリースを超えるだろう。
Metaが手放したのは一人だけではない
田渊栋の物語は、単なる個人の逆転劇ではない。
それは、シリコンバレー大手の窮地の縮図——長期的な基礎研究から短期的な製品開発へ、技術の磨き込みから四半期KPIの達成へとシフトする過程。
未来の技術の天井を決める本当の人材が解雇され、戦略ミスの責任者はリストにいない。
この「施乐の瞬間」は、テクノロジー史の中で何度も繰り返されてきた：ベル研究所は最先端の基礎物理チームを解散し、その後のトランジスタ革命は別の場所で起きた。施乐PARCのグラフィカルインターフェースはジョブズに「借用」され、マイクロソフトとアップルは兆ドル企業になったが、施乐自身はどうなったか？
大手企業の論理は四半期決算、科学の論理は十年単位の木を育てること。両者が衝突したとき、犠牲になるのはいつも後者——しかし、市場は長期的に骨の折れる人を評価し続ける。
Recursiveの25人のメンバーは、おそらく次の10年の幕開けを書き始めている。Metaがコストを削減しているのは事実だが、市場は価値を評価している。
AIの究極の姿は、より賢い道具ではなく、自ら科技樹を進める種族だ。
2025年10月の解雇から、2026年5月の6.5億ドル調達まで——田渊栋はわずか7ヶ月足らずで成し遂げた。
これは、単なる成功譚ではなく、シリコンバレーのリアルなシナリオだ。
時には、「最適化されて消える」ことこそ、人生の本当の始まりだ。
大手企業はコストを削減し、市場は価値を評価する。みんな短期KPIに追われる中、硬骨を貫き長期を見据える者こそ、最も希少な存在となる。
Recursiveの第一弾「L1級自主訓練システム」計画は2026年中に披露される見込みだ。そのとき、Metaはまたあの馴染みの問いに直面するだろう。
なぜ、最も重要なときに、真に賭ける価値のある人材を送り出すのか？