Google, Nvidia apostam, esta empresa de IA avaliada em 4 bilhões de dólares quer eliminar os cientistas diretamente

Autor｜Huálín Wǔwáng

Em 1956, um grupo de cientistas reuniu-se em Dartmouth para discutir oficialmente pela primeira vez se as máquinas poderiam pensar.
Eles eram otimistas e acreditavam que poderiam resolver essa questão em um verão.

Setenta anos depois, essa questão ainda não tem resposta.
Mas há uma empresa, fundada há apenas quatro meses, que conseguiu levantar 500 milhões de dólares em financiamento, com uma avaliação de 4 bilhões de dólares — só porque afirma ter encontrado um caminho para fazer a IA aprender a fazer pesquisa por si mesma, evoluir por conta própria.

Essa empresa chama-se Recursive Superintelligence.

O GV, braço de investimento do Google, liderou a rodada, com a Nvidia co-investindo.
A posição dessas duas empresas no ecossistema de IA dispensa comentários.
Elas atuaram simultaneamente, apostando numa startup que ainda nem revelou seu produto ao público, e a lógica por trás disso merece uma análise cuidadosa.

01 「Remover o humano do ciclo」

Vamos falar primeiro do que exatamente a Recursive Superintelligence está fazendo.

A empresa foi fundada pelo ex-chefe de ciência do Salesforce, Richard Socher, cuja equipe principal vem do Google DeepMind e da OpenAI.
Não é uma combinação incomum — nos últimos dois anos, engenheiros e pesquisadores que saíram de laboratórios de ponta para empreender formaram uma tendência evidente.

Página pessoal de Richard Socher no X, claramente acompanhada por Altman | Fonte: X

Socher não é o típico fundador de grandes empresas de tecnologia que busca apenas o brilho do nome.
Nascido em 1983 na Alemanha, estudou na Stanford sob a orientação de Andrew Ng, pioneiro em IA, e de Christopher Manning, autoridade em processamento de linguagem natural.
Em 2014, concluiu seu doutorado, recebendo o prêmio de melhor tese de doutorado do departamento de computação de Stanford naquele ano.

Richard Socher foi uma das figuras-chave que realmente trouxe as redes neurais para o campo do processamento de linguagem natural — suas pesquisas iniciais sobre vetores de palavras, vetores de contexto e engenharia de prompts estabeleceram a base técnica para os modelos BERT, GPT e similares, com mais de 180 mil citações no Google Scholar.

No mesmo ano de sua graduação, fundou a startup de IA MetaMind, que foi adquirida pela Salesforce dois anos depois, por uma estratégia de aquisição.
Depois, atuou como chefe de ciência e vice-presidente executivo na Salesforce, liderando a estratégia de IA da empresa por vários anos, incluindo a implementação de produtos corporativos como o Einstein GPT.

Após deixar a Salesforce, em 2020, fundou o motor de busca de IA You.com, que levantou uma rodada de financiamento Série C em 2025, avaliada em 1,5 bilhão de dólares.
Desta vez, seu foco mudou de buscas para questões mais fundamentais.

Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence, Advanced Machine Intelligence Labs…
Cada uma dessas empresas aparece com a etiqueta de “time central do XX maior modelo”, todas contando uma história de uma “próxima geração de IA”.

Porém, o ponto de entrada da Recursive é mais radical do que a maioria dos concorrentes.

Seu núcleo é a proposta de uma “IA autoaprendente” —
não apenas para responder perguntas de forma mais inteligente, mas para realizar todo o ciclo de pesquisa científica de forma autônoma: formular hipóteses, desenhar experimentos, avaliar resultados, iterar direções.
Em outras palavras, ela quer remover completamente o pesquisador humano desse ciclo.

Embora essa não seja uma direção nova, a Recursive a coloca dentro de uma lógica de negócio extremamente realista.
Hoje, os principais pesquisadores de IA ganham entre 15 e 20 milhões de dólares por ano; se um sistema puder fazer o mesmo trabalho a um custo menor e mais rápido, o modelo econômico da pesquisa de ponta será completamente reescrito.

Os investidores claramente perceberam essa lógica.
A rodada de financiamento foi superada em captação, e o valor final pode chegar a 1 bilhão de dólares.

02 Google e Nvidia apostam juntos

GV liderou, Nvidia co-investiu.
Essa combinação de investidores já é um sinal.

A lógica do Google é fácil de entender.
A DeepMind tem sido, há anos, uma das principais exploradoras do “IA para a Ciência”: AlphaFold resolveu o problema do dobramento de proteínas, AlphaGeometry venceu matemáticos em competições.

Porém, o caminho da DeepMind é usar IA para resolver problemas científicos específicos.
O que a Recursive quer fazer é algo mais fundamental —
permitir que o sistema de IA conduza o próprio processo de descoberta científica.
Para o Google, isso representa tanto uma competição quanto uma aposta de hedge.

Mais importante ainda, no início deste mês, o Google anunciou uma parceria com a Intel para várias gerações de infraestrutura de IA.
Isso mostra que a estratégia do Google na infraestrutura de IA está acelerando.
O investimento na Recursive é uma peça nesse grande tabuleiro — quem liderar o desenvolvimento do modelo mais avançado, o Google quer estar presente.

A lógica da Nvidia é mais direta.
O gargalo central do IA autoaprendente não é o algoritmo, mas o poder de computação.
Se a IA precisa rodar experimentos e iterar modelos de forma autônoma, a escala de clusters de GPUs necessária cresce exponencialmente.
Ao investir na Recursive, a Nvidia está, de certa forma, apostando em seus próprios futuros pedidos.

A atuação conjunta dessas duas empresas também envia um sinal mais sutil —
esse setor pode já ter chegado ao ponto de “não investir, e ficar para trás”.

03 Quatro meses, avaliação de 40 bilhões, é razoável?

Provavelmente, a primeira reação de quem viu o número de 40 bilhões de dólares foi “mais um”.
A bolha de avaliações de startups de IA não é novidade nos últimos anos.
Um PDF, um demo, alguns slides, e nomes de laboratórios de ponta — tudo isso pode movimentar centenas de milhões de dólares.
Na Silicon Valley e Londres, isso já virou rotina, não mais uma lenda.

Porém, ao analisar a Recursive, há alguns pontos que diferenciam de um “unicórnio de PPT”.

Primeiro, o peso da equipe fundadora.
Richard Socher tem uma base acadêmica sólida em NLP, não é apenas uma fachada de “grande empresa”.
A experiência na DeepMind e na OpenAI também indica que eles conhecem de perto as dores da pesquisa de ponta.

Segundo, o fato de a rodada ter sido superada em captação.
Isso mostra que a demanda do mercado supera a oferta, e os investidores estão ansiosos para entrar, não sendo convencidos por uma apresentação.

Porém, uma avaliação de 40 bilhões de dólares para uma empresa de quatro meses, sem produto público, é baseada em expectativas, não na realidade.
É pagar por uma direção, não por um produto ou receita concreta.

Essa lógica de precificação está se tornando cada vez mais comum na era da IA, alimentada pelo medo de “perder o próximo OpenAI”.
A Safe Superintelligence também recebeu uma avaliação altíssima, mesmo sem produto, com o nome de Ilya Sutskever como um dos ativos mais valiosos.

A Recursive está seguindo esse mesmo caminho.
Não é uma crítica, apenas uma observação objetiva.

04 O que está por trás da porta do “autoaprendizado”

O nome Recursive Superintelligence já revela a ambição da empresa.

“Recursive” significa recursivo.
Na ciência da computação, recursão é uma estrutura onde uma função chama a si mesma, sendo o mecanismo central de muitos algoritmos complexos.
No campo da IA, “superinteligência recursiva” sugere um sistema capaz de se otimizar continuamente, numa espiral ascendente.

Esse conceito não é novo, e sua versão extrema é a “explosão de inteligência” —
uma vez que um sistema ultrapasse um ponto crítico, ele pode acelerar sua própria evolução de forma autônoma, atingindo níveis de inteligência incompreensíveis para os humanos.
Essa é uma das maiores preocupações no campo de segurança de IA.

Porém, o que a Recursive faz agora provavelmente não chega a esse nível.
Uma leitura mais realista é que ela tenta construir um sistema capaz de conduzir ciclos de exploração científica de forma autônoma, com o objetivo de reduzir drasticamente os custos de pesquisa em IA.

Se conseguir, o impacto não ficará restrito ao universo da IA.
Significará avanços em desenvolvimento de medicamentos, ciência de materiais, física — uma fase em que “não há necessidade de cientistas humanos para avançar rapidamente”.

Claro, tudo depende de “se”.

Da promessa à realização, a distância no setor de IA nunca foi linear.

05 A lógica da maré

Desde o segundo semestre de 2025, uma onda de startups saindo de laboratórios de ponta tem se intensificado.
Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence…
Essa lista só cresce.

A Recursive é a mais nova e, atualmente, a de maior avaliação.

A razão estrutural é simples —
a competição entre OpenAI, Anthropic e Google DeepMind transformou esses laboratórios de ponta em algo cada vez mais parecido com grandes corporações, com KPIs, conformidade e política.

Os pesquisadores mais ambiciosos, que querem apostar nas direções mais radicais, preferem empreender por conta própria, com mais liberdade.

Ao mesmo tempo, o mercado de capitais reforça essa tendência.
Para pesquisadores de elite apoiados por grandes empresas, o momento de empreender pode ser o melhor da história — os investidores estão mais dispostos do que nunca a pagar por “direções”.

A questão central dessa onda não é “quem vai vencer”, mas “o que significa vencer”.

Se a Recursive provar que a IA autoaprendente é viável, ela mudará a base do paradigma de pesquisa em IA.
Se não conseguir, os 500 milhões de dólares gastos serão apenas mais um conceito supervalorizado.

Ambas as possibilidades são reais.

Quatro meses, avaliação de 40 bilhões, esse número é empolgante, mas também alerta.
Na corrida armamentista de IA, até a própria “forma de fazer pesquisa” virou campo de batalha.

Cientistas discutiram por um verão se as máquinas poderiam pensar.
Agora, alguém quer usar IA para responder essa questão — usando IA para pesquisar IA, numa corrida recursiva rumo à superinteligência.

O destino dessa estrada é incerto.
Mas, claramente, Google e Nvidia já decidiram que, independentemente do caminho, não podem ficar de fora.