Google e Nvidia apostam simultaneamente, com quatro meses de existência e avaliação de 4 bilhões, qual é o motivo desta empresa de IA?

Título original: 《Google, Nvidia apostam, esta empresa de IA avaliada em 4 bilhões de dólares quer eliminar os cientistas diretamente》

Autor original: Huálín Wǔwáng

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Reprodução: Mars Finance

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 que, após apenas quatro meses de existência, conseguiu levantar 500 milhões de dólares em financiamento, atingindo uma avaliação de 4 bilhões de dólares — simplesmente porque afirma ter encontrado um caminho para fazer a IA aprender a fazer pesquisa e evoluir por si mesma.

Essa empresa chama-se Recursive Superintelligence.

O venture capital do Google GV liderou a rodada, seguido pela Nvidia. A posição dessas duas empresas no ecossistema de IA dispensa comentários. Ambas investiram simultaneamente, apostando em uma startup que ainda nem lançou um produto 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-cientista-chefe da Salesforce, Richard Socher, com uma equipe principal proveniente do Google DeepMind e do OpenAI. Essa não é uma combinação incomum — nos últimos dois anos, engenheiros e pesquisadores que saíram de laboratórios de ponta para empreender formaram uma tendência evidente.

Socher não é o típico fundador de grandes empresas do Vale do Silício que busca apenas “aproveitar o nome de uma grande corporação”. Nascido em 1983 na Alemanha, estudou na Stanford sob a orientação do pioneiro em IA Andrew Ng e do especialista em processamento de linguagem natural Christopher Manning. Em 2014, concluiu seu doutorado, recebendo o prêmio de melhor tese de doutorado do departamento de ciência da computação de Stanford naquele ano.

Richard Socher é uma das figuras-chave que realmente trouxeram os métodos de 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 tecnológica para os modelos BERT e GPT de hoje, 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 por uma estratégia de fusão e aquisição em dois anos. Depois, atuou como cientista-chefe 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, fundou em 2020 o motor de busca de IA You.com, que em 2025 levantou uma rodada de financiamento Série C, com avaliação de 1,5 bilhão de dólares. Desta vez, seu foco mudou do campo de busca 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 tornar a IA mais inteligente para responder perguntas, mas permitir que ela conduza todo o ciclo de pesquisa científica: formular hipóteses, desenhar experimentos, avaliar resultados, iterar direções. Em outras palavras, ela quer remover completamente o pesquisador humano desse ciclo.

Essa não é uma direção nova, mas a Recursive a coloca dentro de uma lógica de negócios 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. Segundo relatos, a rodada de financiamento foi superada em captação, podendo atingir 1 bilhão de dólares.

02 Google e Nvidia apostam ao mesmo tempo

GV liderou, Nvidia seguiu. Essa combinação de investidores já é um sinal.

A lógica do Google é fácil de entender. O DeepMind tem sido, por anos, um dos principais exploradores do campo “IA para Ciência”, com AlphaFold resolvendo o problema do dobramento de proteínas e AlphaGeometry vencendo competições matemáticas contra humanos.

Mas o caminho do 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 relação de competição quanto uma estratégia de hedge que vale a pena apostar.

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

A lógica da Nvidia é ainda mais direta. O gargalo central da IA autoaprendente não é o algoritmo, mas o poder computacional. 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, investindo em seus próprios pedidos futuros.

Ambas as empresas também enviam um sinal mais sutil — esse setor pode já estar na fase de “não investir, e ficar para trás”.

03 Quatro meses, avaliação de 4 bilhões, é razoável?

Provavelmente, a primeira reação de todos ao ver o número de 4 bilhões de dólares foi “mais um”.

O hype de avaliações de startups de IA nos últimos anos não é novidade. Um PDF, um demo, alguns slides, e alguns nomes de laboratórios de ponta já podem movimentar centenas de milhões de dólares — isso deixou de ser uma lenda no Vale do Silício e em Londres, e virou rotina.

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

Primeiro, o peso da equipe fundadora. Richard Socher tem uma trajetória acadêmica sólida em NLP, não apenas uma fachada de “antiga grande empresa”. A experiência na DeepMind e no OpenAI também indica que eles enfrentaram de perto os desafios de 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 4 bilhões de dólares para uma empresa com quatro meses de vida e sem produto público ainda é baseada em expectativas, não na realidade. É uma aposta no futuro, não na receita ou produto atual.

Essa lógica de precificação tem se tornado cada vez mais comum na era da IA, alimentada pelo medo de perder o “próximo OpenAI”. Safe Superintelligence também recebeu uma avaliação altíssima com quase nenhum produto, e o nome de Ilya Sutskever é uma das maiores garantias.

A Recursive está seguindo esse mesmo caminho. Não é uma crítica, mas 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. Em 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 que pode continuamente otimizar a si próprio, numa espiral ascendente.

Esse conceito não é novo; sua versão extrema é a “explosão de inteligência” — um sistema que, ao ultrapassar um ponto crítico, consegue acelerar sua própria evolução de forma autônoma, atingindo níveis de inteligência incompreensíveis para humanos. Essa é uma das maiores preocupações de longo prazo na área de segurança de IA.

Porém, o que a Recursive faz agora provavelmente ainda não chegou 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 realmente conseguir, o impacto não ficará restrito ao universo da IA. Significará uma nova fase em áreas como desenvolvimento de medicamentos, ciência de materiais, física — onde a pesquisa pode avançar rapidamente sem a participação direta de cientistas humanos.

Claro, isso ainda é um “se”.

Da promessa à realização, a distância na indústria de IA nunca foi linear.

05 A lógica da maré

Desde o segundo semestre de 2025, uma onda de startups fundadas por ex-laboratórios de ponta tem surgido uma atrás da outra. Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence… essa lista continua crescendo.

A Recursive é a mais nova e, atualmente, a mais avaliada dessa onda.

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 empresas, com KPIs, conformidade e política.

Os pesquisadores mais ambiciosos, que querem apostar nas direções mais radicais, sentem-se mais livres ao sair para empreender por conta própria.

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 a viabilidade da IA autoaprendente, ela poderá reescrever o paradigma fundamental da pesquisa em IA. Caso contrário, após gastar 500 milhões de dólares, o que restar será mais um conceito superestimado.

Ambas as possibilidades são reais.

Quatro meses, avaliação de 4 bilhões de dólares — esse número é empolgante, mas também alerta. A corrida armamentista de IA chegou a um ponto em que até “como fazer pesquisa” virou campo de batalha.

Cientistas discutiram por um verão se a Dartmouth, agora alguém planeja usar IA para responder — usar IA para pesquisar IA, numa corrida rumo à superinteligência recursiva.

O destino dessa estrada é incerto, mas uma coisa é clara: Google e Nvidia já decidiram que, independentemente do caminho, não podem ficar de fora.