22 октября 2025 года генеральный директор Meta Марк Цукерберг утвердил приказ о сокращении штатов.

600 человек были уволены из отдела искусственного интеллекта, даже ключевая команда FAIR (Институт фундаментальных исследований искусственного интеллекта) не избежала участи. Тянь Юаньдун и его команда были полностью расформированы.

Ирония в том, что всего девять месяцев назад Meta торопилась просить их «тушить пожар» — менее чем за два месяца до выпуска Llama 4 команда Тянь Юаньдуна была принудительно выведена из фундаментальных исследований и переведена на поддержку генеративных AI-продуктов, дообучение и исправление ошибок.

По-настоящему решающие проблему люди были уволены, а те, кто действительно должен был отвечать — в списке не значились.

В январе 2026 года Тянь Юаньдун вместе с еще семью ведущими исследователями AI основали Recursive Superintelligence.

В мае 2026 года компания официально объявила о завершении раунда финансирования на сумму 650 миллионов долларов, оценка компании — 4,65 миллиарда долларов. Ведущие инвесторы — GV и Greycroft, а также AMD Ventures и Nvidia.

Meta, вероятно, не ожидала, что уйдет не только один человек, которого сама же и отправила.

В день увольнения вся AI-среда «схватилась за него».

Твиты о его уходе вызвали мгновенную волну комментариев — словно на «высшем уровне» Кремниевой долины.

OpenAI, xAI, Anthropic, ByteDance, Google DeepMind… Все крупные AI-компании, которых можно назвать по именам, собрались.

Возможности и богатство буквально нависли над ним.

Тянь Юаньдун махнул рукой — и отказался.

Многие не понимают: зачем отказываться от такой отличной возможности?

Но если знать его биографию, становится ясно — такие люди по природе не созданы для работы на кого-то.

Родом из Шанхая, учился в Шанхайском университете и получил степень магистра, затем — кандидатскую по робототехнике в Карнеги-Меллонском университете (CMU). В 2013 году присоединился к Meta FAIR и проработал почти десять лет. Эксперт в области обучения с подкреплением, многозадачных систем, логики больших моделей, оптимизации эффективности, теории глубокого обучения — все это самые передовые и сложные направления AI.

Он — исследователь, склонный к теории, низкоуровневым задачам и сложным проблемам. Он не обязательно быстро сделает эффектный демонстрационный проект, но способен определить технологический потолок компании на три-пять лет вперед.

Увольнение такого человека — не его потеря, а потеря Meta.

Восемь соучредителей создали «АИ-альянс мстителей»

Тянь Юаньдун не пошел в крупные корпорации. Он выбрал более жесткий путь — стать своим боссом.

В январе 2026 года Recursive Superintelligence был зарегистрирован в Великобритании. Команда основателей — настоящая «команда мечты» Кремниевой долины в области AI — восемь соучредителей, собравших практически самые важные исследовательские центры индустрии.

● Richard Socher (CEO) — бывший главный ученый Salesforce, исполнительный вице-президент, основатель поисковой системы You.com. Один из ключевых людей, внедривших нейронные сети в NLP, цитируемость в Google Scholar — свыше 180 тысяч раз.

● Tim Rocktäschel — руководитель направления открытого интеллекта в DeepMind, профессор UCL, создатель Rainbow Teaming, ставшего отраслевым стандартом в области AI-безопасности.

●施天麟 (Tim Shi) — выпускник Тяньцзиньского университета, исследователь OpenAI, соучредитель и бывший CTO AI-единорога Cresta.

● Alexey Dosovitskiy — первый автор статьи Vision Transformer (ViT), которая полностью изменила парадигму исследований в области компьютерного зрения.

● Caiming Xiong — бывший руководитель AI-исследований в Salesforce, руководил исследованиями мультимодального предобучения.

● Jeff Clune — бывший исследователь OpenAI, основоположник алгоритмов открытой-endedness и многообразия качества.

● Тянь Юаньдун — бывший директор научных исследований Meta FAIR, эксперт по обучению с подкреплением и многозадачным системам.

Кроме того, в команду вошел Питер Норвиг, автор учебника «Искусственный интеллект: современный подход» и бывший директор исследований Google, в роли советника.

Восемь человек из OpenAI, Google DeepMind, Meta AI, Salesforce AI, Uber AI. Это не просто команда стартапа — это «альянс мстителей» AI.

В компании сейчас всего 25 человек, два главных офиса — в Сан-Франциско и Лондоне, — и фокус на агентных AI, архитектуре алгоритмов, моделях мира, объяснимости и других ключевых направлениях. Самый классический сценарий Кремниевой долины: минимальное число людей, ставка на самое дальнее будущее.

Рекурсивное самосовершенствование: AI сам выбирает технологический путь?

Recursive — рекурсивный. Название компании — её технологическая программа.

Они делают ставку на «Рекурсивное самосовершенствование» (Recursive Self-Improvement). Основная идея — создать AI-систему, способную самостоятельно делать научные открытия: выдвигать гипотезы, проектировать эксперименты, оценивать результаты, итеративно совершенствоваться — в открытом цикле, постоянно эволюционируя.

На сегодняшний день соревнование больших моделей по сути всё еще строится на законах масштабирования: большие модели, больше данных, мощнее вычислительные ресурсы. Этот путь действительно привел к прорывам, но отдача снижается, а затраты на обучение растут экспоненциально. Вся индустрия задается вопросом: после больших моделей — откуда взять следующий скачок возможностей?

Ответ Recursive — выйти за рамки масштабирования и заставить AI самим прокладывать путь в науке.

CEO Socher очень ясно объясняет: «AI — это код. А сейчас AI умеет писать код. Все компоненты уже есть.»

Их дорожная карта состоит из двух этапов: первый — обучить систему, обладающую «потенциалом 50 000 докторов наук», чтобы автоматизировать научные исследования — вывести человека из циклов проектирования экспериментов, чтения статей и проверки гипотез; второй — расширить эту рекурсивную механику на области поиска лекарств, новых материалов для батарей, ядерного синтеза и других фундаментальных наук.

Это не просто создание более умного чатбота, а развитие способности AI к самосовершенствованию. Если получится — это будет гораздо больше, чем очередной релиз LLM.

Meta отправила в отставку не просто человека

История Тянь Юаньдуна — не только личная история успеха.

Это отражение кризиса в крупных технологических компаниях Кремниевой долины — перехода от долгосрочных фундаментальных исследований к краткосрочной продуктовой разработке, от терпеливого совершенствования технологий к гонке за квартальными KPI.

Те, кто реально задает технологический вектор на ближайшие три-пять лет, — уволены, а те, кто отвечает за стратегические просчеты — в списке не значатся.

Этот «момент Xerox PARC» неоднократно повторялся в истории технологий: в Бель-Лаборатории разогнали ведущие команды фундаментальной физики, а революция транзисторов случилась в другом месте. Графический интерфейс, придуманный в PARC, Джобс «подхватил», Microsoft и Apple выросли в триллионные компании, а что стало с PARC?

Логика крупных корпораций — квартальные отчеты, логика науки — десятилетия. Когда эти два мира сталкиваются — побеждает всегда первый, а те, кто готовы идти на трудные решения, — в итоге получают награду.

Восемь человек Recursive, возможно, пишут начало следующего десятилетия. Увольнение — это не потеря, а инвестиция в ценность.

Конечная форма AI — не просто умный инструмент, а существо, способное самостоятельно прокладывать свой технологический путь.

С октября 2025 года, когда его уволили, до мая 2026-го, когда объявили о финансировании — Тянь Юаньдун прошел менее семи месяцев.

Это не просто история успеха — это реальный сценарий Кремниевой долины.

Иногда «оптимизация» — это действительно начало новой жизни.

Крупные компании сокращают издержки, рынок ценит ценность. Когда все гонятся за краткосрочными KPI, именно те, кто готов идти на трудные решения и делать ставку на долгосрочную перспективу, становятся самыми редкими.

Первая версия «L1-системы автономного обучения» Recursive планируется к запуску в середине 2026 года. Тогда Meta, возможно, снова столкнется с одним и тем же вопросом:

Почему в самый важный момент они всегда отправляют в отставку именно тех, на кого стоит ставить?