Google і NVIDIA одночасно роблять ставку, заснована чотири місяці тому, оцінка — 4 мільярди доларів. Чому ця компанія з штучного інтелекту має таку цінність?

Оригінальна назва: «Google, Nvidia роблять ставку: ця оцінена в 4 мільярди доларів AI-компанія хоче позбавити вчених роботи напряму»

Автор: Хуалін Ву Ван

Джерело: Марс Фінанс

У 1956 році група вчених зібралася в Дартмуті, щоб вперше офіційно обговорити питання «чи може машина думати». Вони оптимістично вважали, що за одне літо зможуть вирішити цю проблему.

Через сімдесят років ця проблема досі без відповіді. Але одна компанія, яка була заснована всього чотири місяці тому, залучила 500 мільйонів доларів інвестицій, а її оцінка досягла 4 мільярдів доларів — лише тому, що вона стверджує, що знайшла шлях, який дозволяє ШІ навчитися самостійно досліджувати, самовдосконалюватися.

Ця компанія називається Recursive Superintelligence.

Google Venture GV веде інвестиції, Nvidia долучається як співінвестор. Статус цих двох компаній у екосистемі ШІ не потребує пояснення. Вони одночасно вкладають у стартап, який ще навіть не має публічного продукту, і логіка цього рішення заслуговує на детальний аналіз.

01 «Вивести людину з циклу»

Спершу розглянемо, чим саме займається Recursive Superintelligence.

Компанію заснував колишній головний науковець Salesforce Річард Сочер, основна команда з Google DeepMind і OpenAI. Це не дивна комбінація — за останні два роки інженери та дослідники, що покинули провідні лабораторії, формують явну хвилю.

Сочер не є типовим засновником Кремнієвої долини, що «заслужив славу» у великих корпораціях. Він народився 1983 року в Німеччині, навчався у Стенфорді у наставництві AI-гіганта Ендрю Нга та експерта з обробки природної мови Крістофера Мэнінга, у 2014 році захистив докторську дисертацію і отримав нагороду за найкращу докторську роботу у факультеті комп’ютерних наук Стенфорда.

Річард Сочер — один із ключових діячів, які справді принесли нейронні мережі у сферу обробки природної мови — його ранні дослідження в області векторів слів, контекстних векторів і технік підказок заклали технічну базу для сучасних моделей BERT, GPT, і його цитування у Google Scholar перевищило 180 тисяч разів.

У рік захисту він заснував AI-стартап MetaMind, через два роки його придбала Salesforce у рамках стратегічної купівлі. Після цього він керував AI-стратегією Salesforce у ролі головного науковця та виконавчого віце-президента кілька років, керуючи впровадженням таких корпоративних AI-продуктів, як Einstein GPT.

Після відходу з Salesforce у 2020 році він заснував пошукову систему AI You.com, у 2025 році залучив раунд C-інвестицій із оцінкою у 1,5 мільярда доларів. Цього разу його увага змістилася з пошуку на більш глибокі питання.

Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence, Advanced Machine Intelligence Labs… кожна з цих компаній має на етикетці «команда з провідних XX великих моделей», і кожна розповідає історію «наступного покоління AI».

Але підхід Recursive більш радикальний, ніж у більшості конкурентів.

Її головна ідея — «самонавчальний AI» — не просто зробити AI розумнішим у відповідях, а дозволити системі самостійно проходити весь процес дослідження: висувати гіпотези, проектувати експерименти, оцінювати результати, ітеративно вдосконалюватися. Іншими словами, вона прагне повністю вивести людських дослідників із цього циклу.

Це не новий напрямок, але Recursive ставить його у дуже реалістичний бізнес-контекст. Зараз топ-інженери у галузі отримують від 15 до 20 мільйонів доларів на рік, і якщо система зможе виконувати ту ж роботу дешевше і швидше, економічна модель передових досліджень кардинально зміниться.

Інвестори явно бачать цю логіку. За повідомленнями, раунд фінансування був переінвестований понад запит, і його обсяг може досягти 1 мільярда доларів.

02 Google і Nvidia роблять ставку одночасно

GV веде інвестиції, Nvidia долучається як співінвестор. Цей інвестиційний портфель сам по собі є сигналом.

Логіка Google зрозуміла. DeepMind багато років був головним дослідником у напрямі «AI для науки»: AlphaFold розв’язав проблему згортання білків, AlphaGeometry переміг у математичних змаганнях.

Але шлях DeepMind — застосовувати AI для вирішення конкретних наукових задач, а Recursive прагне зробити більш фундаментальне — щоб системи AI самостійно просували процес відкриттів. Це для Google і конкуренція, і можливість зробити ставку на майбутнє.

Ще важливіше, що наприкінці цього місяця Google оголосив про співпрацю з Intel щодо кількох поколінь інфраструктури для AI. Це свідчить про швидке розгортання їхнього інфраструктурного потенціалу. Інвестиція у Recursive — це частина великої гри — хто перший створить найпотужнішу модель, Google хоче бути серед перших.

Логіка Nvidia більш пряма. Головний обмежувач для самонавчального AI — не алгоритми, а обчислювальні потужності. Якщо AI має самостійно запускати експерименти і вдосконалювати моделі, потрібні масштабні GPU-кластери, що зростають експоненційно. Інвестиція у Recursive — це частково інвестиція у власне майбутнє замовлення.

Обидві компанії одночасно роблять ставку, і це посилає тонкий сигнал — цей сегмент, можливо, вже досяг «якщо не інвестуєш, то програєш» рівня.

03 Чи справедлива оцінка у 4 мільярди за чотири місяці

Коли всі вперше побачили цю цифру — 4 мільярди доларів — перша реакція була: «Знову».

Оцінка стартапів у галузі AI за останні два роки вже стала не новиною. Один PDF, один демо, кілька слайдів і кілька імен із провідних лабораторій — і вже можна залучити кілька сотень мільйонів доларів. Це вже не казка, а реальність у Кремнієвій долині та Лондоні.

Але при детальному розгляді ситуації Recursive є кілька відмінностей від звичайних «PPT-єдинорогів».

Перше — вагомість команди засновників. Річард Сочер має реальні наукові досягнення у NLP, і його репутація не базується лише на «передовій компанії». Досвід у DeepMind і OpenAI означає, що він і команда мають безпосередній досвід роботи з передовими дослідженнями.

Друге — факт переінвестування. Це означає, що попит на цю ідею значно перевищує пропозицію, і інвестори змагаються за можливість увійти, а не переконуються.

Але оцінка у 4 мільярди доларів для компанії, яка існує всього чотири місяці і ще не має публічного продукту, базується на очікуваннях, а не на реальності. Це фактично оплата за напрямок, а не за продукт або дохід.

Такий підхід до ціноутворення стає все більш поширеним у епоху AI, оскільки інвестори бояться «пропустити наступний OpenAI». Safe Superintelligence тоді теж отримала величезну оцінку майже без продукту, а ім’я Іллії Сутскевера — найцінніший актив.

Recursive іде по тому ж шляху. Це не критика, а об’єктивний спостереження.

04 «Вхід у двері самонавчання»: що за цим стоїть

Назва Recursive Superintelligence вже чітко вказує на амбіції компанії.

«Recursive» означає рекурсивний. У комп’ютерних науках рекурсія — це структура, коли функція викликає сама себе, і вона є ядром багатьох складних алгоритмів. У контексті AI «рекурсивний суперінтелект» натякає на систему, яка здатна безперервно оптимізувати себе, зростаючи у спіральному циклі.

Ця ідея не нова, її крайній варіант — «вибух розуму» — коли система, перевищивши критичний поріг, здатна самостійно прискорювати свою еволюцію і досягати рівня інтелекту, який важко зрозуміти людині. Це одна з головних тривог у галузі безпеки штучного інтелекту.

Але Recursive наразі, ймовірно, ще не досягла такого рівня. Реалістичніше — вона намагається створити систему, здатну самостійно керувати циклом наукових досліджень, знизивши людські витрати і час.

Якщо їй це вдасться, наслідки будуть виходити за межі AI. Це означає, що у сферах розробки ліків, матеріалознавства, фізики з’явиться етап, коли дослідження зможуть швидко просуватися без участі людських учених.

Звісно, це — «якщо».

Від заяви до реалізації — шлях у галузі AI ніколи не був лінійним.

05 Логіка хвилі

З другої половини 2025 року хвилі виходу з провідних лабораторій у стартапи не припиняються. Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence… цей список постійно зростає.

Recursive — найновіша і наразі з найвищою оцінкою з усіх.

Причина проста — структура ринку. Конкуренція між OpenAI, Anthropic і Google DeepMind вже робить ці лабораторії схожими на великі корпорації: KPI, регуляції, політичний тиск.

Ті дослідники, які прагнуть працювати у найрадикальніших напрямках, все частіше вважають за краще працювати самостійно.

Водночас, логіка ринку посилює цей тренд. Для провідних дослідників із великих компаній, що мають їхню підтримку, зараз — найкращий час для запуску власних проектів, оскільки інвестори готові платити за «напрям».

Головне питання цієї хвилі — не «хто виграє», а «що означає успіх».

Якщо Recursive доведе можливість самонавчального AI, вона змінить базову парадигму досліджень у галузі. Якщо ні — витративши 500 мільйонів доларів, залишаться лише надмірно роздутий концепт.

Обидва сценарії цілком реальні.

Чотири місяці, оцінка у 4 мільярди доларів — це і стимул, і попередження. У гонитві за озброєнням у галузі AI навіть «як досліджувати» перетворюється на поле битви.

Вчені сперечалися у Дартмуті ціле літо, а тепер хтось планує відповісти за допомогою AI — досліджуючи AI за допомогою AI, у рекурсивному русі до суперінтелекту.

Куди веде ця дорога — ніхто точно не знає. Але очевидно, що Google і Nvidia вже вирішили, що без участі вони не обійдуться.