22 жовтня 2025 року генеральний директор Meta Зукерберг затвердив наказ про звільнення.

600 співробітників AI-відділу були звільнені, навіть ядро FAIR (Інститут базового штучного інтелекту) не уникло долі. Тянь Юаньдун і його команда були повністю розпущені.

Смішно, що всього дев’ять місяців тому Meta наполегливо просила їх гасити пожежу — менш ніж за два місяці до випуску Llama 4 команда Тянь Юаньдуна була примусово витягнута з базових досліджень і перекинута для підтримки генеративних AI-продуктів, доопрацювання та виправлення багів.

Тих, хто справді повинен був вирішувати проблеми, звільнили, а ті, хто відповідальні — у цьому списку не було.

У січні 2026 року Тянь Юаньдун разом із ще сімома провідними дослідниками AI заснували Recursive Superintelligence.

У травні 2026 року компанія офіційно оголосила: завершено фінансування на 650 мільйонів доларів, оцінка — 4,65 мільярда доларів. GV і Greycroft лідирують, AMD Ventures і Nvidia долучилися до інвестицій.

Мабуть, Meta й гадки не мала, що вони самі відпустять не лише одного людину.

У день звільнення весь AI-рух був у захваті від нього

Після публікації його твіту про звільнення, коментарі миттєво перетворилися на висококласну «Boss直聘» сцену Кремнієвої долини.

OpenAI, xAI, Anthropic, ByteDance, Google DeepMind… всі великі AI-компанії, які можна назвати, вже тут.

Гілки оливи один за одним, багатство прямо перед очима.

Тянь Юаньдун махнув рукою і відмовився.

Багато хто не розуміє: таку чудову можливість — чому відмовитися?

Але якщо знати його біографію, стає зрозуміло — такі люди за природою не створені для роботи на когось.

Народжений у Шанхаї, бакалавр і магістр Шанхайського університету Jiaotong, доктор робототехніки в Карнегі Меллон. У 2013 році вступив до Meta FAIR і працював там майже десять років. Зміцнювальне навчання, системи з кількома агентами, дедукція великих моделей і оптимізація ефективності, теорія глибокого навчання — все це найпередовіші сфери AI.

Він — той тип дослідника, що «зосереджений на теорії, на низькому рівні, на складних задачах». Можливо, не швидко створить яскравий демонстраційний продукт, але визначає технологічний рівень компанії на найближчі три-п’ять років.

Звільнення такого — не його втрата, а втрата Meta.

Вісім співзасновників — команда AI-реваншистів

Тянь Юаньдун не пішов у жодну велику компанію. Він обрав більш жорсткий шлях: став своїм босом.

У січні 2026 року Recursive Superintelligence зареєстровано у Великій Британії. Команда засновників — справжня «команда мрії Кремнієвої долини» — вісім співзасновників, що зібрали найключовіші дослідницькі інститути AI у ланцюжку.

● Richard Socher (CEO) — колишній головний науковець Salesforce, виконавчий віце-президент, засновник пошукової системи You.com. Один із ключових людей, що вперше принесли нейронні мережі у сферу NLP, цитування у Google Scholar понад 180 тисяч разів.

● Tim Rocktäschel — керівник відкритого інтелекту DeepMind, професор UCL, його Rainbow Teaming вже стала стандартом у галузі безпеки AI.

●施天麟 (Tim Shi) — випускник Тяньцзинського університету, колишній дослідник OpenAI, співзасновник і колишній CTO AI-єдинорога Cresta.

● Alexey Dosovitskiy — перший автор статті Vision Transformer (ViT), яка кардинально змінила парадигму досліджень у комп’ютерному зорі.

● Caiming Xiong — колишній керівник AI-досліджень Salesforce, керував дослідженнями мультимодального попереднього навчання.

● Jeff Clune — колишній дослідник OpenAI, засновник алгоритмів відкритого кінця та різноманітності якості.

● Тянь Юаньдун — колишній директор наукових досліджень Meta FAIR, експерт у зміцнювальному навчанні та системах з кількома агентами.

Крім того, до команди приєднався автор підручника «Штучний інтелект: сучасний підхід» і колишній директор досліджень Google Peter Norvig у ролі консультанта.

Вісім людей із OpenAI, Google DeepMind, Meta AI, Salesforce AI, Uber AI. Це не просто команда стартапу — це команда AI-реваншистів.

Зараз у компанії лише 25 співробітників, два головних офіси — у Сан-Франциско та Лондоні, фокус — агентські системи AI, архітектура алгоритмів, світові моделі, пояснюваність та інше. Найкласичніша історія Кремнієвої долини: мінімум людей — максимум майбутнього.

Рекурсивне самовдосконалення: AI самостійно прокладає технологічний шлях?

Recursive — рекурсивний. Назва компанії — її технологічна програма.

Вони роблять ставку на «Рекурсивне самовдосконалення» (Recursive Self-Improvement). Основна ідея — створити AI-систему, здатну самостійно відкривати науку — висувати гіпотези, проектувати експерименти, оцінювати результати, ітеративно покращуватися — у відкритому циклі безперервної еволюції.

Нинішня гонка великих моделей все ще базується на логіці Scaling Law: більші моделі, більше даних, потужніша обчислювальна потужність. Ця дорога дала прориви, але гранична віддача зменшується, а витрати на тренування зростають експоненційно. Вся індустрія задається питанням: після великих моделей — звідки взяти наступний стрибок у здатностях?

Відповідь Recursive — вийти за межі Scaling Law і дозволити AI самостійно прокладати технологічний шлях.

CEO Socher дуже чітко пояснює: «AI — це код. Тепер AI вміє писати код. Всі необхідні компоненти вже є.»

Їхній дорожній план складається з двох кроків: перший — навчити систему, яка має «50 000 докторів наук» у своїй здатності, автоматизуючи AI-дослідження — тобто поступово вивести людських дослідників із циклу проектування експериментів, читання статей і перевірки гіпотез; другий — розширити цю рекурсивну механіку на відкриття ліків, матеріалів для батарей, ядерний синтез і інші фундаментальні науки.

Не створювати ще одного розумнішого чат-бота, а надати AI здатність до самовдосконалення. Якщо це вдасться — це буде значно більше, ніж просто випуск ще однієї LLM.

Meta відпустила не просто людину

Історія Тянь Юаньдуна — не просто захоплююча історія особистого успіху.

Вона — яскравий приклад кризи великих технологічних компаній Кремнієвої долини: від довгострокових фундаментальних досліджень до короткострокових продуктів, від терплячого вдосконалення технологій до прагнення швидко виконати квартальні KPI.

Тих, хто визначає технологічний рівень на найближчі три-п’ять років, — звільнили, а тих, хто відповідає за стратегічні помилки — у списку не було.

Це «час Х» у технологічній історії: Bell Labs розпустили найкращі фізичні дослідницькі групи, а революція транзисторів сталася в іншому місці. Графічний інтерфейс PARC Xerox був «запозичений» Стівом Джобсом, Microsoft і Apple стали трильйонними компаніями, а що сталося з Xerox?

Логіка великих компаній — квартальні фінансові звіти, логіка науки — десятиліття. Коли ці дві логіки конфліктують, завжди жертвує друга — а ринок у кінцевому підсумку винагороджує тих, хто готовий брати на себе складні виклики.

Можливо, Recursive із 25 людьми саме пише початок наступного десятиліття. Meta скоротила витрати — ринок винагороджує цінність.

Остаточна форма AI — не просто розумний інструмент, а істота, яка може сама прокладати технологічний шлях.

Звільнення у жовтні 2025 року, оголошення про 650 мільйонів інвестицій у травні 2026-го — Тянь Юаньдун витратив менше семи місяців.

Це не просто історія успіху — це реальний сценарій Кремнієвої долини.

Іноді «оптимізація» — це справжній початок твого життя.

Великі компанії звільняють заради зменшення витрат, ринок винагороджує за цінність. Коли всі ганяються за короткостроковими KPI, саме ті, хто готовий брати на себе складні виклики і орієнтуватися на довгострокову перспективу, стають найціннішими.

План першої «L1-автономної системи навчання» Recursive буде представлений наприкінці 2026 року. Тоді й Meta, можливо, знову зіткнеться з тим самим питанням:

Чому саме у найважливіший момент ви завжди віддаєте туди, де справді варто зробити ставку?