Google, Nvidia đặt cược, công ty AI trị giá 4 tỷ USD này muốn loại bỏ các nhà khoa học trực tiếp

Tác giả｜Hòa Lâm Vũ Vương

Năm 1956, một nhóm nhà khoa học tụ họp tại Dartmouth, lần đầu tiên chính thức thảo luận về câu hỏi “Máy có thể suy nghĩ không”. Họ lạc quan nghĩ rằng, chỉ cần một mùa hè là có thể giải quyết vấn đề này.

Sau bảy mươi năm, câu hỏi này vẫn chưa có câu trả lời. Nhưng có một công ty mới thành lập được bốn tháng, đã huy động được 500 triệu USD vốn đầu tư, định giá đạt 4 tỷ USD — chỉ vì họ tuyên bố đã tìm ra một con đường để AI tự học nghiên cứu, tự tiến hóa.

Công ty này tên là Recursive Superintelligence.

Venture capital của Google GV dẫn đầu, Nvidia theo sau. Vị thế của hai công ty trong hệ sinh thái AI không cần phải bàn cãi. Họ cùng ra tay, đặt cược vào một startup chưa công bố sản phẩm nào, logic đằng sau đó đáng để phân tích kỹ lưỡng.

01 「Lấy con người ra khỏi vòng lặp」

Nói về Recursive Superintelligence, công ty đang làm gì.

Công ty do cựu nhà khoa học trưởng của Salesforce, Richard Socher, sáng lập, đội ngũ cốt lõi đến từ Google DeepMind và OpenAI. Đây không phải là một tổ hợp xa lạ — trong hai năm qua, các kỹ sư và nhà nghiên cứu rời khỏi các phòng thí nghiệm hàng đầu để khởi nghiệp đã hình thành một làn sóng rõ rệt.

Trang cá nhân của Richard Socher trên X, rõ ràng Altman đã chú ý đến nhân tài này｜Nguồn hình: X

Socher không phải là kiểu nhà sáng lập “đến từ các tập đoàn lớn để tích lũy danh tiếng” thường thấy ở Silicon Valley. Ông sinh năm 1983 tại Đức, theo học tại Stanford dưới sự hướng dẫn của các tiền bối AI như Andrew Ng và chuyên gia NLP Christopher Manning, năm 2014 hoàn thành luận án tiến sĩ, nhận giải thưởng luận án tiến sĩ xuất sắc nhất của Khoa Máy tính Stanford cùng năm.

Richard Socher là một trong những nhân vật then chốt đưa phương pháp mạng nơ-ron thực sự vào lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên — các nghiên cứu về vector từ, vector ngữ cảnh và kỹ thuật gợi ý của ông đã đặt nền móng công nghệ cho các mô hình BERT, GPT ngày nay, với hơn 180.000 lượt trích dẫn trên Google Scholar.

Năm tốt nghiệp tiến sĩ, ông thành lập công ty khởi nghiệp AI MetaMind, hai năm sau bị Salesforce mua lại theo chiến lược. Sau đó, ông giữ vai trò nhà khoa học trưởng kiêm phó tổng giám đốc điều hành của Salesforce AI trong nhiều năm, dẫn dắt các sản phẩm AI doanh nghiệp như Einstein GPT.

Sau khi rời Salesforce, ông thành lập AI tìm kiếm You.com vào năm 2020, huy động vòng C năm 2025, định giá 1,5 tỷ USD. Lần này, ông chuyển hướng từ tìm kiếm sang các đề bài nền tảng hơn.

Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence, Advanced Machine Intelligence Labs… mỗi công ty đều mang danh “đội ngũ cốt lõi của các mô hình lớn hàng đầu XX” và kể câu chuyện về “AI thế hệ tiếp theo”.

Tuy nhiên, điểm tiếp cận của Recursive còn mang tính đột phá hơn phần lớn các đối thủ.

Chủ đề cốt lõi của họ là “AI tự học” — không phải làm cho AI trả lời câu hỏi thông minh hơn, mà là để AI tự hoàn thành toàn bộ quy trình nghiên cứu khoa học: đề xuất giả thuyết, thiết kế thí nghiệm, đánh giá kết quả, điều chỉnh hướng đi. Nói cách khác, họ muốn lấy con người ra khỏi vòng lặp này hoàn toàn.

Đây không phải là hướng đi mới, nhưng Recursive đặt nó vào trong một logic kinh doanh cực kỳ thực tế. Hiện tại, các nhà nghiên cứu AI hàng đầu có mức lương hàng năm từ 15 đến 20 triệu USD, nếu một hệ thống có thể hoàn thành cùng một công việc với chi phí thấp hơn, nhanh hơn, mô hình kinh tế của nghiên cứu tiên phong sẽ bị thay đổi hoàn toàn.

Nhà đầu tư rõ ràng đã nhận ra logic này. Các vòng gọi vốn được báo cáo là quá mức, quy mô cuối cùng có thể đạt 1 tỷ USD.

02 Google và Nvidia cùng đặt cược

GV dẫn đầu, Nvidia theo sau. Bộ đôi nhà đầu tư này chính là một tín hiệu.

Logic của Google không khó hiểu. DeepMind đã là nhà tiên phong trong lĩnh vực “AI vì Khoa học” suốt nhiều năm, AlphaFold giải mã vấn đề gấp nếp protein, AlphaGeometry thắng các kỳ thi toán học cạnh tranh với con người.

Nhưng con đường của DeepMind là dùng AI để giải quyết các vấn đề khoa học cụ thể, còn Recursive muốn làm điều nền tảng hơn — để hệ thống AI tự chủ thúc đẩy quá trình khám phá khoa học bản thân. Điều này vừa là cạnh tranh, vừa là một cược lớn của Google.

Quan trọng hơn, vào đầu tháng này, Google vừa công bố hợp tác nhiều thế hệ về hạ tầng AI với Intel. Điều này cho thấy Google đang đẩy nhanh toàn diện các bước đi trong lĩnh vực hạ tầng AI. Việc đầu tư vào Recursive là một phần trong chiến lược lớn này — ai sẽ dẫn đầu các mô hình, Google đều muốn góp mặt.

Lập luận của Nvidia thì rõ ràng hơn. Nút thắt chính của AI tự học không phải là thuật toán, mà là sức mạnh tính toán. Nếu AI muốn tự chạy thí nghiệm, lặp lại mô hình, cần một lượng GPU khổng lồ, theo cấp số nhân. Nvidia đầu tư vào Recursive, về cơ bản là đang đặt cược vào đơn hàng tương lai của chính mình.

Hai công ty cùng ra tay còn gửi đi một tín hiệu tinh tế hơn — có thể đã đến giai đoạn “không đầu tư thì không kịp”.

03 Định giá 4 tỷ USD sau bốn tháng, có hợp lý?

Khi mọi người lần đầu thấy con số 4 tỷ USD, phản ứng đầu tiên có thể là “Lại nữa rồi”.

Bong bóng định giá startup AI trong hai năm qua không còn là chuyện mới. Một PDF, một demo, vài slide, cùng tên tuổi từ các phòng thí nghiệm hàng đầu, đủ để huy động hàng trăm triệu USD — điều này đã không còn là truyền thuyết, mà là thực tế hàng ngày ở Silicon Valley và London.

Nhưng nhìn kỹ Recursive, có vài điểm khác biệt so với “kỳ lân PPT” thông thường.

Thứ nhất, trọng lượng của đội ngũ sáng lập. Richard Socher có nền tảng học thuật thực sự trong NLP, không chỉ dựa vào “vương miện của các tập đoàn lớn”. Kinh nghiệm tại DeepMind và OpenAI cũng cho thấy họ đã tiếp xúc thực tế với các điểm đau của nghiên cứu tiên tiến.

Thứ hai, thực tế huy động vốn quá mức. Điều này cho thấy nhu cầu thị trường vượt xa cung, nhà đầu tư đang tranh nhau rót tiền, chứ không phải bị thuyết phục.

Nhưng 40 tỷ USD, với một công ty mới bốn tháng chưa có sản phẩm công khai, dựa trên kỳ vọng chứ không dựa trên thực tế. Đây là một cái giá trả cho một hướng đi, chứ không phải cho một sản phẩm hay doanh thu.

Logic định giá này ngày càng phổ biến trong thời đại AI, phản ánh nỗi sợ “bỏ lỡ OpenAI tiếp theo”. Safe Superintelligence cũng từng đạt định giá cao ngất ngưởng khi gần như không có sản phẩm, tên tuổi của Ilya Sutskever là tài sản quý giá nhất.

Recursive đang đi theo con đường tương tự. Đó không phải là phê phán, mà là một quan sát khách quan.

04 Cánh cửa “tự học”, đằng sau là gì

Tên gọi Recursive Superintelligence đã thể hiện rõ tham vọng của công ty.

“Recursive” nghĩa là đệ quy. Trong khoa học máy tính, đệ quy là một hàm gọi chính nó, là cơ chế trung tâm của nhiều thuật toán phức tạp. Áp dụng vào AI, “siêu trí tuệ đệ quy” gợi ý một hệ thống có thể liên tục tối ưu hóa chính nó, tiến lên theo vòng xoáy.

Khái niệm này không mới, phiên bản cực đoan nhất chính là “bùng nổ trí tuệ” — một hệ thống vượt qua một ngưỡng nhất định sẽ tự thúc đẩy quá trình tiến hóa của chính nó, cuối cùng đạt tới cấp độ trí tuệ mà con người không thể hiểu nổi. Đây là một trong những mối lo ngại lớn nhất trong lĩnh vực an toàn AI.

Nhưng Recursive hiện tại có thể chưa đi đến mức đó. Hiểu theo cách thực tế hơn, họ đang cố xây dựng một hệ thống có thể tự chủ thúc đẩy vòng lặp khám phá khoa học, mục tiêu là giảm đáng kể chi phí nhân lực và thời gian trong nghiên cứu AI.

Nếu thành công, tác động sẽ không chỉ giới hạn trong lĩnh vực AI. Nó có thể mở ra giai đoạn mới trong phát triển thuốc, vật liệu, vật lý… nơi mà tiến trình nghiên cứu có thể diễn ra nhanh chóng mà không cần sự tham gia của nhà khoa học.

Tất nhiên, điều này vẫn còn là “nếu”.

Từ lời tuyên bố đến thực hiện, khoảng cách trong ngành AI chưa bao giờ là tuyến tính.

05 Luồng chảy của làn sóng

Từ nửa cuối năm 2025, làn sóng các nhà nghiên cứu rời khỏi các phòng thí nghiệm hàng đầu để khởi nghiệp liên tục bùng nổ. Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence… danh sách này vẫn đang mở rộng.

Recursive là công ty mới nhất, cũng là công ty có định giá cao nhất trong làn sóng này hiện nay.

Nguyên nhân mang tính cấu trúc rất đơn giản — cạnh tranh giữa OpenAI, Anthropic, Google DeepMind đã khiến các phòng thí nghiệm hàng đầu này ngày càng giống các tập đoàn lớn, có KPI, có quy định, có chính trị.

Các nhà nghiên cứu muốn đặt cược vào hướng đi đột phá nhất lại cảm thấy tự do hơn khi tự làm.

Trong khi đó, thị trường vốn cũng đang thúc đẩy xu hướng này. Với các nhà nghiên cứu hàng đầu có sự hậu thuẫn của các tập đoàn lớn, thời điểm để khởi nghiệp có thể là tốt nhất trong lịch sử — nhà đầu tư sẵn sàng rót tiền cho “hướng đi”.

Vấn đề cốt lõi của làn sóng này không phải là “ai thành công”, mà là “định nghĩa thành công là gì”.

Nếu Recursive chứng minh được khả năng của AI tự học, nó sẽ thay đổi nền tảng nghiên cứu AI. Nếu không, sau khi tiêu hết 500 triệu USD, những gì còn lại chỉ là một khái niệm bị thổi phồng quá mức.

Hai khả năng đều tồn tại thực sự.

Bốn tháng, định giá 4 tỷ USD, con số này vừa gây hứng khởi, vừa cảnh báo. Cuộc đua vũ khí AI ngày nay, thậm chí cả cách “nghiên cứu” cũng trở thành chiến trường cạnh tranh.

Các nhà khoa học đã tranh luận suốt mùa hè tại Dartmouth, giờ đây có người muốn dùng AI để trả lời — dùng AI nghiên cứu AI, theo cách đệ quy hướng tới siêu trí tuệ.

Con đường này đi đâu, chưa ai thực sự biết. Nhưng rõ ràng, Google và Nvidia đã quyết định, bất kể đi đâu, đều không thể vắng mặt.