Recursive Superintelligence собрала как минимум $500 млн ещё до официального запуска — компании нет и полугода. Раунд провели по оценке $4 млрд, его возглавил GV (бывший Google Ventures), к нему присоединилась Nvidia. По данным Financial Times, спрос инвесторов превысил предложение настолько, что итоговый объём привлечённых средств может удвоиться до $1 млрд.

За стартапом стоят узнаваемые в отрасли имена. Ричард Сочер до основания компании занимал пост главного учёного Salesforce и известен работами в области обработки естественного языка. Тим Рокташель — профессор Университетского колледжа Лондона и бывший ведущий учёный Google DeepMind. Примерно 20-человечная команда также включает бывших исследователей OpenAI и специалистов из Google и Meta.

Центральная идея Recursive Superintelligence — создать систему, которая способна самостоятельно улучшать собственные алгоритмы без вмешательства человека. Это направление принято называть рекурсивным самосовершенствованием: модель анализирует свои слабые места, вносит изменения в архитектуру или обучение и становится эффективнее — после чего цикл повторяется. Теоретически такой процесс мог бы ускоряться с каждой итерацией.

Среди основателей — Ричард Сочер, бывший главный учёный Salesforce, и профессор UCL Тим Рокташель.

Пока концепция остаётся в исследовательской фазе и не проверялась на длительных временных горизонтах, признаёт FT. Тем не менее многие специалисты рассматривают рекурсивное самосовершенствование как один из реалистичных механизмов достижения суперинтеллекта — ИИ, который по своим возможностям кардинально превосходит человека.

Ситуация отражает более широкую тенденцию: венчурный капитал охотно финансирует команды с громкими именами и амбициозными исследовательскими тезисами задолго до появления работающего продукта. Схожую динамику демонстрировали ранние раунды Anthropic и xAI — компаний, которые также привлекали крупные суммы на этапе, когда публичных результатов почти не было. Участие Nvidia в раунде Recursive Superintelligence вписывается в стратегию компании инвестировать в перспективные ИИ-лаборатории, обеспечивая себе как финансовую позицию, так и потенциальных якорных клиентов для своих ускорителей.