Рекурсивный суперинтеллект: $650 млн на создание ИИ, который улучшает сам себя

Искусственный интеллект подошел к рубежу, за которым следующий прорыв произойдет не за счет наращивания данных или размеров моделей, а благодаря системам, способным помогать в собственном развитии. Новый игрок в этой гонке — стартап Recursive Superintelligence — уже привлек одно из крупнейших венчурных инвестиций на ранних этапах и собрал команду из лучших мировых лабораторий.

Одним из сооснователей проекта стал Тянь Юаньдун, бывший руководитель исследовательского направления в лаборатории фундаментальных исследований ИИ Meta (FAIR). Его переход из технологического гиганта в стартап сигнализирует о растущей убежденности ученых и инвесторов всего мира: следующей вехой развития может стать ИИ, способный к рекурсивному самосовершенствованию.

От игры в го к самосовершенствованию кода

Имя Тянь Юаньдуна отлично известно в сообществе благодаря его работе в FAIR. Именно он руководил проектом ELF OpenGo — опенсорсной разработкой, воспроизводившей ключевые идеи AlphaZero. Эта система не просто играла в го, а демонстрировала, как обучение с подкреплением и «игры с самим собой» (self-play) способны порождать стратегии сверхчеловеческого уровня .

Позже ученый покинул Meta и стал частью группы выдающихся исследователей, основавших Recursive Superintelligence. Компания вышла из «тени» с командой из ключевых центров — Meta AI, Google DeepMind, OpenAI, Salesforce AI и Uber AI .

Такая концентрация талантов отражает амбициозность замысла: создать исследовательский цикл, в котором машины ускоряют собственное создание.

Что такое рекурсивный суперинтеллект

Рекурсивное самосовершенствование в сфере ИИ — это процесс, при котором система помогает проектировать свои улучшенные будущие версии. Вместо того чтобы полностью полагаться на человека-инженера, машина участвует в:

• написании и оптимизации программного кода;
• генерации новых исследовательских гипотез;
• планировании и проведении экспериментов;
• оценке производительности моделей и поиске путей их доработки.

Если такие системы заработают надежно, темп прогресса в области ИИ колоссально возрастет. Улучшения, которые раньше требовали долгих месяцев работы человека, могут происходить в автоматическом режиме.

Инвесторы считают эту идею особенно мощной, поскольку сам ИИ — это код. «ИИ — это код. И теперь ИИ умеет программировать», — сформулировал суть перемен один из создателей стартапа Ричард Сохер .

Как только система научится эффективно писать и тестировать свои апгрейды, запустится непрерывный цикл улучшений. По мнению венчурного фонда GV, долгосрочная цель — создать алгоритмы без жестких ограничений, способные двигать вперед научные открытия без остановки .

$650 миллионов на гипотезу мирового уровня

Recursive Superintelligence официально объявила о себе, получив аномально крупное финансирование для стартапа без публичной истории: более $650 млн при оценке бизнеса в $4,65 млрд .

Лидерами инвестиционного раунда выступили GV (венчурное подразделение Google) и фонд Greycroft. Знаковым стало и участие в сделке производителей микрочипов Nvidia и AMD.

Такой масштаб на раннем этапе примечателен сразу по нескольким причинам:

• Ставка на фундаментальную науку: компания — в первую очередь исследовательская лаборатория, а не классический стартап с готовым продуктом.
• Стратегический интерес ИИ-инфраструктуры: участие Nvidia и AMD говорит о заинтересованности в технологиях, которые в будущем потребуют еще более мощных вычислений.
• Вера в команду: инвесторы традиционно поддерживают опытных исследователей, если техническая дорога сулит прорыв, даже будучи неопределенной.

По сообщениям инсайдеров, раунд был многократно переподписан — желающих вложиться в проект оказалось значительно больше, чем он мог принять на этом этапе .

Почему Уолл-стрит и Кремниевая долина ждут прорыва

Идея рекурсивного самосовершенствования десятилетиями обсуждалась в теоретических работах по ИИ как потенциальная точка невозврата. Если машины научатся без участия человека менять алгоритмы, архитектуру и процессы обучения новых моделей, прогресс перейдет на экспоненциальную траекторию.

Именно это видение — не просто создать более умную модель, а создать «фабрику» по изобретению будущих поколений ИИ — заставляет венчурный мир вкладывать сотни миллионов долларов на столь ранней стадии.

Однако дьявол кроется в деталях: на практике создать полностью замкнутый автономный цикл улучшений, работающий стабильнее человека, пока не удалось никому. Современные системы отлично помогают писать код и анализировать данные, но ключевые решения все еще требуют контроля со стороны разработчиков.

Что меняет этот стартап для индустрии

Recursive Superintelligence символизирует сдвиг в индустрии: от гонки за созданием моделей-чемпионов — к построению автоматизированных исследовательских систем.

Сочетание звездной команды, работавшей в ведущих мировых лабораториях, с беспрецедентным для этой стадии финансированием, ставит стартап в один ряд с немногими проектами, стремящимися определить следующую эпоху возможностей ИИ.

Сбудется ли этот прогноз — покажет время. Но сам масштаб ставок доказывает: техногиганты и капитал верят, что гонка за самообучающимся ИИ определит облик всей цифровой цивилизации в ближайшие годы.