Google and NVIDIA Bet on the Same AI Startup: Valued at $4 Billion After Four Months, What Makes This AI Company Stand Out?

原文標題：《谷歌、英偉達押注，這家估值 40 億美元的 AI 公司，想把科學家直接幹掉》

原文作者：樺林舞王，極客公園

1956 年，一批科學家聚在達特茅斯，第一次正式討論「機器能否思考」。他們樂觀地以為，用一個夏天就能解決這個問題。

七十年後，這個問題依然沒有答案。但有一家公司，剛剛成立四個月，就拿到了 5 億美元融資，估值達到 40 億美元——只因為它宣稱，自己找到了一條路，讓 AI 學會自己做研究、自己進化。

這家公司叫 Recursive Superintelligence。

Google 風險投資 GV 領投，英偉達跟投。兩家公司在 AI 生態裡的地位不需要贅述。它們同時出手，押注一家連產品都還沒有公開的初創公司，背後的邏輯值得認真拆解。

01「把人從循環裡移走」

先說說 Recursive Superintelligence 到底在做什麼。

公司由前 Salesforce 首席科學家 Richard Socher 創立，核心團隊來自 Google DeepMind 和 OpenAI。這不是什麼陌生的組合——過去兩年，從頂級實驗室出走創業的工程師和研究員，已經形成了一股明顯的浪潮。

Richard Socher 的 X 個人主頁，Altman 显然關注了這位人才｜圖片來源：X

Socher 並非矽谷常見的那種「大廠出來鍍金」的創始人。他 1983 年生於德國，在史丹佛大學師從 AI 先驅 Andrew Ng 和 NLP 權威 Christopher Manning，2014 年完成博士論文，拿下當年史丹佛計算機系最佳博士論文獎。

Richard Socher 是將神經網路方法真正帶入自然語言處理領域的關鍵人物之一——他早期關於詞向量、上下文向量和提示工程的研究，直接奠定了今天 BERT、GPT 系列模型的技術基礎，谷歌學術引用量已超 18 萬次。

博士畢業當年，他創立了 AI 初創公司 MetaMind，兩年後被 Salesforce 以戰略併購的方式收入麾下。此後他以首席科學家兼執行副總裁的身份主導 Salesforce AI 战略長達數年，主導了 Einstein GPT 等企業級 AI 產品線的落地。

離開 Salesforce 後，他又在 2020 年創立了 AI 搜尋引擎 You.com，2025 年完成 C 輪融資，估值達 15 億美元。這一次，他把目光從搜尋轉向了更底層的命題。

Thinking Machines Lab、Safe Superintelligence、Ineffable Intelligence、Advanced Machine Intelligence Labs……每一家都拿著「前 XX 大模型核心團隊」的標籤出現，每一家都在講一個「下一代 AI」的故事。

但 Recursive 的切入點，比大多數同行更激進。

它的核心命題是「自學習 AI」——不是讓 AI 更聰明地回答問題，而是讓 AI 自主完成科學研究的全流程：提出假設、設計實驗、評估結果、迭代方向。換句話說，它想把人類研究員從這個循環裡完整地移走。

這不是一個新鮮的方向，但 Recursive 把它放到了一個極其現實的商業邏輯裡。現在頂級 AI 研究員的年薪動輒 1500 萬到 2000 萬美元，如果一套系統能以更低的成本、更快的速度完成同樣的工作，前沿研究的經濟模型就會徹底改寫。

投資人顯然看到了這個邏輯。融資輪據報道超額認購，最終規模可能達到 10 億美元。

02 Google 和英偉達同時下注

GV 領投，英偉達跟投。這個投資人組合本身就是一個信號。

Google 的邏輯不難理解。DeepMind 多年來一直是「AI for Science」方向最重要的探索者，AlphaFold 破解蛋白質折疊問題，AlphaGeometry 在數學競賽中擊敗人類頂尖選手。

但 DeepMind 的路徑是用 AI 解決具體的科學問題，Recursive 想做的是更底層的事——讓 AI 系統自主推進科學發現的過程本身。這對 Google 來說既是競爭關係，也是一個值得押注的對沖。

更重要的是，就在本月初，Google 剛剛與 Intel 宣布了多代 AI 基礎設施的合作協議。這說明 Google 在 AI 基礎設施層面的佈局正在全面提速。對 Recursive 的投資，是這個大棋局裡的一顆棋子——誰來跑在最前面的模型上，Google 都想有份。

英偉達的邏輯則更直接。自學習 AI 的核心瓶頸不是算法，是算力。如果 AI 要自主跑實驗、迭代模型，背後需要的 GPU 集群規模是指數級增長的。英偉達投 Recursive，某種程度上是在投自己的未來訂單。

兩家公司同時出手，也釋放了一個更微妙的信號——這個賽道，可能已經到了「不投就來不及」的階段。

03 四個月估值 40 億，合理嗎

估計當所有人第一次看到 40 億美元這個數字的時候，第一反應是「又來了」。

AI 創業估值泡沫這兩年已經不是新鮮話題。一個 PDF、一個 demo、幾張幻燈片，加上幾個來自頂級實驗室的名字，就可以撬動幾億美元——這在硅谷和倫敦已經不是傳說，而是日常。

但仔細看 Recursive 的情況，有幾點和普通的「PPT 獨角獸」不太一樣。

第一，創始團隊的分量。Richard Socher 在 NLP 領域有真實的學術積累，不是純粹靠「前大廠」光環包裝。核心團隊在 DeepMind 和 OpenAI 的經歷，也意味著他們切實接觸過前沿研究的痛點。

第二，融資超額認購的事實。這意味著市場需求遠超供給，投資人在搶著進來，而不是被說服進來。

但 40 億美元的估值，對於一家四個月、尚無公開產品的公司來說，定價的依據是預期，不是現實。這本質上是在為一個方向付費，而不是為一個產品或收入付費。

這種定價邏輯在 AI 時代正變得越來越普遍，背後是投資人對「錯過下一個 OpenAI」的深層恐懼。Safe Superintelligence 當年也是以幾乎沒有產品的狀態拿到了天價估值，Ilya Sutskever 的名字就是最硬的資產。

Recursive 在複製同樣的路徑。這不是批評，而是一個客觀的觀察。

04「自學習」這扇門，背後是什麼

Recursive Superintelligence 這個名字，其實已經把公司的野心說得很清楚了。

「Recursive」是遞歸的意思。在計算機科學裡，遞歸是一個函數調用自身的結構，是很多複雜算法的核心機制。放到 AI 研究上，「遞歸超級智能」暗示的是一個系統能夠不斷優化自身、螺旋上升的過程。

這個概念並不新鮮，它的極端版本就是「智能爆炸」——一個系統一旦超過某個臨界點，就能自主加速自身的進化，最終達到人類無法理解的智能層級。這是 AI 安全領域長期以來最核心的擔憂之一。

但 Recursive 現在做的，應該遠沒有到這個層面。更現實的解讀是，它在嘗試構建一個可以自主驅動科學探索循環的系統，目標是大幅降低 AI 研究的人力成本和時間成本。

如果它真的能做到，影響不會只停留在 AI 圈。它意味著藥物研發、材料科學、物理學等領域，都可能迎來一個「沒有人類科學家參與也能快速推進」的階段。

當然，這還是「如果」。

從聲稱到實現，中間的距離，在 AI 行業裡從來不是線性的。

05 浪潮的邏輯

2025 年下半年以來，從頂級實驗室出走創業的浪潮一波接一波。Thinking Machines Lab、Safe Superintelligence、Ineffable Intelligence……這條名單還在變長。

Recursive 是這個浪潮裡最新、也目前估值最高的一家。

背後的結構性原因很簡單——OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 的競爭已經讓這些頭部實驗室變得越來越像大公司，有 KPI、有合規、有政治。

真正想押注最激進方向的研究員，反而覺得出來自己幹更自由。

與此同時，資本市場的邏輯也在強化這個趨勢。對於有大廠背書的頂級研究員來說，現在創業的窗口期可能是歷史上最好的時候——投資人比任何時候都更願意為「方向」付錢。

這場浪潮最核心的問題不是「誰會成功」，而是「成功的定義是什麼」。

如果 Recursive 最終證明了自學習 AI 的可行性，它將改寫 AI 研究的底層範式。如果它沒有做到，50 億美元的彈藥燒完之後，留下的會是又一個被過度炒作的概念。

兩種可能都真實存在。

四個月，400 億美元估值，這個數字讓人興奮，也讓人警惕。AI 軍備競賽發展到今天，連「如何做研究」這件事本身，也變成了競爭的戰場。

科學家們在達特茅斯爭論了一個夏天的問題，現在有人打算用 AI 來回答——用 AI 研究 AI，用遞歸的方式奔向超級智能。

這條路通向哪裡，沒有人真正知道。但顯然，Google 和英偉達已經決定，不管通向哪裡，都不能缺席。

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