GoogleとNVIDIAが同時に賭けをかけ、設立から4ヶ月で40億ドルの評価額となったこのAI企業の魅力とは何ですか？

原文タイトル：「Google、NVIDIA が賭けた、40 億ドル企業、科学者を直接排除したい AI カンパニー」

原文著者：桦林舞王、Geekpark

1956年、一群の科学者がダートマスに集まり、「機械が考えることができるか」について初めて公式に議論しました。彼らは、この問題を1夏で解決できると楽観的でした。

70年後、この問題は依然として答えが出ていません。しかし、たった4か月前に設立された1社が、わずか5億ドルの調達を獲得し、企業価値が40億ドルに達した理由はただ1つ、AIが自ら研究を行い、自ら進化する方法を見つけたと主張したからです。

この企業の名前は Recursive Superintelligence です。

Googleの投資ファンド GV がリードし、NVIDIAがフォロー投資を行いました。これら2社はAIエコシステムにおいてその地位を説明するまでもありません。彼らは同時に、まだ製品すら公開されていないスタートアップ企業に賭け、その背後の論理は真剣に分析する価値があります。

01「ループ内の人々を排除する」

まず、Recursive Superintelligence が一体何をしているのかについて話しましょう。

この会社は、元SalesforceのチーフサイエンティストであるRichard Socherによって設立され、コアチームはGoogle DeepMindとOpenAIから来ています。これは見慣れない組み合わせではありません。過去2年間で、トップの研究所から起業したエンジニアや研究者は、明確な潮流を形成しています。

Richard SocherのXさんのホームページ、Altmanはこの才能に注目しているようです｜画像出典：X

Socherは、シリコンバレーでよく見られる「大手企業での経験を生かす」タイプの創業者ではありません。彼は1983年にドイツで生まれ、スタンフォード大学でAIの先駆者であるAndrew NgとNLPの権威であるChristopher Manningから学び、2014年に博士論文を完成し、当時のスタンフォード大学コンピューターサイエンス学科のベスト博士論文賞を受賞しています。

Richard Socherは、ニューラルネットワーク手法を自然言語処理に本当に導入した重要な人物の1人です。 彼の初期の単語ベクトル、コンテキストベクトル、およびヒントエンジニアリングに関する研究は、今日のBERT、GPTシリーズのモデルの技術基盤を直接築き、Google Scholarの引用数はすでに18万を超えています。

博士卒業の年、彼はAIスタートアップMetaMindを創設し、2年後にSalesforceに戦略的に買収されました。その後、数年にわたりSalesforceの最高科学責任者兼執行副社長としてSalesforce AI戦略を主導し、Einstein GPTなどのエンタープライズAI製品ラインの立ち上げに携わりました。

Salesforceを離れた後、彼は2020年にAI検索エンジンYou.comを立ち上げ、2025年にCラウンドの調達を完了し、その時点での企業価値は15億ドルに達しました。今回は、彼は検索からさらに下のレベルの課題に注目しました。

Thinking Machines Lab、Safe Superintelligence、Ineffable Intelligence、Advanced Machine Intelligence Labs...。すべてが「トップ◯のモデルコアチーム」というラベルを持ち、それぞれが「次世代のAI」のストーリーを語っています。

しかし、Recursiveのアプローチは、ほとんどの競合他社よりも過激です。

そのコアプロポジションは「自己学習型AI」です−AIに問いかけられた質問により賢明に答えさせるのではなく、AIに科学研究の全プロセスを自律して実行させることです：仮説を立て、実験を設計し、結果を評価し、方向性を繰り返します。つまり、Recursiveは人間の研究者をこのサイクルから完全に排除したいと考えています。

これは新しい方向ではありませんが、Recursiveはそれを非常に現実的なビジネスロジックの中に位置付けました。現在、トップのAI研究者の年収は1500万ドルから2000万ドルに達することがよくあります。あるシステムがより低コストで同様の仕事をより速く完了できる場合、最先端の研究の経済モデルは完全に変わるでしょう。

投資家は明らかにこの論理を見ています。融資ラウンドはオーバーサブスクライブされ、最終的な規模は10億ドルに達する可能性があります。

02 GoogleとNVIDIAが同時に賭ける

GVがリードし、NVIDIAがフォロー投資を行いました。この投資家組合せ自体がシグナルです。

Googleのロジックは簡単に理解できます。DeepMindは長年、「科学のためのAI」の方向で最も重要な探求者であり、AlphaFoldはタンパク質折りたたみ問題を解決し、AlphaGeometryは数学の競技で人間のトッププレーヤーに勝利しています。

しかし、DeepMindの進む道はAIを使って具体的な科学問題を解決することであり、Recursiveがやろうとしているのはより基礎的なことです——AIシステムが科学的発見のプロセス自体を推進することです。これはGoogleにとって競合関係であり、かつヘッジする価値のあるものです。

さらに重要なのは、今月初、GoogleがIntelと複数世代のAI基盤に関する協力契約を発表したことです。これはGoogleのAI基盤レイヤーにおける展開が急速に進んでいることを示しています。Recursiveへの投資は、この大局の中での一手です——最先端のモデルを走らせるには、Googleは参加したいと考えています。

NVIDIAの論理はより直接的です。自己学習型AIの核心的なボトルネックはアルゴリズムではなく、計算能力です。もしAIが自律して実験を実行し、モデルを反復するならば、背後に必要なGPUクラスターの規模は指数関数的に増加します。NVIDIAがRecursiveに投資することは、ある意味では自社の将来の受注に賭けていると言えます。

両社が同時に動くことで、より微妙なシグナルが送られています——このレースはもう「投資しなければ取りこぼす」という段階に達している可能性があります。

03 4ヶ月で400億ドルの評価、適切でしょうか

400億ドルという数字を初めて見た時、誰もが「またか」と感じたでしょう。

最近のAIスタートアップの評価のバブルはもはや新しい話題ではありません。PDF1つ、デモ1つ、スライド数枚に、一流研究所からのいくつかの名前が付けば、何億ドルもの資金を調達できる——これはシリコンバレーとロンドンでは伝説ではなく、日常です。

しかし、Recursiveの事例を注意深く見ると、通常の「PPTユニコーン」とは異なる点がいくつかあります。

第一に、創業チームの重みです。Richard SocherはNLP分野で実際の学術的実績を持っており、単に「元大手企業」の輝きだけでなく、実際の研究部門との経験があります。中核チームのDeepMindとOpenAIでの経験も、彼らが最先端研究の課題に触れてきたことを意味しています。

第二に、過剰な資金調達が事実であるということです。これは市場の需要が供給をはるかに上回っていることを意味し、投資家が中に入るのを待っているのではなく、入りたがっていることを示しています。

しかし、4ヶ月でまだ公開された製品のない会社に対する400億ドルの評価は、期待に基づくものであり、現実に基づいているわけではありません。本質的には、方向性に対して支払いを行っているのであり、製品や収入に対してではありません。

このような価格設定の論理は、AI時代においてますます一般的になりつつあり、その背後には投資家が「次のOpenAIを逃す」ことへの深い恐れがあります。Safe Superintelligenceも同様に、ほとんど製品を持たない状態で天井知らずの評価を得ましたが、Ilya Sutskeverの名前が最も強力な資産でした。

Recursiveは同じパスを再帰的に複製します。これは批評ではなく、客観的な観察です。

04「セルフラーニング」のその先

Recursive Superintelligenceという名前は、実際に会社の野心を非常に明確に表しています。

「Recursive」は再帰の意味です。コンピュータサイエンスでは、再帰は関数が自分自身を呼び出す構造であり、多くの複雑なアルゴリズムの中核です。AI研究では、「再帰的超知能」はシステムが自己を継続的に最適化し、螺旋状に向上していくプロセスを示唆しています。

この概念は新しいものではありませんが、その極端なバージョンは「知能爆発」です。システムがある臨界点を超えると、自律的に進化を加速し、最終的には人類が理解できない知能レベルに達するというものです。これはAIセキュリティ領域の長年の中心的な懸念の一つです。

しかし、Recursiveが現在行っていることは、おそらくこれにはまだ及んでいないでしょう。より現実的な解釈は、自己科学探索ループを駆動する自律システムを構築しようとしていることであり、目標はAI研究の人的コストと時間コストを大幅に削減することです。

それが本当に実現できれば、その影響はAI界に留まらないでしょう。それは医薬品開発、材料科学、物理学などの分野でも、「人間の科学者の参加なしでも迅速に進歩できる」段階を迎える可能性があります。

もちろん、これはまだ「もし」の話です。

主張から実現までの距離は、AI業界では決して直線的ではありません。

05 流れるロジック

2025年下半期以降、トップの研究所から起業する潮流が続々と押し寄せています。Thinking Machines Lab、Safe Superintelligence、Ineffable Intelligence……このリストはまだ伸びています。

Recursiveはこの潮流の中で最新であり、現在最も高い評価を受けている企業です。

その背後にある構造的な理由は非常にシンプルです。OpenAI、Anthropic、Google DeepMindの競争が、これらのトップ研究所をますます大企業のようにし、KPIやコンプライアンス、政治も存在するようにしました。

最も革新的な方向に賭けたい研究者は、逆に自らがより自由になれると感じています。

一方では、資本市場の論理もこの傾向を強化しています。大手テック企業の裏付けを持つトップリサーチャーにとって、今はスタートアップのための最適な時期かもしれません — 投資家は「方向性」に対して支払う意思が以前よりも強くなっています。

この波にとって最も重要な問題は「誰が成功するか」ではなく、「成功の定義が何か」です。

もし Recursive が自己学習型 AI の実現可能性を最終的に証明すれば、それはAI研究の基本的モデルを書き換えるでしょう。それができなかった場合、50億ドルの弾薬を使い果たした後、残されるのは過度に騒がれた概念だけです。

両方の可能性が実際に存在します。

4ヶ月で400億ドルの評価額、この数字は人々を興奮させると同時に警戒させます。AIの軍拡競争が今日まで発展し、研究をどう行うかさえもが競争の場となっています。

ダートマスで科学者たちは1夏問題について議論しましたが、今や誰かがAIでそれに答えることを考え中 — AIによるAIの研究、再帰的な方法で超知能へと邁進しています。

この道はどこへ通じているのか、誰も本当のところは知りません。しかし確かなことは、GoogleとNVIDIAはすでに、どこへ通じても欠席するわけにはいかないと決めたことです。

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