Google và Nvidia cùng đánh cược, thành lập trong bốn tháng, định giá 40 tỷ đô la, công ty trí tuệ nhân tạo này dựa vào điều gì?

原文标题: "Google, NVIDIA Place Bets on This $40 Billion AI Company That Aims to Eliminate Scientists"

Original Author: Hualin Wu, GeekPark

In 1956, a group of scientists gathered at Dartmouth to formally discuss "Can machines think?" They optimistically thought that this issue could be resolved in just one summer.

Seventy years later, this question still remains unanswered. But there's a company that was founded just four months ago, has secured a $500 million funding, and reached a $40 billion valuation—simply because it claims to have found a way for AI to learn to conduct research and evolve on its own.

This company is called Recursive Superintelligence.

Google's venture capital firm GV led the investment, with NVIDIA participating. The positions of these two companies in the AI ecosystem need no elaborate explanation. By jointly investing in a startup that hasn't even unveiled a product yet, the reasoning behind their move is worth careful analysis.

01. "Removing Humans from the Loop"

First, let's talk about what Recursive Superintelligence is actually doing.

The company was founded by former Salesforce Chief Scientist Richard Socher, with a core team from Google DeepMind and OpenAI. This is not an unfamiliar combination—over the past two years, there has been a noticeable trend of engineers and researchers leaving top labs to start their own ventures.

Richard Socher's X person homepage, Altman apparently follows this talent | Image Source: X

Socher is not the typical "work at a big tech company to gain experience" type of founder in Silicon Valley. Born in Germany in 1983, he studied under AI pioneer Andrew Ng and NLP authority Christopher Manning at Stanford University, completed his Ph.D. thesis in 2014, and won the best Ph.D. thesis award from the Stanford Computer Science Department that year.

Richard Socher is one of the key figures who truly brought neural network approaches into the field of natural language processing. His early research on word vectors, context vectors, and feature engineering directly laid the technical foundation for today's BERT and GPT series models, with over 180,000 Google Scholar citations.

Vào năm bảo vệ luận án, anh đã thành lập công ty khởi nghiệp AI MetaMind, hai năm sau đã được Salesforce mua lại theo cách mua lại chiến lược. Sau đó, anh đã dẫn đầu chiến lược AI của Salesforce với tư cách Giám đốc Khoa học chính và Phó Tổng giám đốc thực hiện trong nhiều năm, điều hành việc triển khai dòng sản phẩm AI cấp doanh nghiệp như Einstein GPT.

Sau khi rời khỏi Salesforce, anh đã sáng lập công ty công nghệ tìm kiếm trí tuệ nhân tạo You.com vào năm 2020, hoàn thành vòng C huy động vốn vào năm 2025, ước lượng giá trị công ty đạt 15 tỷ USD. Lần này, anh đã dời ánh mắt từ tìm kiếm sang vấn đề sâu hơn.

Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence, Advanced Machine Intelligence Labs... Mỗi công ty đều mang nhãn "Đội ngũ lõi mô hình hàng đầu từ trước" và mỗi công ty đều kể một câu chuyện về "AI thế hệ tiếp theo".

Nhưng điểm khởi đầu của Recursive, so với đa số đối thủ, lại mạnh mẽ hơn.

Đề xuất trung tâm của nó là "AI tự học" - không phải để AI trả lời câu hỏi một cách thông minh hơn, mà để cho AI tự chủ hoàn thành toàn bộ quy trình nghiên cứu khoa học: đề xuất giả thuyết, thiết kế thí nghiệm, đánh giá kết quả, lặp lại hướng đi. Nói cách khác, nó muốn loại bỏ hoàn toàn nhà nghiên cứu con người khỏi vòng lặp này.

Điều này không phải là một hướng đi mới, nhưng Recursive đã đặt nó vào một logic kinh doanh cực kỳ hiện thực. Hiện nay, mức lương hàng đầu của nhà nghiên cứu AI thường dao động từ 15 đến 20 triệu USD mỗi năm, nếu một hệ thống có thể hoàn thành công việc cùng mức chi phí thấp hơn và tốc độ nhanh hơn, mô hình kinh tế nghiên cứu tiên tiến sẽ được thay đổi hoàn toàn.

Đầu tư gia chấp đã nhận thấy logic này rõ ràng. Vòng gọi vốn được thông báo vượt kế hoạch, cuối cùng quy mô có thể lên đến 10 tỷ USD.

02 Google và NVIDIA cùng đầu tư

GV dẫn đầu, NVIDIA đồng hành. Tổ hợp đầu tư này chính là một tín hiệu.

Logic của Google không khó hiểu. DeepMind suốt nhiều năm đã luôn là nhà khám phá quan trọng nhất trong hướng "AI cho Khoa học", AlphaFold giải mã vấn đề gập protein, AlphaGeometry đánh bại người chơi hàng đầu trong cuộc thi toán học.

Nhưng con đường của DeepMind là sử dụng trí tuệ nhân tạo để giải quyết các vấn đề khoa học cụ thể, trong khi Recursive muốn làm việc ở tầng cao hơn — tự động hóa quá trình phát hiện khoa học của hệ thống trí tuệ nhân tạo chính mình. Điều này vừa là mối quan hệ cạnh tranh với Google, vừa là một đánh cược đáng giá.

Quan trọng hơn, ngay vào đầu tháng này, Google vừa mới thông báo mối quan hệ hợp tác đa thế hệ về cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo với Intel. Điều này cho thấy Google đang tăng tốc triển khai tại tầng cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo. Đầu tư vào Recursive là một quân cờ trong trò chơi lớn này — Google muốn tham gia ở vị trí hàng đầu với mô hình của mình.

Logic của NVIDIA thì đơn giản hơn nhiều. Điểm chậm trí cốt lõi của trí tuệ nhân tạo tự học không phải là thuật toán, mà là sức mạnh tính toán. Nếu trí tuệ nhân tạo muốn tự chạy thí nghiệm, lặp lại mô hình, thì quy mô cụm GPU phía sau cần thiết là tăng theo cấp số nhân. NVIDIA đầu tư vào Recursive, một phần nào đó đồng nghĩa với việc đặt cược vào đơn đặt hàng tương lai của chính mình.

Cả hai công ty cùng hành động cũng phát đi một tín hiệu tinh tế hơn — cuộc đua này có thể đã đến giai đoạn "nếu không đầu tư sẽ lỡ hẹn".

03 40 tỷ đô la sau bốn tháng, có hợp lý không

Khi mọi người lần đầu tiên nhìn thấy con số 40 tỷ đô la, phản ứng đầu tiên có lẽ là "đây ta lại".

Bong bóng định giá doanh nghiệp trí tuệ nhân tạo đã không còn là một chủ đề mới trong hai năm qua. Một tài liệu PDF, một bản demo, vài trang slide, kèm theo vài cái tên từ các phòng thí nghiệm hàng đầu đã có thể "lòi giá" vài tỷ đô la — điều này đã không còn là truyền thuyết mà là hằng ngày ở Silicon Valley và London.

Nhưng nếu xem xét kỹ về tình hình của Recursive, có một số điểm khác biệt so với các "kỳ lân PowerPoint" thông thường.

Thứ nhất, trọng lượng của đội ngũ sáng lập. Richard Socher đã có sự dày dạn học thuật thực sự trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, không phải chỉ dựa vào "ánh sáng xưa" từ các công ty lớn. Kinh nghiệm tại DeepMind và OpenAI của đội ngũ cốt lõi cũng ngụ ý họ đã thực sự tiếp xúc với nỗi đau của nghiên cứu ở tận cùng.

Thứ hai, sự thật rằng quá trình gọi vốn đã vượt quá mong đợi. Điều này ngụ ý nhu cầu từ thị trường cao hơn cung cấp, các nhà đầu tư đang hăng hái đổ vào, chứ không phải bị thuyết phục vào.

Nhưng với định giá 40 tỷ đô la, đối với một công ty chỉ mới tồn tại bốn tháng và chưa có sản phẩm công khai, cơ sở định giá dựa trên kỳ vọng, không phải trên thực tế. Theo bản chất, đây là việc trả tiền cho một hướng, chứ không phải cho một sản phẩm hoặc doanh thu.

Logic định giá này đang trở nên ngày càng phổ biến trong thời đại trí tuệ nhân tạo, đằng sau đó là nỗi sợ sâu sắc của các nhà đầu tư về việc "bỏ lỡ OpenAI tiếp theo". Safe Superintelligence thời kỳ trước cũng đã nhận được định giá cao chóng mặt mà hầu như không có sản phẩm, và tên tuổi Ilya Sutskever là tài sản cứng nhất.

Recursive trong việc sao chép cùng một con đường. Điều này không phải là một lời phê bình mà là một quan sát khách quan.

04 Cánh cửa của "Tự học", đằng sau là gì

Tên Recursive Superintelligence thực sự đã cho thấy rõ tham vọng của công ty.

"Recursive" có nghĩa là đệ quy. Trong khoa học máy tính, đệ quy là cấu trúc một hàm gọi chính nó, là cơ chế cốt lõi của nhiều thuật toán phức tạp. Trên lĩnh vực nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, ý niệm "trí tuệ siêu đệ quy" ngụ ý một hệ thống có thể liên tục tối ưu hóa chính mình, một quá trình xoắn ốc tiến lên.

Khái niệm này không mới mẻ, phiên bản cực đại của nó là "bùng nổ trí tuệ" - một hệ thống một khi vượt qua một ngưỡng nhất định, có thể tự tăng tốc tiến hóa của chính mình, cuối cùng đạt đến một tầng cấp độ trí tuệ mà con người không thể hiểu được. Điều này là một trong những lo ngại cốt lõi nhất trong lĩnh vực an toàn trí tuệ nhân tạo.

Nhưng điều mà Recursive đang làm hiện tại, có lẽ chưa đến mức đó. Cách tiếp cận thực tế hơn là, nó đang cố gắng xây dựng một hệ thống có thể tự động hóa quy trình khám phá khoa học, mục tiêu là giảm đáng kể chi phí nhân lực và thời gian trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo.

Nếu thực sự nó có thể làm được, tác động sẽ không chỉ dừng lại trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Điều này có nghĩa là việc phát triển thuốc, vật liệu học, vật lý học và các lĩnh vực khác có thể trải qua một giai đoạn "tiến triển nhanh chóng mà không cần sự tham gia của các nhà khoa học con người".

Tất nhiên, điều này vẫn còn "nếu".

Từ lời tuyên bố đến việc thực hiện, khoảng cách ở giữa, trong ngành trí tuệ nhân tạo chưa bao giờ là tuyến tính.

05 Logic của làn sóng

Kể từ nửa sau năm 2025, đã có một làn sóng liên tiếp của các start-up rời khỏi các phòng thí nghiệm hàng đầu. Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence... Danh sách này vẫn còn đang thay đổi.

Recursive là một trong những công ty mới nhất và đồng thời là công ty có giá trị thị trường cao nhất trong làn sóng này.

Lý do cấu trúc phía sau rất đơn giản - Cạnh tranh giữa OpenAI, Anthropic và Google DeepMind đã khiến những phòng thí nghiệm hàng đầu này dần trở nên giống như các công ty lớn hơn, có KPI, tuân thủ quy định và có yếu tố chính trị.

Các nhà nghiên cứu thực sự muốn đặt cược vào hướng nghiên cứu cùng những người tiên phong, họ cảm thấy thoải mái hơn khi tự mình làm việc.

Trong khi đó, logic của thị trường vốn cũng đang củng cố xu hướng này. Đối với những nhà nghiên cứu hàng đầu có sự bảo trợ từ các công ty lớn, hiện tại có thể là thời kỳ khởi nghiệp tốt nhất trong lịch sử — nhà đầu tư đang sẵn lòng trả tiền cho "hướng" hơn bao giờ hết.

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

Nếu cuối cùng Recursive chứng minh được khả thi của việc tự học AI, điều đó sẽ thay đổi paradigm cơ bản của nghiên cứu AI. Nếu không thực hiện được, sau khi đốt hết 5 tỷ USD đạn, chỉ còn lại một khái niệm bị quảng cáo quá mức.

Cả hai khả năng đều tồn tại.

Bốn tháng, 40 tỷ USD định giá, con số này khiến người ta phấn khích, nhưng cũng khiến người ta đề phòng. Cuộc đua vũ khí AI đã phát triển đến hôm nay, ngay cả việc "làm thế nào để nghiên cứu" cũng trở thành trận chiến cạnh tranh.

Các nhà khoa học đã tranh luận về một vấn đề tại Dartmouth mùa hè qua, giờ đây có người định sử dụng AI để trả lời — nghiên cứu AI bằng AI, tiến về siêu trí tuệ theo cách đệ quy.

Đường này dẫn tới đâu, không ai thật sự biết. Nhưng rõ ràng, Google và NVIDIA đã quyết định, bất kể đường đến đâu, cũng không thể vắng mặt.

Link bài gốc

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia