Richard Socherの新ラボ「Recursive AI」は自己改善型超知能（Self-Improving Superintelligence）を構築するために約$4 Billionの評価を目指す
シリコンバレーで最も著名なAI関係者の一人として、基礎研究への回帰を示す動きとして、Richard Socherが新しいベンチャー、Recursive AI の資金調達について最終段階の協議を行っていると報じられています。2026年1月に流れている報道によれば、このスタートアップはプレマネー評価で約**$4 billion**を目標にしており、GV（Google Ventures）とGreycroftがラウンドをリードする見込みです。
この動きは、過去2年間のアプリケーション層の争いから人工汎用知能（Artificial General Intelligence、AGI）への探求へフォーカスを移す、2026年のAI情勢における重要な瞬間を意味します。You.comでの消費者向け検索やエンタープライズ生産性に焦点を当てた以前の事業とは異なり、Recursive AI は「intelligence recursion（知能の再帰）問題」— 人間の介入なしに自らの研究開発を自動化できるAIシステムを構築すること — に取り組むことを目指しています。
The Return to Deep Research
Richard Socher は自然言語処理（NLP）の先駆者であり、かつてSalesforceのチーフサイエンティストを務めた人物で、知能へのさまざまなアプローチを長年公に支持してきました。You.comでの仕事は引用重視のAI応答によってGoogleの検索支配に挑戦しましたが、Recursive AIは彼の学術的かつディープテックとしてのルーツへの回帰のように見えます。
報じられている約$4 billionの評価は新規企業としては際立っていますが、これは2026年のベンチャー市場の過度な競争性を反映しています。OpenAIが$800 billion超、Anthropicが$350 billion超の評価を目指しているとされる中、投資家は単なるスケールではなく、アーキテクチャ面での突破を約束する「逆張り」候補を積極的に探しています。
Recursive AIの中核理論は、自己改善システム（self-improving systems）にあります。現在のファウンデーションモデルは、その規模にもかかわらず主に人間がキュレーションしたデータと人間が設計したトレーニングレシピに依存しています。Recursive AIはループを閉じ、次世代アルゴリズムを自ら設計できるモデルを作ることを目指しています。この概念は理論的なものに留まることが多かったですが、2025年末には、Transformerに単純により多くの計算資源を投入するだけでは限界収穫逓減が顕著になってきたため、注目を集め始めました。
Market Context: The "Mid-Cap" AI Lab Surge
2026年初頭の資金環境は二分化しています。一方では（OpenAI、Google DeepMind、Anthropicなどの）巨人がインフラに膨大な資本を消費しています。もう一方では、スター研究者が率いる評価額30億〜100億ドル規模の「敏捷」な研究ラボの新たな層が出現しています。
Recursive AIは、今月資金調達を行っている高い出自を持つスタートアップ群に加わります。以下の表は、Socherの新ベンチャーが2026年1月の資金調達情勢における同時代企業とどう比較されるかを示しています。
Table: Major AI Startup Funding & Valuations (January 2026)
Startup Name|Valuation (Est.)|Core Focus|Key Investors/Backers
---|---|---
Recursive AI|~$4.0 Billion|自己改善型超知能（Self-Improving Superintelligence）|GV, Greycroft (In Talks)
Humans&|$4.48 Billion|人間中心のAIアラインメント|Seed Round Investors
Moonshot AI|$4.8 Billion|長文脈LLM（中国）|Alibaba
World Labs|$5.0 Billion|空間的知能（Spatial Intelligence）|Fei-Fei Li (Founder)
Sakana AI|$2.6 Billion+|進化的モデルマージ（Evolutionary Model Merging）|Google, Khosla Ventures
Note: Valuations reflect reported pre-money figures or recent post-money rounds as of late January 2026.
The Thesis: Automating the Researcher
Recursive AIの差別化要因は、その具体的手法にあります。競合が「スケーリング則」— より多くのデータと計算資源がより良い性能につながるという考え — に注力する一方で、Socherの新しいラボはメタラーニング（meta-learning）と再帰的自己改善（recursive self-improvement）に賭けていると伝えられています。
前提は、AIが超知能に到達するためには、人間の設計物から脱し、自らがエンジニアになる必要がある、ということです。これには以下が含まれます：
- 自動化アーキテクチャ探索（Automated Architecture Search、NAS）: 自らのニューラルネットワーク構造を再設計し、より効率的にすることができるAIシステム。
- 合成データ生成（Synthetic Data Generation）: 2025年に多くのLLMが直面した「データの壁」を克服するための高忠実度なトレーニングデータの生成。
- カリキュラム学習（Curriculum Learning）: 何を学ぶべきか、どの順序で学ぶべきかを自律的に決定するシステムで、人間の発達心理学を模倣するもの。
取引に近い関係者は、GVの関与が特に注目に値すると示唆しています。GoogleがDeepMindのブレークスルーをGeminiに統合し続ける中、同社のベンチャー部門がRecursive AIに関心を持つことは、現行のTransformerベースのモデルを飛び越える可能性のある代替アーキテクチャへのヘッジ戦略を示唆しているように見えます。
Investor Sentiment and Risks
GreycroftやGVのような投資家にとって、Richard Socherへの賭けは出自（pedigree）への賭けです。Socherのスタンフォードでの再帰的ディープラーニングに関する博士論文はこの分野の基礎となりました。彼がMetaMindを2016年にSalesforceに売却したことは、ディープテックの事業化能力を示しています。しかし、本質的に研究ラボに対する$4 billionという評価は重大なリスクを伴います。
Recursive AIが直面する主要な課題：
- 計算コスト: 効率的なアーキテクチャを用いても、自己改善モデルの訓練には巨大なGPUクラスターが必要です。Recursive AIは、兆単位の時価総額を持つ巨人たちと資源配分を争う必要があります。
- 安全性とアラインメント: 自己改善システムは理論上、最も危険な形態のAIです。システムが自身のコードを書き換えられる場合、それが人間の安全制約に従うことを保証するのは指数的に困難になり、「Safe Superintelligence（安全な超知能、SSI）」イニシアチブが苦戦してきた問題です。
- タレント争奪戦: 2026年にトップ研究者を採用するには、プロのアスリートに匹敵する報酬パッケージが必要です。Socherの評判は助けになりますが、人材プールには限りがあります。
Conclusion
2026年にAI産業が成熟するにつれて、「すべてを支配する単一モデル」という物語は分裂しつつあります。空間的知能に注力するWorld Labs、進化的アルゴリズムのSakana、そして今度は再帰的改善のRecursive AIといった専門ラボが次のイノベーション波を定義しています。
Richard Socherが約$4 billionの戦費を携えてこの分野に参入することは、業界が依然としてAI開発の初期段階にいると信じていることを示唆しています。もしRecursive AIが研究プロセス自体を自動化することに成功すれば、現在のAI大手の評価は後から見ると控えめに思えるかもしれません。逆に、再帰の技術的ハードルが乗り越えられない場合、それはベンチャー資本が支える科学の限界を示す注目のケースとなるでしょう。
