再帰的AIの夜明け：$4 Billionの自律性への賭け

シリコンバレーの投資戦略に地殻変動を示す動きとして、Ricursive Intelligenceはステルスを抜けてから2か月足らずで驚異的な**$4 billionの評価額**を獲得しました。関係筋によれば今回の資金調達ラウンドは大幅にオーバーサブスクライブされており、業界が静的な大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）から計算の「聖杯」である再帰的自己改善（recursive self-improvement）へと軸足を移していることを強調しています。

元Google DeepMindの研究者であるAnna GoldieとAzalia Mirhoseiniにより設立されたRicursive Intelligenceは、単なる別のチャットボットを作っている訳ではありません。同社は、人工知能が自ら動作するハードウェアを設計する自律的ループを構築し、指数関数的な能力のフライホイールを生み出すことを目指しています。

ループを閉じる：ソフトウェアからシリコンへ

The core thesis of Ricursive Intelligenceは、次のAI能力の飛躍はより多くのデータからではなく、AI自身が設計するより優れたハードウェアから生まれる、という点です。現在のチップ設計サイクルは18〜36か月かかります。これは機械学習の高速な世界では非常に長い時間です。Ricursiveはこのタイムラインを数日に圧縮することを目指しています。

「我々は『ファブレス（fabless）時代』から『デザインレス（designless）時代』へ移行している」とGoldieは最近の記者会見で述べました。「AIに自身の物理基盤を最適化させることで、人工汎用知能（Artificial General Intelligence、AGI）への主要なボトルネックを取り除きます。ソフトウェアがハードウェアを改善し、ハードウェアがより良いソフトウェアを訓練するのです。」

この概念は、長年にわたり再帰的自己改善としてAGIの理論的なマイルストーンと見なされてきました。しかし、GoldieとMirhoseiniはそれを実行するための独自の立場にあります。Google在職中、彼女たちはAlphaChipプロジェクト（以前はDeep Learning for Chip Designとして知られていた）を共同リードし、強化学習（reinforcement learning）を用いて人間の専門家より優れたチップフロアプランを生成することに成功しました。その技術はその後、GoogleのTensor Processing Units（TPUs）の設計に統合されました。

評価額の爆発的上昇

評価額が$4 billionへと跳ね上がったことは—2025年後半の報告された$750 millionのシード評価額からの上昇—計算効率で競争優位を確保しようとするテック大手の必死さを反映しています。大規模言語モデルのスケーリング則は、エネルギーとハードウェアの制約により収益逓減が見え始めており、Ricursiveの「自律的ハードウェア最適化（autonomous hardware optimization）」の約束は前進の道を示しています。

投資家たちは、Ricursiveが半導体業界の事実上のオペレーティングシステムとなり、現在は何千人もの専門エンジニアを必要とする複雑な電子設計自動化（Electronic Design Automation、EDA）のワークフローを自動化すると賭けています。

競争環境と市場への影響

Ricursive Intelligenceは混雑する領域に参入しますが、明確な技術的モート（堀）を持っています。NVIDIAやSynopsysのような企業がワークフローにAIを統合している一方で、RicursiveはAIを単なるアシスタントに留めず、主要な設計者としてスタック全体を再構築しています。

Table: Major AI & Infrastructure Valuations (Q1 2026)

「Google Alumni」効果

Ricursiveの急上昇は、Googleから離れて影響力のあるスタートアップを立ち上げるトップ人材の継続的な傾向を浮き彫りにしています。GoldieとMirhoseiniは、カテゴリーを定義する企業を創業した著名な卒業生の名簿に加わりました。彼女たちのDeepMindからの離脱は、積極的な人材争奪戦の中で主要な研究者を引き留めようとするテック大手にとって大きな打撃と見なされました。

GPT-5やGeminiのような既存モデルの上に単にインターフェースを構築する「ラッパー」スタートアップとは異なり、Ricursiveは根本的な物理学と工学の課題に取り組んでいます。この「ディープテック」アプローチは、防御可能な知的財産を求めるベンチャーキャピタリストにとって特に魅力的です。

安全性とシンギュラリティ

人間の介入なしに自らの設計を改善できるAIという概念は、必然的に安全性の懸念を呼び起こします。批評家は、再帰的ループが「知性の爆発（intelligence explosion）」を引き起こし、人間の制御を急速に超える可能性があると主張します。

Ricursive Intelligenceは、現在の焦点が無制限の主体的行動ではなく、ハードウェア効率と論理最適化に厳密にあると述べてこれらの懸念に対応しています。「我々のシステムは倫理ガイドラインを書き換えるのではなく、電力・性能・面積（PPA）を最適化しています」とMirhoseiniは明確にしました。「我々はエンジンを作っていますが、操縦桿を握っているのは依然として人間です。」

計算の新しいパラダイム

もしRicursiveが成功すれば、その影響は単一企業の評価額をはるかに超えます。カスタムシリコンへのアクセスを民主化し、ソフトウェア企業が今日コードをコンパイルするのと同じくらい簡単に専用チップを作成できるようになる可能性があります。これは現在のNvidia中心のAIコンピュート独占を崩し、ロボティクス、宇宙探査、気候モデリング向けの専用ハードウェアの到来を加速させるでしょう。

シリコンバレーの資本機構がこのビジョンに何十億ドルも注ぎ込む中で、疑問は残ります：Ricursive Intelligenceはそのデジタルの約束に見合う物理的チップを提供できるのか？現時点で、市場は明確な「イエス」で投票しました。

業界の見通し

Ricursive Intelligenceへの資本投入は、2026年のテック経済の先行指標として機能します。これは、2024〜2025年の「アプリケーション層」ブームが「インフラ＆自律性」の段階へ移行しつつあることを示唆しています。投資家はもはや詩を書くAIだけに資金を投じているのではありません；彼らは機械を作るAIに資金を投じています。

For Creati.ai、我々はRicursiveの技術がより広範な生成型AI（Generative AI）エコシステムとどのように統合されるかを引き続き注視していきます。もし彼らの「デザインレス」チップアーキテクチャが実用的であることが証明されれば、やがてAIモデルが自ら設計したハードウェア上で動作する世代を見るかもしれません—真の再帰的夜明けです。