Рассвет рекурсивного ИИ (Recursive AI): ставка в 4 миллиарда долларов на автономность

В шаге, который сигнализирует о сейсмическом сдвиге в инвестиционной стратегии Кремниевой долины, Ricursive Intelligence получила ошеломительную оценку в 4 миллиарда долларов менее чем через два месяца после выхода из режима скрытности. Раунд финансирования, который, по подтверждённым источникам, был значительно переподписан, подчёркивает поворот отрасли от статичных больших языковых моделей (Large Language Models, LLMs) к «святому граалю» вычислительной техники: рекурсивному самосовершенствованию (recursive self-improvement).

Основанная бывшими исследователями Google DeepMind Anna Goldie и Azalia Mirhoseini, Ricursive Intelligence не просто создаёт ещё одного чат‑бота. Компания проектирует автономную петлю, в которой искусственный интеллект разрабатывает само аппаратное обеспечение, на котором он работает, создавая маховик экспоненциального роста возможностей.

Замыкая цикл: от программного обеспечения к кремнию

Ключевая теза Ricursive Intelligence заключается в том, что следующий скачок возможностей ИИ не придёт от большего объёма данных, а от лучшего аппаратного обеспечения, спроектированного самим ИИ. Текущие циклы проектирования чипов занимают от 18 до 36 месяцев — целая вечность в стремительно меняющемся мире машинного обучения. Ricursive намерена сократить эти сроки до дней.

«Мы переходим от эпохи «без фабрик» (fabless) к эпохе «без дизайна» (designless),» — заявила Голди на недавнем брифинге для прессы. «Позволив ИИ оптимизировать собственную физическую основу, мы устраняем основное узкое место на пути к искусственному общему интеллекту (Artificial General Intelligence, AGI). Программное обеспечение улучшает аппаратное обеспечение, которое, в свою очередь, обучает лучшее программное обеспечение.»

Эта концепция, известная как рекурсивное самосовершенствование, давно считается теоретической вехой для AGI. Тем не менее Голди и Мирхосейни находятся в уникальном положении для её реализации. В Google они совместно руководили проектом AlphaChip (ранее известным как Deep Learning for Chip Design), который успешно применил обучение с подкреплением (reinforcement learning) для генерации планировок чипов, превосходящих разработанные экспертами‑людьми. Эта технология впоследствии была интегрирована в проектирование Tensor Processing Units (TPUs) Google.

Взрыв оценки

Переход к оценке в 4 миллиарда долларов — по сравнению с сообщавшейся сид‑оценкой в 750 миллионов долларов в конце 2025 года — отражает острую потребность технологических гигантов в обеспечении конкурентного преимущества по эффективности вычислений. По мере того как законы масштабирования для больших языковых моделей (LLMs) демонстрируют признаки убывающей отдачи из‑за ограничений по энергии и аппаратуре, обещание Ricursive об «автономной оптимизации аппаратного обеспечения» открывает путь вперёд.

Инвесторы ставят на то, что Ricursive станет фактической операционной системой для полупроводниковой индустрии, автоматизировав сложные рабочие процессы автоматизации электронного проектирования (Electronic Design Automation, EDA), которые в настоящее время требуют тысяч специализированных инженеров.

Конкурентная среда и влияние на рынок

Ricursive Intelligence входит в плотную конкуренцию, но обладает явным технологическим преимуществом. В то время как такие компании, как NVIDIA и Synopsys, интегрировали ИИ в свои рабочие процессы, Ricursive перестраивает весь стек, делая ИИ главным архитектором, а не просто помощником.

Ниже приведена таблица, показывающая, как Ricursive сопоставляется с другими активно развивающимися игроками, формирующими ландшафт вычислений и инфраструктуры ИИ в начале 2026 года.

Таблица: Основные оценки компаний в области ИИ и инфраструктуры (1 кв. 2026 г.)

Эффект «выпускников Google»

Стремительный рост Ricursive подчёркивает продолжающуюся тенденцию ухода топ‑талантов из Google для создания стартапов с высоким воздействием. Голди и Мирхосейни присоединились к престижному списку выпускников, основавших компании, определяющие свои категории. Их уход из DeepMind был воспринят как значительный удар для техногиганта, который изо всех сил пытался удержать ведущих исследователей в условиях агрессивной борьбы за таланты.

В отличие от других «оболочечных» стартапов, которые просто строят интерфейсы поверх существующих моделей вроде GPT‑5 или Gemini, Ricursive решает фундаментальную физическую и инженерную задачу. Такой глубоко‑технологический подход делает их особенно привлекательными для венчурных капиталистов, ищущих защищаемую интеллектуальную собственность.

Безопасность и сингулярность

Идея ИИ, способного улучшать собственный дизайн без вмешательства человека, неизбежно порождает опасения по поводу безопасности. Критики утверждают, что рекурсивная петля может привести к «взрыву интеллекта», который быстро выйдет за рамки человеческого контроля.

Ricursive Intelligence отреагировала на эти опасения, заявив, что их текущее внимание сосредоточено строго на эффективности аппаратного обеспечения и оптимизации логики, а не на бесконечном агентном поведении. «Наши системы оптимизируют мощность, производительность и площадь (PPA), а не переписывают собственные этические принципы», — пояснила Мирхосейни. «Мы строим двигатель, но люди всё ещё держат руль.»

Новая парадигма вычислений

Если Ricursive преуспеет, последствия выйдут далеко за рамки оценки одной компании. Это может демократизировать доступ к кастомному кремнию, позволив софтверным компаниям «печатать» свои собственные специализированные чипы так же легко, как сегодня они компилируют код. Это разрушит нынешнюю монополию на вычисления для ИИ, ориентированную вокруг Nvidia, и ускорит появление специализированного аппаратного обеспечения для робототехники, космических исследований и климатического моделирования.

По мере того как капитал кремниевой долины вливает миллиарды в эту идею, остаётся вопрос: сможет ли Ricursive Intelligence поставить физические чипы, соответствующие их цифровому обещанию? Пока рынок проголосовал решительным «да».

Прогноз отрасли

Капитализация Ricursive Intelligence служит индикатором для экономики технологий 2026 года. Это указывает на то, что хайп вокруг «Application Layer» 2024–2025 гг. уступает фазе «Infrastructure & Autonomy». Инвесторы больше не ограничиваются финансированием ИИ, который пишет поэзию; они финансируют ИИ, который строит машину.

Для Creati.ai мы продолжим отслеживать, как технологии Ricursive интегрируются с более широкой экосистемой генеративного ИИ (generative AI). Если их «бездизайновая» архитектура чипов окажется жизнеспособной, мы вскоре можем увидеть поколение моделей ИИ, работающих на аппаратном обеспечении, спроектированном ими самими — настоящий рекурсивный рассвет.