Richard Socher's New Lab "Recursive AI" Targets $4 Billion Valuation to Build Self-Improving Superintelligence

在一個表明這位矽谷最具影響力的 AI 人物之一回歸基礎研究的舉動中，據報導 Richard Socher 正在進行高階談判，為新創公司 Recursive AI 籌資。根據流傳於 2026 年 1 月的報導，該創業公司尋求約 $4 billion 的 pre-money 估值，而 GV（Google Ventures）與 Greycroft 有望領投本輪。

此一發展標誌著 2026 年 AI 版圖的一個重要時刻，焦點正從過去兩年的應用層競爭回歸到追尋人工通用智能（Artificial General Intelligence, AGI）的道路。與 Socher 先前著重於消費者搜尋與企業生產力的創業 You.com 不同，Recursive AI 旨在處理「智能遞歸」問題——建立能夠在無需人類介入下自動進行自身研究與開發的 AI 系統。

The Return to Deep Research

Richard Socher 是自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）的先驅，曾任 Salesforce 的首席科學家，長期以來一直主張採取不同的智能方法。他在 You.com 的工作透過引用密集的 AI 回應，挑戰了 Google 在搜尋領域的主導地位，而 Recursive AI 看起來是他重返學術與深度技術創新的回歸之作。

報導中的 $4 billion 估值對一個新實體而言頗為驚人，但也反映出 2026 年創投市場的高度競爭性。隨著 OpenAI 據稱尋求超過 $800 billion 的估值，Anthropic 過了 $350 billion 的門檻，投資者積極尋找那些承諾在架構上帶來突破、而不僅僅是規模擴張的「逆向押注」。

Recursive AI 的核心論點集中在自我改進系統。現有的基礎模型（foundation models）儘管規模龐大，仍大多依賴人類策劃的資料與人類設計的訓練流程。Recursive AI 的目標是閉合這個迴圈，打造能設計自身繼任演算法的模型。這一概念長期以來多為理論性討論，但隨著僅靠增加對 Transformer 計算資源在 2025 年開始出現邊際效益遞減，該想法在 2025 年底取得了更多關注。

Market Context: The "Mid-Cap" AI Lab Surge

2026 年初的籌資環境已呈現分化。一方面，巨頭（OpenAI、Google DeepMind、Anthropic）為基礎設施投入大量資本；另一方面，一批由明星研究員領軍、估值介於 $3 billion 到 $10 billion 之間的「機動」研究實驗室正在興起。

Recursive AI 加入了本月募資的一批高資歷新創公司的行列。下表概述了 Socher 的新創公司在 2026 年 1 月的募資環境中，與同期公司的比較。

Table: Major AI Startup Funding & Valuations (January 2026)

Note: Valuations reflect reported pre-money figures or recent post-money rounds as of late January 2026.

The Thesis: Automating the Researcher

Recursive AI 的差異化在於其具體的方法論。當競爭者專注於「擴展法則（scaling laws）」——即更多資料與計算資源不可避免地帶來更好表現的觀念——Socher 新實驗室據稱押注於元學習（meta-learning）與遞歸式自我改進（recursive self-improvement）。

其前提是，為了讓 AI 達到超級智慧，AI 必須從人類工程的產物晉升為自身的工程師。這包括：

• 自動化架構搜尋（Automated Architecture Search, NAS）：能自行重新設計其神經網路結構以提升效率的 AI 系統。
• 合成資料生成（Synthetic Data Generation）：創造高保真訓練資料，以克服許多大型語言模型（LLMs）在 2025 年遇到的「資料壁壘」。
• 課程學習（Curriculum Learning）：自主決定學習內容與順序的系統，模仿人類的發展心理學原理。

與交易接近的消息來源指出，GV 的參與尤其值得注意。隨著 Google 持續將 DeepMind 的突破整合進 Gemini，其風投部門對 Recursive AI 的興趣顯示出一種對沖策略——投資可能在架構上超越現有 Transformer 基礎模型的替代方案。

Investor Sentiment and Risks

對於像 Greycroft 與 GV 這樣的投資者來說，押注 Richard Socher 等於押注其資歷。Socher 在史丹佛的遞歸深度學習博士論文為該領域奠定了基礎。他在 2016 年將 MetaMind 賣給 Salesforce 的經驗，證明了他將深度技術商業化的能力。然而，將一個本質上是研究實驗室的組織標價為 $4 billion，承擔著相當大的風險。

Recursive AI 的主要挑戰：

1. 計算成本： 即便有更高效的架構，訓練自我改進模型仍需龐大的 GPU 叢集。Recursive AI 必須與擁有數兆美元資本的巨頭競爭算力分配。
2. 安全與對齊： 自我改進系統在理論上是最危險的 AI 形式。如果系統能重寫自身程式碼，確保其遵守人類安全約束將變得成指數級困難——這正是「安全超智能（Safe Superintelligence, SSI）」倡議長期難以解決的問題。
3. 人才戰爭： 在 2026 年招募頂尖研究員需要能與職業運動員相抗衡的報酬方案。Socher 的名聲會有助益，但人才庫終究有限。

Conclusion

隨著 AI 產業在 2026 年逐步成熟，「以一個模型稱霸一切」的敘事正在瓦解。專注於空間智能（World Labs）、演化演算法（Sakana），以及現在的遞歸式自我改進（Recursive AI）等專業實驗室，正在定義下一波創新浪潮。

Richard Socher 帶著潛在的 $4 billion 戰資加入此一領域，表明業界仍相信我們正處於 AI 發展的早期。如果 Recursive AI 能成功自動化研究流程本身，回顧當下，今日 AI 巨頭的估值可能顯得相形見絀。相反地，如果遞歸技術的技術性障礙被證明難以逾越，這將成為一個具高度曝光度的風險資本支持科學限界測試案。