Google und NVIDIA setzen darauf. Dieses Künstliche-Intelligenz-Unternehmen mit einem Schätzwert von 4 Milliarden US-Dollar will Wissenschaftler direkt ersetzen.
Die Finanzierungsmythen des selbstlernenden KI haben uns eine Sache zu sagen: In diesem KI-Waffenwettlauf werden selbst die Forscherinnen und Forscher in die Konkurrenz hineingezogen.
Im Jahr 1956 trafen sich eine Gruppe von Wissenschaftlern in Dartmouth, um zum ersten Mal offiziell über die Frage zu diskutieren, ob Maschinen denken können. Sie waren optimistisch und glaubten, dass dieses Problem in einem Sommer gelöst werden könnte.
Siebzig Jahre später gibt es immer noch keine Antwort auf diese Frage. Aber es gibt ein Unternehmen, das erst vier Monate alt ist und schon 500 Millionen US-Dollar an Finanzierungen erhalten hat und einen Marktwert von 4 Milliarden US-Dollar erreicht hat – nur weil es behauptet, einen Weg gefunden zu haben, damit KI selbstständig Forschung betreibt und sich selbst verbessert.
Dieses Unternehmen heißt Recursive Superintelligence.
Die Google-Venture Capital GV hat die Beteiligung angeführt, und NVIDIA hat mitinvestiert. Die Stellung dieser beiden Unternehmen in der KI-Ökosystem muss nicht näher erläutert werden. Dass sie gleichzeitig in ein Startupunternehmen investieren, das noch kein öffentliches Produkt hat, lässt sich hinterfragen.
01 „Den Menschen aus dem Kreislauf entfernen“
Zunächst einmal, was Recursive Superintelligence eigentlich macht.
Das Unternehmen wurde vom ehemaligen Chief Scientist von Salesforce, Richard Socher, gegründet. Das Kernteam stammt von Google DeepMind und OpenAI. Dies ist keine ungewöhnliche Kombination – in den letzten zwei Jahren hat sich eine deutliche Welle von Ingenieuren und Forschern gebildet, die aus Spitzenlaboratorien ausbrachen, um eigene Unternehmen zu gründen.
Richards Sochers persönliche X-Seite. Offensichtlich folgt Altman diesem Talent. | Bildquelle: X
Socher ist nicht der typische Gründer, der aus einem großen Unternehmen kommt, um sich zu „veredeln“. Er wurde 1983 in Deutschland geboren und studierte an der Stanford University unter den AI-Pionieren Andrew Ng und dem NLP-Experten Christopher Manning. 2014 absolvierte er seine Doktorarbeit und gewann den besten Doktorarbeitspreis der Stanford Computer Science Department in diesem Jahr.
Richard Socher ist einer der Schlüsselpersonen, die die Neuronale Netzwerk-Methode tatsächlich in das Gebiet der natürlichen Sprachverarbeitung gebracht haben. Seine frühen Forschungen zu Wortvektoren, Kontextvektoren und Prompt Engineering haben direkt die technische Grundlage für die heutigen BERT- und GPT-Serienmodelle gelegt. Seine Arbeiten wurden auf Google Scholar über 180.000 Mal zitiert.
Im Jahr seiner Promotion gründete er das KI-Startup MetaMind, das zwei Jahre später von Salesforce strategisch übernommen wurde. Danach leitete er als Chief Scientist und stellvertretender Vorsitzender die KI-Strategie von Salesforce für mehrere Jahre und war maßgeblich an der Umsetzung von Unternehmens-KI-Produktlinien wie Einstein GPT beteiligt.
Nach seinem Austritt aus Salesforce gründete er 2020 die KI-Suchmaschine You.com. 2025 absolvierte es die Serie-C-Finanzierung und erreichte einen Marktwert von 1,5 Milliarden US-Dollar. Diesmal hat er seinen Blick von der Suche auf ein tieferes Thema gerichtet.
Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence, Advanced Machine Intelligence Labs … Jedes dieser Unternehmen tritt mit dem Label „Kernteam des ehemaligen XX-Großmodells“ auf und erzählt eine Geschichte über die „nächste Generation von KI“.
Aber der Ansatz von Recursive ist radikaler als der der meisten Konkurrenten.
Das Kernkonzept ist „selbstlernende KI“ – nicht, dass die KI intelligentere Antworten gibt, sondern dass die KI den gesamten Prozess der wissenschaftlichen Forschung autonom durchführt: Hypothesen aufstellen, Experimente entwerfen, Ergebnisse bewerten und die Richtung iterieren. Mit anderen Worten, es möchte die menschlichen Forscher vollkommen aus diesem Kreislauf entfernen.
Dies ist keine neue Richtung, aber Recursive hat es in eine sehr realistische Geschäftslogik eingebettet. Der Jahresgehalt von Spitzen-KI-Forschern beträgt heutzutage leicht 15 bis 20 Millionen US-Dollar. Wenn ein System die gleiche Arbeit mit geringeren Kosten und höherer Geschwindigkeit erledigen kann, wird das wirtschaftliche Modell der Frontline-Forschung komplett umgeschrieben.
Die Investoren haben offensichtlich diese Logik erkannt. Die Finanzierungsrunde war laut Berichten überabonniert, und die endgültige Summe könnte 1 Milliarde US-Dollar erreichen.
02 Google und NVIDIA setzen gleichzeitig ein
GV führte die Investition an, und NVIDIA folgte. Diese Investorenkombination ist bereits ein Signal.
Die Logik von Google ist leicht zu verstehen. DeepMind war in den letzten Jahren der wichtigste Pionier in der Richtung „KI für die Wissenschaft“. AlphaFold hat das Problem der Proteinfaltung gelöst, und AlphaGeometry hat in mathematischen Wettbewerben die besten menschlichen Teilnehmer geschlagen.
Aber der Ansatz von DeepMind ist es, mit KI konkrete wissenschaftliche Probleme zu lösen. Recursive möchte etwas Tieferes tun – die KI-Systeme sollen den Prozess der wissenschaftlichen Entdeckung selbstständig vorantreiben. Dies ist für Google sowohl eine Konkurrenzbeziehung als auch eine wettbewerbsfähige Investition.
Noch wichtiger ist, dass Google Anfang dieses Monats gerade mit Intel einen Kooperationsvertrag für mehr als eine Generation von KI-Infrastruktur vereinbart hat. Dies zeigt, dass Googles Planung auf der Ebene der KI-Infrastruktur beschleunigt wird. Die Investition in Recursive ist ein Schachzug in diesem großen Spiel – Google möchte an jedem vordersten Modell beteiligt sein.
Die Logik von NVIDIA ist direkter. Der Kernengpass der selbstlernenden KI ist nicht die Algorithmen, sondern die Rechenleistung. Wenn die KI Experimente selbstständig durchführen und Modelle iterieren soll, benötigt es dahinter eine exponentiell wachsende GPU-Clustergröße. NVIDIA investiert in Recursive, um in gewisser Weise in seine eigenen zukünftigen Aufträge zu investieren.
Dass beide Unternehmen gleichzeitig investieren, sendet auch ein subtileres Signal: Dieser Marktsektor könnte bereits in die Phase gekommen sein, in der es zu spät ist, nicht zu investieren.
03 Ist ein Marktwert von 4 Milliarden US-Dollar nach vier Monaten angemessen?
Wenn alle zum ersten Mal die Zahl von 4 Milliarden US-Dollar sehen, ist die erste Reaktion wahrscheinlich: „Noch einmal?“
Der Blasenphänomen bei KI-Startups ist in den letzten Jahren kein neues Thema mehr. Ein PDF, eine Demo, einige Dias und einige Namen aus Spitzenlaboratorien können bereits Hunderten Millionen US-Dollar an Investitionen anziehen. Dies ist in Silicon Valley und London keine Legende mehr, sondern Alltag.
Aber wenn man sich die Situation von Recursive genauer ansieht, gibt es einige Unterschiede zu den normalen „PPT-Einhornunternehmen“.
Erstens, die Stärke des Gründerteams. Richard Socher hat echte akademische Errungenschaften in der NLP-Branche und ist nicht nur durch das Glanzlicht des ehemaligen großen Unternehmens geprägt. Die Erfahrungen des Kernteams bei DeepMind und OpenAI bedeuten auch, dass sie die Schwierigkeiten der Frontline-Forschung tatsächlich kennengelernt haben.
Zweitens, die Tatsache, dass die Finanzierung überabonniert wurde. Dies bedeutet, dass die Nachfrage des Marktes die Angebot übersteigt. Die Investoren kämpfen um die Teilnahme, anstatt überzeugt zu werden.
Aber der Marktwert von 4 Milliarden US-Dollar für ein vier Monate altes Unternehmen ohne öffentliches Produkt basiert auf Erwartungen, nicht auf Realität. Im Wesentlichen zahlt man für eine Richtung, nicht für ein Produkt oder Einnahmen.
Diese Preisbildungsmethode wird im Zeitalter der KI immer häufiger. Hinter ihr steckt die tiefe Angst der Investoren, den nächsten OpenAI zu verpassen. Safe Superintelligence erhielt auch damals einen enormen Marktwert, obwohl es fast kein Produkt hatte. Der Name von Ilya Sutskever war das stärkste Vermögen.
Recursive folgt dem gleichen Weg. Dies ist keine Kritik, sondern eine objektive Beobachtung.
04 Was verbirgt sich hinter der Tür der „Selbstlernfähigkeit“?
Der Name Recursive Superintelligence sagt bereits viel über die Ambitionen des Unternehmens aus.
„Recursive“ bedeutet rekursiv. In der Informatik ist Rekursion eine Struktur, in der eine Funktion sich selbst aufruft und die Kernmechanismus vieler komplexer Algorithmen ist. In der KI-Forschung deutet „rekursive Superintelligenz“ auf einen Prozess hin, in dem ein System sich ständig verbessert und sich aufwärts entwickelt.
Dieser Begriff ist nicht neu. Die extreme Version davon ist die „Intelligenzexplosion“ – ein System kann, sobald es einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, seine eigene Evolution selbstständig beschleunigen und schließlich ein Intelligenzniveau erreichen, das der Mensch nicht verstehen kann. Dies ist eine der zentralen Sorgen im Bereich der KI-Sicherheit.
Aber was Recursive derzeit tut, dürfte noch weit von diesem Niveau entfernt sein. Eine realistischere Interpretation ist, dass es versucht, ein System zu erstellen, das den Kreislauf der wissenschaftlichen Erforschung autonom antreiben kann, um die Personalkosten und die Zeitkosten der KI-Forschung erheblich zu senken.
Wenn es tatsächlich dies erreichen kann, wird sich der Einfluss nicht nur auf die KI-Branche beschränken. Es würde bedeuten, dass auch die Bereiche der Medikamentenentwicklung, der Materialwissenschaft und der Physik in eine Phase eintreten könnten, in der die Forschung auch ohne die Beteiligung menschlicher Wissenschaftler schnell vorangetrieben werden kann.
Natürlich ist dies noch ein „wenn“.
Der Abstand zwischen Anspruch und Umsetzung ist in der KI-Branche nie linear.
05 Die Logik der Welle
Seit der zweiten Jahreshälfte 2025 hat sich eine Welle von Forschern aus Spitzenlaboratorien gebildet, die eigene Unternehmen gründen. Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence … Die Liste wird immer länger.
Recursive ist das neueste und derzeit am höchsten bewertete Unternehmen in dieser Welle.
Der strukturelle Grund dahinter ist einfach: Der Wettbewerb zwischen OpenAI, Anthropic und Google DeepMind hat diese Spitzenlaboratorien immer mehr zu großen Unternehmen gemacht, mit KPIs, Compliance und Politik.
Forscher, die wirklich in die radikalsten Richtungen investieren möchten, fühlen sich eher frei, wenn sie selbstständig tätig werden.
Zur gleichen Zeit verstärkt die Logik des Kapitalmarktes diesen Trend. Für Spitzenforscher mit dem Rückhalt eines großen Unternehmens ist die beste Zeit, um ein eigenes Unternehmen zu gründen, möglicherweise die beste in der Geschichte – die Investoren sind bereit, mehr als je zuvor für eine „Richtung“ zu zahlen.
Die zentrale Frage in dieser Welle ist nicht, „wer wird erfolgreich sein“, sondern „was ist der Erfolg?“
Wenn Recursive schließlich die Machbarkeit der selbstlernenden KI beweist, wird es das zugrunde liegende Paradigma der KI-Forschung umschreiben. Wenn es dies nicht schafft, wird nach dem Verbrauch der 500 Millionen US-Dollar an Kapital wieder ein überhypter Begriff zurückbleiben.
Beide Möglichkeiten sind real.
Ein Marktwert von 4 Milliarden US-Dollar nach vier Monaten ist ein aufregendes, aber auch ein warnendes Signal. In der heutigen KI-Waffenkonkurrenz ist auch die Frage, wie man Forschung betreibt, zum Wettkampf geworden.
Die Frage, über die die Wissenschaftler in Dartmouth ein ganzes Sommer diskutiert haben, will jemand jetzt mit KI beantworten – KI wird verwendet, um KI zu forschen, und man strebt mit rekursiven Methoden nach Superintelligenz.
Wohin dieser Weg führt, weiß niemand genau. Aber offensichtlich haben Google und NVIDIA beschlossen, dass sie, wohin auch immer dieser Weg führt, nicht aussteigen können.
Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account „GeekPark“ (ID: geekpark). Autor: Hualin Wuwang, Redakteur: Jing Yu. Veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.