Google và NVIDIA đặt cược vào công ty AI có định giá 4 tỷ USD này, nhằm thay thế trực tiếp các nhà khoa học
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Google và NVIDIA đặt cược vào công ty AI có định giá 4 tỷ USD này, nhằm thay thế trực tiếp các nhà khoa học
Truyện thần thoại về việc huy động vốn cho AI tự học đang gửi đến chúng ta một thông điệp — cuộc chạy đua vũ trang AI này thậm chí còn “áp lực hóa” chính các nhà nghiên cứu.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả｜Hoa Lâm Vũ Vương
Năm 1956, một nhóm nhà khoa học tụ họp tại Dartmouth để lần đầu tiên thảo luận chính thức về câu hỏi: “Liệu máy móc có thể suy nghĩ hay không?”. Họ lạc quan cho rằng chỉ cần một mùa hè là đủ để giải quyết vấn đề này.
Bảy mươi năm sau, câu hỏi ấy vẫn chưa có lời đáp. Nhưng có một công ty mới thành lập chỉ bốn tháng đã huy động được 500 triệu USD vốn đầu tư, định giá lên tới 4 tỷ USD — chỉ vì tuyên bố họ đã tìm ra một con đường giúp AI tự nghiên cứu và tự tiến hóa.
Công ty này mang tên Recursive Superintelligence.
Vòng gọi vốn do Google Ventures (GV) dẫn dắt, NVIDIA tham gia cùng. Địa vị của hai công ty này trong hệ sinh thái AI là điều không cần bàn cãi. Việc cả hai cùng rót vốn vào một startup thậm chí còn chưa công bố sản phẩm nào cho thấy một chiến lược đầu tư đáng để phân tích kỹ lưỡng.
01 «Loại bỏ con người khỏi vòng lặp»
Trước hết, hãy xem Recursive Superintelligence thực sự đang làm gì.
Công ty do Richard Socher – cựu Giám đốc Khoa học của Salesforce – sáng lập, với đội ngũ nòng cốt đến từ Google DeepMind và OpenAI. Đây không phải một tổ hợp xa lạ — trong hai năm qua, làn sóng các kỹ sư và nhà nghiên cứu rời các phòng thí nghiệm hàng đầu để khởi nghiệp đã hình thành rõ rệt.
Trang cá nhân X của Richard Socher; rõ ràng Altman đang theo dõi nhân tài này | Nguồn ảnh: X
Socher không phải kiểu người sáng lập điển hình ở Thung lũng Silicon – tức những người từng “đi镀金” (tạm dịch: “lấy tiếng”) tại các tập đoàn lớn. Ông sinh năm 1983 tại Đức, học tiến sĩ dưới sự hướng dẫn của Andrew Ng – tiền bối trong lĩnh vực AI – và Christopher Manning – chuyên gia hàng đầu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tại Đại học Stanford, hoàn thành luận án tiến sĩ năm 2014 và giành Giải Luận án Tiến sĩ Xuất sắc nhất năm đó của Khoa Khoa học Máy tính Stanford.
Richard Socher là một trong những nhân vật then chốt đưa phương pháp mạng nơ-ron thực sự vào lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên — những nghiên cứu sớm của ông về vector từ vựng, vector ngữ cảnh và kỹ thuật gợi ý (prompt engineering) đã trực tiếp đặt nền móng cho các mô hình BERT và GPT ngày nay; số lần trích dẫn trên Google Scholar của ông đã vượt quá 180.000 lượt.
Ngay trong năm tốt nghiệp tiến sĩ, ông thành lập startup AI MetaMind, và hai năm sau công ty này được Salesforce mua lại theo hình thức sáp nhập chiến lược. Sau đó, ông đảm nhiệm vai trò Giám đốc Khoa học kiêm Phó Chủ tịch Điều hành, chủ trì chiến lược AI của Salesforce trong nhiều năm liền, đồng thời dẫn dắt việc triển khai các dòng sản phẩm AI cấp doanh nghiệp như Einstein GPT.
Sau khi rời Salesforce, năm 2020 ông lại sáng lập công cụ tìm kiếm AI You.com, và đến năm 2025 hoàn tất vòng gọi vốn Series C với định giá đạt 1,5 tỷ USD. Lần này, ông chuyển trọng tâm từ tìm kiếm sang một vấn đề sâu xa hơn.
Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence, Advanced Machine Intelligence Labs… Mỗi công ty đều gắn mác “đội ngũ cốt lõi từng làm việc tại các phòng thí nghiệm mô hình lớn hàng đầu”, và mỗi công ty đều kể một câu chuyện về “thế hệ AI tiếp theo”.
Tuy nhiên, điểm đột phá của Recursive lại mang tính táo bạo hơn phần lớn đối thủ.
Sứ mệnh cốt lõi của công ty là «AI tự học» — không phải để AI trả lời câu hỏi thông minh hơn, mà để AI tự chủ thực hiện toàn bộ quy trình nghiên cứu khoa học: đề xuất giả thuyết, thiết kế thí nghiệm, đánh giá kết quả và điều chỉnh hướng đi. Nói cách khác, công ty muốn loại bỏ hoàn toàn nhà nghiên cứu con người khỏi vòng lặp này.
Đây không phải một hướng đi mới, nhưng Recursive đã đặt nó vào một logic thương mại vô cùng thực tế. Hiện mức lương hàng năm của các nhà nghiên cứu AI hàng đầu thường dao động từ 15–20 triệu USD; nếu một hệ thống có thể hoàn thành công việc tương tự với chi phí thấp hơn và tốc độ nhanh hơn, mô hình kinh tế của nghiên cứu tiên phong sẽ bị viết lại hoàn toàn.
Các nhà đầu tư rõ ràng đã nhận ra logic này. Báo cáo vòng gọi vốn cho biết mức độ đăng ký vượt quá kỳ vọng, và quy mô cuối cùng có thể đạt tới 1 tỷ USD.
02 Google và NVIDIA cùng xuống tiền
GV dẫn dắt, NVIDIA tham gia cùng. Chính danh sách nhà đầu tư này đã là một tín hiệu.
Logic của Google không khó hiểu. Trong nhiều năm qua, DeepMind luôn là đơn vị tiên phong quan trọng nhất trong hướng «AI cho Khoa học», với AlphaFold giải mã cấu trúc gập protein và AlphaGeometry đánh bại các tuyển thủ toán học hàng đầu thế giới trong các kỳ thi toán.
Nhưng con đường của DeepMind là dùng AI để giải quyết các vấn đề khoa học cụ thể, trong khi Recursive hướng tới một mục tiêu sâu xa hơn — biến chính quá trình khám phá khoa học thành một hệ thống có khả năng tự vận hành. Đối với Google, đây vừa là mối quan hệ cạnh tranh, vừa là một khoản đầu tư phòng ngừa đáng cân nhắc.
Quan trọng hơn, ngay đầu tháng này, Google vừa công bố thỏa thuận hợp tác cơ sở hạ tầng AI đa thế hệ với Intel. Điều này cho thấy Google đang đẩy mạnh toàn diện chiến lược xây dựng cơ sở hạ tầng AI. Việc đầu tư vào Recursive là một nước cờ trong tổng thể chiến lược này — bất kể mô hình nào dẫn đầu, Google đều muốn nắm giữ một phần.
Logic của NVIDIA thì trực tiếp hơn. Rào cản cốt lõi của AI tự học không nằm ở thuật toán, mà ở năng lực tính toán. Nếu AI phải tự chạy thí nghiệm và lặp lại việc huấn luyện mô hình, quy mô cụm GPU cần thiết sẽ tăng theo cấp số mũ. Việc NVIDIA đầu tư vào Recursive, xét theo một nghĩa nào đó, cũng chính là đầu tư vào những đơn hàng tương lai của chính mình.
Việc cả hai công ty cùng xuất hiện trong vòng gọi vốn cũng gửi đi một tín hiệu tinh vi hơn — có thể ngành này đã bước vào giai đoạn «không đầu tư ngay thì sẽ lỡ mất cơ hội».
03 Định giá 4 tỷ USD sau bốn tháng — liệu có hợp lý?
Dự đoán rằng khi lần đầu tiên nhìn thấy con số 4 tỷ USD, phản ứng đầu tiên của hầu hết mọi người sẽ là: «Lại nữa rồi».
Bong bóng định giá startup AI trong hai năm gần đây đã không còn là đề tài mới. Một file PDF, một bản demo sơ bộ, vài slide thuyết trình, kèm theo vài cái tên từng làm việc tại các phòng thí nghiệm hàng đầu — đã đủ để thu hút hàng chục triệu USD. Điều này tại Thung lũng Silicon và London giờ đây không còn là huyền thoại, mà đã trở thành chuyện thường ngày.
Tuy nhiên, nếu xem xét kỹ tình hình của Recursive, có một số điểm khác biệt rõ rệt so với các «kỳ lân thuyết trình» (PPT unicorn) thông thường.
Thứ nhất, «trọng lượng» của đội ngũ sáng lập. Richard Socher có nền tảng học thuật thực chất trong lĩnh vực NLP, chứ không chỉ dựa vào hào quang «từng làm việc tại tập đoàn lớn». Kinh nghiệm của đội ngũ nòng cốt tại DeepMind và OpenAI cũng hàm ý rằng họ thực sự từng tiếp cận những điểm đau trong nghiên cứu tiên phong.
Thứ hai, thực tế vòng gọi vốn bị đăng ký vượt mức. Điều này cho thấy nhu cầu thị trường vượt xa nguồn cung, các nhà đầu tư đang tranh giành để tham gia chứ không phải bị thuyết phục để vào cuộc.
Tuy nhiên, mức định giá 4 tỷ USD cho một công ty mới thành lập bốn tháng, chưa công bố sản phẩm nào, thì cơ sở định giá chính là kỳ vọng — chứ không phải hiện thực. Về bản chất, đây là khoản thanh toán cho một hướng đi, chứ không phải cho một sản phẩm hay doanh thu.
Loại logic định giá này đang ngày càng phổ biến trong kỷ nguyên AI, và đằng sau nó là nỗi sợ sâu sắc của các nhà đầu tư trước khả năng «bỏ lỡ OpenAI tiếp theo». Năm xưa, Safe Superintelligence cũng từng đạt mức định giá “trên trời” dù gần như chưa có sản phẩm nào, và tên tuổi của Ilya Sutskever chính là tài sản cứng nhất.
Recursive đang đi theo đúng con đường ấy. Đây không phải lời phê bình, mà là một quan sát khách quan.
04 «Tự học» — cánh cửa mở ra điều gì?
Tên công ty Recursive Superintelligence thực tế đã nói rõ tham vọng của họ.
«Recursive» nghĩa là đệ quy. Trong khoa học máy tính, đệ quy là cấu trúc mà một hàm gọi lại chính nó, là cơ chế nền tảng của nhiều thuật toán phức tạp. Áp dụng vào nghiên cứu AI, «siêu trí tuệ đệ quy» hàm ý một hệ thống có khả năng liên tục tối ưu hóa bản thân và phát triển theo chiều xoắn ốc.
Khái niệm này không mới; phiên bản cực đoan của nó là «bùng nổ trí tuệ» — khi một hệ thống vượt qua một ngưỡng nhất định, nó sẽ có khả năng tự thúc đẩy quá trình tiến hóa của chính mình, cuối cùng đạt đến cấp độ trí tuệ mà con người không thể hiểu nổi. Đây là một trong những lo ngại cốt lõi nhất trong lĩnh vực an toàn AI.
Tuy nhiên, Recursive hiện tại chắc chắn chưa đạt tới mức độ ấy. Cách hiểu thực tế hơn là công ty đang cố gắng xây dựng một hệ thống có thể tự vận hành chu kỳ khám phá khoa học, nhằm giảm mạnh chi phí nhân lực và thời gian dành cho nghiên cứu AI.
Nếu điều này thực sự thành hiện thực, ảnh hưởng sẽ không chỉ giới hạn trong giới AI. Nó đồng nghĩa với việc các lĩnh vực như nghiên cứu dược phẩm, khoa học vật liệu và vật lý có thể bước vào một giai đoạn mới — nơi tiến trình nghiên cứu vẫn có thể diễn ra nhanh chóng mà không cần sự tham gia trực tiếp của nhà khoa học con người.
Dĩ nhiên, đây vẫn chỉ là «nếu».
Khoảng cách giữa tuyên bố và hiện thực trong ngành AI chưa bao giờ mang tính tuyến tính.
05 Logic của làn sóng
Kể từ nửa cuối năm 2025, làn sóng các nhà nghiên cứu rời các phòng thí nghiệm hàng đầu để khởi nghiệp đã dâng cao liên tiếp. Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence… Danh sách này vẫn đang kéo dài.
Recursive là công ty mới nhất trong làn sóng này, đồng thời cũng là startup hiện có mức định giá cao nhất.
Nguyên nhân cấu trúc đằng sau rất đơn giản — cuộc cạnh tranh giữa OpenAI, Anthropic và Google DeepMind đã khiến các phòng thí nghiệm đầu ngành ngày càng giống các tập đoàn lớn, với KPI, yêu cầu tuân thủ và các yếu tố chính trị.
Do đó, những nhà nghiên cứu thực sự muốn theo đuổi các hướng đi táo bạo nhất lại cảm thấy tự khởi nghiệp sẽ tự do hơn.
Đồng thời, logic của thị trường vốn cũng đang củng cố xu hướng này. Với các nhà nghiên cứu hàng đầu từng làm việc tại các tập đoàn lớn, hiện tại có thể là thời điểm thuận lợi nhất trong lịch sử để khởi nghiệp — các nhà đầu tư sẵn sàng trả tiền cho «hướng đi» hơn bao giờ hết.
Vấn đề cốt lõi nhất của làn sóng này không phải «ai sẽ thành công», mà là «thành công được định nghĩa như thế nào».
Nếu Recursive cuối cùng chứng minh được tính khả thi của AI tự học, công ty sẽ làm thay đổi hoàn toàn khuôn mẫu nền tảng của nghiên cứu AI. Còn nếu thất bại, sau khi tiêu hết 500 triệu USD vốn đầu tư, điều còn lại sẽ chỉ là một khái niệm bị thổi phồng quá mức.
Cả hai khả năng đều hoàn toàn có thể xảy ra.
Bốn tháng, định giá 4 tỷ USD — con số này vừa khiến người ta phấn khích, vừa khiến người ta cảnh giác. Cuộc đua vũ trang AI đến thời điểm hiện tại đã phát triển đến mức ngay cả «cách thức tiến hành nghiên cứu» cũng trở thành một mặt trận cạnh tranh.
Câu hỏi mà các nhà khoa học tranh luận suốt một mùa hè tại Dartmouth, nay có người định dùng AI để trả lời — dùng AI nghiên cứu AI, và tiến về siêu trí tuệ bằng cách thức đệ quy.
Con đường ấy dẫn tới đâu, chưa ai thực sự biết. Nhưng rõ ràng, Google và NVIDIA đã quyết định — bất kể đích đến là đâu, họ đều không thể vắng mặt.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
极客公园
