AWS anunció el 28 de julio que Recursive Superintelligence había firmado un acuerdo plurianual de 410 millones de dólares en computación para ejecutar su sistema automatizado de investigación en IA. La empresa salió del sigilo el 13 de mayo con 650 millones de dólares y una valoración de 4.650 millones de dólares, liderada por GV y Greycroft, con la participación de AMD Ventures y Nvidia. Ahora, la mayor parte de ese dinero ya tiene destino.

Qué dicen que están construyendo

El cofundador y director ejecutivo Richard Socher —antiguo científico jefe en Salesforce y cofundador de You.com— describe el enfoque como una apertura al servicio de la automejora: "Our unique approach is to use open-endedness to get to recursive self-improvement, which no one has yet achieved." Tim Rocktäschel, anteriormente en Google DeepMind, es cofundador; el equipo fundador procede de OpenAI, DeepMind, Meta AI, Salesforce AI y Uber AI. Jason Bennett, de AWS, aportó la idea desde el lado de la demanda: "Self-improving AI creates a compounding demand for compute."

Las cuentas

Entre 25 y 30 personas, dos oficinas, ningún producto lanzado y 410 millones de dólares comprometidos para inferencia y entrenamiento. La manera en que Socher enmarca la relación es la parte más citables: "For us, it's less about headcount and more about agent count." También calificó esto como "likely going to be one of the smallest compute deals we're going to sign in the next few years."

Lo que no se ha revelado

Ninguna de las partes dijo qué silicio se utilizará. El lenguaje de AWS es "purpose-built compute" con "the elasticity to run those loops in parallel at massive scale," lo que abarca tanto su propio Trainium como su flota de Nvidia. No se indicó la duración del contrato en años y el acuerdo no incluye ningún componente de inversión.

Octubre

Socher dijo a los periodistas que los productos iniciales están previstos para octubre de 2026. Eso es aproximadamente cinco meses desde la captación hasta el lanzamiento para una empresa cuyo objetivo declarado es un sistema que se mejora a sí mismo: una fecha límite que será la primera prueba externa de si todo esto funciona.