AWS ha annunciato il 28 luglio che Recursive Superintelligence ha firmato un accordo pluriennale da 410 milioni di dollari per la potenza di calcolo necessaria a far girare il suo sistema automatizzato di ricerca sull'IA. L'azienda è uscita dalla fase di stealth il 13 maggio con 650 milioni di dollari a una valutazione di 4,65 miliardi di dollari, guidata da GV e Greycroft con la partecipazione di AMD Ventures e Nvidia. La maggior parte di quei soldi ha ora una destinazione.
Cosa dicono di stare costruendo
Il cofondatore e amministratore delegato Richard Socher — ex chief scientist di Salesforce e cofondatore di You.com — descrive l'approccio come un'open-endedness al servizio dell'auto-miglioramento: "Il nostro approccio unico consiste nell'usare l'open-endedness per arrivare al recursive self-improvement, cosa che nessuno ha ancora raggiunto." Tim Rocktäschel, in precedenza in Google DeepMind, è cofondatore; il team fondatore proviene da OpenAI, DeepMind, Meta AI, Salesforce AI e Uber AI. Jason Bennett di AWS ha fornito la linea dal lato della domanda: "Un'IA che si auto-migliora crea una domanda crescente di potenza di calcolo."
La matematica
Venticinque o trenta persone, due uffici, nessun prodotto rilasciato e 410 milioni di dollari impegnati in inferenza e training. La sintesi di Socher sul rapporto è la parte più citabile: "Per noi conta meno il numero di dipendenti e più il numero di agenti." Ha anche definito questa operazione "probabilmente uno degli accordi di compute più piccoli che firmeremo nei prossimi anni."
Cosa non viene rivelato
Nessuna delle due parti ha detto quale silicio sarà utilizzato. Il linguaggio di AWS parla di "purpose-built compute" con "l'elasticità per eseguire quei cicli in parallelo su scala massiva", formula che comprende sia Trainium sia la sua flotta Nvidia. Non è stata indicata una durata contrattuale in anni e l'accordo non include alcuna componente di investimento.
Ottobre
Socher ha detto ai giornalisti che i prodotti iniziali sono previsti per ottobre 2026. Si tratta di un arco di tempo di circa cinque mesi dalla raccolta ai primi rilasci per un'azienda il cui obiettivo dichiarato è un sistema che si migliora da solo — una scadenza che sarà la prima prova esterna per capire se tutto questo funziona.