倫敦新創 Recursive Superintelligence 完成 6.5 億美元融資，押注兩年內實現 AI 遞迴自我改進

2026 年 5 月中旬才成立的倫敦新創 Recursive Superintelligence，在沒有公開產品、員工不足 30 人的情況下，完成了 6.5 億美元融資，估值達 45 億美元，且融資規模可能進一步擴大至 10 億美元。投資方包括 GV（前 Google Ventures）、Nvidia 與 AMD。折算下來，每名員工對應的隱含估值約為 1.55 億美元。這個數字本身，已說明市場對這件事的定性：這不是一筆押注產品的錢，而是押注一個研究方向。

所謂「遞迴自我改進 AI」，核心主張是打造能在無人干預下自主提升自身能力的系統——AI 不再依賴人類研究員調整架構、收集訓練資料或校正獎勵訊號，而是自行迭代。Recursive 的技術路徑融合了演化機制與自動化科學發現兩個領域的概念，明確與傳統算力擴張（scaling）路線區分開來。

公司聯合創辦人 Tim Rocktäschel 曾任 Google DeepMind 首席科學家，主導過自我改進研究。另一位聯合創辦人為 Richard Socher，核心團隊成員來自 DeepMind 與 Salesforce。Rocktäschel 公開宣稱，兩年內可以實現遞迴自我改進 AI。這個時間表能否兌現，目前沒有任何公開結果可供評估——公司既無產品，也無已發表的技術成果。

Nvidia 與 AMD 同時入局，值得單獨解讀。這兩家公司賣的是訓練與推理所需的硬體。它們選擇投資 Recursive，暗示它們相信：若自我改進系統每輪迭代都涉及大規模重訓或重新評估，算力需求可能遠超現有 AI 工作負載。換言之，它們在為自己的下一個需求成長點提前佈局。

從產業結構的角度看，這筆融資折射出當前 AI 投資市場的幾個現實。第一，研究方向本身已足以支撐超高估值，前提是創辦人具備頂尖實驗室的背書與履歷。第二，資本正在分流：一條路繼續押 scaling law，另一條路押不依賴持續擴張算力的替代路徑——Recursive 代表的正是後者。第三，對亞太市場的含義在於：若遞迴自我改進技術在兩到三年內出現可驗證的突破，現有以算力競爭為核心的 AI 建設邏輯將面臨重新評估，雲端基礎設施的投資節奏與方向都可能受到影響。

接下來兩年，真正關鍵的指標不是 Recursive 是否推出產品，而是公司能否在受控環境中展示出可量化的自主能力提升。Rocktäschel 在 DeepMind 的資歷為時間表提供了一定可信度，但 6.5 億美元——乃至潛在的 10 億美元——全部押在「他說的時間對」這個前提上。