Recursive Superintelligence и Amazon подписали контракт

Recursive Superintelligence, стартап из области самосовершенствующегося ИИ, направит 410 миллионов долларов на вычислительные мощности Amazon Web Services, потратив на облачную инфраструктуру большую часть привлечённых 650 миллионов.

Recursive Superintelligence вышла из режима скрытой разработки в мае 2025 года с раундом на 650 миллионов долларов. Компания строит системы рекурсивного самосовершенствования (RSI, recursive self-improvement), то есть ИИ, который улучшает сам себя без постоянного участия человека. О сделке с AWS сообщило издание TechCrunch со ссылкой на основателя и генерального директора компании Ричарда Сочера.

Зачем стартапу отдавать почти всё на серверы?

Большинство ИИ-компаний тратят основную часть бюджета на зарплаты разработчиков. Recursive Superintelligence устроена иначе: компания автоматизирует собственный процесс разработки продуктов с помощью ИИ-агентов (автономных программ, которые выполняют задачи без ручного управления).

Ричард Сочер в разговоре с TechCrunch сформулировал это так: бюджет, который обычно идёт на штат, у них идёт напрямую в вычисления. «Для нас важнее не количество сотрудников, а количество агентов», пояснил он.

Контракт с AWS многолетний. Amazon не входит в капитал Recursive, в отличие от схем, которые практикуют крупные лаборатории, где облачный провайдер одновременно является инвестором. Здесь чистая коммерческая сделка: Recursive платит за мощности, AWS обязуется выделить ресурсы и совместно разработать инфраструктуру под задачи подобных компаний.

«Часть соглашения предусматривает, что мы будем совместно создавать инфраструктуру, специально построенную для компаний такого типа.» : Джейсон Беннетт, вице-президент AWS по стартапам и венчурному капиталу

Сочер при этом подчеркнул, что 410 миллионов долларов, по его ожиданиям, станут «одной из самых скромных» сделок на вычисления, которые компания подпишет в ближайшие годы.

Первые продукты обещаны к октябрю 2025 года

Рекурсивное самосовершенствование долго оставалось теоретической концепцией: ИИ, который может улучшать собственные алгоритмы, рассматривался как потенциальная точка перелома для всей индустрии. Одни исследователи считают прорыв близким, другие описывают самосовершенствование скорее как постепенный процесс, а не разовый скачок.

Recursive Superintelligence делает ставку на практическое применение. Сочер заявил, что первые продукты появятся уже к осени.

«Мы хотим создавать по-настоящему полезные продукты, которыми люди смогут пользоваться, и вы увидите их через несколько месяцев, а не кварталов или лет. Примерно в октябре вы увидите реальные, полезные вещи, которые сможете попробовать.» : Ричард Сочер, основатель и CEO Recursive Superintelligence

Примечательно, что при бюджете в сотни миллионов долларов компания сознательно делает ставку не на расширение штата, а на наращивание вычислений. Это подход, который стоит наблюдать: если модель сработает, она изменит экономику ИИ-стартапов в целом.

Почему рынку стоит следить за этой сделкой?

Контракт интересен не суммой, а структурой расходов. Когда стартап с 650 миллионами долларов отдаёт 410 миллионов на облачные серверы вместо найма, это конкретный сигнал: экономика ИИ-компаний сдвигается от человеческого труда к машинному.

Для AWS сделка тоже значима. Беннетт прямо сказал, что совместная разработка инфраструктуры может привлечь другие компании «фундаментального уровня». Фактически Amazon создаёт отдельный класс обслуживания для стартапов, которым нужны не стандартные серверы, а специализированные кластеры под самообучающиеся системы.

Для контекста: стартапы ИИ-стартапа DeepSeeker и другие проекты в области агентного ИИ тоже наращивают вычислительные бюджеты. Но открытое перенаправление большей части раунда на compute, а не на людей, пока редкость, и Recursive Superintelligence делает это демонстративно.

Что это значит для вас?

Ричард Сочер обещает показать первые продукты в октябре 2025 года. Если самосовершенствующийся ИИ действительно начнёт разрабатывать полезные инструменты, а не просто улучшать собственные бенчмарки, это будет редкий случай, когда теория превратилась в продукт за считаные месяцы.