Google e Nvidia apostam, esta empresa de IA avaliada em 4 bilhões de dólares quer eliminar os cientistas diretamente

Autor｜Huálín Wǔwáng

Em 1956, um grupo de cientistas se reuniu em Dartmouth para discutir oficialmente pela primeira vez se as máquinas poderiam pensar.
Eles eram otimistas e acreditavam que poderiam resolver essa questão em um verão.

Setenta anos depois, essa questão ainda não tem resposta. Mas há uma empresa, fundada há apenas quatro meses, que conseguiu levantar 500 milhões de dólares em financiamento, com uma avaliação de 4 bilhões de dólares — só porque ela afirma ter encontrado um caminho para fazer a IA aprender a fazer pesquisa por si mesma, evoluir por conta própria.

Essa empresa se chama Recursive Superintelligence.

O venture capital do Google GV liderou a rodada, com Nvidia co-investindo.
A posição dessas duas empresas no ecossistema de IA dispensa comentários.
Elas atuaram simultaneamente, apostando em uma startup que ainda nem lançou um produto público, e a lógica por trás disso merece uma análise cuidadosa.

01 「Remover o humano do ciclo」

Vamos falar primeiro do que exatamente a Recursive Superintelligence está fazendo.

A empresa foi fundada pelo ex-cientista-chefe da Salesforce, Richard Socher, cuja equipe principal vem do Google DeepMind e da OpenAI.
Não é uma combinação incomum — nos últimos dois anos, engenheiros e pesquisadores que saíram de laboratórios de ponta para empreender formaram uma tendência evidente.

Página pessoal de Richard Socher no X, claramente acompanhada por Altman｜imagem: X

Socher não é o típico fundador de grandes empresas de Silicon Valley que busca “fazer dinheiro” na indústria.
Ele nasceu em 1983 na Alemanha, estudou na Stanford sob a orientação do pioneiro em IA Andrew Ng e do especialista em processamento de linguagem natural Christopher Manning, e em 2014 concluiu seu doutorado, recebendo o prêmio de melhor tese de doutorado do departamento de ciência da computação de Stanford naquele ano.

Richard Socher foi uma das figuras-chave que realmente trouxe o método de redes neurais para o campo do processamento de linguagem natural — suas pesquisas iniciais sobre vetores de palavras, vetores de contexto e engenharia de prompts estabeleceram a base técnica para os modelos BERT, GPT e outros, com mais de 180 mil citações no Google Scholar.

No mesmo ano de sua graduação, fundou a startup de IA MetaMind, que foi adquirida pela Salesforce por uma estratégia de fusão e aquisição em dois anos.
Depois, atuou como cientista-chefe e vice-presidente executivo na Salesforce, liderando a estratégia de IA da empresa por vários anos, incluindo a implementação de produtos corporativos como o Einstein GPT.

Após deixar a Salesforce, em 2020, fundou o motor de busca de IA You.com, que levantou uma rodada de financiamento Série C em 2025, avaliada em 1,5 bilhão de dólares.
Desta vez, seu foco mudou de busca para questões mais fundamentais.

Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence, Advanced Machine Intelligence Labs… cada uma dessas empresas aparece com a etiqueta “time central do XX maior modelo”, todas contando uma história de “próxima geração de IA”.

Porém, o diferencial da Recursive é mais audacioso do que a maioria dos concorrentes.

Seu núcleo é a proposta de uma “IA autoaprendente” — não apenas fazer a IA responder perguntas de forma mais inteligente, mas permitir que ela conduza todo o ciclo de pesquisa científica por conta própria: formular hipóteses, desenhar experimentos, avaliar resultados, iterar direções.
Em outras palavras, ela quer remover completamente o pesquisador humano desse ciclo.

Embora essa não seja uma ideia nova, a Recursive a coloca dentro de uma lógica de negócios extremamente realista.
Hoje, os principais pesquisadores de IA ganham entre 15 e 20 milhões de dólares por ano; se um sistema puder fazer o mesmo trabalho a um custo menor e mais rápido, o modelo econômico da pesquisa de ponta será completamente reescrito.

Os investidores claramente perceberam essa lógica.
A rodada de financiamento foi superada em captação, e o valor final pode chegar a 1 bilhão de dólares.

02 Google e Nvidia apostam juntos

GV liderou, Nvidia co-investiu.
Essa combinação de investidores já é um sinal.

A lógica do Google é fácil de entender.
A DeepMind tem sido, há anos, uma das principais exploradoras do campo “IA para Ciência”, com AlphaFold resolvendo o problema do dobramento de proteínas, e AlphaGeometry vencendo matemáticos em competições.

Mas o caminho da DeepMind é usar IA para resolver problemas científicos específicos; a Recursive quer fazer algo mais fundamental — permitir que o sistema de IA conduza o próprio processo de descoberta científica.
Para o Google, isso representa tanto uma competição quanto uma estratégia de hedge: apostar em uma direção que pode ser complementar ou até mesmo rival.

Mais importante, no começo deste mês, o Google anunciou uma parceria com a Intel para várias gerações de infraestrutura de IA.
Isso mostra que a estratégia do Google na infraestrutura de IA está acelerando.
O investimento na Recursive é uma peça nesse grande tabuleiro — quem liderar os modelos mais avançados, o Google quer estar presente.

A lógica da Nvidia é mais direta.
O gargalo central da IA autoaprendente não é o algoritmo, mas o poder computacional.
Se a IA precisa rodar experimentos e iterar modelos de forma autônoma, a escala de clusters de GPU necessária cresce exponencialmente.
Ao investir na Recursive, a Nvidia está, de certa forma, apostando em seus próprios pedidos futuros.

A atuação conjunta dessas duas empresas também envia um sinal mais sutil —
esse setor pode já ter chegado ao ponto de “não investir, e ficar para trás”.

03 Quatro meses, avaliação de 40 bilhões, é razoável?

Provavelmente, quando todos viram o número de 40 bilhões de dólares pela primeira vez, a reação foi “mais uma vez”.

A bolha de avaliações de startups de IA não é novidade nos últimos anos.
Um PDF, uma demonstração, alguns slides, e nomes de laboratórios de ponta — tudo isso pode movimentar bilhões de dólares.
Isso já virou rotina no Vale do Silício e em Londres.

Porém, ao analisar a situação da Recursive, há alguns pontos que diferenciam de um “unicórnio de PPT” comum.

Primeiro, o peso da equipe fundadora.
Richard Socher tem uma base acadêmica sólida em NLP, não é apenas uma fachada de “grande empresa”.
A experiência na DeepMind e na OpenAI também indica que eles conhecem bem os desafios de pesquisa de ponta.

Segundo, o fato de a rodada ter sido superada em captação.
Isso mostra que a demanda do mercado supera a oferta, e os investidores estão ansiosos para entrar, não sendo convencidos a fazê-lo.

Porém, uma avaliação de 40 bilhões de dólares para uma empresa que tem quatro meses e ainda não lançou produto público é baseada mais em expectativas do que na realidade.
É pagar por uma direção, não por um produto ou receita concreta.

Essa lógica de precificação está se tornando cada vez mais comum na era da IA, alimentada pelo medo de “perder o próximo OpenAI”.
A Safe Superintelligence, por exemplo, também recebeu uma avaliação altíssima com quase nenhum produto, e o nome de Ilya Sutskever é seu maior ativo.

A Recursive está seguindo esse mesmo caminho.
Não é uma crítica, apenas uma observação objetiva.

04 O que está por trás da porta da “autoaprendizagem”

O nome Recursive Superintelligence já revela a ambição da empresa.

“Recursive” significa recursivo.
Na ciência da computação, recursão é uma estrutura onde uma função chama a si mesma, sendo o mecanismo central de muitos algoritmos complexos.
Na pesquisa de IA, “superinteligência recursiva” sugere um sistema que pode continuamente otimizar a si próprio, numa espiral ascendente.

Esse conceito não é novo; sua versão extrema é a “explosão de inteligência” —
uma vez que um sistema ultrapassa um ponto crítico, ele pode acelerar sua própria evolução de forma autônoma, atingindo níveis de inteligência que os humanos não conseguem compreender.
Essa é uma das maiores preocupações na área de segurança de IA.

Porém, o que a Recursive faz agora provavelmente não chega a esse nível.
Uma leitura mais realista é que ela tenta construir um sistema capaz de conduzir ciclos de exploração científica de forma autônoma, com o objetivo de reduzir drasticamente os custos de pesquisa em IA.

Se conseguir, o impacto não ficará restrito ao universo da IA.
Significará uma nova fase em áreas como desenvolvimento de medicamentos, ciência de materiais, física — onde talvez não seja mais necessário ter cientistas humanos para avançar rapidamente.

Claro, tudo isso depende de “se”.

Da promessa à realização, a distância na indústria de IA nunca foi linear.

05 A lógica da maré

Desde o segundo semestre de 2025, uma onda de startups saindo de laboratórios de ponta tem surgido uma após a outra.
Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence… essa lista só cresce.

A Recursive é a mais nova e, atualmente, a que possui a avaliação mais alta.

A razão estrutural é simples — a competição entre OpenAI, Anthropic e Google DeepMind transformou esses laboratórios de ponta em algo cada vez mais parecido com grandes empresas, com KPIs, conformidade e política.

Os pesquisadores mais ambiciosos, que querem apostar nas direções mais radicais, sentem que podem ter mais liberdade ao empreender por conta própria.

Ao mesmo tempo, o mercado de capitais reforça essa tendência.
Para pesquisadores de elite apoiados por grandes empresas, o momento de empreender pode ser o melhor da história — os investidores estão mais dispostos do que nunca a pagar por “direções”.

A questão central dessa onda não é “quem vai vencer”, mas “o que significa vencer”.

Se a Recursive provar que a IA autoaprendente é viável, ela poderá reescrever o paradigma fundamental da pesquisa em IA.
Se não conseguir, os 500 milhões de dólares investidos serão apenas mais uma história de hype excessivo.

Ambas as possibilidades são reais.

Quatro meses, avaliação de 40 bilhões de dólares — esse número é empolgante, mas também deve alertar.
Na corrida armamentista de IA, até mesmo “como fazer pesquisa” virou um campo de batalha.

Cientistas discutiram por um verão se as máquinas poderiam pensar; agora, alguém quer usar IA para responder essa questão — usando IA para pesquisar IA, numa busca recursiva rumo à superinteligência.

O destino dessa trajetória é incerto.
Mas uma coisa é clara: Google e Nvidia já decidiram que, independentemente do caminho, não podem ficar de fora.