人工智慧能改進自己嗎？這個問題，正從哲學討論走向創投估值。5月13日，Recursive Superintelligence正式宣布完成6億5000萬美元融資，估值達46億5000萬美元，目標是開發能夠自主識別弱點、重新設計自身訓練流程的AI系統——在不需要人類工程師持續介入的前提下，讓AI改進AI。

Recursive由前Salesforce首席科學家索赫爾（Richard Socher）擔任執行長，聯合創辦人包括倫敦大學學院（UCL）AI教授、前Google DeepMind研究員洛克泰謝爾（Tim Rocktäschel），以及來自OpenAI、Meta AI和Uber AI的核心研究員。本輪融資由Alphabet旗下創投基金GV及Greycroft領投，輝達（Nvidia）與超微半導體（AMD）創投部門共同參與。公司目前在舊金山與倫敦兩地設有辦公室，員工逾25人。

Recursive的技術邏輯建立在一個與主流AI廠商不同的假設：下一波AI能力躍升，不來自更大的模型，而來自「自動化研究流程本身」。具體做法是，讓系統持續分析自身的訓練表現，找出效能瓶頸，並自主調整訓練目標，這個過程被稱為「遞迴式自我提升」（recursive self-improvement）。融資所得將主要用於建置大規模算力基礎設施，並在2026年中啟動其「第一級」（Level 1）自主訓練系統。執行長索赫爾表示，首款產品預計在「數個季度內，而非數年」完成。

不過，「AI自我改進」在技術社群中並非沒有爭議。AI對齊（AI alignment）研究者長期關注一個核心問題：若一個系統能夠自主重寫自身的目標函數，如何確保改進方向符合人類期望，而非偏離既定邊界？Recursive目前對這個問題的公開表態仍然有限。投資人押注的，更多是創辦團隊的研究背景，而非已驗證的產品原型。以46億5000萬美元估值對應25人規模的早期團隊，也清楚顯示這輪融資本質上是對願景與人才的高槓桿押注。

Recursive的公開，使2026年迄今已有至少三家AI基礎模型新創完成10億美元以上的融資。這個節奏本身，或許比任何單一公司的技術細節更能說明一件事：資本市場對「讓AI改進AI」這條路線的信心，已從概念討論走向真金白銀的賭注。接下來的關鍵節點，是2026年中Level 1系統的實際啟動成果——那將是外界首次能夠評估其技術路線可行性的實質機會。

數據重點
融資6億5000萬美元，估值46億5000萬美元；由GV領投，輝達、AMD共同押注

Recursive接下來的關鍵節點，是2026年中「Level 1」自主訓練系統的啟動結果——那將是外界首次能夠評估其技術路線可行性的實質機會，而非僅依賴創辦人背景的信心。

來源參考

1. Recursive Superintelligence raises $650M to build self-improving AI models — SiliconAngle, 2026-05-13

2. What happens when AI starts building itself? — TechCrunch, 2026-05-14

3. UK AI startup Recursive hits $4.65B valuation with $650M raise from Nvidia and GV — Tech Funding News, 2026-05-13

以上為資訊分享，不構成投資建議。