meta前研究科学家总监田渊栋在离职后，选择了一条与众不同的职业道路。2025年，当meta大规模裁撤AI研究部门时，这位在FAIR（基础AI研究团队）任职的专家成为被裁的600人之一。尽管OpenAI、Anthropic等顶尖企业纷纷抛出橄榄枝，他最终决定投身创业领域，与多位AI领域资深人士共同创立Recursive Superintelligence公司。
这家新锐企业虽成立仅半年，团队规模不足30人，却已获得6.5亿美元融资，估值飙升至46.5亿美元。本轮融资由谷歌风投GV和Greycroft领投，AMD Ventures与英伟达参与跟投。资金将主要用于在旧金山和伦敦建设算力基础设施，支撑其前沿技术研发。田渊栋在社交平台宣布，团队正致力于开发能自动发现知识、实现递归自我改进的AI系统，这项技术或将彻底重塑科学与技术的发展范式。
公司的核心优势在于其豪华的创始阵容。除田渊栋外，联合创始人团队还包括前Salesforce首席科学家Richard Socher、Caiming Xiong等七位行业领军人物。这些成员曾分别在OpenAI、Google DeepMind、meta等机构担任研究负责人，在智能体设计、世界模型构建、算法优化等关键领域拥有深厚积累。他们主导过生成式AI算法、视觉Transformer、自动化红队测试等多项突破性研究，堪称AI领域的"全明星阵容"。
Recursive的技术哲学源于对自然智能演化的深刻洞察。公司CEO Richard Socher指出，人类智能的诞生是生物进化与文化进化共同作用的结果：前者塑造了感官系统和基础反射，后者在此基础上发展出语言和科学。这种开放式创新模式启示团队，AI的发展不应局限于人类设计，而应构建能自主迭代升级的系统。他们计划从AI科学研究切入，先创造能改进自身的AI，再将这套方法论扩展至更广泛的科学领域。
该系统的运作机制突破传统AI框架。在开放式自动化科学发现过程中，AI将自主提出实验假设、设计验证方案并分析结果。其改进范围不仅限于核心代码，还涵盖辅助算法运行的工具套件，甚至包括训练推理基础设施的优化。通过这种持续迭代的开放式循环，系统有望独立发现更高效的学习方法，减少对人工干预的依赖。为确保技术安全，团队特别强调将设置多重防护机制，防止系统产生不可控输出。
目前，Recursive已走出"隐身模式"正式亮相，但其技术路线仍充满挑战。让AI实现真正的自我改进，需要解决算法稳定性、可解释性等诸多难题。这家年轻公司能否在巨头林立的AI领域开辟新赛道，其递归式自我改进的理论能否转化为实际突破，都将持续引发行业关注。
