Google ve NVIDIA'nın aynı anda bahis yaptığı, kuruluşundan dört ay sonra 4 milyar dolar değerlemeye ulaşan bu yapay zeka şirketi neye dayanarak bu başarıyı elde etti?

Bu makaleyi okumak için 16 Dakika

Kendi kendine öğrenen AI'nın finansman efsanesi bize bir şey söylüyor - bu AI silahlanma yarışı, araştırmacıları bile "sürüklemeye" hazırlıyor.

Orijinal Başlık: "Google ve NVIDIA Bahse Giriyor, Değeri 4 Milyar Dolar Olan Bu Yapay Zeka Şirketi, Bilim İnsanlarını Direkt Ortadan Kaldırmayı Hedefliyor"

Orijinal Yazar: Hualin Dance King, GeekPark

1956 yılında, bir grup bilim adamı Dartmouth'ta bir araya gelerek "Makine Düşünebilir mi?"yi ilk kez resmi olarak tartıştı. Bu sorunu çözmek için bir yaz yeteceğine inanıyorlardı.

Yetmiş yıl sonra, bu sorun hala yanıtlanmamış durumda. Ancak, yalnızca dört ay önce kurulmuş bir şirket, 5 milyar dolarlık bir yatırım almayı başardı ve değeri 40 milyar dolara ulaştı—çünkü yapay zekanın kendi araştırmasını yapmayı ve kendi evrimini geçirmeyi öğrendiği bir yol bulduğunu iddia etti.

Bu şirket Recursive Superintelligence adını taşıyor.

Google'ın risk sermayesi kolu GV liderliği üstlendi, NVIDIA da katıldı. Her iki şirketin de yapay zeka ekosistemindeki konumu uzun uzun anlatmaya gerek yok. İkisi de birlikte hareket ederek, ürünü henüz kamuoyuna açıklanmamış bir girişim şirketine bahse girdi, bu kararın arkasındaki mantık ciddiye alınmaya değer.

01 "İnsanları Döngüden Çıkarın"

Öncelikle, Recursive Superintelligence'ın aslında ne yaptığına bir bakalım.

Şirket, eski Salesforce Baş Bilimci Richard Socher tarafından kuruldu ve çekirdek ekip Google DeepMind ve OpenAI'dan geliyor. Bu, sıradışı bir kombinasyon değil—geçtiğimiz iki yıl boyunca, önde gelen laboratuvarlardan ayrılan mühendisler ve araştırmacılar belirgin bir akım oluşturmuştur.

Richard Socher'ın Kişisel Sayfası, Altman açıkça bu yeteneği takip ediyor görünüyor｜Resim Kaynağı: X

Socher, tipik Silikon Vadisi "megaşirketlerinden çıkıp altın kaplama yapma" türünden bir kurucu değil. 1983 Almanya doğumlu olan Socher, Stanford Üniversitesi'nde yapay zeka öncüsü Andrew Ng ve NLP otoritesi Christopher Manning'den eğitim aldı, 2014'te doktora tezini tamamladı ve o yıl Stanford Bilgisayar Bilimleri Bölümü'nün En İyi Doktora Tezi Ödülü'nü aldı.

Richard Socher, nöral ağ yöntemlerini doğal dil işleme alanına gerçekten entegre eden önemli figürlerden biridir—erken dönemde kelime vektörleri, bağlam vektörleri ve ipuçları üzerine yaptığı araştırmalar, bugünün BERT, GPT model serilerinin teknik temellerini doğrudan oluşturmuş olup Google Scholar'da 180 binden fazla alıntı almıştır.

Doktora yaptığı yıl, AI başlangıç şirketi MetaMind'i kurdu, iki yıl sonra Salesforce tarafından stratejik bir satın alma yoluyla devralındı. Bundan sonra yıllarca Salesforce'un baş bilim insanı ve yürütme başkan yardımcısı olarak görev yaptı ve Einstein GPT gibi kurumsal AI ürün hatlarının hayata geçirilmesini yönlendirdi.

Salesforce'dan ayrıldıktan sonra, 2020 yılında AI arama motoru You.com'u kurdu, 2025 yılında C turunu tamamlayarak 15 milyar dolarlık bir değerlemeye ulaştı. Bu sefer, odak noktasını aramadan daha temel bir konuya çevirdi.

Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence, Advanced Machine Intelligence Labs... Her biri "Önde Gelen XX Büyük Model Çekirdek Ekibi" etiketi taşıyor, her biri "Nesil Sonrası AI" hikayesi anlatıyor.

Ama Recursive'ın yaklaşımı çoğu meslektaşından daha radikal.

Onun temel iddiası "Kendi Kendine Öğrenen AI" - AI'nın soruları daha akıllıca yanıtlamasını sağlamak değil, AI'nın bilimsel araştırmanın tüm sürecini kendi kendine tamamlamasını sağlamak: hipotezler ortaya koymak, deneyler tasarlamak, sonuçları değerlendirmek, yönleri iterlemek. Başka bir deyişle, insan araştırmacıyı bu döngüden tamamen çıkarmayı hedefliyor.

Bu yeni bir yöntem değil, ancak Recursive bunu son derece gerçekçi bir iş mantığı içine yerleştirdi. Şu anda en üst düzey AI araştırmacılarının yıllık maaşları genellikle 15 ila 20 milyon dolar arasında değişiyor; eğer bir sistem aynı işi daha düşük maliyetle ve daha hızlı bir şekilde yapabilirse, sonuç araştırmanın ekonomik modelini tamamen değiştirebilir.

Yatırımcılar açıkça bu mantığı gördüler. Finansman turunun bildirildiğine göre aşırı talep oldu ve nihai ölçek 1 milyar doları bulabilir.

02 Google ve Nvidia Aynı Anda Bahis Yapıyor

GV liderliğinde, Nvidia da yatırım yapıyor. Bu yatırımcı kombinasyonu başlı başına bir sinyaldir.

Google'ın mantığı anlaşılması zor değil. DeepMind yıllardır "Bilim için AI" alanının en önemli keşifçilerinden biri olmuştur, AlphaFold protein katlanma problemine çözüm bulmuş, AlphaGeometry matematik yarışmalarında insan üstü oyuncuları yenmiştir.

Ancak DeepMind'in yaklaşımı, AI kullanarak belirli bilimsel sorunları çözmek iken, Recursive'in amacı daha alt düzeyde — AI sistemlerini bilimsel keşif sürecini kendi kendine ilerletmeye yönlendirmektir. Bu, Google için hem rekabet hem de değerli bir hedge olacaktır.

Daha da önemlisi, bu ayın başlarında Google, Intel ile birden fazla nesil AI altyapısı işbirliği anlaşmasını duyurdu. Bu, Google'ın AI altyapısı seviyesindeki konumlandırmasının hızla ilerlediğini gösteriyor. Recursive'e yapılan yatırım, bu büyük strateji oyununda bir taş — hangi modelin önünde koşarsa, Google'ın orada olmak istediği anlamına gelir.

NVIDIA'nın mantığı ise daha doğrudan. Öğrenen AI'nın temel engeli algoritma değil, işlem gücüdür. Eğer AI kendi kendine deney yapacak, modeli iterasyonlara tabi tutacaksa, bu arkasında gereken GPU kümesinin boyutu katlanarak artacaktır. NVIDIA'nın Recursive'e yatırım yapması, bir şekilde kendi geleceğine yatırım yapması anlamına gelmektedir.

Her iki şirketin de harekete geçmesi, daha ince bir sinyal de gönderdi — bu yarış, artık "yatırım yapmazsak yetişemeyeceğimiz" aşamaya gelmiş olabilir.

03 Dört Ayda Değerleme 4 Milyar Dolar, Mantıklı mı

40 milyar dolarlık bu rakamı herkes ilk gördüğünde, ilk tepkisi "işte yine geldiler" olmuştur.

AI girişim değerlemesi balonu son iki yılda artık yeni bir konu değil. Bir PDF, bir demo, birkaç slayt, üst düzey laboratuvardan birkaç isim ekleyerek, birkaç milyar doları devreye sokmak mümkün — bu artık Silikon Vadisi ve Londra'da efsane değil, günlük hayattır.

Ancak Recursive'in durumuna dikkatlice bakıldığında, standart "PPT tek boynuzlu at"lardan farklı noktalar olduğunu görüyoruz.

İlk olarak, kurucu ekibin ağırlığı. Richard Socher, NLP alanında gerçek akademik birikime sahiptir, sadece "önceki büyük şirket" parıltısına dayanmamaktadır. Ana ekip, DeepMind ve OpenAI deneyimine sahip olmaları, ön uç araştırmanın acı noktalarını gerçekten yaşadıkları anlamına gelir.

İkinci olarak, fazla talebi karşılayan finansman aşırı talep faktörü. Bu, piyasada talebin arzı kesinlikle aştığı ve yatırımcıların içeri girmek için yarıştığı anlamına gelir.

Ancak dört ayda ve henüz hiçbir halka açık ürünü olmayan bir şirket için 40 milyar dolarlık bir değerleme, bir beklentiye göre fiyatlandırma olduğundan, gerçekliğe dayalı değildir. Temelde bir yöne ödeme yapılmaktadır, bir ürüne veya gelire değil.

Bu tür fiyatlandırma mantığı AI çağında giderek daha yaygın hale gelmekte olup, yatırımcıların "bir sonraki OpenAI'yi kaçırmama" korkusundan kaynaklanmaktadır. Safe Superintelligence da o dönem neredeyse hiçbir ürünü olmayan bir durumda astronomik bir değerleme almıştı, Ilya Sutskever'ın adı en sağlam varlıktı.

Recursive, aynı yolun kopyalanmasında.

04 ‘‘Kendi Kendine Öğrenme’’ Kapısı Arkasındaki

Recursive Superintelligence adı aslında şirketin hırsını oldukça açık bir şekilde ifade ediyor.

‘‘Recursive’’ tekrarlamalı anlamına gelir. Bilgisayar biliminde, rekürsif, kendisini çağıran bir işlev yapısıdır ve birçok karmaşık algoritmanın merkezi mekanizmasıdır. Yapay zeka araştırmasında, ‘‘rekürsif süper zeka’’ terimi, bir sistemin sürekli olarak kendisini optimize edebilme, yükselen bir spiral süreci ima etmektedir.

Bu kavram yeni değil, çünkü bu kavramın aşırı versiyonu ‘‘zekanın patlaması’’dır—bir sistem belirli bir eşiği geçtiğinde, kendini hızla evrimleştirebilir ve sonunda insanların anlayamayacağı bir zeka seviyesine ulaşabilir. Bu, yapay zeka güvenliği alanının uzun süredir en temel endişelerinden biridir.

Ancak Recursive şu anda bunu yapmış gibi görünmüyor. Daha gerçekçi bir yorum, kendini bilimsel keşif döngüsüne sürükleyebilen bir sistem inşa etmeye çalıştığıdır, amacı yapay zeka araştırmasının işgücü ve zaman maliyetini önemli ölçüde azaltmaktır.

Gerçekten başarılı olursa, etkiler yalnızca yapay zeka çevresinde kalmayacak. Bu, ilaç geliştirme, malzeme bilimi, fizik ve benzeri alanların, ‘‘insan bilimcilerin katılımı olmadan hızlı bir şekilde ilerleyebilecekleri’’ bir aşamaya girebileceği anlamına gelir.

Elbette, bu hala bir ‘‘eğer’’.

İddiadan gerçekleştirmeye, yoldaki mesafe, yapay zeka endüstrisinde asla doğrusal değildir.

05 Dalganın Mantığı

2025’in ikinci yarısından bu yana, üst düzey laboratuarlardan girişimcilere yönelik bir dalga bir dalga devam ediyor. Thinking Machines Lab, Safe Superintelligence, Ineffable Intelligence… Bu liste hala uzamaya devam ediyor.

Recursive, bu dalgadaki en yeni ve şu anda en yüksek değere sahip olanı.

Arkasındaki yapısal neden oldukça basit—OpenAI, Anthropic, Google DeepMind gibi şirketlerin rekabeti, bu lider laboratuvarları giderek daha fazla büyük bir şirkete benzetiyor, KPI’ları, uyumlulukları ve politikaları var.

En radikal yönde çalışmak isteyen araştırmacılar, kendilerinin daha özgür olabileceğini düşünüyor.

Aynı anda, sermaye piyasasının mantığı da bu trendi güçlendiriyor. Büyük bir şirketin desteğini alan üst düzey araştırmacılar için, şu anda girişimcilik için bir pencere açısı belki de tarihteki en iyi zamanıdır — yatırımcılar "yönelime" para ödeme konusunda her zamankinden daha isteklidir.

Bu dalganın en temel sorunu "kimin başarılı olacağı" değil, "başarının tanımının ne olduğu" dur.

Eğer Recursive sonunda kendi kendine öğrenen yapay zekanın mümkünlüğünü kanıtlarsa, o zaman yapay zeka araştırmasının temel paradigmasını değiştirecek. Eğer başaramazsa, 500 milyon dolarlık mermiler tüketildikten sonra geriye kalan şey, abartılmış bir kavramdan başka bir şey olacaktır.

Her iki olasılık da gerçekten var.

Dört ay, 4 milyar dolarlık bir değerleme, bu rakam heyecan verici ve aynı zamanda tedirgin edici. AI silahlanma yarışı bugüne kadar geldi, hatta "araştırma nasıl yapılır" gibi konular bile rekabetin bir savaş alanına dönüştü.

Bilim insanları, Dartmouth'ta bir yaz boyunca bir sorun üzerinde tartışırken, şimdi biri bu soruyu cevaplamak için yapay zekayı kullanmayı düşünüyor — yapay zeka ile ilgili araştırma yapmak için yapay zeka kullanmak, süper zekaya doğru tekrarlanan bir şekilde ilerlemek.

Bu yol nereye çıkıyor, kimse gerçekten bilmiyor. Ancak açıkça görünen şey, Google ve Nvidia'nın hangi yöne gidildiğine bakılmaksızın bu yarışta yer almayı seçtikleridir.