Стартап без единого продукта, с командой меньше 30 человек, привлёк $650 млн при оценке $4,65 млрд. Инвесторы — венчурное подразделение Google, Nvidia, AMD. Идея, под которую дали эти деньги: построить ИИ, который сам себя улучшает без участия человека, по замкнутому циклу.
Это не сюжет из технотриллера, а реальная сделка мая 2026 года. И это только один из нескольких новых игроков, которые организовали весь бизнес вокруг идеи, ещё недавно звучавшей как научная фантастика — притом что сами гранды индустрии (OpenAI, Anthropic, Google DeepMind) занимаются тем же самым уже сейчас, просто это не единственный их продукт.
Что такое рекурсивное самоулучшение (RSI)
RSI (recursive self-improvement) — это ситуация, когда ИИ-система значимо улучшает инструменты, которые используются для создания её собственных последующих версий: помогает отлаживать процесс обучения, находит ошибки в оценке, ускоряет разработку. Если петля замыкается полностью, прогресс перестаёт быть линейным и становится похож на снежный ком.
Что уже официально заявляют сами лаборатории
5 февраля 2026 года OpenAI выпустила модель GPT-5.3-Codex и прямо написала в официальных заметках к релизу, что ранние версии модели были "инструментальны в создании самой себя" — помогали отлаживать процессы обучения, управлять развёртыванием и диагностировать сбои в оценке. Это первое прямое признание крупной лаборатории, что её модель материально участвовала в разработке своего преемника.
Anthropic со своей стороны заявляет, что большинство кода для внутренних задач компании теперь пишет сама Claude. OpenAI также сообщила, что модель GPT-5.5 самостоятельно разработала метод параллелизации вычислений, ускоривший генерацию токенов более чем на 20%.
Новая категория игроков: RSI как весь бизнес, а не побочный эффект
Здесь и начинается то, что выходит за рамки привычных трёх-четырёх названий:
- Recursive Superintelligence — стартап Ричарда Сохера и Юаньдун Тяня (оба — выходцы из крупных лабораторий: Salesforce AI и Meta FAIR соответственно). Вышел из скрытого режима 13 мая 2026 года с оценкой $4,65 млрд и $650 млн финансирования от GV (венчурное подразделение Alphabet), Greycroft, Nvidia и AMD.
- Ineffable Intelligence — компания Дэвида Сильвера, бывшего главы направления reinforcement learning в Google DeepMind. Привлекла $1,1 млрд посевных инвестиций при оценке $5,1 млрд.
- Ricursive Intelligence — основана бывшими руководителями проекта AlphaChip в DeepMind, специализируется на использовании ИИ для проектирования компьютерных чипов, обещая сократить цикл разработки с 1-2 лет до нескольких дней.
- Параллельно свои версии пути к сверхинтеллекту строят Safe Superintelligence Ильи Суцкевера (акцент на безопасности) и AMI Labs Яна Лекуна (world models).
Принципиальное отличие этих компаний от OpenAI, Anthropic и DeepMind: у грандов RSI — это способ ускорить существующий бизнес по продаже моделей и API. У новых игроков это единственная цель компании целиком.
Что говорят независимые официальные измерения — и здесь начинается нюанс
Самые надёжные данные на эту тему собирает METR — независимая исследовательская организация, которая тестирует модели совместно с Anthropic, OpenAI, Google и Meta и публикует результаты открыто.
METR ввела метрику "временного горизонта" — длительность задачи (по времени, которое она заняла бы у опытного человека), которую ИИ-агент способен выполнить самостоятельно с заданной надёжностью. По данным METR, этот показатель удваивался примерно каждые 7 месяцев в 2019-2024 годах, а с 2024 года темп ускорился до удвоения примерно каждые 4 месяца. По состоянию на май 2026 года самые способные модели оцениваются примерно в 16-20 часов на уровне 50%-надёжности.
Важная оговорка от самой METR: их методология становится ненадёжной для оценок выше 16 часов из-за насыщения набора тестовых задач — то есть даже официальный измеритель прогресса признаёт границы точности собственных данных.
Ещё более отрезвляющий факт из той же официальной методологии. В отдельном рандомизированном контролируемом исследовании METR проверила, как ИИ-инструменты влияют на продуктивность опытных разработчиков с открытым кодом на их собственных репозиториях. Результат оказался неожиданным: разработчики с ИИ-инструментами тратили на 19% больше времени, чем без них — то есть в этом конкретном сценарии ИИ не ускорил, а замедлил работу.
Это не отменяет общий тренд роста возможностей — но показывает разрыв между "модель может решить более длинную тестовую задачу" и "реальный специалист стал работать быстрее благодаря этой модели". Разрыв, о котором маркетинговые материалы обычно не упоминают.
Голос скепсиса — и это принципиально важно для баланса
Хелен Тонер, директор Georgetown's Center for Security and Emerging Technology и бывший член совета директоров OpenAI, проводит чёткую границу: активное использование ИИ-инструментов в исследованиях само по себе не равно RSI. Классическое определение подразумевает, что человек в цикле вообще не нужен — а это принципиально иной уровень, которого пока не достигнуто.
Часть аналитиков идёт дальше и называет часть заявлений лабораторий маркетингом, призывая к обязательной публикации "дифференциальных аудитов" — сравнения критериев оценки до и после того, как модель поучаствовала в изменении процесса обучения следующей версии. Без такой прозрачности, по их мнению, разговоры о самоулучшении рискуют превратиться в то, что один из аналитиков назвал "театром саморегулирования".
Регуляторный ответ уже начался
Иллинойс стал первым штатом США, законодательно обязавшим крупные ИИ-лаборатории проходить независимый аудит безопасности у сторонних организаций. Параллельно METR уже выступает в роли независимого внешнего рецензента: организация провела внешнюю проверку раздела о рисках автоматизированных R&D в февральском 2026 года отчёте Anthropic о рисках — то есть механизм внешней проверки заявлений лабораторий уже работает на практике, а не только обсуждается в теории.
Честный итог: явление реальное, деньги в него вложены нешуточные, а измеримый прогресс действительно есть и ускоряется. Но разрыв между "модель формально может выполнить более длинную задачу" и "это меняет реальную экономику вашего бизнеса прямо сейчас" — всё ещё велик, и именно в этом разрыве живёт весь текущий хайп.
Больше интересного на моем канале