Fostul cercetător-șef de la Salesforce semnează 410 milioane de dolari cu AWS pentru un AI care se îmbunătățește singur

Recursive Superintelligence, laboratorul de AI fondat de Richard Socher — fostul cercetător-șef (Chief Scientist) al Salesforce — a semnat un acord de calcul în valoare de 410 milioane de dolari cu AWS, divizia de cloud a Amazon, pentru a-și rula la scară largă buclele de cercetare AI complet automatizate.

Detaliile acordului

Detaliul cel mai neobișnuit al anunțului: Socher a descris acest deal de 410 milioane de dolari drept „cel mai mic al său de până acum" — o afirmație care spune multe despre scara la care operează deja fostul cercetător-șef Salesforce în noua sa companie.

Ce înseamnă „AI care se îmbunătățește singur"

Recursive Superintelligence construiește sisteme AI concepute să-și modifice autonom propria arhitectură și algoritmii de antrenare, fără ca un inginer uman să „regleze butoanele" manual. Fondatorii numesc această abordare „Level 1 autonomous training" — obiectivul e un AI care se învață singur să devină un AI mai bun, recursiv, într-un proces deschis de descoperire științifică automatizată.

Compania susține deja că sistemul său de cercetare AI automatizat poate depăși ani întregi de optimizare umană — iar pe măsură ce buclele de cercetare rulează autonom, fără pauză, acest avantaj se presupune că se compune în timp, nu rămâne constant.

Compute, nu oameni — o strategie de buget neobișnuită

Accentul pus de Recursive pe sisteme auto-îmbunătățitoare înseamnă că o mare parte din bugetul care, la o companie AI obișnuită, s-ar duce spre angajare de personal și operațiuni, e direcționat direct spre putere de calcul — compania încearcă, practic, să automatizeze chiar și propriul proces de dezvoltare de produs.

Ce înseamnă toate astea

Dimensiunea acordului — 410 milioane de dolari descriși ca fiind „cel mai mic" contract al companiei — arată o schimbare de scară în cursa AI: sume care ar fi părut uriașe acum doi-trei ani devin, pentru unii jucători, tranzacții de rutină. Miza reală a Recursive Superintelligence nu e doar un model AI mai bun, ci o pondere fundamental diferită asupra procesului de cercetare AI însuși — un sistem care nu doar rulează modele, ci încearcă să automatizeze complet bucla prin care modelele viitoare sunt proiectate și antrenate. Dacă abordarea funcționează la scara promisă, ar putea comprima semnificativ ritmul la care apar generații noi de modele AI, cu toate riscurile și oportunitățile pe care o asemenea accelerare le presupune.