AI創業公司Recursive Superintelligence（簡稱RSI）在2026年5月正式亮相，其首輪融資規模超過6.5億美元，投後估值達到46.5億美元。本輪融資由GV（Google Ventures）和Greycroft領投，輝達、AMD Ventures等產業資本參與其中。在產品尚未正式落地的情況下完成如此大規模融資，在近年AI創業熱潮中並不多見。

RSI的核心看點在於其創始團隊：公司集結了八位來自全球頂級AI實驗室的科學家。CEO Richard Socher曾任Salesforce首席科學家，是自然語言處理領域的重要研究者；其餘聯合創始人分別來自Google DeepMind、OpenAI、Meta FAIR等機構，包括Tim Rocktäschel、Alexey Dosovitskiy、Josh Tobin、Caiming Xiong、Tim Shi、Jeff Clune，以及華人頂尖AI科學家田淵棟。

公司目標並非打造一個更聰明的模型，而是構建一套能夠參與AI研發的研究系統——讓AI創造更強的AI。田淵棟在近期與嘉加資本創始管理合夥人鄭泓（Holly Zheng）的對話中透露了階段性成果：一是讓AI自主提出新的模型訓練方法，包括訓練配方和模型架構調整；二是在GPU核心最佳化（Kernel Optimization）方面取得突破。核心是模型訓練和推理過程中最底層的計算程式，直接決定執行效率，過去通常需要經驗豐富的GPU工程師才能完成。田淵棟表示，RSI的系統已能自動生成高效能核心，部分任務表現甚至超過專業工程團隊。

田淵棟特別提到，他自己並非核心工程師，但通過與AI Agent協作，也能參與過去需要專業背景才能完成的工作。他認為，AI展現出的不僅是替代專家的能力，更是在降低專業門檻，讓更多人進入過去難以觸及的領域。

關於八位聯合創始人的合作模式，田淵棟表示，團隊並非在同一個方向上競爭，而是各自負責不同領域。合作的前提是每個人都清楚自己的專長並承認邊界，形成“背靠背的信任”。這種組織方式使RSI更像一個由頂尖科學家組成的“超級研究團隊”，而非依賴某位明星創始人的傳統創業公司。投資人押注的不僅是某項未落地的產品，更是團隊持續定義問題、吸引人才並突破技術邊界的綜合能力。

田淵棟認為，本輪AI創業與過去十年網際網路創業的最大不同在於，商業模式不再先於技術。在大模型時代，模型能力的變化反過來決定產品形態和商業方向。他以Anthropic為例：Claude在程式碼生成和Agent任務上的能力提升後，Coding Agent才逐漸成為核心產品方向。因此，離模型最近的人——AI科學家——也開始離商業機會最近。

對於如何選擇投資人，田淵棟給出了兩條標準：一是是否真正認同RSI的“遞迴式自我改進”長期技術路線；二是雙方能否形成長期協同，產業資源、技術判斷和長期陪伴並不能靠資金替代。鄭泓則補充說，在矽谷，錢反而是最容易的部分，真正重要的是投資人與創始團隊的長期夥伴關係。

談及頂尖人才的留存，田淵棟將文化放在首位。他認為，當經濟安全感得到滿足後，更多收入帶來的吸引力會逐漸減弱，真正決定去留的是研究什麼問題以及和誰一起研究。RSI希望建立一種全員動手的研究文化，即使是聯合創始人也要親自寫程式碼、跑實驗。

對於“AI會做研究後人類還剩下什麼”的問題，田淵棟（他本人也是一位持續寫作十年的科幻小說家）認為，小說創作仍會是AI最難跨越的邊界之一。人們真正想閱讀的並非統計意義上最流暢的表達，而是一個具體的人基於自己獨特人生經歷所創造的內容。未來最聰明的人，未必是與AI競爭的人，而是最善於使用最強AI並繼續與之產生新想法的人。