SAN FRANCISCO — Uma nova startup se chama Recursive, com “e”. Outra se chama Ricursive, com “i”. Ambas tentam fazer a mesma coisa: construir inteligência artificial capaz de se aprimorar sem a ajuda de humanos, uma obsessão dos tecnólogos do Vale do Silício há décadas.
A Ricursive Intelligence, sediada em Palo Alto, Califórnia, trabalha com os chips de computador especializados que alimentam os chatbots atuais. Fundada por duas ex-pesquisadoras do Google, Anna Goldie e Azalia Mirhoseini, a Ricursive pretende desenvolver sistemas de IA capazes de melhorar o design desses chips extremamente complexos.
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Se sistemas de IA conseguirem produzir chips melhores, argumentam elas, esses chips produzirão sistemas de IA melhores. E então o processo se repetirá indefinidamente, à medida que a tecnologia evoluir cada vez mais.
“A ideia de um ciclo de autoaperfeiçoamento que se retroalimenta é o que nos inspira”, disse Goldie, que realizou trabalho semelhante com Mirhoseini no Google.
A Ricursive levantou US$ 335 milhões de empresas de capital de risco como Sequoia, Radical Ventures, Lightspeed e DST Global. Embora tenha menos de um ano de existência e menos de 10 funcionários, a empresa é avaliada em US$ 4 bilhões.
A companhia está entre várias novas startups de IA que levantaram quantias enormes de dinheiro nos últimos meses. Apenas na semana passada, a Humans&, fundada em San Francisco por ex-pesquisadores de laboratórios como a Anthropic e a xAI, de Elon Musk, captou US$ 480 milhões. A empresa tem apenas três meses de vida e é avaliada em US$ 4,48 bilhões.
Mesmo com muitos analistas financeiros e pessoas do setor alertando para uma bolha de IA, volumes gigantescos de dinheiro continuam a fluir para a área. Isso ocorre em parte porque o poder computacional bruto necessário para desenvolver tecnologias de IA é extremamente caro.
Se investidores querem apostar em uma nova ideia, centenas de milhões de dólares se tornaram cada vez mais o valor mínimo de entrada para participar do jogo da IA.
“Recursão” é um termo comumente usado por matemáticos e programadores de computador. Ele se refere a uma função ou procedimento matemático que se alimenta de si mesmo. Depois que um procedimento gera alguma informação, ele usa essa informação para gerar outra coisa. Esse processo pode continuar indefinidamente.
Essa ideia matemática inspira pesquisadores de IA há décadas. Em vez de construir apenas uma função matemática que se alimenta de si mesma, eles buscam criar um sistema de IA que se alimente de si próprio.
Em 2017, quando a onda mais recente de desenvolvimento em IA começou a ganhar força, o Google criou uma tecnologia chamada AutoML. ML era a sigla de “machine learning”, ou aprendizado de máquina, que se refere a algoritmos de computador que aprendem habilidades analisando dados.
Com o AutoML, o Google levou essa ideia um passo adiante: construiu um algoritmo de aprendizado de máquina que aprendia a criar outros algoritmos de aprendizado de máquina.
Na OpenAI, criadora do ChatGPT, pesquisadores estão desenvolvendo o que chamam de um “pesquisador de IA automatizado”. Até o outono (no hemisfério norte, entre setembro e dezembro) , eles esperam ter um sistema capaz de realizar o trabalho de um pesquisador menos experiente, antes de aprimorar gradualmente a tecnologia, disse o CEO da empresa, Sam Altman.
Isso é semelhante ao objetivo de outra nova startup, a Recursive AI, fundada por Richard Socher, que supervisionou a pesquisa em IA no gigante de computação em nuvem Salesforce.
A startup ainda não se anunciou publicamente, mas sua missão já é tema de discussão na comunidade altamente conectada de pesquisadores de IA do Vale do Silício.
A Recursive AI também é avaliada em US$ 4 bilhões, segundo uma pessoa familiarizada com sua rodada mais recente de captação, que falou sob condição de anonimato. A notícia foi divulgada inicialmente pela Bloomberg.
Embora tecnologias tão antigas quanto o AutoML do Google tenham demonstrado que a IA pode ajudar a melhorar a própria IA, esses esforços ainda estão muito distantes de um futuro em que os humanos possam ser retirados do processo, disse Div Garg, CEO da AGI, uma startup de San Francisco que trabalha no desenvolvimento de tecnologias computacionais cada vez mais inteligentes.
“Elas funcionam bem para tarefas muito específicas”, afirmou.
No Google, Goldie e Mirhoseini desenvolveram uma tecnologia de IA capaz de melhorar o design do chip de computador interno da empresa. Chamado de tensor processing unit, ou TPU, o chip foi projetado para desenvolver e executar tecnologias de IA.
Agora, a Ricursive planeja ajudar outras empresas a aprimorar seus chips de forma semelhante. E, com o passar dos anos, seu objetivo maior é criar um círculo virtuoso no qual os chips e a IA evoluam lado a lado.
“A primeira fase da empresa é apenas acelerar o design de chips”, disse Goldie. “Mas, se temos a capacidade de projetar chips muito rapidamente, por que não usar isso nós mesmos? Por que não construir nossos próprios chips? Por que não treinar nossos próprios modelos? Por que não fazê-los coevoluir?”
c.2026 The New York Times Company
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