توقيع "Recursive Superintelligence" صفقة بقيمة 410 ملايين دولار مع AWS لتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي ذاتية التحسين على نطاق واسع

أعلنت "Recursive Superintelligence" عن توقيع اتفاقية حوسبة متعددة السنوات مع Amazon Web Services بقيمة 410 ملايين دولار، وذلك في 28 يوليو. تمنح الصفقة الشركة الناشئة البنية التحتية اللازمة لتشغيل أنظمة ذكاء اصطناعي مصممة لتحسين نفسها ذاتيًا — عبر تعديل هندستها الخاصة وخوارزميات التدريب دون تدخل مهندسين بشريين.

الرئيس التنفيذي ريتشارد سوشير، كبير العلماء السابق في Salesforce، شارك في تأسيس Recursive مع خريجين من OpenAI وGoogle DeepMind وMeta AI وUber AI. انطلقت الشركة الناشئة من وضع التخفي في مايو الماضي بتمويل قدره 650 مليون دولار وتقييم بلغ 4.65 مليار دولار. ومن بين المستثمرين GV (Google Ventures) وGreycroft وAMD Ventures وNVIDIA.

فرضية الذكاء الاصطناعي ذاتي التحسين

الرهان المركزي لـ Recursive هو أن أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكنها المساهمة في تطوير نفسها — بتحليل أدائها والمساعدة في تصميم نسخ محسّنة من ذاتها، مما يخلق دورة تحسين تتسارع بشكل متكرر. تقول الشركة إن نظام البحث الآلي في الذكاء الاصطناعي لديها قد تجاوز بالفعل سجلًا بشريًا على لوحة المتصدرين استمر عامين وحقق نتائج متطورة على ثلاثة معايير: NanoChat وNanoGPT Speedrun وSOL-ExecBench.

المغزى: تصبح ميزانية الحوسبة، بدلاً من عدد الموظفين، الرافعة الأساسية للتوسع — وهذا يفسر لماذا يذهب 410 ملايين دولار من تمويل 650 مليون دولار مباشرة إلى البنية التحتية السحابية بدلاً من الرواتب.

لماذا AWS

قال جايسون بينيت، نائب الرئيس والرئيس العالمي لقطاع الشركات الناشئة في AWS، إن AWS تمنح Recursive المرونة اللازمة لتشغيل حلقات متوازية على نطاق هائل، مما يحول أشهر البحث المتسلسل إلى أيام من الاكتشاف الموازي. تتضمن الصفقة أيضًا تطويرًا مشتركًا لبنية تحتية مخصصة.

وصف سوشير المبلغ البالغ 410 ملايين دولار بأنه من المحتمل أن يكون واحدًا من أصغر صفقات الحوسبة التي ستوقعها الشركة في السنوات القليلة القادمة — مما يضع Recursive بين مختبرات الذكاء الاصطناعي التي تعتبر توسيع نطاق الحوسبة سلاحًا استراتيجيًا لديها.

السياق الأوسع

شهد عام 2026 تدفق رؤوس أموال إلى الحوسبة الخام للذكاء الاصطناعي أكثر من أي عام سابق. ما يميز Recursive هو الادعاء المحدد بأن حوسبتها تشغل عملية بحث آلية قد تنتج نماذج أكثر كفاءة من الأساليب التقليدية الموجهة بشريًا، مما قد يضغط سنوات من تطوير الذكاء الاصطناعي في أشهر.