Recursive Superintelligence: 650 Millionen für KI, die sich selbst verbessert
Eine vier Monate alte Firma mit weniger als 30 Mitarbeitern hat 650 Millionen Dollar eingesammelt. Die Bewertung? 4,65 Milliarden Dollar. Kein Produkt, kein Umsatz, keine Kunden. Recursive Superintelligence hat dennoch die Aufmerksamkeit der gesamten KI-Branche auf sich gezogen, weil das Startup ein Ziel verfolgt, das bis vor kurzem als Science-Fiction galt: Künstliche Intelligenz, die sich ohne menschliches Zutun selbst verbessert.
Das Team hinter dem ehrgeizigsten KI-Projekt der Welt
Richard Socher führt das Unternehmen. Der ehemalige Chief Scientist von Salesforce und Gründer der KI-Suchmaschine You.com hat einige der namhaftesten Forscher der Welt um sich versammelt. Yuandong Tian, ehemals Forschungsdirektor bei Meta FAIR, leitete dort das DarkForest-Go-Projekt und ELF OpenGo. Tim Rocktäschel, Professor für KI am University College London und ehemaliger Principal Scientist bei Google DeepMind, bringt seine Expertise in offener Evolution ein. Dazu kommen Alexey Dosovitskiy, Mitautor des Vision-Transformer-Papiers, sowie Josh Tobin, der bei OpenAI die Codex- und Deep-Research-Teams leitete.
Peter Norvig, Koautor des Standardwerks „Artificial Intelligence: A Modern Approach“, fungiert als Berater. Die Investorenliste liest sich wie ein Who’s Who der Branche: GV (Alphabets Venture-Arm), Greycroft, Nvidia und AMD.
Was rekursive Selbstverbesserung wirklich bedeutet
Der Begriff klingt einfach, ist aber technisch extrem anspruchsvoll. Nicht jede Form von KI-gestützter Verbesserung zählt als echte Rekursion. Wenn ein Sprachmodell Code vorschlägt und Menschen diesen Code bewerten, handelt es sich schlicht um Assistenz. Echte rekursive Selbstverbesserung bedeutet: Die KI identifiziert eigene Schwächen, entwickelt neue Ansätze, testet diese und wendet die Verbesserungen auf sich selbst an. Der gesamte Zyklus aus Ideation, Implementierung und Validierung läuft autonom ab.
Socher betont diesen Unterschied ausdrücklich. Viele Labore nutzen KI bereits, um Forschung zu beschleunigen. Anthropic schreibt den Großteil seines Codes mittlerweile mit Claude. OpenAI berichtet, dass GPT-5.5 eine Parallelisierungsmethode fand, die die Token-Generierung um mehr als 20 Prozent beschleunigte. Google DeepMind baute AlphaEvolve, einen Coding-Agenten für wissenschaftliche Entdeckungen. Das ist jedoch alles assistierte Verbesserung, keine echte Rekursion.
Offene Evolution als Schlüsselkonzept
Recursive Superintelligence setzt auf sogenannte Offenheit (Open-Endedness). Statt ein Modell auf ein festes Ziel zu trainieren, erzeugt das System kontinuierlich neue Umgebungen, Herausforderungen und Anpassungsformen. Das Prinzip orientiert sich an der biologischen Evolution: Organismen passen sich an veränderte Bedingungen an, und andere Organismen reagieren darauf. Dieser Prozess läuft endlos ab.
Ein konkretes Beispiel ist Rainbow Teaming, ein von Rocktäschel entwickeltes Sicherheitskonzept. Ein KI-System greift ein anderes an, um Schwachstellen aufzudecken. Das verteidigende System lernt daraus und wird robuster. Nach Millionen von Iterationen entstehen zwei Systeme, die sich gegenseitig übertreffen. Die Methode wird inzwischen in allen großen KI-Laboren eingesetzt.
4,65 Milliarden ohne Produkt: Was die Bewertung bedeutet
Dass ein Startup ohne Produkt und mit weniger als 30 Angestellten eine Bewertung von 4,65 Milliarden Dollar erzielt, verdeutlicht den Zustand des KI-Investitionsmarktes. Investoren setzen nicht auf ein bestehendes Produkt, sondern auf die Möglichkeit, dass rekursive Selbstverbesserung den Kern der nächsten technologischen Revolution bilden könnte. Wer als Erster eine funktionierende Schleife baut, könnte seinen Vorsprung exponentiell ausbauen.
Allerdings bleibt die Frage offen, ob sich der Zyklus tatsächlich beschleunigt oder ob sich die Verbesserungen mit jedem Durchlauf immer stärker abflachen. Anthropic-Mitgründer Jack Clark schätzt die Wahrscheinlichkeit, dass ein System ohne menschliche Beteiligung einen leistungsfähigeren Nachfolger trainieren kann, auf 60 Prozent bis Ende 2028 und 30 Prozent bis Ende 2027.
Die Verbindung zu Anthropics Warnung
Das Startup erscheint nur zwei Wochen nach Anthropics dramatischer Warnung, dass KI-Systeme sich bald selbst verbessern könnten und niemand das stoppen könne. Recursive Superintelligence macht genau dieses Szenario zum Geschäftsmodell. Der Konflikt ist offensichtlich: Während Anthropic vor den Risiken rekursiver Selbstverbesserung warnt, sammelt ein Konkurrent hunderte Millionen Dollar ein, um genau diese Technologie zu bauen.
Auch OpenAI hatte 445.000 Dollar für Forschung zur rekursiven Selbstverbesserung ausgeschrieben. Die Frage ist nicht mehr, ob jemand es versucht. Die Frage ist, wer zuerst erfolgreich ist und was passiert, wenn die Schleife einmal in Gang kommt.
Compute wird zur wichtigsten Ressource
Wenn rekursive Selbstverbesserung funktioniert, wird Rechenleistung zum entscheidenden Engpass. Die Geschwindigkeit des KI-Fortschritts hinge direkt davon ab, wie viel Compute in den Selbstverbesserungszyklus fließt. Socher vergleicht die künftige Zuteilung von KI-Rechenleistung mit der Entscheidung, welche Krankheiten oder wissenschaftlichen Probleme Priorität erhalten sollten. Nvidia und AMD als strategische Investoren zeigen, dass die Chip-Hersteller den Bedarf bereits kommen sehen.
Recursive Superintelligence plant den Launch eines Level-1-autonomen Trainingssystems für Mitte 2026. Das erste Ziel: ein System mit den Fähigkeiten von „50.000 Ärzten“, das wissenschaftliche Forschung automatisiert. Ob das gelingt, ist offen. Der Markt hat jedoch bereits gesprochen: Die Möglichkeit einer sich selbst verbessernden Maschine ist mehr wert als viele Unternehmen, die bereits eine gebaut haben.
