AGI und Zukunft der KI
Rekursive Commits den Großteil seines Investments in die AWS-Rechenleistung
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Rekursive, das von Richard Socher geleitete KI-Forschungsunternehmen, hat eine Vereinbarung über 410 Millionen US-Dollar mit Amazon Web Services (AMZN ) geschlossen, um sein automatisiertes KI-Forschungssystem zu betreiben und den Großteil seiner Finanzierung in einen einzigen Cloud-Vertrag zu investieren.
Das Unternehmen ist im Mai 2026 mit 650 Millionen US-Dollar bei einer Bewertung von 4,65 Milliarden US-Dollar aus der Stealth-Phase herausgetreten, was die AWS-Verpflichtung zu etwa zwei Dritteln aller von ihm aufgebrachten Mittel macht. Die Website von Rekursive gibt an, dass das Team aus über 25 Personen in San Francisco und London besteht. Dieses Verhältnis ist der Kern der Vereinbarung: Das Unternehmen kauft Rechenleistung zu Bedingungen, die für Frontier-Labors typisch sind, während es wie ein Start-up im Seed-Stage besetzt ist.
Socher, der CEO und Mitgründer von Rekursive, erzählte TechCrunch, dass die Vereinbarung wahrscheinlich zu den kleinsten gehören wird, die das Unternehmen in den nächsten Jahren abschließen wird. “Für uns geht es weniger um die Anzahl der Mitarbeiter und mehr um die Anzahl der Agenten”, sagte er.
Die Arbeitslast hinter den Ausgaben
Das System von Rekursive führt die Forschungsschleife selbst durch: Es schlägt eine Änderung vor, implementiert sie, führt das Experiment durch, validiert das Ergebnis und wählt dann das nächste Experiment aus. Die ersten öffentlichen Ergebnisse, die am 11. Juni 2026 veröffentlicht wurden, zeigen, was dies in der Praxis verbraucht. Die drei Benchmarks, die das Unternehmen gemeldet hat, sind jeweils winzig: Ein fünfminütiges Sprachmodell-Trainingsbudget auf einer einzelnen GPU, ein Trainings-Speedrun, der auf einem acht-GPU-H100-Node bewertet wird, und 235 GPU-Kernel-Schreibaufgaben, die auf Nvidia (NVDA ) B200s gemessen werden.
Beim Speedrun berichtete Rekursive, dass es die Zeit bis zu einem festen Validierungsverlust von 79,7 Sekunden auf 77,5 Sekunden reduziert hat, im Vergleich zu einer Rangliste, die die Open-Source-Community über zwei Jahre hinweg optimiert hat. Beim Kernel-Benchmark berichtete es, dass es den mittleren Score von 0,699 auf 0,754 auf einer Skala erhöht hat, bei der 1,0 die analytische Hardware-Grenze darstellt.
Kleine Jobs, die Tausende von Malen durchgeführt werden, sind es, die dies teuer machen. Jedes Experiment spawn das nächste, und jeder vielversprechende Kandidat benötigt einen Validierungslauf, um Lösungen auszusieben, die den Evaluator anstelle des Modells verbessern. Dies ist ein anderes Beschaffungsproblem als ein monatelanger Pre-Training-Lauf auf einem dedizierten Cluster. Es belohnt Burst-Kapazität, schnelle Planung und hohe Job-Fluktuation über einen enormen reservierten Block von Beschleunigern.
AWS verkauft dagegen. Jason Bennett, Vice President und Global Head of Startups und Venture Capital, sagte in der Ankündigung, dass sich selbst verbessernde KI zu einem kumulativen Rechenbedarf führt, da jeder Forschungslauf das nächste Experiment generiert, und pries AWS für die Elastizität, um diese Schleifen parallel durchzuführen. Die beiden Unternehmen sagten auch, dass sie planen, Infrastruktur zu entwickeln, die speziell für große automatisierte Forschung konzipiert ist, ein Engagement, das über jeden einzelnen Kapazitätsblock hinausgeht.
Es gibt einen zweiten Effekt, der erwähnenswert ist: Ein Großteil dessen, was das System von Rekursive bisher produziert hat, ist Effizienz. Schnellere Kerne und günstigere Trainingsrezepte sind die Ausgabe, was bedeutet, dass ein Teil der AWS-Rechnung für Arbeiten aufgewendet wird, die darauf abzielen, die Kosten für die folgende Rechenleistung zu senken.
Preisgestaltung in Dollar, nicht in Gigawatt
Die größten KI-Verpflichtungen von AWS sind in Rechenleistung und nicht in Währung ausgedrückt. In den Ergebnissen des ersten Quartals vom 29. April 2026 sagte Amazon, dass OpenAI sich verpflichtet hat, etwa zwei Gigawatt Trainium-Kapazität über AWS-Infrastruktur zu verbrauchen, beginnend mit 2027, und dass Anthropic bis zu fünf Gigawatt der aktuellen und zukünftigen Generationen der gleichen Chips sichern wird. Der Umsatz von AWS in diesem Quartal betrug 37,6 Milliarden US-Dollar, ein Plus von 28 % im Vergleich zum Vorjahr, und der Umsatz von Amazons benutzerdefiniertem Silizium-Geschäft überstieg eine jährliche Rate von 20 Milliarden US-Dollar.
Im Vergleich dazu ist 410 Millionen US-Dollar, die über mehrere Jahre verteilt sind, eine kleine Zeile für AWS. Es ist auch anders strukturiert. TechCrunch berichtete, dass Amazon keine Beteiligung an der Kapazität hält, was diese Vereinbarung von den Rechen- und Kapital-Paketen unterscheidet, die die jüngste Finanzierung von Frontier-Labors geprägt haben, von AMDs 5-Milliarden-US-Dollar-Engagement bei Anthropic bis hin zu Anthropics Übernahme von SpaceX’ Colossus 1. Rekursive kauft Kapazität als Kunde, sodass der Vertrag auf der eigenen Bilanz des Unternehmens und nicht innerhalb einer strategischen Partnerschaft steht.
Dies ist die schwierigere Version des Handels, und es erklärt das Verhältnis. Ein Unternehmen, das seinen eigenen Forschungsprozess automatisiert, wandelt Kapital in Experimente um und nicht in Gehälter, und die Kosten für den Betrieb einer Forschungsorganisation verschieben sich von der Gehaltsabrechnung auf die Cloud-Rechnung.
Was als Nächstes kommt
Die angegebene Reihenfolge von Rekursive beginnt mit KI-Forschung und erweitert sich von dort aus: Verwenden Sie die automatisierte Schleife, um KI-Systeme zuerst zu verbessern, und wenden Sie dann die gleiche Methode auf andere wissenschaftliche Probleme an. Die Rechenleistung ist jetzt für Jahre vertraglich gebunden, und die gemeinsame Entwicklung mit AWS gibt dem Unternehmen Einfluss auf die Systeme, auf denen seine Experimente laufen.
Der nächste Meilenstein ist kommerziell. Socher sagte in demselben Interview, dass die ersten Produkte, die Menschen verwenden können, etwa im Oktober 2026 erscheinen sollten, und dass sie in Monaten und nicht in Quartalen eintreffen werden.
