IAG e IA del futuro
Compromisos Recursivos de la Mayor Parte de su Incremento a la Capacidad de Cómputo de AWS
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Recursive, la empresa de investigación de inteligencia artificial liderada por Richard Socher, ha firmado un acuerdo de varios años por $410 millones con Amazon Web Services (AMZN ) para ejecutar su sistema de investigación de inteligencia artificial automatizado, poniendo la mayor parte de su financiación en un solo contrato de nube.
La empresa salió de la clandestinidad en mayo de 2026 con $650 millones a una valoración de $4.65 mil millones, lo que hace que el compromiso de AWS esté cerca de dos tercios de todo lo que ha recaudado. El sitio web de Recursive establece que el equipo cuenta con más de 25 personas en San Francisco y Londres. Esa proporción es la esencia del trato: la empresa está comprando cómputo en términos de laboratorio de frontera mientras contrata como una startup en etapa de semilla.
Socher, CEO y cofundador de Recursive, le dijo a TechCrunch que el acuerdo probablemente sea uno de los más pequeños que la empresa firme en los próximos años. “Para nosotros, se trata menos de contar cabezas y más de contar agentes”, dijo.
La carga de trabajo detrás del gasto
El sistema de Recursive ejecuta el bucle de investigación en sí: propone un cambio, lo implementa, ejecuta el experimento, valida el resultado y luego elige el próximo experimento. Sus primeros resultados públicos, publicados el 11 de junio de 2026, muestran lo que consume en la práctica. Los tres benchmarks que la empresa informó son individualmente pequeños: un presupuesto de entrenamiento de modelo de lenguaje de cinco minutos en una sola GPU, una velocidad de entrenamiento medida en un nodo H100 de ocho GPU y 235 tareas de escritura de kernel de GPU medidas en Nvidia (NVDA ) B200s.
En la velocidad de entrenamiento, Recursive informó que redujo el tiempo hasta una pérdida de validación fija de 79,7 segundos a 77,5 segundos, en comparación con una clasificación que la comunidad de código abierto había estado optimizando durante más de dos años. En el benchmark de kernel, informó que elevó la puntuación media de 0,699 a 0,754 en una escala donde 1,0 representa el límite analítico del hardware.
Los trabajos pequeños, ejecutados miles de veces, son lo que hace que esto sea costoso. Cada experimento genera el siguiente, y cada candidato prometedor necesita una pasada de validación para filtrar soluciones que engañan al evaluador en lugar de mejorar el modelo. Ese es un problema de aprovisionamiento diferente al de una carrera de preentrenamiento de meses en un clúster dedicado. Recompensa la capacidad de explosión, la programación rápida y el alto cambio de trabajo sobre un bloque enorme de aceleradores reservados.
AWS está vendiendo contra ese perfil. Jason Bennett, su vicepresidente y director global de startups y capital de riesgo, dijo en el anuncio que la inteligencia artificial de auto-mejora crea una demanda de cómputo compuesta porque cada bucle de investigación genera el próximo experimento, y presentó AWS sobre la elasticidad para ejecutar esos bucles en paralelo. Las dos empresas también dijeron que planean desarrollar infraestructura construida específicamente para la investigación automatizada a gran escala, un compromiso que dura más allá de cualquier bloque de capacidad.
Hay un efecto de segundo orden que vale la pena señalar: gran parte de lo que el sistema de Recursive ha producido hasta ahora es eficiencia. Los kernels más rápidos y las recetas de entrenamiento más baratas son la salida, lo que significa que parte de la factura de AWS financia el trabajo destinado a reducir el costo del cómputo que sigue.
Preciado en dólares, no en gigavatios
Los compromisos de inteligencia artificial más grandes de AWS están denominados en potencia en lugar de moneda. En sus resultados del primer trimestre del 29 de abril de 2026, Amazon dijo que OpenAI se había comprometido a consumir aproximadamente dos gigavatios de capacidad Trainium a través de la infraestructura de AWS, que se iniciará en 2027, y que Anthropic aseguraría hasta cinco gigavatios de generaciones actuales y futuras de los mismos chips. Los ingresos de AWS en ese trimestre fueron de $37.6 mil millones, un aumento del 28% con respecto al año anterior, y el negocio de silicio personalizado de Amazon superó una tasa anual de $20 mil millones.
Al lado de esos, $410 millones distribuidos a lo largo de varios años es una línea pequeña para AWS. También está estructurado de manera diferente. TechCrunch informó que Amazon no está tomando una participación en la inversión junto con la capacidad, lo que lo separa de los paquetes de cómputo y capital que han dado forma a la financiación de laboratorio de frontera reciente, desde la apuesta de $5 mil millones de AMD en Anthropic hasta la adquisición de Anthropic de Colossus 1 de SpaceX. Recursive está comprando capacidad como cliente, por lo que el contrato se encuentra en su propio balance general en lugar de dentro de una asociación estratégica.
Esa es la versión más difícil del comercio, y explica la proporción. Una empresa que automatiza su propio proceso de investigación convierte capital en experimentos en lugar de salarios, y el costo de ejecutar una organización de investigación se desplaza de la nómina a la factura de la nube.
Qué se envía a continuación
La secuencia declarada de Recursive comienza con la investigación de inteligencia artificial y se amplía desde allí: usa el bucle automatizado para mejorar los sistemas de inteligencia artificial primero, y luego aplica el mismo método a otros problemas científicos. El cómputo ahora está contratado para años, y el trabajo de co-desarrollo con AWS da a la empresa una participación en los sistemas en los que se ejecutan sus experimentos.
El hito más cercano es comercial. Socher dijo en la misma entrevista que los primeros productos que la gente puede usar deberían aparecer alrededor de octubre de 2026, y que llegarán en meses en lugar de trimestres.
