リカーシブコミットは、AWSコンピューティング容量への大部分の増加を割り当てています

リカーシブ、リチャード・ソーチャーが率いるAI研究会社は、複数年、4億1千万ドルの契約 (AMZN ) をアマゾン・ウェブ・サービスと締結し、自動化されたAI研究システムを実行するために、資金のほとんどを単一のクラウド契約に投入しています。

同社は2026年5月に6億5千万ドルの資金を調達し、465億ドルの企業価値でステルスモードから脱出しました。 この資金調達 は、AWSへのコミットメントが調達額のほぼ2/3に相当することを意味します。 リカーシブのウェブサイト によると、同社のチームはサンフランシスコとロンドンに25人以上の従業員がいます。 これが契約の内容です。同社はフロンティアラボの条件でコンピューティングを購入していますが、シードステージのスタートアップのように人員を配置しています。

ソーチャー、リカーシブのCEO兼共同創設者は、TechCrunch において、この契約は同社が将来数年間に締結する契約の中で最も小さなものである可能性が高いと述べました。 「私たちにとって、重要なのはヘッドカウントではなく、エージェントのカウントです」と述べました。

支出の背後にあるワークロード

リカーシブのシステムは、研究ループを自分で実行します。変更を提案し、実装し、実験を実行し、結果を検証し、次の実験を選択します。 最初の公開結果 は、2026年6月11日に発表され、実際にどのようなものかを示しています。 同社が報告した3つのベンチマークは、それぞれ非常に小さなものです。 シングルGPUでの5分間の言語モデルトレーニング予算、1つの8GPU H100ノードでのトレーニングスピードラン、Nvidia (NVDA ) B200sでの235のGPUカーネル書き込みタスクの測定です。

スピードランでは、リカーシブは固定の検証損失への時間を79.7秒から77.5秒に短縮したと報告しました。オープンソースコミュニティが2年以上最適化してきたリーダーボードに対してです。カーネルベンチマークでは、0.699から0.754への平均スコアの上昇を報告しました。ここで、1.0はハードウェアの解析的限界を表します。

小さなジョブを何千回も実行することが高コストになるのです。各実験は次の実験を生成し、各有望な候補者は、モデルを改善するのではなく、評価器を操作するソリューションを除外するために、検証パスが必要です。 これは、専用クラスターでの数か月間の事前トレーニング実行とは異なる調達問題です。 バースト容量、高速スケジューリング、ジョブの高速ターンアラウンドを、予約されたアクセラレータの大きなブロックよりも優先します。

AWSはこのプロファイルに対して販売しています。同社のジェイソン・ベネット副社長兼グローバルヘッドオブスタートアップおよびベンチャーキャピタルは、発表において、自己改善AIは、各研究ループが次の実験を生成するため、計算需要が複合的に増加することを示しました。 また、AWSはこれらのループを並列に実行するための弾力性を提供すると述べました。 2社はまた、大規模な自動化研究のためのインフラストラクチャを共同で開発することを計画しており、これは単一の容量ブロックよりも長期にわたるコミットメントです。

注目すべき2次的な影響があります。リカーシブのシステムがこれまでに生み出したものの多くは、効率性です。高速カーネルや低コストのトレーニングレシピが生成されるため、AWSの請求書の一部は、後のコンピューティングのコストを下げることを目的とした作業に費やされることになります。

ドルで価格設定、ギガワットではありません

AWSの最大のAIコミットメントは、通貨ではなく電力で表されます。 2026年4月29日の 第1四半期の結果 では、アマゾンは、OpenAIが2027年からAWSインフラストラクチャを介してTrainium容量を約2ギガワット消費することをコミットしたと述べました。 また、Anthropicは、将来のTrainiumチップの世代を含む、最大5ギガワットの容量を確保することになりました。 同四半期のAWSの収益は373億ドルで、前年同期比28%増加しました。 アマゾンの カスタムシリコンビジネス は、200億ドルの年間収益率を超えました。

これらと比較すると、4億1千万ドルを数年間にわたって分散させることは、AWSにとって小さな項目です。 また、構造も異なります。 TechCrunchは、アマゾンが容量とともに投資参加は行わないと報じました。 これは、最近のフロンティアラボの資金調達を形作った、コンピューティングと資本のパッケージとは異なります。 例えば、AMDの50億ドルのAnthropicベット または AnthropicのSpaceXのColossus 1の買収 などです。 リカーシブは、顧客として容量を購入しているため、この契約は戦略的なパートナーシップの中ではなく、独自のバランスシートに記載されます。

これが、より困難なバージョンのトレードです。 これが比率を説明しています。 自動化された研究プロセスを持つ会社は、給与ではなく実験に資本を変換します。 研究組織を実行するコストは、給与台帳からクラウド請求書に移ります。

次に何が到着するか

リカーシブの発表されたシーケンスは、AI研究から始まり、他の科学的問題に広がります。 自動化されたループを使用して、まずAIシステムを改善し、次に同じ方法を他の科学的問題に適用します。 コンピューティングは今や数年間契約されており、AWSとの共同開発作業により、同社は実験が実行されるシステムに影響を与えることができます。

近い将来の目標は商業化です。 ソーチャーは同じインタビューで、最初の製品が2026年10月頃に登場する予定であり、数か月以内に到着する予定だと述べました。