Creatorul AlphaGo strânge un record de 1 miliard de dolari pentru a construi AI fără LLM

David Silver, pionierul învățării prin întărire care a condus crearea învățării prin întărire la Google DeepMind, strânge 1 miliard de dolari în fonduri de seed pentru Ineffable Intelligence, o companie cu sediul în Londra, construită pe premisa că modelele de limbaj mare sunt calea greșită către superinteligență.

Tranzacția, condusă de Sequoia Capital, ar fi cel mai mare tur de seed vreodată închis de o companie europeană, dacă va fi finalizată. Nvidia (NVDA ), Google și Microsoft (MSFT ) sunt în negocieri pentru a participa, deși negocierile rămân în desfășurare și termenii finali ar putea fi modificați. Runda evaluează compania la 4 miliarde de dolari pre-money.

Silver, care a servit ca vicepreședinte pentru învățarea prin întărire la DeepMind, a înființat în mod discret Ineffable Intelligence în noiembrie 2025 și a fost numit director în ianuarie 2026. Misiunea companiei, așa cum a descris-o Silver, este de a construi “o superinteligență care învață nelimitat și care descoperă singură fundamentele tuturor cunoștințelor”.

Această descriere conține o provocare deliberată. Într-o industrie care cheltuie sute de miliarde de dolari pentru a scala LLM-urile antrenate pe textul de pe internet, Silver susține că abordarea întregului proces are un plafon.

Cazul împotriva datelor umane

Teza lui Silver se bazează direct pe lucrările care l-au făcut faimos. În 2017, CEO-ul DeepMind, Demis Hassabis și Silver au publicat AlphaGo Zero, o versiune a AlphaGo care a învățat în întregime prin autojoc cu zero date umane. A bătut AlphaGo original, antrenat cu date umane, cu 100 de jocuri la zero.

Rezultatul a șocat comunitatea de inteligență artificială. Un sistem care a învățat de la zero, prin interacțiune și recompensă, nu numai că a egalat cunoștințele umane, ci le-a și depășit atât de mult încât versiunea antrenată cu date umane nu a putut câștiga niciun joc.

Silver a extins această abordare prin AlphaZero, care a stăpânit șahul, shogi și Go de la zero, și MuZero, care a învățat să planifice fără a fi informat despre regulile jocului pe care îl juca. Fiecare sistem a întărit aceeași concluzie: cea mai bună performanță vine nu din imitarea oamenilor, ci din învățarea prin experiență.

Într-un podcast DeepMind înregistrat înainte de plecarea sa, Silver a descris două epoci ale inteligenței artificiale: epoca actuală “a datelor umane” și o epocă viitoare “a experienței”. LLM-urile contemporane, a argumentat el, depind de datele și feedback-ul uman, creând constrângeri inerente. Calea către superinteligența artificială necesită depășirea cunoștințelor umane în întregime.

Acesta este “școala Alberta” – filozofia numită după Universitatea din Alberta, unde Silver a studiat sub îndrumarea pionierului învățării prin întărire, Rich Sutton. Eseul influent al lui Sutton din 2019, “Lecția amară”, a argumentat că metodele care se bazează pe cunoștințele umane vor pierde în fața metodelor care scalează computația și învățarea. Silver construiește o întreagă companie pe acest principiu.

Cursa startup-urilor pentru superinteligență

Silver nu este primul cercetător de elită care a părăsit un laborator major și a strâns sume extraordinare pentru o întreprindere axată pe superinteligență. Ilya Sutskever, fostul șef de știință al OpenAI, a lansat Safe Superintelligence în 2024 cu o teză similară – că o efort concentrat în afara presiunilor unei companii de produse poate ajunge la superinteligență mai repede. SSI a strâns de atunci miliarde de dolari la o evaluare care depășește 30 de miliarde de dolari.

Paralela este instructivă. Ambeți cercetători au părăsit organizații pe care le-au ajutat să se definească. Ambeți cred că paradigma actuală – scalarea LLM-urilor și vânzarea de abonamente pentru chatbot-uri – este o abatere. Și ambeți au atras capital masiv pe baza reputației lor, înainte de a produce vreun produs sau de a publica vreun rezultat.

Dar abordările diverg. Sutskever a spus puțin în public despre direcția tehnică a SSI. Silver, pe de altă parte, a fost explicit: învățarea prin întărire, autojoc și învățarea din principii de bază – nu modele de limbaj. În timp ce majoritatea laboratoarelor de inteligență artificială debată cum să facă LLM-urile să raționeze mai bine, Silver se întreabă dacă ar trebui să fie fundamentul în întregime.

Suma de 1 miliard de dolari pentru seed reflectă, de asemenea, modul în care peisajul finanțării inteligenței artificiale s-a schimbat dramatic. Anthropic a abordat recent o evaluare de 350 de miliarde de dolari. Presiunea competitivă în inteligența artificială de frontieră s-a intensificat pe măsură ce OpenAI, Google și Anthropic lansează noi modele la un ritm accelerat. În acest context, o evaluare pre-money de 4 miliarde de dolari pentru o companie fără produs, condusă de un singur cercetător, este noul normal.

Pentru Sequoia, care conduce runda prin partenerii Alfred Lin și Sonya Huang, pariul este simplu: Silver este una dintre perhaps cinci persoane în viață care au o pretenție credibilă de a fi construit sisteme care au depășit cu adevărat inteligența umană în domenii specifice. Dacă învățarea prin întărire este calea corectă către superinteligența generală, el este persoana cea mai probabilă să o găsească.

Riscul este la fel de clar. AlphaGo și AlphaZero au reușit în domenii cu reguli clare, informații complete și semnale de recompensă bine definite. Lumea reală nu are niciuna dintre aceste proprietăți. Scalarea autojocului dincolo de jocuri în domenii deschise – știință, inginerie, raționament – este o problemă nerezolvată pe care Silver însuși a petrecut ani lucrând la DeepMind fără a găsi o soluție definitivă.

Sediul londonez al Ineffable Intelligence o poziționează, de asemenea, ca un potențial ancoră pentru ambițiile Europei în domeniul inteligenței artificiale. Continentul a produs cercetători de inteligență artificială de clasă mondială, dar a luptat pentru a-i reține, deoarece laboratoarele americane oferă o compensație mai mare și o infrastructură de escaladare mai rapidă. O rundă de seed europeană de 1 miliard de dolari, sprijinită de firma de venture capital din Silicon Valley, semnalează că geografia cercetării de inteligență artificială de frontieră poate fi în curs de extindere – deși este important de remarcat că Sequoia, Nvidia, Google și Microsoft sunt toți investitori americani.

Pariul lui Silver este că fixația industriei asupra LLM-urilor reprezintă un maxim local – impresionant, dar în cele din urmă limitat. Întrebarea este dacă învățarea prin întărire poate scăpa de mediile controlate în care a prosperat și poate opera în lumea reală, tulbure și ambiguă. Un miliard de dolari și o carieră construită pe a dovedi scepticii că se poate, spun că Silver crede că poate.