Recursive Superintelligenceがアマゾンと4億ドルの算力契約を締結

2026年7月28日、AIスタートアップのRecursive Superintelligenceは、アマゾンウェブサービス（AWS）と4億ドル規模のコンピューティングリソース調達契約を締結したと発表した。契約に基づき、同社はAWSが提供する専用計算クラスターを取得し、次世代の超知能モデルの訓練・運用に充てる。この取引は単一のAI算力契約としての金額記録を更新しただけでなく、業界全体が計算資源をいかに渇望しているかを浮き彫りにした。

取引の詳細と企業概要

TechCrunchの報道によると、この4億ドルの支出はRecursive Superintelligenceが創業以来調達した総資金の大部分を占める。同社はこれまでシードラウンドとシリーズAラウンドで合計約5億ドルを調達しており、主な投資家にはAndreessen HorowitzとSequoia Capitalが名を連ねる。同社は自己改善型の再帰的ニューラルネットワークアーキテクチャの開発に注力しており、創業者兼CEOのサム・カーター（Sam Carter）氏は「私たちが構築しているのは、反復学習を通じて自身の構造を自動的に最適化できるシステムであり、そのようなシステムは膨大な計算リソースを必要とする」と述べている。今回アマゾンが提供する計算リソースには、最新世代のTrainiumチップ数千枚とH100 GPU、および高速相互接続ネットワークが含まれる。

「算力はAI企業にとっての"新たな石油"だ。Recursiveのこの取引は、最前線のAIプレイヤーが計算リソースのために高額なコストを支払う意思があることを示しており、一方でクラウドサービス事業者は安定した長期収益源を手に入れた。」――TechCrunchアナリスト

業界背景：AI算力競争が激化

大規模言語モデルやマルチモーダルAIの急拡大に伴い、計算資源はAI企業にとって最も重要な希少資源となっている。OpenAI、Anthropic、Google DeepMindといった大手プレイヤーは毎年、計算に数十億ドル規模の投資を行っている。アマゾン、マイクロソフト、グーグルの3大クラウドベンダーはそれぞれカスタムAIチップを投入し、巨額の長期契約によって顧客を囲い込む戦略を取っている。Recursiveとの今回の取引は、アマゾンが自社開発のTrainiumチップを積極的に売り込んでいる時期と重なる。同チップは特定のAIワークロードにおいてNvidia H100と比較してコストパフォーマンスが40%高いとされる。Recursiveのような注目スタートアップを囲い込むことで、アマゾンはTrainiumの競争力を証明し、さらに多くのAI企業のワークロード移行を促したい考えだ。

編集者注：技術的アプローチと商業的駆け引き

Recursive Superintelligenceという社名自体が、再帰的な自己改善によって超知能を実現しようとする技術的野心を示している。このアプローチは学術界で議論を呼んでいるが、同社はすでに実際のアプリケーションで初期成果を上げており、開発した「再帰強化学習フレームワーク」は複数のベンチマークテストで従来の強化学習手法を上回る結果を示した。しかし、超知能の実現にはほぼ無限の計算資源が必要となる。4億ドルという投資はいかなるスタートアップにとっても重い負担であり、Recursiveがほぼ全調達資金を計算資源に賭けるという戦略は、ハイリスク・ハイリターンの選択だ。ビジネス面から見れば、この取引はクラウドベンダーとAIスタートアップの間で形成されつつある「共生関係」をも反映している。クラウドベンダーがインフラを提供し、AI企業が高額の費用を支払って長期契約を締結することで、双方がリスクを分担しながら成長の恩恵を享受する構図だ。

注目すべきは、アマゾンがAI企業と大規模な算力契約を結ぶのはこれが初めてではないという点だ。2025年にはAnthropicがAWSと80億ドル規模の複数年契約を締結し、2026年初頭にはマイクロソフトもOpenAIと約200億ドル規模の算力契約を更新している。これらと比較すると、Recursiveの4億ドルは規模こそ小さいが、同社の企業規模を考慮すると、その支出比率は異例の高さだ。もし同社のモデルが最終的に成功を収めれば、この投資は十分な見返りをもたらすだろうが、失敗すれば資金繰りが行き詰まるリスクもある。

今後の展望

Recursive Superintelligenceは、この計算資源を主に「Recursive General Intelligence（RGI）」モデルの訓練に充てると表明しており、2027年上半期中に訓練を完了して市場投入する予定だとしている。同社はこのモデルを創薬、自動運転、金融予測などの分野に応用する計画だ。一方、アマゾンは低遅延・高帯域幅の統合システムによってより多くのAI顧客を引きつけようとしている。この算力競争の勝者が、今後数年のAIインフラの標準を定義することになるかもしれない。

本記事はTechCrunchより編訳