《科创板日报》8 月 8 日讯 市场对 AI 资本开支的疑虑尚未散去，谷歌已经在为后续的投资 " 囤积粮草 "。
日前，谷歌母公司 Alphabet 正计划通过发行债券再筹资 250 亿美元，此次发债最高认购金额约 1150 亿美元，为发行规模的逾四倍，也是今年投资级债券发行中认购规模第三大的交易。
在这次财报季中，谷歌的超大规模资本开支早已引发过市场忧虑：" 烧钱 " 能取得回报吗，到底是为了什么？而如今，这家巨头似乎找到了新的理由。
谷歌 DeepMind 首席战略官 Jasjeet Sekhon 日前表示，RSI 正成为 AI 资本开支的核心投资逻辑。他坦承，目前 AI 带来的收入 " 还不足以支撑我们正在投下的资本开支 "，但面对科技产业当下和未来的技术发展，不下注并不明智。而谷歌的大额资本支出，押注的就是 RSI 这个大方向。
RSI 全称 Recursive Self-Improvement，中文译作 " 递归式自我改进 "，或者通俗一点说，AI" 自进化 "。其核心在于 AI 介入自身改进流程，在没有或极少人类干预的情况下，大模型通过审查自身的源代码、算法、提示词架构或训练流水线，自主发现缺陷、优化训练方案，生成比原本模型能力更强的大模型。
Sekhon 承认，当前的 RSI 技术远未成熟，但目前 AI 企业已能用模型辅助设计其他模型的部分组件，这可被视为递归自我进化的 " 前兆 "。他将这一现象类比为历史上用蒸汽机制造下一代蒸汽机。
▌硅谷的共识
几天前离职的谷歌首席科学家、AI 核心人物 Jeff Dean，同样瞄准了 RSI。
Jeff Dean 在谷歌效力 27 年，是公司底层技术地基与 AI 时代的双重奠基人，先后推动了 MapReduce、Bigtable、Spanner 和 TensorFlow 等关键系统的诞生，主导 TPU 研发，推动谷歌基础 AI 架构演进。他在离职的同时带走了谷歌三位顶尖技术人才，共同创办新公司 Discovery Loop。
Discovery Loop 目标是实现科研流程的部分自动化，并扩大可开展实验的规模；同时瞄准递归自我进化，利用 AI 帮助创造更强大的 AI，从而彻底减少乃至消除人类在迭代过程中的参与，从根本上改变创新的速度和效率。"
而在离职之前，Jeff Dean 还参加了 Y Combinator 在 7 月 31 日发布的一场采访。采访中 Dean 表示，AI 完成复杂任务能力的提升速度超出自己此前预期；预计到 2027 年，机器学习系统本身的自动化程度将大大提高，系统将通过运行大量实验来提升自身能力。
除此之外，OpenAI 和 Anthropic 两大巨头也盯上了这个方向。
此前OpenAI GPT-5.6 发布说明中已直接引入新指标 RSI Index，衡量 AI 模型自进化能力。之后 7 月末 Thinking Machines 联创翁荔官宣离职后仅两天，就回归 OpenAI，带领的就是 RSI 递归自我进化团队。同月月初，翁荔还发布长文指出，Harness Engineering 可能成为 AI 递归式自我进化的近期开端。
时间再将向前推，Anthropic 在 6 月发文，介绍了在 RSI 上取得的进展。
Anthropic 正在将越来越多的 AI 开发工作委托给 AI 本身，得益于此，如今公司工程师平均每个季度交付的代码量是 2021-2025 年期间的 8 倍。假若这样发展下去，算力足够的情况下，AI 系统最终有望完全自主设计和开发自身后续版本。Anthropic 表示，" 我们尚未达到这一目标，RSI 也并非必然，但它的到来可能比大多数机构的预期时间要更早。"
▌真正的 RSI 还有多远？
兴业证券研报将 RSI 称为 AI 大模型迭代的新主线。其指出，RSI 进程可分为三个阶段：第一阶段 " 合格 "（adequacy），即模型可脱离人类独立做研究；第二阶段 " 对等 "（parity），即 AI 独立完成的研究质量与人类相当；第三阶段 " 超越 "（supremacy），即 AI 研究成果超过人类。
不过，从各家巨头放出的数据和成果来看，目前的 RSI 显然还主要处在较为雏形的阶段：能生成代码，并且在有限范围内帮助进化自身。
在 Anthropic 的规划中，当下自主 Agent 已可以自主运行代码，并自主委派任务，而下一代大模型重点将在自我迭代闭环。
（科创板日报 郑远方）
