AGI之後,矽谷又為資本開支找了一個新理由

AI速讀
Alphabet計劃籌資250億美元,以支持其核心AI投資邏輯——「遞歸式自我改進」(RSI)。RSI旨在讓AI實現自主進化,減少人類干預以加速模型迭代。目前,Google DeepMind、OpenAI及Anthropic均已佈局此方向,試圖將AI從輔助工具轉變為能自主設計下一代模型的開發者。儘管目前仍處於初步階段,但業界將其視為AI大模型迭代的新主線,預計將在未來數年內大幅提升技術演進速度。
①GoogleDeepMind首席戰略官表示,RSI正成為AI資本開支的核心投資邏輯。②OpenAI、Anthropic都已押注這一方向。③「RSI的到來,可能比大多數機構的預期時間要更早。」

市場對AI資本開支的疑慮尚未散去,Google已經在為後續的投資「囤積糧草」。

日前,Google母公司Alphabet正計劃通過發行債券再籌資250億美元,此次發債最高認購金額約1150億美元,為發行規模的逾四倍,也是今年投資級債券發行中認購規模第三大的交易。

在這次業績期中,Google的超大規模資本開支早已引發過市場憂慮:「燒錢」能取得回報嗎,到底是為了什麼?而如今,這家巨頭似乎找到了新的理由。

GoogleDeepMind首席戰略官Jasjeet Sekhon日前表示,RSI正成為AI資本開支的核心投資邏輯。他坦承,目前AI帶來的收入「還不足以支撐我們正在投下的資本開支」,但面對科技產業當下和未來的技術發展,不下注並不明智。而Google的大額資本支出,押注的就是RSI這個大方向。

RSI全稱Recursive Self-Improvement,中文譯作「遞歸式自我改進」,或者通俗一點說,AI「自進化」。其核心在於AI介入自身改進流程,在沒有或極少人類干預的情況下,大模型通過審查自身的源代碼、演算法、提示詞架構或訓練流水線,自主發現缺陷、優化訓練方案,生成比原本模型能力更強的大模型。

Sekhon承認,當前的RSI技術遠未成熟,但目前AI企業已能用模型輔助設計其他模型的部分組件,這可被視為遞歸自我進化的「前兆」。他將這一現象類比為歷史上用蒸汽機製造下一代蒸汽機。

▌矽谷的共識

幾天前離職的Google首席科學家、AI核心人物Jeff Dean,同樣瞄準了RSI。

Jeff Dean在Google效力27年,是公司底層技術地基與AI時代的雙重奠基人,先後推動了MapReduce、Bigtable、Spanner和TensorFlow等關鍵系統的誕生,主導TPU研發,推動Google基礎AI架構演進。他在離職的同時帶走了Google三位頂尖技術人才,共同創辦新公司Discovery Loop。

Discovery Loop目標是實現科研流程的部分自動化,並擴大可開展實驗的規模;同時瞄準遞歸自我進化,利用AI幫助創造更強大的AI,從而徹底減少乃至消除人類在迭代過程中的參與,從根本上改變創新的速度和效率。”

而在離職之前,Jeff Dean還參加了Y Combinator在7月31日發佈的一場採訪。採訪中Dean表示,AI完成複雜任務能力的提升速度超出自己此前預期;預計到2027年,機器學習系統本身的自動化程度將大大提高,系統將通過運行大量實驗來提升自身能力

除此之外,OpenAI和Anthropic兩大巨頭也盯上了這個方向。

此前OpenAI GPT-5.6發佈說明中已直接引入新指標RSI Index,衡量AI模型自進化能力。之後7月末Thinking Machines聯創翁荔官宣離職後僅兩天,就回歸OpenAI,帶領的就是RSI遞歸自我進化團隊。同月月初,翁荔還發布長文指出,Harness Engineering可能成為AI遞歸式自我進化的近期開端。

時間再將向前推,Anthropic在6月發文,介紹了在RSI上取得的進展。

Anthropic正在將越來越多的AI開發工作委託給AI本身,得益於此,如今公司工程師平均每個季度交付的代碼量是2021-2025年期間的8倍。假若這樣發展下去,算力足夠的情況下,AI系統最終有望完全自主設計和開發自身後續版本。Anthropic表示,「我們尚未達到這一目標,RSI也並非必然,但它的到來可能比大多數機構的預期時間要更早。」

▌真正的RSI還有多遠?

興業證券研報將RSI稱為AI大模型迭代的新主線。其指出,RSI進程可分為三個階段:第一階段「合格」(adequacy),即模型可脫離人類獨立做研究;第二階段「對等」(parity),即AI獨立完成的研究質量與人類相當;第三階段「超越」(supremacy),即AI研究成果超過人類。

不過,從各家巨頭放出的數據和成果來看,目前的RSI顯然還主要處在較為雛形的階段:能生成代碼,並且在有限範圍內幫助進化自身。

在Anthropic的規劃中,當下自主Agent已可以自主運行代碼,並自主委派任務,而下一代大模型重點將在自我迭代閉環。

(財聯社)