Nico投资有道(@tychozzz):这几天了解学习了一下 RSI，感觉这个或许是 Coding Agent 之后 AI 应用层下一个最大的方向。 RSI 的全称是 Recursive Self-Improvement，递归自我改进，这个概念在 AI 里非常重要，这意味着一个临界点。在 AI 迭代的过程中，人类已经不是主角，旧一代的 AI 开始参与甚至主导新一代 AI 的训练过程，AI 自己发现自己的缺陷，自己提出改进方案，自己做实验，自己评估效果，这是一个完整的研发自动化闭环。我想到 RSI 最大的一个优势在于，AI 不需要休息，不需要吃喝拉撒，单位时间的产出远远大于人类。一个研究员每天有效工作时间可能是 8 个小时左右，但一个 AI Research Agent 理论上可以 24 小时不间断运行，而且在算力供应足够大的情况下，可以被复制出来成千上万个 agent，并行完成整个研发工作流。这意味着 AI 科研从过去的碳基驱动变为硅基驱动，以算力为核心的 AI Infra 会变得越来越重要。之前 OpenAI 传出来的内部讲话，Sam Altman 告诉员工，公司可能会推迟上市到 2027 年，其中一个理由就是大模型 RSI 递归自我改进，技术和世界可能会以意想不到的方式变化，而保持私有公司，对于 OpenAI 来说是更加有利的。如果 AI 自己开始参与主导下一代 AI 的研发，那么像 OpenAI、Anthropic 这些模型厂商的估值逻辑，都会发生巨大的变化。而从投资者的角度出发，AI 产业链的供需逻辑会被再次重估，算力、存储、电力甚至各大基础材料的瓶颈会越来越明显，上游卖铲子的这些公司仍然有着最高的确定性。

2026.06.15 10:02

这几天了解学习了一下 RSI，感觉这个或许是 Coding Agent 之后 AI 应用层下一个最大的方向。 RSI 的全称是 Recursive Self-Improvement，递归自我改进，这个概念在 AI 里非常重要，这意味着一个临界点。在 AI 迭代的过程中，人类已经不是主角，旧一代的 AI 开始参与甚至主导新一代 AI 的训练过程，AI 自己发现自己的缺陷，自己提出改进方案，自己做实验，自己评估效果，这是一个完整的研发自动化闭环。我想到 RSI 最大的一个优势在于，AI 不需要休息，不需要吃喝拉撒，单位时间的产出远远大于人类。一个研究员每天有效工作时间可能是 8 个小时左右，但一个 AI Research Agent 理论上可以 24 小时不间断运行，而且在算力供应足够大的情况下，可以被复制出来成千上万个 agent，并行完成整个研发工作流。这意味着 AI 科研从过去的碳基驱动变为硅基驱动，以算力为核心的 AI Infra 会变得越来越重要。之前 OpenAI 传出来的内部讲话，Sam Altman 告诉员工，公司可能会推迟上市到 2027 年，其中一个理由就是大模型 RSI 递归自我改进，技术和世界可能会以意想不到的方式变化，而保持私有公司，对于 OpenAI 来说是更加有利的。如果 AI 自己开始参与主导下一代 AI 的研发，那么像 OpenAI、Anthropic 这些模型厂商的估值逻辑，都会发生巨大的变化。而从投资者的角度出发，AI 产业链的供需逻辑会被再次重估，算力、存储、电力甚至各大基础材料的瓶颈会越来越明显，上游卖铲子的这些公司仍然有着最高的确定性。