市场对AI资本开支的疑虑尚未完全消散，谷歌已开始为未来的巨额投入“储备粮草”。据悉，谷歌母公司Alphabet计划通过发行债券筹资250亿美元。此次发债的认购规模高达约1150亿美元，是发行额的逾四倍，也已成为今年投资级债券市场中认购规模第三大的交易。
在刚刚过去的财报季中，谷歌巨大的资本开支曾引发市场担忧：如此“烧钱”能否带来预期的回报？如今，这家科技巨头似乎给出了新的答案。
谷歌DeepMind首席战略官Jasjeet Sekhon近日表示，RSI正成为谷歌AI资本开支的核心逻辑。他坦言，目前AI带来的收入尚不足以完全覆盖其资本开支，但在面对科技产业当前及未来的技术趋势时，不下注显得不明智。因此，谷歌的大额投入，本质上是在押注RSI这一方向。
RSI是“Recursive Self-Improvement”的缩写，中文译为“递归式自我改进”，通俗来说就是AI的“自进化”。其核心机制是让AI介入自身的改进流程。在极少甚至无需人类干预的情况下，大模型能够审查自身的源代码、算法、提示词架构或训练流水线，自主发现缺陷并优化方案，从而生成能力更强的模型。
Sekhon承认，当前的RSI技术仍远未成熟，但AI企业已能利用模型辅助设计其他模型的部分组件，这被视为递归自我进化的“前兆”。他将其类比为历史上用蒸汽机制造下一代蒸汽机的过程。
■ 硅谷的共识
几天前离职的谷歌首席科学家、AI领域的核心人物Jeff Dean，同样将目光投向了RSI。作为谷歌的元老级人物，Jeff Dean在谷歌效力27年，是公司底层技术基石与AI时代共同的开创者。他推动了MapReduce、Bigtable、Spanner和TensorFlow等关键系统的诞生，主导了TPU的研发，推动了谷歌基础AI架构的演进。离职时，他带走了三位顶尖技术人才，共同创办了新公司Discovery Loop。
Discovery Loop的目标是实现科研流程的部分自动化，扩大实验规模；同时瞄准递归自我进化，利用AI创造更强大的AI，从而最大限度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效率与速度。
离职前，Jeff Dean还接受了Y Combinator的采访。他提到，AI完成复杂任务能力的提升速度超出了他此前的预期。他预计到2027年，机器学习系统的自动化程度将大幅提高，系统将通过运行大量实验来提升自身能力。
除了谷歌，OpenAI和Anthropic这两大巨头也盯上了这一方向。此前，OpenAI在GPT-5.6的发布说明中直接引入了新指标RSI Index，以衡量AI模型的自进化能力。7月末，Thinking Machines联合创始人翁荔在官宣离职两天后便重返OpenAI，带领的就是RSI递归自我进化团队。同月初，翁荔还发文指出，Harness Engineering可能成为AI递归式自我进化的近期开端。
时间再往前推，Anthropic在6月发文介绍了其在RSI上的进展。Anthropic正将越来越多的AI开发工作委托给AI本身，得益于此，公司工程师平均每季度交付的代码量已是2021年至2025年期间的8倍。Anthropic表示，如果这一趋势持续，在算力充足的前提下，AI系统最终有望完全自主设计和开发自身后续版本。“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定义为AI大模型迭代的新主线，并指出其进程可分为三个阶段：第一阶段是“合格”，即模型能脱离人类独立进行研究；第二阶段是“对等”，即AI独立完成的研究质量与人类相当；第三阶段是“超越”，即AI的研究成果超过人类。
然而，从各家巨头发布的数据和成果来看，目前的RSI显然仍处于较为雏形的阶段：主要表现为能生成代码，并在有限范围内帮助自身进化。在Anthropic的规划中，目前的自主Agent已能自主运行代码并委派任务，而下一代大模型的重点则在于构建自我迭代闭环。