在科技巨頭以史無前例的規模投入AI基礎設施之際，谷歌DeepMind首席戰略官Jasjeet Sekhon在8月3日於加州大學伯克利分校舉行的Agentic AI峰會上，明確點破了這場豪賭的底層邏輯——押注AI實現“遞迴自我改進”（Recursive Self-Improvement，簡稱RSI）。Sekhon將AI行業當前的資本支出定性為“人類文明有史以來最大的科學賭注”，規模上超越了美國政府的阿波羅登月計劃、曼哈頓計劃以及網際網路的開發投入。

遞迴自我改進指的是AI能夠自動創造出更優秀版本的自身，被業內視為繼通用人工智慧（AGI）之後的下一個重要里程碑。Sekhon表示，這是整個行業資本支出背後的“核心投資邏輯”。真正意義上的遞迴自我改進，意味著AI模型能夠獨立重新設計自身的整體架構，並開發出全新的模型，從而形成持續自我提升的迴圈。Sekhon承認，當前的技術“遠未達到這一階段”，但他指出，AI企業目前已能用模型輔助設計其他模型的部分元件，這可被視為遞迴自我改進的“前兆”。他將這一現象類比為歷史上用蒸汽機制造下一代蒸汽機。儘管技術尚不成熟，Sekhon仍表示，押注遞迴自我改進不會實現似乎是不明智的，他預計遞迴自我改進將“大機率在未來幾年內”出現。

同台的DeepMind研究員Oriol Vinyals與OpenAI聯合創始人Wojiech Zaremba則給出了更為具體的時間節點：遞迴自我改進或將於2027至2028年實現。這一預測與Sekhon的“未來幾年”判斷相呼應，進一步強化了行業對這一技術路徑的期待。

儘管戰略敘事宏大，Sekhon對當前財務現實的描述卻異常直率。他明確表示，AI帶來的收入目前“尚不能支撐我們正在進行的資本支出”，這意味著行業存在陷入“AI空氣口袋”的風險——即資本支出大規模落地，但相應收入卻遲遲未能兌現。這一表態與谷歌股東當前的擔憂高度吻合。儘管包括谷歌在內的主要AI投入方正在實現軟體或雲服務銷售的加速增長，但股東們對公司持續攀升的現金消耗已顯露出一定的不安情緒。

作為對比，亞馬遜AWS本季度錄得37%的營收增長，季度收入達422億美元，運營利潤率從上季度的37%提升至39%，展示出AI雲服務需求加速兌現的路徑。這在一定程度上為行業鉅額投入的商業邏輯提供了支撐，但也更加凸顯了谷歌方面所坦承的收入與支出之間的結構性落差。

峰會上，Sekhon與加州大學伯克利分校電腦科學教授、近期加入Meta“超級智慧”部門的Dawn Song，用大量時間探討了AI帶來的安全風險，尤其是其作為網路攻擊和生物攻擊工具的潛力。Song指出，AI在近期將“更多地使攻擊者受益”，原因在於攻防之間存在內在的不對稱性：攻擊者只需一次成功的利用，而防禦者則必須防住所有攻擊。Sekhon對此表示認同，並警告稱，隨著攻擊者汙染開原始碼倉庫、利用人類編寫的低質量程式碼，“未來一段時間將會相當艱難”，美國電網、醫院等薄弱系統尤為脆弱。

然而，Sekhon將更嚴峻的威脅指向生物安全領域。他表示，我們距離一個人只需用自然語言與模型對話就能設計病毒或蛋白質的世界已經非常近了，這是一個在長期內仍對攻擊者有利的極度危險的世界。他建議，應對生物風險需要對“與生物相關的材料”實施更嚴格的許可、監控和追蹤機制，並透露谷歌正在將其AI生成內容水印技術SynthID向生物學領域延伸，以協助DNA合成企業篩查潛在風險的AI生成生物序列。