近半年，全球資本正密集湧向一個名為RSI（遞迴自我改進）的技術方向——讓AI參與改進下一代AI，形成“AI改進AI”的閉環。據小飯桌不完全統計，半年間已有超30億美元投向該賽道，若從年初算起，這一數字超過50億美元。

海外方面，一批從巨頭實驗室出走的頂級研究者成為這輪創業潮的核心。AlphaGo核心開發者David Silver創辦的Ineffable Intelligence完成11億美元種子輪；前谷歌DeepMind首席科學家Jeff Dean聯合創辦的Discovery Loop首輪融資規模10億美元；前Meta FAIR研究科學家總監田淵棟聯合創辦的Recursive Superintelligence剛走出隱身狀態就拿到6.5億美元融資。這些初創的投資方名單中，紅杉、谷歌、輝達、AMD、a16z、Kleiner Perkins等頂級機構幾乎悉數到場。值得注意的是，Ineffable Intelligence的種子輪中，英國政府主權AI基金也參與了投資，政府直接出資押注成立僅數月的AI初創，在以往並不多見。

國內節奏同樣加快。超衍智慧成立僅3個月便完成兩輪近4億元融資，投資方包括IDG資本、中關村科學城基金、深創投、上海未來產業基金等；元環智慧完成天使輪融資，順為資本、上海未來產業基金參投；日行跡智慧被百度以10億元併購入股。上海未來產業基金同時出現在超衍智慧、元環智慧、日行跡智慧三家投資方名單中，顯示其有意在RSI方向構建投資組合。

資本密集下注的背後，是行業對預訓練Scaling Law邊際收益遞減的焦慮。更多資料、算力與引數帶來的能力提升已不如過去陡峭，行業急需下一條增長曲線，而RSI被視為最激進的那條。同時，前沿實驗室的研發線上已出現真實的早期訊號：AI正從“寫程式碼的助手”走向“執行實驗、處理反饋並加速下一輪AI研發”的角色。

這輪RSI創業呈現幾個特徵：公司成立時間短、融資節奏緊湊且輪次明顯前移，多數公司尚無產品、團隊僅二三十人便拿到鉅額種子輪；估值跳升快，例如Mirendil在一個季度內從10億美元估值升至50億美元洽談估值，Discovery Loop在完成約10億美元融資後，隨即尋求500億美元估值的新一輪。技術路線也已分化，包括原生協同進化式RSI、後訓練自我改進、晶片遞迴、AI科學家+自動化實驗室等，共同點是讓AI在研發流程中承擔更多閉環工作。

國內大廠的動作比海外更“實”。9月22日，阿里巴巴CEO吳泳銘公開表示通往超級人工智慧的具體技術路徑就是RSI，並透露Qwen團隊正在進行相關探索；同一天，小米釋出並開源MiMo-V2.6系列，官方稱其為“探索RSI路徑的關鍵一步”，主導者為前DeepSeek核心研究員羅福莉。此外，智譜創始人兼首席科學家唐傑於9月17日披露公司首個RSI方向工程化實踐；9月1日字節跳動Seed團隊聯合TokenWave釋出“Self-Developing Agents”專案；7月騰訊混元釋出Hyra-1.0，定義為能遞迴自我改進的科研智慧體。

投資人的下注邏輯，可概括為在AI從Agent向持續學習過渡的視窗期，用早期估值鎖定RSI的入場券。中關村科學城基金將RSI定位為“通往下一代AI範式的關鍵路徑”，政府背景基金看重的是中國AI產業在新範式上搶佔身位的戰略機會；市場化機構則更關注節奏感，DeepSeek梁文鋒將AI演進拆解為思維鏈、通用Agent、持續學習、模型自主研發下一代模型四級階梯，RSI處於最頂端。

一個繞不開的事實是，RSI仍處於極早期階段，至今沒有哪家公司真正跑通閉環，即便是估值近47億美元的Recursive Superintelligence也尚未拿出可驗證的研究成果。但至少從人才與資本流向上看，RSI已成為AI領域少有的、同時吸引頂級研究者和產業資本的方向，能否跑通閉環仍需時間驗證，但賽道的角逐已經開始。