DeepMind高管称 RSI 正成 AI 投资新叙事

据 The Information 报道，谷歌 DeepMind 首席战略官 Jasjeet Sekhon 表示，当前 AI 行业前所未有的资本投入，背后的核心逻辑之一，是押注未来 AI 系统具备“递归自我改进”（Recursive Self-Improvement，RSI）的能力。

所谓递归自我改进，是指 AI 系统能够自主分析和优化自身能力，设计更高效的算法、改进模型架构，并推动下一代 AI 系统持续增强。Sekhon 认为，RSI 正在成为继 AGI（人工通用智能）之后，AI 行业新的核心投资叙事。

基础设施投入背后的押注

Sekhon 近日表示，AI 领域如此规模的基础设施投资，需要一种更高级的技术突破来支撑其长期价值，而 RSI 正是关键方向之一。他指出，当前 AI 产业正在从单纯扩大模型规模和算力投入，逐步探索更加自主化的 AI Agent 和智能系统。

如果 AI 能够实现持续自我提升，将可能改变软件开发、科学研究以及企业生产方式，并提升 AI 基础设施投资的回报预期。

仍处探索阶段

不过，目前 RSI 仍处于探索阶段。虽然 AI 模型已经具备代码生成、工具调用和辅助研发等能力，但距离真正实现无需大量人工参与的自主迭代和能力跃迁，仍存在技术、安全和可控性等挑战。

随着科技巨头持续投入数千亿美元建设 AI 数据中心和计算基础设施，市场也在关注，这些投入最终能否推动 AI 从“规模化训练”迈向“自我进化”的新阶段。