AGI之后,硅谷又为资本开支找了一个新理由

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谷歌等硅谷巨头正将AI资本开支重心转向递归式自我改进(RSI),即AI自主优化自身模型与开发流程的技术路径。尽管RSI尚处早期阶段,但Alphabet发债筹资、Jeff Dean离职创业、OpenAI与Anthropic加速布局均表明RSI已成为驱动新一轮技术投入的核心逻辑,被视为大模型迭代的新主线。

摘要由 Mars AI 生成
本摘要由 Mars AI 模型生成,其生成内容的准确性、完整性还处于迭代更新阶段。

市场对AI资本开支的疑虑尚未散去,谷歌已经在为后续的投资“囤积粮草”。

日前,谷歌母公司Alphabet正计划通过发行债券再筹资250亿美元,此次发债最高认购金额约1150亿美元,为发行规模的逾四倍,也是今年投资级债券发行中认购规模第三大的交易。

在这次财报季中,谷歌的超大规模资本开支早已引发过市场忧虑:“烧钱”能取得回报吗,到底是为了什么?而如今,这家巨头似乎找到了新的理由。

谷歌DeepMind首席战略官Jasjeet Sekhon日前表示,RSI正成为AI资本开支的核心投资逻辑。他坦承,目前AI带来的收入“还不足以支撑我们正在投下的资本开支”,但面对科技产业当下和未来的技术发展,不下注并不明智。而谷歌的大额资本支出,押注的就是RSI这个大方向。

RSI全称Recursive Self-Improvement,中文译作“递归式自我改进”,或者通俗一点说,AI“自进化”。其核心在于AI介入自身改进流程,在没有或极少人类干预的情况下,大模型通过审查自身的源代码、算法、提示词架构或训练流水线,自主发现缺陷、优化训练方案,生成比原本模型能力更强的大模型。

Sekhon承认,当前的RSI技术远未成熟,但目前AI企业已能用模型辅助设计其他模型的部分组件,这可被视为递归自我进化的“前兆”。他将这一现象类比为历史上用蒸汽机制造下一代蒸汽机。

硅谷的共识

几天前离职的谷歌首席科学家、AI核心人物Jeff Dean,同样瞄准了RSI。

Jeff Dean在谷歌效力27年,是公司底层技术地基与AI时代的双重奠基人,先后推动了MapReduce、Bigtable、Spanner和TensorFlow等关键系统的诞生,主导TPU研发,推动谷歌基础AI架构演进。他在离职的同时带走了谷歌三位顶尖技术人才,共同创办新公司Discovery Loop。

Discovery Loop目标是实现科研流程的部分自动化,并扩大可开展实验的规模;同时瞄准递归自我进化,利用AI帮助创造更强大的AI,从而彻底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速度和效率。”

而在离职之前,Jeff Dean还参加了Y Combinator在7月31日发布的一场采访。采访中Dean表示,AI完成复杂任务能力的提升速度超出自己此前预期;预计到2027年,机器学习系统本身的自动化程度将大大提高,系统将通过运行大量实验来提升自身能力

除此之外,OpenAI和Anthropic两大巨头也盯上了这个方向。

此前OpenAI GPT-5.6发布说明中已直接引入新指标RSI Index,衡量AI模型自进化能力。之后7月末Thinking Machines联创翁荔官宣离职后仅两天,就回归OpenAI,带领的就是RSI递归自我进化团队。同月月初,翁荔还发布长文指出,Harness Engineering可能成为AI递归式自我进化的近期开端。

时间再将向前推,Anthropic在6月发文,介绍了在RSI上取得的进展。

Anthropic正在将越来越多的AI开发工作委托给AI本身,得益于此,如今公司工程师平均每个季度交付的代码量是2021-2025年期间的8倍。假若这样发展下去,算力足够的情况下,AI系统最终有望完全自主设计和开发自身后续版本。Anthropic表示,“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称为AI大模型迭代的新主线。其指出,RSI进程可分为三个阶段:第一阶段“合格”(adequacy),即模型可脱离人类独立做研究;第二阶段“对等”(parity),即AI独立完成的研究质量与人类相当;第三阶段“超越”(supremacy),即AI研究成果超过人类。

不过,从各家巨头放出的数据和成果来看,目前的RSI显然还主要处在较为雏形的阶段:能生成代码,并且在有限范围内帮助进化自身。

在Anthropic的规划中,当下自主Agent已可以自主运行代码,并自主委派任务,而下一代大模型重点将在自我迭代闭环。

谷歌

图源:Anthropic

本文来自微信公众号“科创板日报”,作者:郑远方

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