夜雨聆风当 AI 带来的收入撑不起花掉的钱，“递归式自我改进”成了巨头们继续下注的最新叙事。RSI 的本质，是让 AI 成为自己的造物主：用蒸汽机去制造下一代蒸汽机。
谷歌 DeepMind 首席战略官 Jasjeet Sekhon 日前说了一句罕见的大实话：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"。但他紧接着给出了继续砸钱的理由——RSI。这个全称"递归式自我改进"的概念，正在取代 AGI，成为硅谷为天量资本开支辩护的全新逻辑。
01一场"收入撑不起开支"的豪赌
先看一组令人咋舌的数字。2026年，亚马逊、Alphabet、Meta、微软四大科技巨头的 AI 资本开支合计已飙升至 7200 亿至 7600 亿美元，较 2025 年激增约 60%，是 2024 年的两倍多。
其中，谷歌母公司 Alphabet 在 7 月将全年资本开支指引从 1800 亿—1900 亿美元上调至 1950 亿—2050 亿美元，CFO 称原因在于"AI 需求增速持续超过算力供给"。一个季度的资本开支就高达 357 亿美元，同比翻倍；资本开支占收入比从 19% 飙升至 32.5%，季度自由现金流则从 190 亿骤降至 101 亿美元。
数据来源：各公司 2026 年度资本开支指引公开披露
钱在加速烧掉，而能赚回来的还远远不够。Sekhon 的坦白，等于承认了这场豪赌的底牌：当前的商业回报无法证明投入的合理性。但他的结论是——面对技术发展，"不下注并不明智"。
02250 亿债券，1150 亿认购：资本仍在买故事
就在 Sekhon 表态的同时，Alphabet 正式发行了 250 亿美元的高级无抵押债券，期限覆盖 2028 年至 2066 年，最长 40 年期票面利率 6.5%。
这笔债券吸引了约 1150 亿美元 的认购需求，是发行规模的逾四倍，成为今年投资级债券发行中认购规模第三大的交易，仅次于甲骨文和亚马逊的大额发债。
一个值得玩味的细节：市场此前还在担忧 AI 投入会拖累现金流，但投资者却在抛售后重新涌入与 AI 热潮相关的债务。——据公开报道
1150 亿美元追逐 250 亿美元债券，资本市场买的不是 Alphabet 当前的信用，而是 RSI 这个远期故事。债券市场用真金白银投了信任票——他们赌的是，AI 自我进化的指数级潜力终将兑现为现金流。
03RSI 是什么：让 AI 成为"自己的造物主"
RSI，全称 Recursive Self-Improvement，中文译作"递归式自我改进"，通俗地说就是 AI 的"自进化"。自 2026 年 1 月以来，这个概念突然火爆。
其核心在于：AI 介入自身的改进流程。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新模型。更强的模型再去造更更强的模型，形成无限循环。
Sekhon 将这一现象类比为工业革命史上的一个关键时刻——用蒸汽机制造下一代蒸汽机。当制造工具本身由工具来制造，生产力改进的闭环就形成了。RSI 之于 AI，正是这个闭环。
04蒸汽机的雏形：能造零件，还造不了整机
Sekhon 承认，当前的 RSI 技术远未成熟。但一个值得注意的进展是：AI 企业已能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"。
用蒸汽机的比喻来说，今天的 AI 已经能帮着造出下一代蒸汽机的某些零件——比如优化某个算子、加速某段训练流水线——但还无法独立设计并组装出一台完整的、更强的"新蒸汽机"。从"造零件"到"造整机"，是从"辅助工具"跨越到"自主工程师"的关键一跃。
而几天前刚离职的谷歌首席科学家、AI 核心人物 Jeff Dean，同样瞄准了 RSI 方向。Jeff Dean 离职当日，谷歌市值单日蒸发约 1800 亿美元——这位效力谷歌 27 年的传奇工程师，在 2025 年曾预测"2026 年会出现能力接近初级软件工程师的 AI 系统"，如今回头看，这个预测不但准了，还保守了。他选择离开大厂押注 RSI，本身就是对这个方向最大的背书。
05三巨头齐聚：谁也不想在自进化赛道上落后
除了谷歌，OpenAI 和 Anthropic 两大巨头也盯上了 RSI。三大阵营的竞速已然展开。
Anthropic：把越来越多的开发工作交给 AI
Anthropic 正在将越来越多的 AI 开发工作委托给 AI 本身。得益于此，公司工程师平均每个季度交付的生产级代码量，已达到 2021—2025 年平均水平的 8 倍。更值得关注的是，6 月初 Anthropic 在研究院官网披露，其旗舰模型已显示出"递归自我改进"的早期迹象。
在 Anthropic 的规划中，当下的自主 Agent 已可以自主运行代码、自主委派任务，而下一代大模型的重点将放在自我迭代闭环上。
OpenAI：顶级研究者的回流
与此同时，顶级 AI 研究者正纷纷回流到 OpenAI 和 Anthropic。人才向"自进化"方向集中的趋势，本身就是资本市场判断 RSI 潜力的风向标。
06三个阶段：合格、对等、超越
RSI 的进程被划分为三个阶段。每一阶段的跨越，都意味着资本开支合理性的量级跃迁。
第一阶段
合格 Adequacy
模型可脱离人类独立做研究。当前处于这一阶段的"前兆"期。
→
第二阶段
对等 Parity
AI 独立完成的研究质量与人类相当。
→
第三阶段
超越 Supremacy
AI 研究成果全面超过人类。
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。换言之，连"合格"阶段的门槛都还未真正跨过。
07深度思考：RSI 为何成了新的资本开支叙事？
把前面的信息拼起来，一个问题浮现：在 AI 收入明显撑不起开支的当下，为什么资本还在疯狂涌入？答案藏在叙事的"接力"里。
一、叙事接力：从"终点"到"机制"
AGI 是一个终点叙事——"我们要造出通用人工智能"。但这个终点何时达成，无人能回答。当 AGI 的兑现遥遥无期，资本需要一张新的"远期支票"。RSI 恰好填补了这个空缺：它不承诺终点，而是描绘一个可观测的加速进程。叙事从"我们终将到达"转向"机器正在自我加速"。后者比前者更容易让人持续买单——因为你永远无法证伪一个正在加速的过程。
二、囚徒困境：谁先停手，谁出局
资本开支占收入比从 19% 飙升到 32.5%，自由现金流腰斩，但没有任何一家巨头敢踩刹车。这是一个典型的囚徒困境：集体理性要求大家停手止损，个体理性却要求继续加注。因为如果 RSI 真的跑通，先停手者将彻底出局；而如果所有人都停手，整个赛道归零。在"赢了通吃、输了泡沫"的非对称博弈里，继续下注是唯一的占优策略。
三、指数预期的非对称押注
RSI 若成功，改进是指数级的——更强的 AI 造出更更强的 AI，回报同样指数级膨胀；若失败，已投入的数千亿成为沉没成本。这种"上行无限、下行有限"的非对称结构，让"下注"在期望值上是合理的，哪怕单看当前收入完全不合理。这正是 Sekhon"不下注并不明智"的数学底层逻辑。
四、"前兆"与"合格"之间，是最远的距离
当前能做的是"用模型辅助设计模型的部分组件"。这是 RSI 的"前兆"，而非 RSI 本身。但容易被忽略的是：从"前兆"到"合格"之间的距离，可能比从"合格"到"超越"更远。因为前者需要跨越一个根本门槛——自主提出有价值的科研问题。能优化别人给的任务，和能自己发现值得解决的问题，是工具与创造者的本质分野。目前的 AI 还在前者。
五、资本市场的共谋与脆弱
1150 亿美元认购 250 亿美元债券，4 倍超额认购。债券市场不是在为当前的 AI 收入定价，而是在为 RSI 的远期期权定价。这是一场市场与巨头之间的"共谋"——只要 RSI 的故事还在被相信，资金就会继续涌入，资本开支就有正当性。但这层共谋极其脆弱：一旦"前兆"长期无法兑现为"合格"，叙事断裂，远期期权就会瞬间归零。泡沫不是因为人们不理性，而是因为人们在理性地追逐一个可能不存在的终点。
RSI 之所以成为 AGI 之后资本开支的新理由，是因为它把一个无法兑现的"终点承诺"，替换成了一个看似可观测的"加速过程"。对巨头而言，这是继续下注的最佳辩护；对资本而言，这是买入远期期权的最新标的。
但所有人都心知肚明：从"前兆"到"合格"的跨越，可能比从"合格"到"超越"更难。这场豪赌的真正风险，不在于 AI 会不会自我进化，而在于——在它真正学会自我进化之前，钱会不会先烧完。
五条要点金句
1、AI 带来的收入还撑不起花掉的钱，但不下注就出局——这才是硅谷资本开支的真正逻辑。
2、RSI 的本质，是让 AI 成为自己的造物主：用蒸汽机去制造下一代蒸汽机。
3、1150 亿美元追逐 250 亿美元债券，资本市场买的不是谷歌的信用，而是 RSI 的远期期权。
4、当 AI 开始替 AI 写代码、替 AI 做研究，人类工程师的角色正从"创造者"退向"审核者"。
5、从"前兆"到"合格"的距离，可能比从"合格"到"超越"更远——因为前者要跨越"自主提问"这道根本门槛。
