半年砸进200亿元，顶级资本正在疯狂下注
AI的下一个十年，由AI自己决定？
近半年，硅谷正在为一件事疯狂砸钱。
AlphaGo核心开发者David Silver创办的Ineffable Intelligence完成11亿美元种子轮；前谷歌DeepMind首席科学家Jeff Dean联合创办的Discovery Loop首轮融资10亿美元；前Meta FAIR研究科学家总监田渊栋联合创办的Recursive Superintelligence刚走出隐身状态就拿到6.5亿美元。投资方名单里，红杉、谷歌、英伟达、AMD、a16z、Kleiner Perkins几乎悉数到场。
国内节奏也在加快：超衍智能成立3个月完成两轮近4亿元融资；元环智能拿到顺为资本、上海未来产业基金参投的天使轮；日行迹智能被百度以10亿元并购入股。据小饭桌不完全统计，半年间超30亿美元投向这个赛道，从年初算起超过50亿美元。
钱砸向的是同一个命题：RSI（递归自我改进）——让AI参与改进下一代AI，形成"AI改进AI"的闭环。
一、大牛下场，资本提前押注
这轮创业潮最显著的特征是"人才密度"达到AI创业史罕见水平。
Recursive Superintelligence的8位联合创始人都有独立负责大型AI项目的经历：CEO Richard Socher是吴恩达在斯坦福的博士生，创办的MetaMind被Salesforce收购；田渊栋2014年加入Meta，曾任FAIR研究科学家总监。核心成员来自DeepMind、OpenAI、Salesforce AI。
Discovery Loop的Jeff Dean是Google Brain联合创始人、DeepMind首席科学家，团队几乎占了"谷歌AI半壁江山"：Sanjay Ghemawat、Oriol Vinyals、Quoc Le。
Ricursive Intelligence的Anna Goldie和Azalia Mirhoseini主导过AlphaChip；Inherent团队来自DeepMind；Mirendil的Behnam Neyshabur和Harsh Mehta来自Anthropic；Core Automation的Jerry Tworek参与过o1、o3和GPT-4。
海外RSI初创底色是"巨头实验室系"——DeepMind、Meta FAIR、OpenAI、Anthropic成了人才池。国内路径不同，更接近"学术界青年学者带前沿论文入场"：超衍智能陈勇超（中科大+哈佛MIT联培）、元环智能刘子鸣（KAN架构一作、MIT博士）、日行迹智能孙天祥（复旦博士、MOSS核心开发者）。
投资方也呈地域特征。海外是红杉、光速、a16z、Kleiner Perkins加英伟达（Recursive Superintelligence里英伟达和AMD同时进场）；政府信号来自英国主权AI基金参与Ineffable 11亿美元种子轮。国内上海未来产业基金同时出现在元环、超衍、日行迹三家，顺为、IDG、中关村科学城基金、深创投跟进，政府背景基金参与度明显更高。
二、为什么是这个时点
核心焦虑是预训练Scaling Law边际收益递减——更多数据、算力、参数带来的能力提升不再陡峭，行业要找下一条曲线，RSI是最激进那条。
同时前沿实验室研发线上已出现真实早期信号：AI正从"写代码的助手"变成"执行实验、处理反馈、加速下一轮AI研发"的角色。一旦跑通，研发效率不再线性增长，而是形成复利。
以往AI公司估值锚点是模型多强、用户多少；现在多了一个变量：AI能不能让自己进步得越来越快。
三、赛道特征：轮次前移、估值跳升、路线分化
成立时间短、没产品、二三十人团队就拿到种子轮巨额融资；估值跳得凶——Mirendil一个季度从10亿到50亿美元洽谈估值，Discovery Loop 10亿美元融资后随即寻求500亿美元新一轮。
技术路线已分化：超衍智能从基础模型底层构建"发现原生"能力；元环智能让AI自主提假设、设计实验加速科学发现；星舟无界做"协同进化式RSI"嵌入真实科研工程；还有后训练自我改进、芯片递归、AI科学家+自动化实验室等方向。共同点都是让AI在研发流程里承担闭环工作，而不只是辅助工具。
国内大厂比海外更"实"，都在用自己的工程体系验证。9月22日阿里CEO吴泳铭公开称通往超级AI的路径就是RSI，Qwen团队已在探索；同一天小米发布开源MiMo-V2.6，主导者是前DeepSeek核心研究员罗福莉；智谱披露首个RSI工程化实践；字节Seed联合TokenWave发"Self-Developing Agents"及三篇论文；腾讯混元发Hyra-1.0科研智能体。初创赌范式切换窗口期，大厂赌工程体系可扩展性，两条线并行推进的节奏在以往AI周期里没出现过。
四、投资人到底在买什么
中关村科学城基金的话颇具代表性："RSI是通往下一代AI范式的关键路径"——从"技术路线之一"提升到"范式转移"。对国资而言，投的是中国AI在新范式上抢身位的战略机会。
市场化机构更看节奏。DeepSeek梁文锋把AI演进拆成四级阶梯：思维链、通用Agent、持续学习、模型自主研发下一代模型（RSI）。行业现在大体处在Agent向持续学习过渡，RSI在顶端。投资人逻辑就是：在第二级到第三级的窗口期，用早期估值锁定第四级的入场券。
"当AI开始参与创造更强的AI，研究就不再只是产品诞生之前的成本，它可能就是产品本身。"有投资人这样总结——"研究即产品"成了定价的底层假设。加上预训练边际收益被反复讨论，行业急需下一条增长曲线，范式切换窗口入场，成本远低于范式确立后的溢价。
五、但闭环还没人跑通
绕不开的事实是：RSI仍极早期，至今没有公司真正跑通闭环，连估值近47亿美元的Recursive Superintelligence也拿不出可验证成果。
但从人才和资本流向看，RSI已成AI领域少有的、同时吸引顶级研究者和产业资本的方向。能否跑通仍需时间，角逐却已开始——半年200亿砸下去，买的是一张通往"AI自己决定下一个十年"的入场券。
