浙商证券 RSI、Latent Reasoning深度研究：期待模型能力突破带来算力再扩容

摘要

浙商证券2026年9月14日发布AI行业深度报告，核心结论是模型能力突破是打开下一轮应用空间的核心变量，看好AI上游“量”的需求尤其是算力需求。 复盘上一轮，模型ARR爆发源头是能力跨过coding可交付门槛，Anthropic 2026年7月ARR >$65B、OpenAI 2026年8月ARR >$40B，OpenAI首席科学家Jakub Pachocki已于2026年9月明确提出将研究重点转向RSI。 RSI当前进展为大规模研发与自主研究尚未合流：效率改进已进入兑现（Anthropic测试中2026年4月Mythos Preview约52×加速，Claude约2小时完成人工通常2–3天的故障排查），能力改进传导仍待验证；2026年8月中旬OpenAI研究组织中AI Agent累计运行时长折算约为人力的3.1倍（6月前低于1倍）。 算力结构上，研发算力大头在搜索而非最终训练（Moshi日志：设计超参调优占75%、最终训练仅3.7%、13%的run消耗近89% GPU时间），RSI两条突破路径将推高搜索后端算力；应用端经杰文斯效应与能力跨门槛两条路径带来超预期需求（DeepSeek发布后两个月内H100云价格反涨约22%；推理侧价格降67%而企业预算涨近6倍）。 Latent Reasoning/Recurrent Depth成为参数Scaling与CoT Scaling之外的新Scaling范式，论文实例8层真实网络实现132层有效计算深度，且权重与KV Cache复用使算力增量>HBM增量，新增需求更多落在计算侧。 投资建议关注算力芯片及制造、云厂商、服务器及整机三大方向，同时提示技术验证不及预期、供应链与电力约束、竞争加剧及政策变化等风险。

主要观点

• 模型能力突破是打开下一轮应用空间的核心变量：上一轮模型ARR爆发源头是能力跨过coding可交付门槛，下一轮驱动同样要从模型能力进展找；Anthropic 2026年7月ARR >$65B、OpenAI 2026年8月ARR >$40B，2026年7月年化收入环比增长超过20%。

• RSI（递归自我改进）指AI参与模型研发、通过成果改善能力或效率并提高后续研发生产率；AI进入研发有降本与提能力两条路径，均已有实证但落地程度不同。

• 效率改进已进入生产兑现：Anthropic内部测试中2025年5月Opus 4约3×加速、2026年4月Mythos Preview约52×加速（熟练人类研究员约4×）；真实训练故障排查Claude约2小时定位复现并确认修复，人工通常2–3天；Microsoft Research Arbor的6项真实研究任务全部取得最佳held-out结果。

• RSI尚未跨过自主研究分水岭：大规模研发与自主研究尚未在核心模型研发上交汇，OpenAI实测变化集中在执行类任务、Design与Decide等判断类尚未明显启动；AutoResearchEval（2026-08）在100个前沿科学任务、800条自主研究轨迹上显示AI难以稳定检查自己的结论，GPT-6 Astra仍低于AI Self-improvement High，Anthropic RSP v3.4两项标准截至2026-07-15均未触发。

• 纵向上小规模结论需逐级验证且失效已有实证：约5B规模上STEM密集配方胜出，推到23B激活参数、约20T tokens后代码密集配方反超且要到训练过半后才稳定；学习率迁移已用于155B总参数/17B激活参数MoE模型预训练。

• RSI已作用于AI研发中的搜索环节：2026年8月中旬OpenAI研究组织中AI Agent累计运行时长按工作日折算约为人力的3.1倍，6月前该比例仍低于1倍。

• 搜索是研发算力大头：Microsoft为确定一个数据配方从头训练183个模型（61种候选配方×3个规模）；Kyutai Moshi日志显示设计和超参调优占75%算力消耗、最终训练仅3.7%，13%的run消耗了近89%的GPU时间；OpenAI同级研究者人均实验数2026年9月达2025年的约1.6倍。

• RSI两个方向突破均推高搜索算力：研究决策权提升使第一级候选数上升，成果能推上核心模型使各级通过比例上升，增量主要落在单次成本最高的搜索后端。

• 应用端两条路径都指向需求上涨：成本下降触发杰文斯效应（2025年1月DeepSeek发布后市场按需求下降定价，两个月内H100云价格反涨约22%）；训练侧效率3倍/年对应算力投入5倍/年，推理侧价格降67%而企业预算涨近6倍。

• Latent Reasoning/Recurrent Depth成为参数Scaling与CoT Scaling之外的新Scaling范式：论文实例2层Prelude+4层Core+2层Coda、Core循环32次，8层真实网络实现2+4×32+2=132层有效计算深度；3.5B参数模型的训练FLOPs接近32B固定深度Transformer。

• Latent Scaling相比CoT Scaling算力增量>HBM增量：权重共享与KV Cache共享使HBM容量增幅低于算力增幅，若成为新主要Scaling方向，新增需求更多落在计算侧、算力芯片需求弹性大于HBM容量；据The Information报道Astra已采用Recurrent Depth进入前沿模型（计算图深度在GPT-4的约2倍以内），后续重点从“是否采用”转向“采用多深、覆盖多广”。

• 前沿竞争与安全约束变化：蒸馏难度提升使竞争回归模型架构和训练方式，持续研发能力重新成为核心壁垒，追赶者自建研发体系将抬升研发算力投入；安全事件已出现（OpenAI–Hugging Face事件），前沿实验室表态能力扩张需与安全同步推进，但尚未形成行业共识。

论述逻辑

• 模型能力提升→更多任务跨过可交付门槛→应用收入增长→Capex计划调整→上游需求预期变化；上一轮ARR爆发源于跨过coding门槛，下一轮仍要从模型能力进展找，指向RSI与Latent Reasoning两条线索。

• RSI两条突破路径（研究决策权转移抬高第一级候选数、成果跨规模迁移抬高各级通过比例）→实验数量与高成本后端验证同时增加→研发算力（尤其搜索后端）大幅提升。

• 应用端：效率提高成本下降→杰文斯效应→需求涨；能力提升跨过更多可交付门槛→超预期应用需求与ARR→超预期算力需求，两条路径均指向需求上涨。

• Latent Scaling以FLOPs/Token为扩展维度→循环加深直接推高算力需求，权重与KV Cache复用使HBM容量增幅更小→新增需求向计算侧倾斜。

• 结论：看好AI上游“量”的需求尤其是算力需求，沿算力芯片及制造、云厂商、服务器及整机三条线索布局。

关键展望

• 跨过自主研究分水岭的标志是人不必再逐轮筛选或给出方向，关键在Design与Decide；OpenAI Preparedness的High/Critical门槛与Anthropic RSP v3.4两项标准为可跟踪的产业定义（截至2026-07-15均未触发）。

• 突破信号：当AI自己找到的改进能够在更大规模上实现时，AI迭代速度将从人工约束变为算力约束；该维度信号更依赖头部实验室在自家最先进模型上的代际升级信息披露。

• 后续跟踪指标：研发端搜索前端关注Agent工作时长与人均实验数，搜索后端关注AI发现的改进进入大规模及目标模型验证的频率；应用端关注下一个跨过可交付门槛、形成规模化收入的应用场景。

• Astra的循环深度、覆盖范围及硬件实现仍待官方披露；若循环强度继续提升，算力与HBM结构影响将更明显，CoT可监控性可能成为进一步扩张的约束。

• 安全约束可能影响前沿模型研发与发布节奏，但尚未形成行业共识、也未披露具体限制标准和限制速度；若安全检测门槛继续抬高，可能成为RSI和Latent Scaling向算力需求传导的重要约束。

• 风险提示：模型技术突破及规模化验证不及预期；技术路线变化导致产业链受益结构偏离预期；供应链与电力配套约束影响交付；行业竞争加剧及收入增长未能转化为盈利；政策变化风险。

推荐标的

• 报告未给出个股评级与目标价，投资建议为看好AI上游“量”的需求尤其是算力需求；算力芯片及制造建议关注：英伟达、Intel、AMD、ARM、博通、台积电、中芯国际、华虹宏力、寒武纪、海光信息、摩尔线程、沐曦、燧原、壁仞科技、天数智芯等。

• 云厂商建议关注：微软、亚马逊、谷歌、阿里巴巴、百度、Nebius、Coreweave等。

• 服务器及整机建议关注：戴尔、超威电脑、HP、联想集团、工业富联、浪潮信息、中科曙光、紫光股份等；核心逻辑是RSI突破从研发与应用两端抬升算力需求，且若Latent Scaling成为新主要Scaling方向，新增需求更多落在计算侧。