2026-08-23 · 国信证券 · 公司/行业基本面

国信证券传媒·计算机行业专题：RSI，大模型的下一站？——AI研发自动化加速下的模型、算力与应用机会

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摘要

国信证券传媒·计算机团队维持行业“优于大市”评级，发布RSI（递归自我改进）专题，判断自动化AI研发正在加速、RSI正由理论进入落地前夕阶段。报告梳理了RSI自1965年I. J. Good“智能爆炸”设想到当前工程条件逐步成熟的60年演进，指出AI已进入代码编写、研究调试、Kernel优化、自动实验和部分后训练环节，局部研发反馈闭环正在形成。算力端，报告情景测算AI研发自动化加速期训练端总需求约为当前4—6倍，跨代正反馈形成期达15—30倍，递归加速期长期潜力50—100倍以上；2026年7—8月开源模型进入万亿参数时代（Kimi K3达2.8万亿总参数）。投资建议沿三条主线：头部模型厂商（AI Research Factory竞争）、计算芯片及ASIC、HBM与存储、先进封装、光通信、液冷等高壁垒算力环节与头部CSP，以及软件工程、企业知识管理、客户服务、数字内容和药物/材料/芯片设计等可验证闭环的高价值应用。风险提示包括完整RSI可能长期无法形成、商业化落地低于预期等。

主要观点

RSI（递归自我改进）指AI系统参与设计、开发和训练更强的继任系统并形成跨代正反馈；报告判断完整RSI尚未实现，但AI已进入代码编写、研究调试、Kernel优化、自动实验和部分后训练环节，局部研发反馈闭环正在形成，RSI正处于持续演进渗透阶段。

RSI思想已存在逾60年：1965年I. J. Good提出超智能机器可设计更强继任机器形成“智能爆炸”，1993年Vernor Vinge扩展为“技术奇点”，2003年Schmidhuber提出Gödel Machine将自我重写形式化，2008年Omohundro提出Basic AI Drives涉及目标稳定性与安全；早期研究长期停留在理论推演，当前最大变化是RSI实现所需的工程条件开始逐步走向成熟。

OpenAI在Preparedness Framework v2中设置明确门槛：High门槛要求模型影响相当于为每位OpenAI研究员配备一名高绩效中级研究工程师助手（以2024年研究员工作状态为基准）；Critical门槛更接近严格RSI，要求系统成为超人类Research Scientist Agent，或将一代模型进步所需时间压缩至2024年基准的五分之一并持续数月。

Anthropic内部研发效率提升显著：截至2026年5月超过80%的合并代码由Claude编写；2026年第二季度典型工程师日均合并代码约为2024年的8倍；固定目标的小模型训练代码优化从2025年5月的约3倍加速提升至2026年4月的约52倍；Claude Agent累计运行约800小时恢复弱强监督表现差距的97%（两名人类研究员约一周恢复23%），在人类研究走偏节点上模型下一步判断优于人类的比例升至64%。

Google DeepMind的AlphaEvolve代表Evaluator驱动的局部反馈闭环，成果已进入真实生产系统：Borg调度算法运行超一年、平均持续回收Google全球0.7%的计算资源；Gemini关键矩阵乘内核优化实现23%提速并使训练时间下降约1%；FlashAttention底层Kernel最高提速32.5%；还提出被整合进下一代TPU的电路修改，并在两天内完成过去需数月密集人力的Cache策略优化。

三家前沿厂商路线各异但方向一致：OpenAI侧重能力评测与治理阈值，Anthropic侧重研发工作由人类渐进转移给AI，Google DeepMind侧重Evaluator驱动的算法进化；三家公司均已进入自动化AI研发阶段，但尚未实现AI独立完成完整继任模型，或形成跨越多代、持续可重复的递归加速。

算力需求情景测算：AI研发自动化加速期前沿预训练需求约为当前3倍、训练端总需求约4—6倍；跨代正反馈形成期训练端总需求15—30倍（测算表列15.6x—31.1x）；递归加速期长期需求潜力可达50—100倍以上（表列51.2x—102.4x）；计算公式为年度前沿预训练倍数＝激活参数倍数×训练Token倍数×年度模型代际倍数÷综合训练效率倍数。

2026年7—8月开源模型快速进入万亿参数时代：Kimi K3达2.8万亿总参数、约1042亿激活参数；Qwen3.8旗舰2.4万亿、约950亿激活参数；DeepSeek-V4-Pro 1.6万亿、490亿激活参数；Inkling 9750亿、410亿激活参数，预训练45万亿Token并运行超3000万次RL Rollout；新模型普遍面向Coding、长周期Agent、多模态和100万Token上下文。

投资沿三条主线：模型竞争由单代能力比拼转向AI Research Factory之争，具备基础模型、云基础设施、Agent平台、企业客户及真实任务反馈的厂商更有机会；算力端重点关注计算芯片及ASIC、HBM与存储、先进封装、高速互联与光通信、交换设备、液冷、电力及数据中心等供给壁垒较高环节，并看好头部CSP；应用端优先关注软件工程、研发工具、企业知识管理、客户服务、数字内容等可验证、可闭环场景，药物、材料和芯片设计研发场景亦具备较大效率提升潜力。

2026年预估CSP资本开支：亚马逊AWS约2200亿美元，Alphabet为1950亿—2050亿美元，微软Azure约1750亿美元，Meta为1300亿—1450亿美元，甲骨文OCI约600亿—700亿美元；国内阿里巴巴约1300亿—1600亿元人民币、腾讯约1100亿—1300亿元、百度约220亿—280亿元，字节跳动约2000亿元且潜在上修至4000亿—5000亿元。

风险提示：完整RSI可能长期无法形成；商业化落地低于预期风险；竞争加剧风险；监管政策风险；技术进步低于预期风险等。

论述逻辑

逻辑链条：RSI思想源头（1965年Good“智能爆炸”→1993年Vinge技术奇点→2003年Gödel Machine→2008年Basic AI Drives）长期停留在理论推演 → 近两三年工程条件成熟：Reasoning/Coding能力提升＋Agent长周期执行＋Evaluator自动验证＋云端沙箱与研发基础设施被整合进同一套工程系统 → AI进入大模型研发多数环节但呈“中间强、两端弱”：代码与实验执行相对成熟，研究方向选择与继任模型责任仍由人类掌握 → 目标明确任务中局部研发闭环已可自动运行（OpenAI真实研发评测、Anthropic超80%合并代码由Claude编写、AlphaEvolve“生成—验证—进化”）→ 但跨代、持续、可重复的递归正反馈尚未验证，RSI处于落地前夕 → 推出三条产业影响：其一，模型竞争转向AI Research Factory、研发正反馈与平台化壁垒强化头部厂商；其二，训练与Research Inference共同扩张，参数、Token、代际频率与实验并行度形成乘数效应，训练端总需求由4—6倍升至50—100倍以上；其三，模型能力经MaaS、API与Agent平台外溢，应用渗透从“工具普及”走向“能力供给加速”，优先可验证高价值场景 → 投资结论：维持行业“优于大市”评级，关注头部模型厂商、高壁垒算力硬件环节、头部CSP与高价值应用。

关键展望

报告认为当前暂时无法判断RSI实现的确切时点，从渐进落地角度看RSI正处于持续演进渗透的阶段；跨代递归正反馈仍需更长时间验证，递归链条可能在任何一环中断。

后续跟踪验证点：OpenAI最该跟踪是否触及High或Critical门槛；Anthropic要观察AI能否从执行实验走向自主选题和前沿扩展；Google要观察局部Evaluator闭环能否扩展到模型架构和训练。

月之暗面2026年7月发布全球参数最大开源模型Kimi K3（Code Arena超越Claude Fable 5和GPT-5.6 So），已调整架构，预计6个月内完成港股上市。

Anthropic于2026年6月保密递交IPO申请，估值达9650亿美元，最早2026年10月挂牌；Alphabet（14%）、Amazon、Microsoft参股。

字节跳动豆包App日活超2亿，2026年6月上线68/200/500元/月三档付费订阅；B端火山引擎MaaS平台2026年营收目标150亿元（2025年约15亿元）；国内公有云大模型Token调用份额49.5%位列第一，日均Token调用量达180万亿。

行业评级为优于大市（维持），评级基准为报告发布日后6到12个月内行业指数相对市场代表性指数的涨跌幅（A股以沪深300为基准）；风险提示包括技术不达预期、商业化不达预期、政策风险、经营管理风险等。

国信证券 传媒·计算机行业专题：RSI，大模型的下一站？——AI研发自动化加速下的模型、算力与应用机会

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主要观点

论述逻辑

关键展望

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