2026-10-09 · 华泰证券 · 公司/行业基本面

RSI走向真实研发AI自我改进开始可度量 2026 10 09

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摘要

华泰证券对科技、计算机行业维持增持评级。报告认为，26年8月以来OpenAI、Anthropic、智谱等头部模型厂商密集披露RSI（Recursive Self-Improvement）进展，RSI已开始进入真实模型研发和生产系统，其进展可通过AI主导研发任务占比、Agent工作量等量化指标观察。 Anthropic披露截至2026年8月Claude在26%的AI研发任务中达到AI主导、超过90%达到AI协作及以上，该占比由2026年2月的不足1%快速提升；OpenAI披露截至8月中旬研究组织中Agent日均运行时长相当于人类研究人员工作时长的3.1倍，每位活跃实验人员实验数量达到统计以来高位。厂商路径开始分化：智谱GLM-5.3-Flash经Infra Agent优化后端到端吞吐较初始基线提升约3倍并部署在超10万颗国产AI加速器上；MiniMax M2.7的Research Agent Harness可承担RL团队约30%-50%工作量，自主迭代后内部评测提升约30%；Google AlphaEvolve将Gemini关键Kernel提速23%；Meta AIRA₃在约4000支队伍的竞赛中排名第8并获金牌；SSI聚焦泛化与持续学习，NVIDIA计划向其投资50亿美元。报告判断当前实践处于有限递归阶段，公开案例主要落在L2-L4，验证可靠性、长时程自主性、跨轮继承和研究判断是RSI未来扩张的重要约束。投资上建议关注四条主线：基础模型（智谱、MiniMax）、算力、CPU（禾盛新材、海光信息、中国长城）及AI安全与模型可观测性。风险提示为宏观经济波动、技术进步不及预期、中美竞争加剧。

主要观点

RSI进入可度量阶段，AI开始承担真实研发任务。26年8月以来头部模型厂商密集披露RSI进展，报告认为RSI已进入真实模型研发和生产系统，可通过AI主导研发任务占比、Agent工作量等量化指标观察。

Anthropic以R&D Automation Index衡量进展：截至2026年8月，Claude在26%的AI研发任务中达到AI主导，超过90%达到AI协作及以上，且AI主导占比由2026年2月的不足1%提高至8月的26%，尚无任务达到完全自主。

OpenAI Agent工作量超过人类：截至8月中旬，研究组织中Agent日均运行时长相当于人类研究人员工作时长的3.1倍，每位活跃实验人员实验数量达到2025年1月开始统计以来最高水平；2026年6月以前Agent总运行时间尚低于人类总工作时间。

代码优化环节效率已可量化：固定目标模型训练代码优化任务中，Claude Opus 4将代码运行速度提升至初始版本约3倍，Mythos Preview进一步提升至约52倍，熟练人类研究员通常需4–8小时优化至约4倍；9个Claude研究Agent累计运行约800小时恢复弱模型与强模型间97%的性能差距，两名人类研究者一周恢复约23%。

厂商路径开始分化：Anthropic和OpenAI重点提高AI在真实研究任务中的参与度，Google推进算法搜索并让历史探索轨迹影响后续搜索方式，Meta探索基于持久记忆的Agent自我改进，智谱将RSI用于推理基础设施优化，MiniMax M2.7修改Research Harness，SSI更关注泛化能力和持续学习。

智谱模型开始优化自身推理基础设施：GLM-5.3-Flash经Infra Agent持续优化后，端到端Serving吞吐较初始基线提升约3倍，从初始适配到生产可用不足两周，并部署在超过10万颗国产AI加速器上。

MiniMax M2.7自主迭代Research Harness：可承担RL团队约30%-50%的工作，在内部Scaffold上完全自主运行超过100轮后内部评测提升约30%，并在22个MLE Bench Lite任务上连续运行24小时、三次实验平均Medal Rate达66.6%。

Meta与Google进展：AIRA₃在NVIDIA Nemotron模型微调竞赛约4000支队伍中位列第8并获金牌；AlphaEvolve将Gemini架构关键Kernel运行速度提高23%、对应整体训练时间缩短约1%；Dream-RSI使GPU Kernel任务达到相同性能所需Generation最低降至基线约1/2.43，相同预算下性能最高约2.09倍，部分算法任务Agent调用次数最低降至对比方法约1/162。

当前产业实践处于有限递归阶段，公开案例主要落在五级Autonomy框架的L2-L4，进展最快的任务集中在代码、Kernel、Infra等可验证环节，并向AI4S延伸；Danaher宣布建设首个AI自主实验室，计划2027年初规模化运行，目标将亲和试剂发现速度最高提升8倍，对应最高约10倍产出提升。

RSI未来扩张面临四大约束：验证器决定上限，MiniMax披露数学证明强化学习中训练期高分但独立判别器低分的误报率由约2.9%升至8.0%；长时程自主性受限，OpenAI成功完成的4-8小时研究任务中50%以上至少发生一次人工干预；跨任务/跨代继承决定能否持续积累；研究判断成为下一阶段瓶颈，129个决策节点上最佳模型给出更优下一步的比例由51%提高至64%。

投资结论为四条主线：基础模型（RSI有望加快迭代、看好领先基模厂商，相关公司智谱、MiniMax）、算力（实验并发与验证复现计算增加）、CPU（Agent规模扩大带动执行负载，相关公司禾盛新材、海光信息、中国长城）、AI安全及可观测性（异常检测与行为记录重要性上升）。

论述逻辑

厂商密集披露RSI进展 → 量化数据显示AI已承担真实研发任务（Anthropic：26%任务AI主导；OpenAI：Agent工作时长为人类3.1倍、实验吞吐创新高）→ 各厂商路径分化但共同特征是改进结果可保留并进入下一轮任务（代码、Harness、搜索策略、Optimization Skeleton）→ 当前仍处有限递归阶段，受验证器可靠性、长时程自主性、跨轮继承与研究判断四大约束 → RSI加快模型迭代并推高实验并发、验证复现计算与Agent交互负载 → 基础模型、算力、CPU、AI安全与可观测性需求有望提升 → 落地为四条投资主线，行业维持增持评级。