国信证券 AI研发自动化加速下的模型、算力与应用机会：RSI，大模型的下一站？

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）专题报告，判断自动化AI研发正在加速，RSI正由理论进入落地前夕：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。 报告梳理三大前沿厂商路径：OpenAI的GPT-5.6 Sol内部研究调试评测达68.3%（GPT-5.5为50.0%）、内部Coding Inference研究算力六个月增长100倍；Anthropic截至2026年5月超过80%合并代码由Claude编写，2026年二季度工程师日均合并代码约为2024年的8倍；Google DeepMind的AlphaEvolve平均回收Google全球约0.7%计算资源，并将Gemini核心矩阵乘内核加速23%、训练时间缩短约1%。 报告认为模型竞争将由单代能力比拼转向AI Research Factory之争，并测算训练端算力总需求在AI研发自动化加速期约4—6倍、跨代正反馈形成期15—30倍、递归加速期长期潜力50—100倍以上。 投资上建议关注头部模型厂商，计算芯片及ASIC、HBM与存储、先进封装、高速互联与光通信、液冷等供给壁垒较高的算力环节，具备大规模基础设施与资本开支能力的头部CSP，以及软件工程、研发工具、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、可闭环的高价值应用。 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、竞争加剧与监管政策风险。

主要观点

• RSI（递归自我改进）指AI参与设计、开发和训练更强的继任系统并形成跨代正反馈；报告判断当前完整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核心思想已存在逾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提出“技术奇点”，2003年Schmidhuber提出Gödel Machine，2008年Omohundro提出Basic AI Drives；当前最大变化是RSI实现所需的工程条件开始走向成熟。

• Self-refinement、Self-play和Coding Agent都不等于真正的RSI：AlphaGo Zero证明局部自我学习闭环能够成立，但系统并没有因此获得开发下一代通用AI的能力。

• OpenAI在Preparedness Framework v2中设定明确门槛：High门槛相当于为每位研究员配备一名高绩效中级研究工程师助手（以2024年为基准）；Critical门槛为成为超人类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。

• OpenAI内部Coding Inference研究算力六个月增长100倍、Agent Token增长约22倍，表明研发推理快速普及，RSI带来的不是单一预训练增长，而是整个AI研发计算栈扩张。

• Anthropic渐进路径成效显著：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；固定目标小模型训练代码优化从2025年5月约3倍加速提升至2026年4月约52倍。

• Anthropic开放研究出现突破：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当时选择的比例升至64%，但选题和评分仍由人类负责。

• Google DeepMind的AlphaEvolve成果已进入真实生产系统：Borg调度算法运行超过一年、平均持续回收Google全球0.7%的计算资源，Gemini关键矩阵乘Kernel提速23%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。

• 2026年7—8月开源模型迈入万亿参数时代：Kimi K3总参数2.8万亿、激活约1042亿；Qwen3.8旗舰2.4万亿、约950亿激活；DeepSeek-V4-Pro 1.6万亿、490亿激活；Inkling 9750亿、410亿激活，预训练45万亿Token并运行超3000万次RL Rollout。

• 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3倍、训练端总需求4—6倍；跨代正反馈形成期训练端总需求15.6—31.1倍；递归加速期长期潜力51.2—102.4倍（报告表述为50—100倍以上）。

• 投资主线四条：前沿模型厂商转向AI Research Factory竞争；算力硬件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、电力及数据中心等高壁垒环节；看好头部CSP；应用端优先软件工程、研发工具、企业知识管理、客户服务、数字内容及药物、材料、芯片设计等可验证、可闭环的高价值场景。

论述逻辑

• 起点：RSI正反馈思想自1965年提出后长期停留于理论推演，最近两三年模型能力、Agent执行、自动验证和研发基础设施开始被纳入同一套工程系统，工程条件逐步成熟，AI由“给出建议”转向“持续完成研发任务”。

• 由此AI进入大模型研发链条多数环节，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依赖人类；在目标、环境和评价标准明确的任务中，AI已能连续完成多个研发环节并自主发起下一轮迭代。

• 三家前沿厂商分别以能力评测门槛（OpenAI）、内部研发向AI转移（Anthropic）和Evaluator驱动进化提供实证，但均停留在研发提效和局部系统改进，尚未完成完整继任模型或跨代持续可重复的递归加速。

• 推论一（模型厂商）：更强模型既是获客因素也成为研发下一代模型的生产工具，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易将技术领先转化为API调用、订阅收入与平台生态。

• 推论二（算力）：训练与Research Inference共同扩张，参数规模、训练Token、模型代际频率、候选实验、Post-training、RL Rollout及研发推理同步增加并形成乘数效应，测算训练端总需求从自动化加速期4—6倍升至递归加速期50—100倍以上，算力需求天花板持续抬升。

• 推论三（应用）：模型能力与成本曲线改善速度加快，头部厂商通过MaaS、API和Agent平台将最新能力分发出去，AI渗透从“工具普及”走向“能力供给加速”，企业重点转向“哪些工作流应优先被Agent重构”，优先落地可验证、可闭环的高价值场景。

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。

• 后续跟踪要点：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。

• 长周期可靠性是从自动化研究执行者走向自主AI研究系统的必要条件；递归链条可能在任何一环中断，多代递归正反馈仍需要更长时间验证。

• 产业事件窗口：月之暗面已调整架构、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。

• 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。

推荐标的

• 行业评级：传媒·计算机行业“优于大市（维持）”；报告为行业专题报告，未给出个股评级与目标价。

• 大模型产业链（中国）：阿里巴巴（9988.HK，通义千问）、腾讯（0700.HK，混元）、科大讯飞（002230.SZ，星火）、三六零（601360.SH，360智脑4.0）、昆仑万维（300418.SZ，天工/Mureka）、智谱华章（02513.HK，GLM）、MiniMax（00100.HK）、字节跳动（未上市，豆包日活超2亿、2026年MaaS营收目标150亿元、国内公有云Token调用份额49.5%第一）、月之暗面（未上市筹备赴港IPO，Kimi K3）、深度求索（未上市）。

• 大模型产业链（美国）：微软（MSFT，向OpenAI投资超130亿美元）、Alphabet（GOOGL/GOOG，持有Anthropic约14%股权）、亚马逊（AMZN，持有Anthropic股权）、Meta（META，Llama）；未上市标的包括OpenAI与Anthropic（保密递交IPO，估值9650亿美元）。

• 头部CSP（2026年预估资本支出）：亚马逊约2200亿美元、Alphabet 1950亿—2050亿美元、微软约1750亿美元、Meta 1300亿—1450亿美元、甲骨文约600亿—700亿美元、阿里巴巴约1300亿—1600亿元人民币、腾讯约1100亿—1300亿元人民币、字节跳动约2000亿元人民币（潜在上修至4000亿—5000亿元）、百度约220亿—280亿元人民币。

• 美股B端垂类AI应用（附录19家）：Snowflake、Datadog、Cloudflare、MongoDB、Elastic、Palantir（市值3807亿美元）、Microsoft（36197亿美元）、Salesforce、ServiceNow、Adobe、Intuit、HubSpot、Zoom、GitLab、CrowdStrike、Veeva Systems、Tempus AI、C3.ai、SoundHound AI。

• A股B端垂类AI应用（附录17家）：中控技术、宝信软件、广联达、赛意信息、鼎捷数智、恒生电子、宇信科技、税友股份、卫宁健康、华宇软件、数字政通、深信服、科大讯飞（市值1061亿元）、星环科技、用友网络、汉得信息。

• 传媒娱乐AI应用（附录）：蓝色光标、易点天下、因赛集团、万兴科技、视觉中国、三七互娱、恺英网络、巨人网络、中文在线、完美世界、掌阅科技、华策影视、昆仑万维、百纳千成、欢瑞世纪。