华泰证券：递归自我改进（RSI）进入现实研发：AI 自我提升现已可衡量

摘要

本报告探讨了递归自我改进（RSI）技术在模型研发与生产系统中的应用进展。 自2026年8月以来，OpenAI、Anthropic及Z.AI等领先开发者已披露AI在研发自动化方面的显著成果，AI参与研发任务的比例及工作负载已成为可衡量的指标。 尽管AI在实验执行、编码及结果分析方面表现突出，但其在复杂研究判断及长周期任务中的自主性仍受限于验证误差与人工干预需求。 华泰证券认为，RSI的普及将重塑研发投入结构，并利好基础模型、算力、CPU及AI安全与可观测性解决方案领域。

主要观点

• AI在研发任务中的参与度显著提升，Claude在AI研发任务中占比达26%，且超90%的任务涉及AI协作。

• AI代理的研发效率大幅超过人类，OpenAI研究组织中AI代理的日均运行时间是人类研究员工作时间的3.1倍。

• Z.AI通过RSI优化推理基础设施，使GLM-5.3-Flash的端到端吞吐量提升约三倍。

• MiniMax M2.7通过自主迭代优化Research Harness，内部评估结果提升约30%。

• 长周期研发任务仍高度依赖人工干预，超过50%的4-8小时研究任务至少需要一次人工介入。

• RSI的扩展面临验证可靠性、长周期自主性及跨迭代改进保留等关键约束。

论述逻辑

• AI研发自动化进展 -> 研发任务中AI参与度与实验量增加 -> 研发投入结构改变 -> 模型迭代速度取决于验证效率与研究判断质量 -> 推动对基础模型、算力及AI安全工具的需求增长。

关键展望

• 未来需重点关注AI在跨任务经验复用方面的表现，以及其在模型代际间改进的传递能力。

• RSI的进一步扩展将取决于验证效率的提升及研究判断质量的优化。

推荐标的

• 基础模型：关注Z.AI和MiniMax。

• CPU：关注和胜股份（Hesheng Special Material）、海光信息（Hygon Information Technology）及中国长城（China Greatwall Technology Group）。

• AI安全与可观测性：建议关注AI安全及基础设施层面的模型可观测性解决方案。