新智元报道
AI 奇点已近在咫尺。
近日，被誉为“硅谷巴菲特”的著名投资人 Chamath Palihapitiya 在社交平台 X 上预言了关于"AI 奇点”的终极路线图：
1. 人类构建出 AGI；
2. AGI 精通 AI 领域研究；
3. 它设计出更聪明的 AI；
4. 新 AI 继续设计出更强大的继任者；
5. 循环加速重复，直至失控。
Chamath 进一步指出，纵观近期各大 AI 实验室的成果，人类实际上已身处这一循环之中。未来 18 个月，递归自我改进（RSI）将迅速提升 AI 能力，最终使所有 AI 模型的边际成本趋近于零。
不仅是投资人，整个硅谷已将 RSI 视为终极信仰。在近期的 UC 伯克利峰会上，Google DeepMind 首席战略官 Jasjeet Sekhon 提出重磅判断：科技巨头史无前例的疯狂投资，本质上都是在押注 RSI。
这场赌注的量级已超过阿波罗登月、曼哈顿工程乃至整个互联网。为何巨头们不惜冒着资金链断裂的风险也要将赌局进行到底？
忘了 AGI，RSI 才是硅谷终极图腾
如今的 AI 已具备自我纠错、长时间自主运行甚至生成底层代码的能力。但在 Jasjeet Sekhon 看来，这仅是 RSI 的前奏。正如工业革命时期人类用第一代蒸汽机制造下一代更强的蒸汽机，AI 设计 AI 并非不可思议。
真正的 RSI 意味着：一个 AI 模型能完全独立地重新设计自身底层架构，甚至从零创造出全新世代的模型，全程无需人类科学家介入。一旦跨过此临界点，AI 进化速度将脱离人类掌控，数十年迭代或压缩至数天完成，奇点循环正式到来。
2000 亿美元的"AI 气穴”：人类文明史上最大科学赌局
理解 RSI 的潜力，便能明白硅谷为何疯狂烧钱。仅今年，谷歌在 AI 数据中心、芯片及基础设施上的资本开支就高达 1950 亿至 2050 亿美元，且明年还将大幅增加。
华尔街股东对此深感不安，因为当前 AI 软件或云服务的收入增速尚无法覆盖如此巨额的资本支出。曾担任耶鲁统计学教授的 Sekhon 直言，我们正面临潜在的"AI 气穴”（Air Pocket）——即资本开支远超收入，如同飞机遭遇气压骤降，投入的基础设施若无法兑现预期回报，将成为空中楼阁。
既然风险巨大，为何仍要蒙眼狂奔？Sekhon 的答案是：这是人类文明史上最大的科学押注。现有技术虽未完全实现 RSI，但“做空它显然不明智”。一旦 RSI 成真，AI 模型边际成本将无限趋近于零，率先掌握者将拥有神一般的生产力，垄断全球算力与智力资源。
这是一场“赢家通吃、输家退场”的生死局。若仅靠人工训练模型，巨额投入的数据中心与电力将是不断折旧的固定资产；但若 AI 开始加速研发，投入的算力将产生复利效应：一代 AI 助力打造下一代，账本逻辑将被彻底改写。RSI，正是这笔巨资能否回本的前提。
“御三家”的 RSI 进程实录
Google、Anthropic 与 OpenAI 三家巨头已给出不同样本。
Google：DeepMind 的 AlphaEvolve 系统专攻算法优化。它将 Gemini 训练的关键内核提速 23%，整体训练时间降低 1%；其改进的电路设计已被纳入下一代 TPU 芯片。如今，AlphaEvolve 已成为 Google 基础设施的常规工具，两天即可完成人类需数月完成的缓存策略优化工作。
Anthropic：今年 4 月，Anthropic 进行了一项激进实验：让九个 Claude 智能体在限定任务中自主提出假设、运行实验并交换发现。结果显示，九个智能体耗时 800 小时、花费约 1.8 万美元，追回了 97% 的性能差距，而两名人类研究员一周仅追回 23%。然而报告也指出，将该方法迁移至真实生产环境后，并未带来统计显著的改进。这表明，“限定任务加速”与“真正重构 AI 能力”之间仍存在鸿沟。
OpenAI：7 月，OpenAI 披露 GPT-5.6 Sol 经 Codex 自主改写了生产环境的 GPU 内核，端到端推理成本降低 20%；其推测解码模型经过数百次架构实验，Token 生成效率提升超 15%。OpenAI 还首次公布了评测自我改进能力的"RSI Index"。
尽管进展显著，OpenAI 在系统卡中仍保持克制，表示 GPT-5.6 Sol 尚未达到"High"级别的自我改进门槛，尚不能可靠地设计并执行完整的后训练方案。
综上，AI 辅助研发已成现实，但真正的 RSI——即 AI 独立重构完整架构并部署更强继任者——仍需时日。
黑暗降临：当超强 AI 成为黑客与生化武器
奇点背后阴影重重。Meta“超级智能”部门的伯克利 CS 教授 Dawn Song 与 Sekhon 共同聚焦于 AI 的极端风险。两人共识认为：最危险的并非模型突然变聪明，而是攻防速度的严重失衡。
拥有 RSI 能力的 AI 既能治愈癌症、探索宇宙，也能成为毁灭人类的终极武器。
网络安全维度的降维打击：Dawn Song 警告，短期内 AI 发展更利于攻击者。黑客只需利用 AI 智能体找到一个漏洞即可成功，而防守方必须防御所有可能。面对超级 AI，现有的能源电网、医院系统及金融网络可能脆弱如纸。
生物安全维度的致命威胁：Sekhon 提出了更可怕的场景：未来任何人仅需通过自然语言对话，即可设计出致命病毒或蛋白。他呼吁社会必须像管控炸药原料一样，严格许可、监控和追踪所有“具有生物相关性的材料”。
目前，谷歌正尝试将其识别 AI 生成内容的“水印技术”（SynthID）应用于生物学领域，以便在合成 DNA 序列时扫描并拦截由 AI 生成的恶意代码。
防线建设与 AI 进化，究竟谁更快？
倒计时已经开始：我们还有多少时间？
硅谷精英已给出精确倒计时。Chamath 预测未来 18 个月世界将陷入疯狂；Sekhon 判断真正的 RSI 很可能在未来几年内出现；DeepMind 研究副总裁 Oriol Vinyals 和 OpenAI 联创 Wojciech Zaremba 甚至将时间点锁定在 2027 或 2028 年。
这是一场与时间的赛跑。基础设施投资正按算力速度狂飙，芯片、电力与数据中心将在几年内到位。关键在于，对应的商业收入和 RSI 技术突破能否赶上这班车？我们会否在途中撞上"AI 气穴”？
至少在谷歌看来，2000 亿美元的豪赌方向明确：RSI 必将到来。正如蒸汽机造出了更好的蒸汽机开启了工业革命，如今 AI 正在酝酿造出更好的 AI，将人类推向未知的分界点。
无论是否准备好，数据中心的轰鸣不会停歇，AI 的自我进化不会止步。倒计时已经开始，你准备好迎接奇点了吗？
参考资料：
编辑：元宇 Aeneas