北京
来源：市场资讯
（来源：网易科技）
当科技巨头以史无前例的规模烧钱建设AI基础设施时，这场豪赌的底层逻辑正在被明确点破——押注AI实现"递归自我改进"。
8月3日，谷歌DeepMind首席战略官Jasjeet Sekhon上周末在加州大学伯克利分校举行的Agentic AI峰会上公开表示，递归自我改进（Recursive Self-Improvement，简称RSI）是整个行业资本支出背后的"核心投资逻辑"。
递归自我改进指的是AI能够自动创造出更优秀版本的自身，被业内视为继通用人工智能（AGI）之后的下一个重要里程碑。
Sekhon同时坦承，AI目前的营收"尚不足以支撑"当前的资本支出规模，行业面临陷入市场真空期的风险。
谷歌今年在AI数据中心及相关设备上的支出约达2000亿美元，并计划明年进一步加码。
与此同时，同台的DeepMind研究员Oriol Vinyals与OpenAI联合创始人Wojiech Zaremba均表示，递归自我改进或将于2027至2028年实现。
天量押注的逻辑，递归自我改进取代AGI
在AI行业的叙事体系中，递归自我改进正在快速取代AGI，成为最炙手可热的概念。
AGI是Artificial General Intelligence的缩写，中文通常翻译为“通用人工智能”。它是人工智能研究的终极目标之一，指的是一种在绝大多数具有经济价值的任务中，都能达到或超过人类水平的AI系统。
Sekhon将AI行业当前的资本支出定性为"人类文明有史以来最大的科学赌注"，规模上超越了美国政府的阿波罗登月计划、曼哈顿计划以及互联网的开发投入。
真正意义上的递归自我改进，意味着AI模型能够独立重新设计自身的整体架构，并开发出全新的模型，从而形成持续自我提升的循环。
Sekhon承认，当前的技术"远未达到这一阶段"，但他指出，AI企业目前已能用模型辅助设计其他模型的部分组件，这可被视为递归自我改进的"前兆"。他将这一现象类比为历史上用蒸汽机制造下一代蒸汽机。
尽管如此，Sekhon表示：
不过Sekhon预计递归自我改进将"大概率在未来几年内"出现。
DeepMind的Oriol Vinyals与OpenAI联合创始人Wojiech Zaremba则在同一峰会的小组讨论中给出了更为具体的时间节点：2027年或2028年。
收入缺口现实，谷歌股东的隐忧
尽管战略叙事宏大，Sekhon对当前财务现实的描述却异常直率。
他明确表示，AI带来的收入目前"尚不能支撑我们正在进行的资本支出"，这意味着行业存在陷入"AI空气口袋"的风险——即资本支出大规模落地，但相应收入却迟迟未能兑现。
这一表态与谷歌股东当前的担忧高度吻合。尽管包括谷歌在内的主要AI投入方正在实现软件或云服务销售的加速增长，但股东们对公司持续攀升的现金消耗已显露出一定的不安情绪。
作为对比，亚马逊AWS本季度录得37%的营收增长，季度收入达422亿美元，运营利润率从上季度的37%提升至39%，展示出AI云服务需求加速兑现的路径。
这在一定程度上为行业巨额投入的商业逻辑提供了支撑，但也更加凸显了谷歌方面所坦承的收入与支出之间的结构性落差。
风险图谱：从网络攻击到生物威胁
峰会上，Sekhon与加州大学伯克利分校计算机科学教授、近期加入Meta"超级智能"部门的Dawn Song，用大量时间探讨了AI带来的安全风险，尤其是其作为网络攻击和生物攻击工具的潜力。
Song指出，AI在近期将"更多地使攻击者受益"，原因在于攻防之间存在内在的不对称性：
Sekhon对此表示认同，并警告称，随着攻击者污染开源代码仓库、利用人类编写的低质量代码，"未来一段时间将会相当艰难"，美国电网、医院等薄弱系统尤为脆弱。
然而，Sekhon将更严峻的威胁指向生物安全领域。他表示：
他表示，应对生物风险需要对"与生物相关的材料"实施更严格的许可、监控和追踪机制，并透露谷歌正在将其AI生成内容水印技术SynthID向生物学领域延伸，以协助DNA合成企业筛查潜在风险的AI生成生物序列。
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