“没水了，鱼需要进化”：再访田渊栋，46.5亿美金估值的RSI与AI自进化

一句话看懂：Meta前FAIR研究总监田渊栋正式加入由8位顶级AI研究员联合创办的新实验室RSI（Recursive Superintelligence），该机构主攻“递归自我改进”（RSI）技术路线，旨在用AI自动化AI科研，首轮即获6.5亿美元融资、估值达46.5亿美元。田渊栋在访谈中判断，大厂间的跳槽已如“干涸水坑里的鱼”，AI正以惊人速度替代工程师工作，未来3-5年趋势将加速。

事件核心：发生了什么

2026年初，由Richard Socher（CEO）、田渊栋、熊蔡明、Tim Shi、Tim Rocktäschel、Jeff Clune、Josh Tobin、Alexey Dosovitskiy联合创立的RSI实验室正式运转，并于5月官宣。团队目前约25人，目标扩至40人。该实验室的核心理念是“递归自我改进”：利用AI系统自主优化AI训练、提出假设并验证结果，从而逐步替代人类在AI研发中的重复劳动。田渊栋负责建模、后训练以及智能体控制工程。当前该技术路线处于早期阶段（量表满分10分，目前1-2分），团队选择从自动化AI科研切入而非短期商业化项目，避免被通用大模型快速替代。

为什么重要

RSI的技术路线尝试绕过当前大模型研发的瓶颈——纯靠堆叠算力的缩放定律。田渊栋指出，当前大公司路线趋同、主要跟随热点布局，而RSI押注的是“用AI提升AI研究效率”的长期范式。这一方向与Anthropic近期公开呼吁暂停AI开发的理由直接相关：AI正加速自身开发过程。如果RSI能实现递归自我改进的完整闭环，从替代研究员繁琐工作到自主完成科学假设与验证，其商业价值与知识产出速度的提升都将远超当前编程或聊天应用赛道。资本认可的核心在于团队成员的顶级履历以及彼此协作的可行性，而非现有产品。

对用户/开发者/创作者的影响

对于大厂工程师或算法从业者，田渊栋用“干涸水坑里的鱼”形容当前处境：AI已能替代Level 4、Level 5层级工程师多数工作，裁员潮正在发生，频繁跳槽并不能改变“水越来越少”的实质。他建议个体应主动找到自己独有的探索方向，避免成为体系内的螺丝钉。对于AI创业者，编程和应用层竞争趋于饱和，下一个可能的高价值风口正是自动化AI科研（AI代替人类做研究），但其落地难度和资本门槛极高。对普通用户而言，RSI目前无面向公众的产品，其技术成果短期内不会直接改变API或工具使用方式，但长期来看，若递归自我改进取得突破，AI研发效率和知识边界将产生质变。

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值得关注的后续

第一，RSI团队能否在1-2年内在自动化科研环节做出可验证的阶段性成果（例如AI独立完成某细分实验或发现新假设）。第二，其他顶级实验室如Ilya Sutskever的SSI、Yann LeCun的AMI Labs、David Silver的Ineffable Intelligence是否会在类似方向上形成直接竞争或路线分化。第三，田渊栋强调可解释性是递归自我改进的安全与效率保障，技术团队如何平衡快速迭代与可解释性要求，将决定该路线的实际安全性评价。

来源：虎嗅 (Huxiu)

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