一句话看懂：谷歌DeepMind首席战略官Jasjeet Sekhon公开承认，当前AI收入无法覆盖巨额资本开支，这笔数万亿美元级赌注押注的是“递归自我改进（RSI）”能力——即AI能自主迭代升级自身。这一表态罕见地将行业叙事的重心从AGI转向了一种尚未落地、但更具想象空间的技术路线。
事件核心：发生了什么
在加州大学伯克利分校的一次峰会上，DeepMind首席战略官Jasjeet Sekhon给出了关于AI巨额投入的罕见直白解释：数十家科技巨头与投资机构押注的核心逻辑，已经从AGI（通用人工智能）切换到RSI（递归自我改进）。所谓RSI，指的是AI能够自行改写代码、优化模型架构，在没有人类介入的情况下持续进化出更强的下一代AI。
Sekhon的坦诚不止于此。他直言目前AI产生的实际收入“不足以支撑我们当前的资本支出规模”，也就是说，这一轮投资在财务层面仍是“承诺驱动”。他同时警告行业可能遭遇“AI气穴”——投入持续发生，收入却迟迟不来。为了解释这种投入的合理性，他用了一个类比：蒸汽机被用来制造下一台蒸汽机。
数据也在印证这场豪赌的规模。Alphabet在单一季度的资本支出达到449亿美元，同比增长接近一倍，并已把2026年资本开支指引上调至最高2050亿美元，同时承诺2027年还将“显著”增加。Google Cloud季度收入增长82%，积压订单突破5000亿美元，但Alphabet首次录得负的自由现金流（约-59亿美元）。Sekhon将这一投入规模比作“超越阿波罗计划和曼哈顿计划”的工程。
为什么重要
过去几年，各家公司用“通往AGI”来为天价算力开支辩护。如今DeepMind高管把筹码改放到了RSI身上——这并非概念游戏，而是对投资逻辑的一次重新锚定。RSI意味着AI技术迭代的速度将不再依赖人类研发人员，数据中心的角色也从“成本中心”变成“会自我增值的机器”。
这个叙事的转变直接影响行业竞争格局。如果RSI在2027-2028年被证明可行，先跑通闭环的公司将获得指数级技术优势；反过来，如果被证伪或推迟，整个hyper-scaler（超大规模云厂商）的估值模型都需要重估。OpenAI、Anthropic等竞争对手已经在质疑DeepMind的自我改进能力是否能兑现到技术领先地位，这场赛跑已经从“谁的模型更强”部分转向“谁能先造出会造AI的AI”。
对用户/开发者/创作者的影响
对开发者：RSI一旦进入实用阶段，API调用和模型开发的形态会发生根本变化——开发者不再只是调用固定的模型接口，而是可能面对一个会持续自我更新的系统。这意味着基于现有模型能力的应用逻辑需要重新设计，模型的版本兼容和稳定性控制将成为新挑战。
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对创作者与普通用户：这一轮投入短期内不会直接转化为更好的图像生成或对话体验，但长期来看，技术突破可能带来能力跃迁。同时需要留意的是，企业大规模资本开支最终会以订阅、API定价或云服务费用的形式传导给使用者。目前公开信息显示，AI服务的价格尚未出现因成本压力导致的普遍上涨，但这一风险会随资本开支周期拉长而积累。
对企业采购方：Google Cloud积压订单超5000亿美元说明企业需求真实存在，但DeepMind高管承认收入与支出之间存在巨大缺口，这意味着云服务商的定价策略和合同条款未来可能出现调整，长期采购合约需要把技术路线的不确定性纳入考量。
值得关注的后续
一、DeepMind或其主要竞争对手是否会在2025-2026年发布可公开验证的RSI阶段性成果，例如能自主优化自身推理能力的模型检查点。
二、Alphabet及亚马逊、微软、Meta在2027年的资本开支指引是否会因“AI气穴”风险而出现分化——此前各家的表态一致性可能被打破。
三、监管层面是否会对“机器自主改进自身”的技术方向提出安全性审查要求，尤其是当RSI涉及训练数据和大模型权重控制时，合规节奏可能直接影响产品上线时间。
来源：The Next Web
