创办3个月拿下4亿融资，RSI赛道火了

一家仅创办三个月的AI企业获得了4亿元融资，这成为人工智能领域的最新热点。

今天，成立仅3个月的AI初创公司超衍智能完成了天使轮及天使+轮融资，累计金额接近4亿元。

投资方阵容颇为强大，IDG资本与晶泰科技联合领投天使轮，德迅资本、无限基金、初心资本、云岫资本参与跟投；天使+轮则由中关村科学城基金、深创投、上海未来产业基金联合领投。

对于一家刚成立的初创企业而言，能够吸引美元基金、产业资本和地方国资共同支持，并拿下如此大额融资，在当前AI市场中实属罕见。

而一级市场大手笔投入，并不仅仅看重团队的学术背景，更是瞄准了超衍智能所聚焦的RSI（递归自我改进）赛道。

27岁清华助理教授带队，打造能自我进化的模型

超衍智能是一家年轻但实力不俗的公司。

创始人陈勇超现年27岁，是清华大学人工智能学院最年轻的助理教授。

他本科毕业于中国科学技术大学，获得郭沫若奖学金，博士阶段为哈佛-麻省理工联合培养，求学期间曾在Google DeepMind、微软研究院、MIT-IBM沃森AI实验室从事研究。

正是在这段时间里，陈勇超经历了两个“第一次”。

在微软研究院，他第一次认真考虑创业；在谷歌，他首次接触到auto-research和AI Scientist：让AI自主探索新知识，并利用研究结果进一步提升自身能力。

因此，当2025年底至2026年初，随着模型推理、工具调用和自主研究能力的提升，陈勇超看到AI生成研究想法、开展实验甚至改进自身的可能性时，他果断选择回国创业。

今年6月，超衍智能正式成立，核心目标是构建下一代自进化基础大模型。其中的自进化，即Recursive Self-Improvement（递归自我改进，RSI），指的是模型能够实现自我迭代优化。

简单来说，传统大模型的迭代高度依赖研究员人工构思方向、编写代码、设计实验和评估结果。

而超衍智能的自进化AI系统可以自主分析问题、提出方案、修改代码、运行实验，并根据结果继续迭代。

目前，这套系统已能从想法出发，自主完成方法设计、代码编写、实验执行和论文撰写；团队联合清华大学、麻省理工学院、哈佛大学、卡内基梅隆大学、中国科学技术大学、微软研究院等机构推出了ASI-Bench，旨在专门测试AI在缺乏人类方法指导的情况下能否独立完成科学研究。

同时，公司还将这套自动化研究能力直接应用于AI自身的研发，让AI不仅使用现有模型完成任务，还能进一步参与算法、训练和底层系统的研发，再将验证后的结果带入下一轮研究。

此外，在AI for Math方向，团队正与清华大学交叉信息研究院的张景昭合作开展纯数学理论研究。

这些举措无一不在证明：研究才是超衍智能RSI的核心动力。

该团队通过聚焦科学研究与发现，让AI从辅助工具转变为共同研究者，从加速已知走向发现未知。

长期来看，凡是研发流程可结构化、结果可度量的领域，如芯片设计与仿真、分子研发、量化策略迭代等，都存在高价值、高人力密度和高试错成本的共性，这些都是其适用场景。

大厂进化、小厂涌现，RSI成AI圈最新风口

而超衍智能的这笔融资，只是RSI赛道升温的最新案例。

2026年，RSI已从学术论文中的概念，快速演变为全球AI巨头和新锐创业公司共同押注的前沿赛道。ICLR 2026还专门为递归自我改进开设了独立Workshop，标志着RSI正式成为行业主流研究议题。

放眼海外，各大AI实验室已开始布局RSI相关方向。

OpenAI组建了RSI专项研究团队；Anthropic发布了专题报告《When AI Builds Itself》，剖析AI加速自身研发的趋势以及递归自我改进带来的风险；Google DeepMind也开展了RSI相关研究，AlphaEvolve实现了部分算法的自动优化；Meta FAIR则联合高校发布了AIRA-2自动化科研智能体论文。

在创业赛道，资本热度同样高涨。

目标打造全自动AI实验室的Recursive Superintelligence完成了6.5亿美元早期融资，投后估值达到46.5亿美元，英伟达和AMD的风投基金参与跟投，致力于实现AI自主完成从想法提出到实验验证的完整流程。

在国内，基座厂商与初创公司也进行了双线布局。

3月，MiniMax发布了M2.7模型，探索从“工具型AI”迈向“自我进化体”，不仅构建了一套以Agent为核心的自我进化系统，还具备“自我优化闭环”，在内部测试中，模型可连续执行超过100轮“分析—改进—验证”的循环，实现了约30%的效果提升。

7月，腾讯混元推出了Hyra-1.0递归自进化科研智能体，将递归自我改进能力引入自身研发工具栈；字节Seed团队也在推进Seed-for-Seed的AI4AI探索，将AI自动数据合成、评测和框架调优逐步融入模型研发流水线。

到了9月，智谱刚在港交所发布公告，宣布完成港股配售及可转债融资，总规模约50亿美元，其中约60%资金将投向下一代GLM基础模型和一套名为“完全自训练”的体系。而“完全自训练”这个表述背后，也是智谱首次在公告中将“递归式自我改进”写进了正式的技术路线图。

大厂将RSI写入迭代路线，与此同时，一级市场也开始发掘种子选手。

在超衍智能之前，主打AI4AI（人工智能驱动人工智能）递归迭代系统的元环智能也刚完成天使轮融资交割，顺为资本、启盈同创基金、君礼私募基金、上海未来产业基金和星连资本均为背后资方。

无独有偶，该项目也是清华系，由90后清华大学人工智能学院助理教授刘子鸣于今年5月创立，专注于递归自我改进系统（RSI）研发，2026年因提出“从算力扩展转向洞察扩展”的科研理念获得WAIC云帆奖，技术聚焦于AI自动科研与模型自进化。

这些动作无不预示着AI行业的竞争逻辑已经发生了转变。

与大模型比拼算力、数据和科研人力的资源堆叠不同，RSI赛道考验的是构建AI自主迭代闭环的底层工程能力。AI的下一站，或许已落在“AI自我进化”能力之上。

资本和产业已形成统一共识：从工作流、评测体系和实验链路切入，以轻量化、可落地的方式，快速跑通AI自我优化的闭环，抢占技术先发优势。

本文来自微信公众号“猎云精选”，作者：孙媛，36氪经授权发布。

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