作者丨高允毅

    编辑丨岑   峰

RSI，即 AI 造 AI，成为了 2026 年各家模型厂商争相晒的内部成绩单，也是国内一级市场最热的方向之一。只要BP带上 "Self-Training" 的字眼，估值至少多两成。

但真正的 RSI ，不止是 AI 改进 AI ,它还得把经验沉淀下来，让学习方法本身跟着进化。

今年 9 月，上海交大、清华、字节、商汤等机构的 35 位研究者发了篇论文《The Last AI Built by Humans》，给整个行业立了把标尺，它 RSI 分 L1 到 L5 五层，结论令人扎心：

全球前沿大厂的系统大多处于 L1 到 L2 的过渡阶段，L3、L4 在特定垂直领域（如软件工程、科学发现）有零星雏形，而真正的 L5 闭环仅存在于极少数受限的实验室原型中。

如果用这把尺子去丈量九、十月份国内模型厂商晒出的RSI实验成果，包括训练流程、推理系统、 GPU 算子、 Agent 脚手架；但目前没有一家厂商敢去用AI真正改写底层模型权重。也就是说，目前大家距离传说中的“AI 自己发明下一代 AI（L5）”，甚至连门槛都还没摸到。

那么在这场RSI热潮中，国内各大厂与明星创业公司究竟各自卡在了什么生态位？他们分别在让 AI 改进什么、做到哪一步了？以下我们梳理了国内模型厂商最新 RSI 情况。

01

 智谱 RSI ：跑在 10 万张国产卡上，

能自我优化的推理系统

智谱是国内首个把 RSI 真正跑进生产环境的案例。它的 RSI 第一步没碰模型权重，先落在了最脏最累的底层推理系统上；跑通之后，智谱又把目光放到了 Agent 的 Harness上。前者降本，后者增效，全是实打实的工程活。

先说推理基础设施。一个新模型要真给用户用起来，中间隔着一大堆脏活累活，怎么榨干芯片的算力，怎么把庞大的任务拆分给成千上万张卡同时跑，怎么高效管理对话时产生的海量临时数据等等，这些事过去是 Infra 工程师一行一行调出来的。

智谱这次直接让 GLM-5.3 驱动的“Infra Agent”接管了这一切。9 月 17 日，唐杰在 X 上发了一篇长文《通往递归自我改进》，表示由 GLM-5.3 驱动的 Infra Agent，在 10 万张国产芯片组成的集群上，仅用两周就从零搭起了 GLM-5.3-Flash 的生产级推理服务。

    作者丨高允毅

    编辑丨岑   峰

RSI，即 AI 造 AI，成为了 2026 年各家模型厂商争相晒的内部成绩单，也是国内一级市场最热的方向之一。只要BP带上 "Self-Training" 的字眼，估值至少多两成。

但真正的 RSI ，不止是 AI 改进 AI ,它还得把经验沉淀下来，让学习方法本身跟着进化。

今年 9 月，上海交大、清华、字节、商汤等机构的 35 位研究者发了篇论文《The Last AI Built by Humans》，给整个行业立了把标尺，它 RSI 分 L1 到 L5 五层，结论令人扎心：

全球前沿大厂的系统大多处于 L1 到 L2 的过渡阶段，L3、L4 在特定垂直领域（如软件工程、科学发现）有零星雏形，而真正的 L5 闭环仅存在于极少数受限的实验室原型中。

如果用这把尺子去丈量九、十月份国内模型厂商晒出的RSI实验成果，包括训练流程、推理系统、 GPU 算子、 Agent 脚手架；但目前没有一家厂商敢去用AI真正改写底层模型权重。也就是说，目前大家距离传说中的“AI 自己发明下一代 AI（L5）”，甚至连门槛都还没摸到。

那么在这场RSI热潮中，国内各大厂与明星创业公司究竟各自卡在了什么生态位？他们分别在让 AI 改进什么、做到哪一步了？以下我们梳理了国内模型厂商最新 RSI 情况。

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 智谱 RSI ：跑在 10 万张国产卡上，

能自我优化的推理系统

智谱是国内首个把 RSI 真正跑进生产环境的案例。它的 RSI 第一步没碰模型权重，先落在了最脏最累的底层推理系统上；跑通之后，智谱又把目光放到了 Agent 的 Harness上。前者降本，后者增效，全是实打实的工程活。

先说推理基础设施。一个新模型要真给用户用起来，中间隔着一大堆脏活累活，怎么榨干芯片的算力，怎么把庞大的任务拆分给成千上万张卡同时跑，怎么高效管理对话时产生的海量临时数据等等，这些事过去是 Infra 工程师一行一行调出来的。

智谱这次直接让 GLM-5.3 驱动的“Infra Agent”接管了这一切。9 月 17 日，唐杰在 X 上发了一篇长文《通往递归自我改进》，表示由 GLM-5.3 驱动的 Infra Agent，在 10 万张国产芯片组成的集群上，仅用两周就从零搭起了 GLM-5.3-Flash 的生产级推理服务。