一、案例背景
1.1 从学术新星到创业十字路口
2026年1月，波士顿的冬天一如既往地寒冷。陈勇超坐在MIT校园附近的一间咖啡馆里，面前摊开着三份文件：一份来自Google DeepMind的正式工作邀约，年薪加股票包超过百万美元；一份来自某海外AI自动科研初创公司的联合创始人邀请函，附带初步Term Sheet；还有一份是他自己写了又改、改了又删的创业计划书草稿。
陈勇超，27岁，清华大学本科毕业后进入哈佛大学与MIT联合培养博士项目，研究方向聚焦于机器学习与自动化推理的交叉领域。在博士期间，他以第一作者身份在NeurIPS、ICML等顶级会议发表多篇论文，其中一篇关于”模型自我评估与迭代优化”的工作被引用超过800次，成为该子领域的重要参考文献。他的导师评价他”拥有罕见的品味——知道什么问题值得做”。
然而，学术界的认可并不能直接回答一个更根本的问题：接下来做什么？
1.2 RSI：一场正在形成的技术浪潮
陈勇超反复思考的方向，是RSI——Recursive Self-Improvement，递归自进化。这个概念的核心理念是：构建一个AI系统，使其能够自主改进自身的架构、训练方法和推理能力，从而形成”智能爆炸”式的正反馈循环。如果实现，RSI将根本性地改变AI研发的范式——从”人类设计更好的AI”转变为”AI设计更好的AI”。
2025年至2026年间，RSI从一个边缘学术概念迅速演变为硅谷最炙手可热的创业赛道。标志性事件接踵而至：
- 2025年中，OpenAI创始成员Andrej Karpathy宣布成立一家专注于RSI的初创公司，首轮融资即达到3亿美元。
- 2025年9月，前Meta FAIR研究总监田渊栋创立的Recursive Superintelligence，在尚无任何产品原型的情况下，官宣完成6.5亿美元融资，估值推高至46.5亿美元。这一估值/阶段比在硅谷历史上极为罕见，甚至超过了当年OpenAI早期融资时的估值倍数。
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