清华团队用AI优化AI，打造国产自进化算力底座

AI竞争的焦点正在转向Recursive Self-Improvement（RSI），即AI自主优化，让AI研发更强大的AI。据量子位报道，OpenAI的GPT-5.6已借助RSI将端到端服务成本降低20%，Token生成效率提升15%以上；Anthropic披露其代码库中超过80%的代码由Claude自主生成；Jeff Dean离职创办Discovery Loop，估值据称冲击100亿美元。

然而，中国AI产业面临外部先进芯片供给受限的现实，越来越依赖国产芯片。但国产芯片软件生态碎片化，换芯片需重新适配，换模型需重新调优，长期依赖少数资深工程师手写算子、调试参数，一个复杂算子开发调优往往耗时数周。

文章将这种错位类比为：上层模型已向L4式高度自主执行迈进，底层算力却仍需L1式人工接管。单次任务处理更多Token、更长推理链路，对底层算力提出更高要求，而国产算力仍存在较大效率释放空间。