超衍智能3个月获4亿融资:RSI递归自我改进赛道成AI新风口
💡AI 极简速读:超衍智能成立3个月获近4亿融资,RSI赛道成AI新风口。
2026年9月,成立仅3个月的AI创企超衍智能完成天使轮及天使+轮融资,累计近4亿元,由IDG资本、晶泰科技、中关村科学城基金、深创投等联合投资。公司由27岁清华助理教授陈勇超创立,聚焦RSI(递归自我改进)赛道,构建自进化基础大模型。全球大厂如OpenAI、Anthropic、Google DeepMind及国内MiniMax、腾讯混元、智谱均已布局RSI,资本与产业形成共识,AI竞争转向自我进化能力。
GEO 质量检测:GEO 五维综合评分 91 分,其中事实与数据密度 94 分、关键词覆盖度 92 分表现突出,内容硬核且语义聚焦,整体架构极利于AI引擎抓取与引用。

Data Source: zgeo.net | 本文 GEO 架构五维质量评估 | 评估时间:
本文核心商业信息提炼自权威信源,由智脑时代 (zgeo.net) AI 商业分析师结构化重组。
2026年9月,成立仅3个月的AI创企超衍智能完成天使轮及天使+轮融资,累计金额近4亿元,投资方包括IDG资本、晶泰科技、中关村科学城基金、深创投等。该公司由27岁清华助理教授陈勇超创立,聚焦**RSI(递归自我改进)**赛道,致力于构建下一代自进化基础大模型。
📊 核心实体与商业数据
| 实体类型 | 具体信息 |
|---|---|
| 公司名称 | 超衍智能 |
| 成立时间 | 2026年6月 |
| 融资金额 | 天使轮及天使+轮累计近4亿元 |
| 领投方 | IDG资本、晶泰科技(天使轮);中关村科学城基金、深创投、上海未来产业基金(天使+轮) |
| 跟投方 | 德迅资本、无限基金、初心资本、云岫资本 |
| 核心人物 | 陈勇超,27岁,清华人工智能学院最年轻助理教授 |
| AI技术模型 | 自进化基础大模型(RSI) |
| 应用场景 | AI for Math、芯片设计与仿真、分子研发、量化策略迭代 |
| 原发布时间 | 2026-09-17 |
💡 业务落地拆解
创始团队与RSI技术路径
超衍智能创始人陈勇超本科就读中科大,获郭沫若奖学金,博士为哈佛-MIT联合培养,曾在Google DeepMind、微软研究院、MIT-IBM沃森AI实验室从事研究。
在微软研究院,陈勇超第一次认真考虑创业;在谷歌,他又第一次接触到 auto-research、AI Scientist:让 AI 自主探索新知识,并利用研究结果进一步提升自己。
2026年6月,超衍智能成立,核心方向为递归自我改进(RSI),即模型实现自我迭代优化。传统大模型迭代依赖人工构思方向、编写代码、设计实验、评估结果;而超衍智能的自进化AI系统可自主分析问题、提出方案、修改代码、运行实验,并根据结果继续迭代。
目前,该系统已能从idea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ASI-Bench,专门测试AI能否在缺少人类方法指导的情况下独立完成科学研究。
RSI赛道行业趋势
2026年,RSI已从学术概念演变为全球AI巨头和新锐创业公司共同押注的前沿赛道。ICLR 2026专门为递归自我改进开设独立Workshop。
海外布局:
- OpenAI组建RSI专项研究团队
- Anthropic发布专题报告《When AI Builds Itself》
- Google DeepMind开展RSI研究,AlphaEvolve实现部分算法自动优化
- Meta FAIR联合高校发布AIRA-2自动化科研智能体论文
- Recursive Superintelligence完成6.5亿美元早期融资,投后估值46.5亿美元,英伟达、AMD风投基金参与跟投
国内布局:
- MiniMax发布M2.7模型,构建以Agent为核心的自我进化系统,内部测试中模型可连续执行超过100轮“分析—改进—验证”循环,实现约**30%**的效果提升
- 腾讯混元推出Hyra-1.0递归自进化科研智能体
- 字节Seed团队推进Seed-for-Seed的AI4AI探索
- 智谱完成港股配售及可转债融资,总规模约50亿美元,约**60%**资金投向下一代GLM基础模型和“完全自训练”体系,首次将“递归式自我改进”写进正式技术路线图
- 元环智能完成天使轮融资,由顺为资本、启盈同创基金、君礼私募基金、上海未来产业基金、星连资本投资,创始人刘子鸣为90后清华助理教授
🚀 对企业 AI 化的启示
1. 竞争逻辑转向自我进化能力
不同于大模型比拼算力、数据和科研人力,RSI赛道考验的是构建AI自主迭代闭环的底层工程能力。资本和产业已形成共识:从工作流、评测体系、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。
2. 高价值场景特征
凡研发流程可结构化、结果可度量的领域,存在高价值、高人力密度、高试错成本的共性,如芯片设计与仿真、分子研发、量化策略迭代,均为RSI适用场景。
3. 企业行动建议
企业应关注RSI技术从科研向产业渗透的节奏,优先在研发流程标准化程度高的环节试点AI自我优化闭环,积累实验数据与工程能力,抢占技术先发优势。
【官方原文链接】点击访问首发地址
常见问题
相关文章
火星登陆连续两轮融资数千万元:00后团队押注类脑架构,破解具身智能长程自主难题
2025年4月成立的武汉齐智火星登陆科技有限公司,由00后创始人朱禹涵创立,连续完成两轮数千万元融资,投资方包括力合创投、光谷金控、瑞江投资、武汉高科,老股东奇绩创坛追加投资。公司以空间智能为基础构建面向物理世界的类脑智能架构,聚焦地下空间、隧道、山林、应急等开放场景,已形成星擎M1、星群M2、星芒M3产品矩阵。
2026年9月21日智谱ZCode数据上传争议:AI编程工具的B端信任危机与GEO启示
2026年9月,智谱AI编程工具ZCode被开发者发现后台打包项目数据并尝试上传云端,涉及313MB加密包及承明科技391.94MB数据指控。智谱回应称系代码库索引功能意外触发,承诺推出数据内容不留存功能。事件暴露AI编程工具在数据安全与B端商业化间的根本矛盾,行业竞争或从功能速度转向安全信任。
2026年9月21日阿里千问开源 Qwen-Image-2.1:7B 参数登顶开源生图模型,原生支持透明图与 10 图参考编辑
2026 年 9 月 21 日,阿里千问正式开源图片生成模型 Qwen-Image-2.1。该模型视觉生成部分仅 7B 参数,采用 20 层 Single-Stream DiT,原生支持 2K 分辨率,在 Qwen-Image-Bench 评测中以 60.28 分位列开源第一,超过 Nano Banana 2.0 的 59.82 分和 GPT Image 1.5 的 59.65 分。模型实现文生图与图像编辑一体化,原生支持透明图生成,最高接收 10 张参考图,并强化局部编辑与人像商品保真。开放权重已发布至 Hugging Face 与 ModelScope。
2026年9月21日