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。

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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

RSI(递归自我改进)是指AI模型实现自我迭代优化的技术路径。超衍智能构建的自进化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,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。

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