智谱拿50亿美元押注RSI技术路线

刚刚，智谱官宣融资50亿美元对标硅谷AI Lab，全力押注RSI！！

9月13日晚，智谱宣布完成约50亿美元股债融资，其中包括约20亿美元股份配售和约30亿美元可转债发行。

比融资规模更值得关注的是，这笔钱接下来要花在哪里。

根据公告，募集资金净额约60%将用于下一代GLM基础模型、完全自训练体系，以及大规模训练、生产推理、算力资源和相关技术基础设施。

另外15%用于业务扩张、战略投资和潜在并购，25%用于营运资金等。

其中最值得注意的是智谱首次如此明确地披露“Fully Self Training”。

按照智谱的定义，下一代GLM将在上一代GLM构建的环境中训练，最终形成Recursive Self-Improvement，也就是RSI，递归式自我改进闭环，覆盖三个方向：数据自产、环境自造、基础设施自我优化。

具体来说，模型会参与生成和筛选自己的训练数据；Agent会采集真实任务、生成验证器，持续制造新的训练环境。

甚至连算子、Kernel、调度、缓存和Serving Stack，也开始让模型参与优化。

这个时间点很有意思。

就在昨天，海外AI圈突然大量传播“Google DeepMind已经实现RSI”的消息。

虽然目前并没有足够公开证据证明Google已经真正实现完整RSI，但这个概念最近明显从科幻讨论进入了前沿实验室的现实议程。

此前OpenAI也连续公开讨论过类似方向。

OpenAI首席科学家Jakub Pachocki在近期文章中提到，AI正在越来越多地参与AI研究本身，未来可能进入递归式自我改进阶段。

所以智谱这次融资真正值得关注的，可能不只是又多了50亿美元的弹药。

而是OpenAI在公开讨论RSI，海外开始疯传Google摸到了RSI，现在智谱也直接把Recursive Self-Improvement写进了自己的下一代模型研发路线，并准备拿数十亿美元为它建设模型、训练环境和算力基础设施。

过去大家比的是，谁能训练出更强的下一代模型。

现在开始比的是：

谁能先让这一代模型，参与创造下一代模型。

范式变了，大人。