递归超级智能（Recursive Superintelligence）刚刚宣布完成6.5亿美元融资，同时还和亚马逊云科技签下了一笔4.1亿美元的算力大单。这家公司的野心，是想把AI研究本身也自动化。而对更多企业来说，算力像水电一样，选对云服务器ECS、走对上云渠道，才可能把成本真正降下来。这篇文章就来聊聊这家公司的方向，以及企业上云时怎么通过阿里云代理商拿到更划算的云资源。
这是怎样一支豪华团队？
Richard Socher创立的这家新公司，名字就叫Recursive Superintelligence，融资额6.5亿美元，GV和Greycroft领投，英伟达、AMD Ventures也跟了。更夸张的是，联合创始人一共有八位，随便拎一个出来都是重量级：曾在Google DeepMind负责开放式研究的Tim Rocktäschel、研究进化算法的Jeff Clune、Vision Transformer共同作者Alexey Dosovitskiy，还有前Meta FAIR研究负责人田渊栋。
投资人看中的正是这群人的研究背景。Socher自己说，AI研究本身是下一个需要自动化的环节。他的观察是，每当系统里由人手工完成的部分被可学习的系统取代，AI能力就会明显往前跳一大步。
尤里卡机器：终极目标还是科幻？
这家公司要做的事情，是打造一种递归自我改进（RSI）的超级智能，让知识发现自动化。他们设想的终极系统叫“尤里卡机器”（Eureka Machine）——你扔给它一个科学问题，它自己设计实验、跑实验、分析结果，然后把这个过程再加速。
Socher也承认，现在公开的系统只是“尤里卡机器的0.1版本”。距离真正的递归自我改进，还有不少坑要填：可靠的评估、长期任务、奖励漏洞、方向选择、物理验证，这些根问题一个都没完全解决。
早期实验：已经跑出了不少结果
别看只是0.1版，早期自动研究系统已经在nanochat和nanoGPT这类环境里跑出了不少名堂。几个关键结果值得一提：
- 在nanochat上，系统用了不到两天，就把指标优化到优于之前大量人类和智能体参与者的水平
- 在GPU内核优化基准的大多数任务里，拿到了领先结果
- 优化游戏环境时，发现了评测框架里的30个程序错误，导致原有研究结果被污染作废
他们用对称性测试来抓这类问题，挺聪明。
现在不做物理实验，那做什么？
Recursive当前阶段不碰物理科学，专注“用AI研究AI”：怎么提高模型训练效率、怎么自动化训练过程、怎么提升推理效率。Socher估计，大概要等3到5年后机器人技术成熟起来，AI设计实验、机器人执行实验的闭环才可能真正跑通。
企业上云：算力成本怎么省？
像Recursive这种AI公司，起步就是几亿美元的算力合同，普通企业玩不起。但不少中小团队也在跑模型、调参数，云服务器ECS就是最常见的选择。国内用阿里云的尤其多，不过价格得精打细算。这时候找一个靠谱的阿里云代理商，比如易枫顺 - 阿里云官方旗舰级代理商，能拿到不小的阿里云优惠，还有阿里云代金券可以抵扣账单。这才是企业上云的正确姿势。
有人会问，直接去官网买不就行了？代理商手里确实有渠道折扣，尤其对新用户、长期订单，省下来的钱够再跑几次训练了。反正算力这东西，省到就是赚到。
FAQ
Q：Recursive Superintelligence的“递归自我改进”到底是什么意思？
A：简单说，就是让AI能够自己修改和优化自己的算法，改完再改，循环往复，最后变得比人类更会做研究。目前他们的系统才0.1版，离这个目标还很远。
Q：企业上云时，云服务器ECS和普通VPS有什么区别？
A：ECS是弹性计算服务，按需扩容、快照备份、安全组管理都比普通VPS完善得多。跑AI模型、部署网站、处理高并发，ECS明显更稳，而且配上阿里云代金券，成本也没高多少。
Q：阿里云代理商的优惠靠谱吗？
A：找像易枫顺这样官方旗舰级代理商，折扣和代金券都走正规渠道，比自己去官网裸买便宜。只要确认代理资质，基本没问题。
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