消息面上，AI芯片龙头2026年上半年实现营业收入同比增长108.13%，归母净利润同比增长122.61%，扣非净利润同比增长137.3%。二季度单季营收和归母净利润环比分别增长7.8%和28.1%。（来源：相关公司公告，相关个股仅作列示，不构成投资建议）
GPU制造龙头披露2026年半年度报告，报告期公司实现营收同比增长147.42%；归属于上市公司股东的净利润亏损同比收窄；扣非净利润亏损同比收窄；此外，该公司发布公告称，为深化公司的国际化战略布局，持续吸引并集聚优秀的研发与管理人才，进一步提升公司治理水平和核心竞争力，公司拟发行境外上市外资股(H股)股票并申请在香港联交所主板挂牌上市。（来源：相关公司公告，相关个股仅作列示，不构成投资建议）
而芯片板块波动的背后是市场对于AI巨额资本开支的质疑，当前市场对AI资本开支的疑虑尚未散去。
此前，海外云厂商持续上调资本开支指引，AI基础设施投入刚性特征明确：海外电商龙头还将2026年资本支出预期从此前的2000亿美元上调至2200亿美元，搜索引擎龙头亦将2026年资本开支指引上调至近2000亿美元，巨头资本开支同样高增。（来源：大摩20260810《全球云资本开支2027年料激增29%，算力饥渴下四大巨头产能全线告急》，相关个股仅作列示，不构成投资建议）
面对如此巨额的市场开支，市场的态度也与以往大不相同，“‘烧钱’能取得回报吗？到底是为了什么？”的疑虑也尚未消散。近期，国内外各大AI巨头也给出了新答案——RSI，Recursive Self-Improvement，中文译作“递归式自我改进”。（来源：财联社20260808《AGI之后，硅谷又为资本开支找了一个新理由》）
什么是RSI？大模型迭代的新主线！
RSI更通俗一点来讲，就是AI“自进化”。其核心在于AI介入自身改进流程，在没有或极少人类干预的情况下，大模型通过审查自身的源代码、算法、提示词架构或训练流水线，自主发现缺陷、优化训练方案，生成比原本模型能力更强的大模型。（来源：财联社20260808《AGI之后，硅谷又为资本开支找了一个新理由》）
搜索引擎龙头旗下人工智能部门首席战略官认为RSI才能支撑行业当前规模空前的资本投入。其表示，全行业当下的资本投入，是“人类文明史上规模空前的科学豪赌”，规模远超美国阿波罗登月计划、曼哈顿工程以及互联网早期研发投入。当前业界现有技术还达不到真正意义上的RSI，但“押注RSI无法实现，看起来并非明智选择”。如今行业已经能看到RSI的雏形：各大AI企业利用模型辅助设计其他模型的组成模块。（来源：财联社20260808《AGI之后，硅谷又为资本开支找了一个新理由》，相关个股仅作列示，不构成投资建议）
此前人工智能龙头的GPT-5.6发布说明中已直接引入新指标RSI Index，衡量AI模型自进化能力。美国人工智能龙头在6月发文，介绍了在RSI上取得的进展。该公司正在将越来越多的AI开发工作委托给AI本身，假若这样发展下去，算力足够的情况下，AI系统有望完全自主设计和开发自身后续版本。还表示，“我们尚未达到这一目标，RSI也并非必然，但它的到来可能比大多数机构的预期时间要更早。”（来源：投资界20260731《GPT-5.6自己优化自己实锤了，新的左脚踩右脚已经出现》，相关个股和产品仅作列示，不构成投资建议）
那么RSI能实现什么呢？过去评价AI模型的数学能力，主要是看IMO做题、证明已经定理这些Benchmark，但这些都是人类已经知道答案或者解题路径，AI不过是负责找到它。而未来AI模型完全可以进入数学、物理、材料、能源、生物学等各种Science领域，去探索没有标准答案的问题，加速整个科学和知识生产系统。（来源：智源研究院20260809《当题库追不上模型，AI开始给自己出题：中国这支团队跑通了数据层RSI》）
可以看到，AI竞争正在发生根本性的变化。AI竞争的核心，正在从“谁能做出一个更好的AI产品”转向“谁能够创造更强的智能”，这也意味着AI产业正在进入一个新的阶段，即重新回到大规模训练。
RSI对芯片产业的影响：算力需求的“指数级”增长
RSI的核心是“AI改进AI”，需要消耗大量算力进行模型训练和验证，因此算力基础设施是直接受益的方向：
1、训练负载无限循环，算力消耗不再有终点
传统大模型是一轮预训练结束→发布推理，算力投入有明确周期上限；而RSI模式为训练、推理、模型优化三者闭环永不停歇，AI持续生成新任务、新实验，算力需求无天花板。人工智能龙头此前数据公布：GPT-5.6内测阶段，每位活跃研究员的日均token输出，是GPT-5.5时代巅峰数值的两倍以上；过去半年，用于内部代码推理的研究算力占比涨了100倍，内部智能体token用量涨了约22倍。（来源：大河网20260806《大模型“独角兽”亟须差异化应对价格冲击》，，相关个股和产品仅作列示，不构成投资建议）
2、模型参数量级跨越式扩张
RSI迭代倒逼模型从当前1T参数，快速向10T~100T超大参数跃迁；大模型运算瓶颈是内存墙：GPU算力每年翻倍，但传统内存带宽增速严重滞后。RSI多智能体并行、海量实验同时跑，需要同步存储海量权重、KV缓存、实验中间数据，对高带宽、大容量存储需求成倍放大。（来源：中信建投证券20260809《模型Scaling持续，AI自我改进加速》）
3、推理+训练双负载叠加，服务器部署密度大幅提升
传统算力区分训练集群、推理集群；而RSI下服务器要同时承载三件事：新模型预训练；线上用户推理；AI自主实验评估；单台服务器内存占用、数据较传统AI服务器更大，整机HBM搭载数量显著拉高。（来源：兴业证券20260802《一文读懂RSI，大模型迭代的新主线》）
RSI带来新算力需求的同时，算力供不应求仍为常态
存储方面，存储需求面临供应紧缺。高盛在8月4日发布的名为《解答存储行业八大核心问题》的研报中测算，2026年全球DRAM的供需缺口（供给减去需求占需求的比例）为-4.9%，预计2027年供需将更加紧张。（来源：高盛20260804《《解答存储行业八大核心问题》）
设备交付周期卡住了供给总量的增长，存量产能内部的分配同样存在约束。HBM的光刻、刻蚀等工艺步骤数量约为常规DRAM的3倍，每建成1万片HBM月产能大约要消耗3万片常规DRAM的月产能进行转换。当前全行业HBM月产能约为32.6万片晶圆仍然不够。AI服务器在2026年已占全球DRAM晶圆产能约50%，2027年这一比例预计升至约60%。HBM每多投1片晶圆，常规DRAM的供给就要减少3片，两类产品的紧缺相互强化。（来源：O20260714《HBM今年产量翻倍增长，内存三巨头明年将涨价》）
算力方面，随着人工智能代理兴起，算力资源的缺货窘境，正式从GPU蔓延至CPU。相关机构认为，服务器CPU需求已供不应求，正复刻存储芯片式的紧平衡周期，量价逻辑同步走强。产业链层面的交叉印证更为鲜明：受AI算力集群部署驱动，服务器CPU年内部分产品价格涨幅已超40%、单月涨幅超10%，交付周期拉长至六个月。服务器CPU正步入“类内存/HBM”的紧平衡周期。这标志着CPU从AI周期中被忽视的配角，转变为兼具量增与价升弹性的确定性受益环节。（来源：财联社20260809《调用CPU要排队数日？整顿算力浪费，拟批量关停虚拟服务器》）
关注科创芯片指数，该指数不仅是把握AI资本开支扩张带来的半导体景气周期，更是参与国产半导体产业链从技术突破走向规模化盈利的长期进程。该指数聚焦科创板芯片产业核心资产，能够有效捕捉国产算力、存储、设备材料等环节景气上行与盈利兑现带来的配置机会！
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