一份经美国网红财经平台ZeroHedge在社交媒体传播的高盛Delta One交易台便笺图表显示，人工智能算力Token价格暴跌，可能削弱AI算力主题对于股票市场估值的关键支撑——近年来全球股市牛市轨迹正是基于AI算力主题持续大涨。这张关于Token价格暴跌的图表显示，除非算力消耗量持续激增，足以抵消价格自由落体式下滑的影响。从另一个角度来看，单位Token成本下降刺激调用量、推理深度与智能体循环激增，RSI又为持续训练打开第二条算力需求激增曲线。
Anthropic分别签署了约350亿美元的Lambda算力协议，以及一份为期六年、价值约450亿美元、对应约460兆瓦容量的Nscale协议。韩国8月半导体出口更是同比层面在去年高基数背景之下实现激增209%至466.5亿美元，创历史新高;高盛正式研究则预计2026年全球AI投资将达到约1万亿美元。
AI服务器存储芯片组件仍是最清晰的AI算力产业链层面供给瓶颈。市场调研机构TrendForce预计2026年第三季度传统DRAM与NAND Flash合约价分别在高基数之上环比上涨13%—18%和10%—15%;HBM与服务器RDIMM预计占2026年全球DRAM位元供应量的51%，2027年HBM合约价仍可能上涨70%—140%。其更激进的预测是，DRAM与NAND将由2026年占主要云服务商资本开支的47%升至2027年的68%，但这一比例同时受到存储价格暴涨推动，并非纯粹代表采购量增长。
企业端当前真正优化的则是“每项成功任务成本”，而不只是每百万Token标价。Gemini 3.8 Flash虽然维持每百万输入Token 0.75美元、输出Token 3.75美元的价格，但由于输出Token增加约30%、智能体调用轮次上升，其每项基准任务成本反而较上一代提高约40%。
与此同时，高盛官方研究团队的一份报告显示，AI智能体主导的代理式AI工作流将推动Token月消费量在2026—2030年间增长24倍至120千万亿枚，并判断未来12—18个月芯片仍可能短缺。因此，Token降价可以通过杰文斯悖论刺激更广泛、更长时间的调用，但无法自动保证模型厂商收入或基础设施回报，总算力需求仍处于强劲扩张期，但老旧加速器、高杠杆云厂商和缺乏长期客户合同的数据中心，可能率先出现局部、代际性的过剩。
单位Token成本下降刺激调用量、推理深度与智能体循环激增，RSI则为持续训练打开第二条算力需求曲线。递归自我改进并不等同于模型突然获得自我意识;其当前可验证形态，是让AI逐步参与训练策略规划、算法生成、代码编写、实验设计、结果评估、错误修复和下一轮训练乃至接下来数轮AI训练。
RSI趋势带来一个重要的直接推论：AI算力优势直接变成研究优势，研究优势直接变成模型优势;那些拥有足够GPU的AI实验室一天能完成全部验证，缺少GPU的前沿AI实验室一天只能完成5个甚至更少任务验证，速度差距立刻被拉开。
谷歌明确表示，Gemini 3.8 Flash的进步部分来自能够“递归评估并改进底层模型”的长时间智能体循环;OpenAI则因前沿模型能力进步速度与安全保障能力之间出现错位，暂时放缓部分前沿训练;SSI获得英伟达投资及Vera Rubin系统支持后，计划在12个月内将算力扩大一个数量级。这些信号证明AI辅助AI研发处于落地进程，而这一进程将带来愈发庞大AI算力需求。但尚不能证明完全自主、可持续的指数级RSI已经实现。
RSI强化的是算力需求的持续性，因此再具体的AI投资层面，未来投资者们应同步观察Token消费增速能否跑赢单位成本降幅、集群利用率与租约续签率、每单位算力带来的模型能力提升，以及模型收入能否覆盖AI芯片、AIK服务器机架组件、电力链条设备、存储与融资成本。
RSI可能为算力创造独立于终端用户需求的“第二需求曲线”：训练不再是“训练—发布—结束”，而是模型提出算法、并行运行数百至数千个实验、评估结果并启动下一轮训练的持续闭环;智能体还会通过更长推理链、反复调用工具和多模型协作增加测试时算力。如果OpenAI与Anthropic这类全球最顶级实验室将算力由高收入的推理业务重新分配至训练，短期收入可能骤降，但总算力消耗并不会下降，反而可能因争夺模型领先地位而上升。
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