AI 發展範式轉移：從應用層營收質疑到遞迴自我改善（RSI）與持續學習 TAM 拓展
- —市場聚焦應用層殺手級應用與資本支出回報率，而前沿實驗室目標在於 AGI 與遞迴自我改善（RSI）的階段性能力突破
- —從編程能力走向持續學習（Continual Learning），模型將能像員工般累積組織隱性知識，打破單一 AI應用 範式限制
持續學習技術將使模型具備累積企業組織知識的能力，從而全面開啟企業級應用場景。市場不應侷限於短期應用營收，AI 潛在市場規模將從數千億軟體預算躍升至數十兆美元的勞動市場
RSI 自我改善訊號顯現與算力護城河：前沿疊代加速與 AI 資本支出必然性
- —模型疊代已從年度縮短至月度，GPT-5.5 預訓練後僅一個月即發布，OpenAI 在 GPT-5.6 上線三週內即降價高達 80%
- —實驗室內部程式碼幾乎全由模型撰寫，AI 對內部研發速度的貢獻在半年內由 5% 提升至 15-20%
- —中國頂尖實驗室觀點顯示其並未遭遇 Scaling 牆，而是面臨算力不足的硬性限制
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