炒股配资指数网站【CGS-NDI跟踪】创新体系重构：AI研发呈现“递归增强”特征——数字经济周报（2026年第17期）

来源：中国银河证券研究

核心观点

本期焦点：AI研发开始出现“递归增强”特征。Anthropic发布《When AI builds itself》文章，系统讨论人工智能参与人工智能研发的问题。文章指出，截至2026年5月，Anthropic代码库中超过80%代码由Claude生成，普通工程师每天交付的代码量已达到2024年的8倍，显示AI辅助AI研发正在从理论设想逐步进入现实应用阶段。

这意味着人工智能产业竞争逻辑可能正在发生重要变化。过去，大模型竞争主要集中于参数规模、训练数据和算力资源；而未来，竞争重点可能进一步转向谁能够率先形成AI增强AI的研发体系。随着AI越来越深度参与科研、工程与模型迭代，人工智能或正在从“工具型技术”逐步演变为能够持续强化自身能力的“智能原生生产力”。未来国家间AI竞争，也可能由单纯模型能力竞争，进一步转向创新体系效率竞争。

AI产业及代表性企业动态：中美大模型竞争进一步向“高调用量+低成本+Agent化”方向演进。本周全球大模型调用总量继续增长，中国模型整体调用量继续领先美国，其中DeepSeek稳居全球第一，MiniMax M3新晋上榜；美国则主要由Claude系列支撑。同时，Anthropic推进IPO、腾讯下调DeepSeek-V4价格、MiniMax强化Agent能力、阿里升级多模态智能体模型，行业竞争进一步转向开发者生态与商业化能力竞争。

中国动态：工信部启动6G创新发展部省协同试点专项行动。我国围绕6G技术攻关、产业研发、应用培育和项目布局开展部省协同创新。6G发展正在从技术研究阶段逐步进入产业协同与场景验证阶段，未来通信、感知、计算与智能融合能力或将成为数字经济新底座。

海外动态：主要经济体正加快AI国家战略与技术主权布局。美国发布《促进先进人工智能创新与安全》行政令，强化先进模型发布前的国家安全评估；DARPA启动AI Forge计划，将可信AI研究进一步纳入国家安全体系；欧盟持续强化“技术主权”议题，日本正式加入美国Genesis Mission。AI竞争正升级为围绕算力、科研体系、安全治理与数字主权展开的国家级竞争。

技术前沿：企业Agent加快落地。Meta发布Business Agent，推动AI从“对话助手”进一步走向“业务执行系统”。随着Agent逐步接入企业工作流、客户服务与后台系统，AI商业化正在从通用问答阶段，进一步进入可执行任务、可嵌入流程和可服务垂直场景的新阶段。

智库观点：AI影响正在呈现明显的区域与政治结构分化。布鲁金斯学会研究发现，AI暴露程度较高的地区集中在大城市、知识密集型岗位和民主党支持地区，说明AI影响并非均匀扩散，而是与产业结构、职业分布和政治地理高度相关。整体来看，随着AI深度进入经济与社会运行体系，AI政策关注重点正在从单纯技术创新与就业影响，进一步扩展至区域经济差异、社会结构变化与政治治理等更深层议题。

风险提示：1.对政策理解不到位的风险；2.政策落实不及预期的风险；3.技术发展不确定性风险。

正文

一、本期焦点：AI研发开始出现“递归增强”特征

2026年6月4日，Anthropic在官网发布题为《When AI builds itself》（当AI构建自身）的研究文章，系统讨论了人工智能参与人工智能研发的问题。文章提出，人工智能产业正在出现“递归自我改进”（Recursive Self-Improvement，RSI）迹象，即AI系统能够帮助研发更强的AI系统，而更强的AI又进一步提升下一代AI的研发效率，从而形成持续加速的技术进步循环。长期以来，这一概念更多存在于AGI讨论和AI安全研究之中，但Anthropic此次披露的信息表明，AI辅助AI研发已经开始从理论设想走向现实应用。文章指出，截至2026年5月，Anthropic代码库中超过80%都出自Claude之手；2026年第二季度，普通工程师每天交付的代码量是2024年的8倍，这主要得益于很多代码都是由Claude编写的，工程师只是指导和审查。

从产业演进角度看，AI竞争逻辑正在发生变化。大模型竞争不再局限于参数规模、训练数据、算力资源以及模型能力，而是由“模型能力竞争”进一步转向“创新体系竞争”。一旦AI能够持续提升研发效率，模型迭代速度可能进一步加快，技术进步周期也可能明显缩短。从更长期视角看，AI研发出现“递归增强”迹象，也意味着人工智能产业进入新的阶段。过去，AI更多是替代部分重复劳动，提高生产效率；而未来，AI或将进一步进入科研、工程和创新体系内部，成为推动技术进步的重要变量。AI不再只是经济体系中的工具性技术，而可能逐渐演变为一种能够持续强化自身能力的“智能原生生产力”。

这对于全球科技竞争而言，也意味着未来国家之间的AI竞争将越来越体现为创新体系与效率的竞争。谁能够更快建立“AI辅助研发AI”的技术体系，谁就可能在下一阶段人工智能竞争中占据更强优势。

Anthropic在文章中进一步提出了未来AI研发演进的三种可能情景。第一种情景是“渐进增强”，即AI持续提升研发效率，但整体技术进步仍保持相对可控节奏，人类依然能够有效理解和管理研发过程。第二种情景是“快速递归增强”，即AI的开发高度自动化，但人类仍然负责设定研究方向和评估结果。本文认为，我们很可能走向这种情景，技术进步周期显著缩短，人工智能产业进入加速演进阶段。第三种情景则是“超快速递归增强”，即AI系统深度参与甚至主导研发流程，技术能力增长速度超过现有治理和监管体系的适应能力，人类对模型能力演化过程的理解和监督难度明显上升。文章指出，随着AI越来越深度参与研发活动，未来真正值得关注的问题，已经不仅是模型能力本身，而是人工智能是否正在改变技术创新体系的运行方式。

二、资本市场行情回顾

（一）二级市场行情更新

6月1日至6月5日，A股、港股、美股整体震荡调整，科技板块表现偏弱。主要科技指数中，仅恒生科技指数周累计小幅上涨0.09%；纳斯达克指数下跌4.68%，回调幅度较大；科创综指下跌2.18%，市场整体风险偏好有所回落。

从A股细分领域看，AI硬件及科技主题多数延续调整，半导体板块本周累计下跌2.70%，人工智能指数下跌1.96%，脑机接口指数下跌2.28%，数字经济指数小幅下跌0.39%。相较之下，具身智能指数上涨1.96%，显示部分高弹性AI主题出现阶段性修复。

6月1日至6月5日，中美代表性AI企业整体承压，板块内部表现差异较明显。美股AI基础层多数回调，超威半导体（-9.63%）、博通（-13.66%）跌幅相对明显，显示海外算力及芯片龙头短期承压；阿斯麦（+1.80%）逆势上涨。A股及港股AI基础层表现相对分化，中际旭创（+1.62%）、工业富联（+0.90%）小幅收涨，寒武纪（-0.82%）、摩尔线程（-1.40%）小幅调整，海光信息（-6.75%）回调较为明显，光模块及算力硬件环节仍具一定韧性。

美股AI技术层及应用层普遍下跌，脸书（-6.25%）、微软（-7.46%）、亚马逊（-9.09%）、特斯拉（-10.28%）均出现较大幅度调整。A股及港股AI技术层及应用层分化明显，腾讯控股（+6.09%）、阿里巴巴（+1.24%）逆势上涨；智谱AI（-18.68%）、MINIMAX（-34.17%）跌幅较大，高弹性大模型标的波动显著加剧。

（二）一级市场融资动态

1.全球IPO动态

本周，全球资本市场在数字经济、AI硬科技、半导体芯片、新能源、智能制造与高端电子制造领域持续活跃，A股、港股及美股相关IPO项目有序推进、梯队清晰。

A股市场聚焦电子信息、高端制造、机器人和汽车产业链方向，整体IPO进程梯度分明。其中，杰锋动力处于上会阶段；宇树科技、中塑股份推进至提交注册环节；康美特、欧伦电气、嘉立创推进至拿文阶段；新睿电子完成上市。

港股市场AI与硬科技主线延续高景气，消费电子、半导体芯片、PCB、机器人、新能源材料、低碳技术与数字化服务企业集中申报与推进。本周安克创新、鼎泰高科、沪电股份、曦华科技、基本半导体、擎天全税通、丰疆智能密集递交上市申请；星源材质、圣邦股份通过上市聆讯；大金重工进入招股阶段；首钢朗泽、大金重工先后完成挂牌上市。

美股市场则继续聚焦AI、量子计算、数字资产、半导体、航天国防、工业技术及基础设施科技布局。Meridian3 Industrial Acq.、ITG、MSAV Holdings同步推进至提交注册环节；Keystone Acquisition、Applied Aerospace、INNIO、Liftoff Mobile、Long Table Growth、InterPrivate V、Quantinuum、FutureCorp Space Acq. 1已完成上市。

2.中国一级市场热门领域

从投资事件数量来看，先进制造、医疗健康、人工智能、集成电路、企业服务等领域较活跃；从融资总额来看，人工智能披露的融资总额最多，约44.40亿元。千寻智能完成15亿元A+轮融资，为本周披露金额最高的投资事件。细分赛道上，本周较受投资人追捧的有传感器、AI基础设施、医疗器械、具身智能、航空航天、创新药、AI智能体、半导体设备、数据服务等。

（三）加密货币市场动态

6月1日至6月5日，加密货币市场整体延续回调趋势。比特币较上一周大幅下跌，周涨跌幅为-14.5%，收于60955.63美元；以太币同步走弱，周涨跌幅为-21.08%，收于1581.53美元。

三、AI产业及代表性企业动态更新

（一）全球AI大模型token调用量排名

本周全球大模型调用量持续高位运行，OpenRouter平台周调用总量达32.2万亿Token，较上周增长约3.4万亿Token，市场热度继续升温。在平台上榜的TOP10大模型中，中国大模型继续保持领先态势，且中美双方差距进一步扩大；其中美国模型本周合计调用量达4.21万亿Token，中国模型本周合计调用量达13.14万亿Token。国产阵营内部，DeepSeek凭借多版本高性价比优势，总Token调用量达到6.06万亿，稳居全球第一；Hy3 preview本周调用量2.82万亿Token，小米MiMo系列本周调用量达2.22万亿Token。此外，MiniMax M3本周新进入榜单，调用量达2.04万亿Token。整体来看，中国模型在头部调用规模、多模型梯队建设和新增上榜模型方面继续保持优势。美国阵营中，Anthropic Claude系列本周合计调用量达4.21万亿Token，位居美国模型首位、全球第二。另外，匿名模型Owl Alpha本周调用量升至1.91万亿Token，较上周继续提升，已成为榜单中不可忽视的高调用量模型。

（二）全球代表性AI企业投融资动态

本周全球AI企业正呈现“资本持续集中、算力投入高企、模型产品加速迭代、商业化与价格竞争同步深化”的特征。

资本层面，DeepSeek、Anthropic等头部企业持续推进股权或债务融资安排，资本继续向具备模型能力、商业化潜力和算力资源需求的公司集中。博通、阿波罗、黑石等金融和产业资本深度参与AI基础设施融资，说明AI公司融资需求已从模型研发扩展至芯片、算力和数据中心建设。

算力基础设施层面，AI公司的竞争正越来越依赖算力供给和云基础设施能力。Alphabet、亚马逊、腾讯等云厂商持续扩大AI算力布局，Alphabet资本开支预期和云业务订单积压均处于高位，AWS也通过长期云服务协议绑定重点客户。整体来看，AI行业的投融资并非单纯服务于模型研发，而是在持续支撑GPU、CPU、云服务、Token处理能力和数据中心等底层资源扩张。

产品与应用层面，AI模型迭代仍在加速，但竞争重点正从单一模型能力转向Agent化、多模态、长上下文和具体生产力场景。MiniMax、阿里、微软、月之暗面等公司围绕工具调用、任务拆解、本地Agent、代码交付和多模态能力持续升级，AI产品正在从通用对话工具走向可执行任务、可嵌入工作流、可服务垂直场景的智能体产品。

商业化层面，AI服务正在进入高频调用和价格竞争阶段。DeepSeek-V4系列模型价格下调，显示国内模型服务商正通过降价推动企业和开发者扩大调用规模；OpenAI、Anthropic加快向金融、法律等高价值场景延伸。AI商业化竞争已从“谁的模型更强”进一步转向“谁能以更低成本、更高效率获取客户和场景”。

四、中国动态：6G试点启动，下一代数字基建提速

1.多地加快布局太空算力产业

财联社6月1日报道，近期各地太空算力领域动作不断。北京太空智算研究院在北京经济技术开发区注册成立，研究院将围绕星载算力芯片、星间激光通信、太空能源与散热、天地一体化网络及空间安全标准等方向开展关键共性技术攻关，并计划推进试验星研制、发射及组网验证。与此同时，天津组建太空数智基础设施联合攻关体，上海启动太空算力产业生态伙伴计划，太空算力正在从前沿概念逐步进入产业组织和工程验证阶段。太空算力的兴起，反映出AI时代算力基础设施约束正在进一步外溢。随着大模型训练、推理和智能体应用持续扩张，地面数据中心面临电力、散热、土地、电网接入等多重压力，而太空算力在太阳能供电、广域覆盖、天地协同感知等方面具备潜在优势。

2.工信部启动6G创新发展部省协同试点专项行动

6月3日，工业和信息化部办公厅正式发布《关于组织开展6G创新发展部省协同试点专项行动的通知》，提出围绕6G技术攻关、产业研发、应用培育和项目布局开展部省协同创新，到2029年形成一批自主创新的6G技术方案，培育一批新型业务应用场景，并带动新型终端产品发展。

6G是下一代信息通信技术的重要制高点，也是未来数字经济底层网络能力的重要支撑。与5G主要解决高速连接问题不同，6G更强调通信、感知、计算、智能和空天地一体化能力融合，将为智能制造、低空经济、具身智能、车联网和远程控制等场景提供更高等级的网络基础。此次部省协同试点启动，表明我国6G发展正在从前期技术研究进入更具组织化、场景化和产业化特征的新阶段。未来，6G竞争不仅是通信标准竞争，也将是算力、AI、终端、卫星互联网和行业应用协同能力的综合竞争。

五、海外动态：美国强化AI安全治理

1.DARPA推出AI Forge计划，强化国家安全AI研究体系

6月1日，美国国防高级研究计划局（DARPA）联合美国国家科学基金会（NSF）及美国国家标准与技术研究院（NIST）下属AI安全研究机构发布《AI Forge：National Security Critical AI Challenges》报告，同步启动AI Forge计划。该计划聚焦国家安全场景下AI的可解释性、可控性等问题，旨在建立由产业界、大学和政府共同参与的高风险、高回报AI研究机制。

AI Forge计划反映出美国正将AI安全研究进一步纳入国家安全创新体系。当前商业AI快速发展，但许多与国防、情报和高风险任务相关的AI问题，未必能够完全依靠商业市场自动解决。通过DARPA牵头建立研究组织机制，美国试图在商业大模型之外，补齐面向高风险应用的可信AI、可控AI和安全AI能力。

2.特朗普签署AI行政令，强化先进模型安全审查机制

6月2日，美国白宫发布《促进先进人工智能创新与安全》行政令，同时发布《情况说明：唐纳德·J.特朗普总统促进先进人工智能创新与安全》。行政令提出，领先AI开发者在最先进模型公开发布前，应向联邦政府提供模型早期访问权限，以接受网络安全测试和国家安全相关评估，重点关注先进AI模型可能带来的网络攻击、关键基础设施风险和国家安全挑战。

美国AI治理正在从相对宽松的创新导向，转向对前沿模型能力进行更有针对性的前置评估，在网络安全、关键基础设施和国家安全相关场景中提高政府介入程度。对全球AI产业而言，这意味着头部模型企业未来不仅要竞争模型能力和商业化速度，也要提升安全测试、政府协同和合规适配能力。

3.欧盟持续推进技术主权议程，数字自主战略进一步强化

6月3日，欧盟委员会正式提出“欧洲技术主权一揽子计划”（European Technological Sovereignty Package），核心内容包括加强半导体、人工智能、云服务、开源技术等关键领域的自主研发和供应链安全，旨在减少对外部技术依赖并提升整体数字韧性。长期以来，欧盟在数字治理领域具有较强规则制定能力，但在大模型、云计算、算力基础设施和平台生态方面相对依赖外部技术体系。随着地缘风险和科技竞争持续升级，欧洲对关键技术供应链脆弱性的担忧日益加剧，欧洲数字战略从“监管先行”向“监管与技术主权并重”调整。

4.日本加入美国Genesis Mission，AI for Science国际合作升温

6月4日，美国能源部（DOE）与日本文部科学省、经济产业省签署合作意向声明，宣布日本成为美国“创世纪计划”（Genesis Mission）人工智能科研项目首个国际合作伙伴。该项目由美国能源部牵头，重点面向能源、量子、核聚变、材料、生物医药等领域，探索利用人工智能加速科学发现和工程突破。

随着AI深度进入科学研究体系，AI for Science正成为主要经济体科技竞争的新前沿。日本参与美国Genesis Mission，本质上是通过技术同盟方式补强本国AI科研能力，并嵌入美国主导的前沿科研基础设施体系。未来，全球AI竞争可能不仅体现在模型、芯片和应用层面，也会体现在谁能更快构建“AI+科研数据+超级计算+自动化实验室”的科学发现体系。

六、技术动态：端侧AI与企业Agent加快落地

1.英伟达推进Vera CPU布局，AI硬件竞争走向系统工程

6月1日，英伟达宣布其新一代微处理器Vera芯片已进入量产阶段，并获得多家领先AI实验室的早期采用。Anthropic、OpenAI等企业成为首批重要用户，将Vera芯片用于大规模训练和推理任务。该芯片专为AI Agent和数据中心设计，在特定AI工作负载上性能显著优于传统x86架构。这一举措是英伟达在GPU之外进一步扩展AI全栈布局的重要一步。随着全球AI基础设施对高效CPU的需求持续增长，Vera芯片的推出有望加速AI训练和部署效率的提升，并推动整个AI芯片市场从GPU主导逐步转向CPU+GPU异构架构。

2.英伟达推出RTX Spark平台，端侧AI加速进入PC场景

6月2日，英伟达在Computex展会上正式宣布进军PC市场，推出RTX Spark超级芯片，专为Windows PC设计，支持本地运行AI大模型和个人AI Agent。AI PC的发展说明，大模型应用正在从云端集中式调用，逐步扩展至“云端+端侧”协同部署。未来，个人电脑不再只是运行软件的终端，而可能成为承载本地模型、个人数据和智能体任务的关键入口。随着AI模型轻量化、端侧算力增强和操作系统集成加深，个人计算范式可能进入新一轮重构。

3.Meta推出Business Agent平台，企业AI从对话走向执行

6月3日，Meta Platforms正式发布Business Agent平台，面向企业客户提供AI驱动的客户服务和业务自动化能力。该平台可部署于WhatsApp、Messenger和Instagram等产品生态中，支持客户问答、商品推荐、预约安排、线索筛选等场景，并允许企业构建和部署定制化业务智能体。

这一平台基于Meta最新的Llama系列模型和Agent框架开发，支持多Agent协作和长时间任务执行。随着企业对AI从“辅助聊天”向“自主执行”转型的需求日益迫切，Meta希望借助其庞大的企业生态加速这一进程，帮助企业大幅提升运营效率，降低人力成本，并推动AI从工具型应用向业务核心系统的深度渗透。

七、智库观点：AI安全与社会影响成为政策研究重点

1.布鲁金斯学会：《The Political Geography of AI Exposure》

6月3日，美国布鲁金斯学会发布《The Political Geography of AI Exposure》研究报告。该报告利用Anthropic基于Claude实际使用数据形成的AI暴露指标，分析美国不同县域职业结构所面临的AI影响，并与2024年总统选举结果进行匹配。研究发现，AI暴露程度较高的地区更多集中在大城市、知识密集型岗位和民主党支持地区。

这一研究提示，AI的社会影响正在从单纯就业问题，进一步演变为区域经济和政治议题。AI对不同职业、地区和人群的影响存在显著差异，办公、信息、专业服务等岗位集中地区可能更早感受到AI带来的工作方式变化和就业预期调整。未来，AI政策不仅需要关注技术创新和产业竞争，也需要关注AI冲击在地区、阶层和政治版图上的分布差异。如何在提高生产效率的同时降低结构性焦虑，可能成为主要经济体AI治理的重要议题。

2.RAND：《Verified Machine Learning Infrastructure》

6月4日，美国兰德公司发布《Verified Machine Learning Infrastructure》，系统评估“形式化验证”能否用于提升AI训练和推理基础设施的可信性。报告认为，随着前沿AI系统快速发展，保护其运行基础设施的重要性明显上升。形式化验证通过数学方式验证软件行为，在内存安全、访问控制、代码正确性等方面具有潜在价值，但对于模型语义层面的问题，如越狱、欺骗或复杂行为意图，作用仍然有限。

本文将AI安全问题从模型输出层面进一步推进到基础设施层面。当前，前沿AI系统的风险不仅来自模型本身，也来自权重、算力、训练管线、访问控制和部署环境等关键基础设施环节。一旦模型权重被窃取、训练过程被篡改或部署系统存在漏洞，可能对企业安全和国家安全造成重大影响。未来，AI治理可能需要从“模型安全”扩展至“基础设施可信”，并在硬件、软件、网络和运维体系中建立更严格的验证机制。

八、风险提示

对政策理解不到位的风险；政策落实不及预期的风险；技术发展不确定性风险。

如需获取报告全文，请联系您的客户经理，谢谢！

本文摘自：中国银河证券2026年6月9日发布的研究报告《【CGS-NDI跟踪】创新体系重构：AI研发呈现“递归增强”特征——数字经济周报（2026年第17期）》

分析师：彭雅哲 S0130525020001

评级标准：

评级标准为报告发布日后的6到12个月行业指数（或公司股价）相对市场表现，其中：A股市场以沪深300指数为基准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准，北交所市场以北证50指数为基准，香港市场以恒生指数为基准。行业评级

推荐：相对基准指数涨幅10%以上。

中性：相对基准指数涨幅在-5%～10%之间。

回避：相对基准指数跌幅5%以上。

公司评级推荐：相对基准指数涨幅20%以上。

谨慎推荐：相对基准指数涨幅在5%～20%之间。

中性：相对基准指数涨幅在-5%～5%之间。

回避：相对基准指数跌幅5%以上。

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