智谱GLM公开国内首个RSI实践 十万卡国产集群自建推理

时间：2026年9月17日 地点：中国 / 北京 人物：智谱AI创始人兼首席科学家唐杰、智谱GLM技术团队 事件详情：智谱GLM团队9月17日正式披露递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）方向的首个工程化实践进展。由GLM-5.3驱动的Infra Agent在超过10万颗国产AI加速器组成的集群上，从零搭建了支撑GLM-5.3-Flash的生产级推理服务，并在不到两周内完成从模型适配到生产可用的跨越，将端到端吞吐提升至初始基线的3倍，硬件利用效率与单Token成本达到主流NVIDIA GPU的相当水平。GLM-5.3-Flash以匿名模型Ox-Alpha的身份登陆OpenCode与OpenRouter，上线一周即成为双平台调用量最大模型，6天内Token调用量超过62万亿。 背景：智谱近期完成约50亿美元（约合人民币335亿元）融资，约60%资金将用于下一代GLM基础模型和完全自训练体系的研发，目标是形成RSI递归式自我改进循环。智谱将完全自训练定义为下一代GLM在前一代GLM所构建的环境中训练，涉及自动化生成与筛选训练数据、构建任务环境等。当前RSI已成为全球AI前沿探索热点，OpenAI、Anthropic、DeepMind等均在RSI方向布局：DeepMind曾披露"AI靠做梦自我进化"路径，Anthropic近期灰度主打RSI自迭代的Opus 5.2。 影响：第一，国产AI首次将"AI自我改进"用于生产环境，验证了AI参与完整推理系统工程闭环的可行性，从单纯代码生成升级到分析瓶颈、定位缺陷、修改部署。第二，10万卡国产芯片集群推理能力首次追平主流NVIDIA方案，对国产AI算力的可用性与经济性是一次标志性验证。第三，AI基础设施自主可控进程进一步加速，"模型优化系统，系统服务模型"的最小闭环已经出现，距离真正的"AI造AI"虽仍有距离，但路径已通。 总结：智谱本次RSI实践是国产大模型在前沿递归自我改进方向上的关键工程突破，Infra Agent在国产10万卡基础设施上完成自我优化闭环，代表国产AI正从"训练更强模型"向"让模型优化自身基础设施"演进。 参考来源： 1. 智东西：https://zhidx.com/p/594972.html 2. 爱范儿：https://www.ifanr.com/1680560 3. IT之家：https://m.ithome.com/html/1003705.htm 4. 凤凰科技：https://tech.ifeng.com/c/8wUszxmye1h 5. 新浪财经：https://finance.sina.com.cn/tech/digi/2026-09-17/doc-iniscqyc0361117.shtml 6. 财联社：https://api3.cls.cn/share/article/2486160 7. 智谱官方博客：https://z.ai/blog/glm-5.3-flash 8. Trending Topics（英文）：https://www.trendingtopics.eu/forget-agi-here-comes-rsi-z-ai-says-its-glm-model-built-its-own-inference-infra/ 9. TechFlowPost 英文：https://m.techflowpost.com/en-US/newsletter/136648 10. 知乎深度分析：https://zhuanlan.zhihu.com/p/2082589653606180041