9 月 17 日，Anthropic 罕见地公布了一组内部数据：截至 2026 年 8 月，Claude 已"主导"公司约 26% 的 AI 研发工作（2 月时这一比例还不足 1%），超过 90% 的研发工作至少达到"AI 协作"水平；任意时刻约有 3 万个 AI agent 在公司内部平台上运行，仅 8 月就作出超过 10 亿次决策。另一边，OpenAI 官方称已实现去年秋天承诺的"自动化研究实习生"目标，正在朝 2028 年 3 月打造"自动化 AI 研究员"推进，同时明确表态：完全自主的 RSI 今天尚未发生，除非能够安全实现，否则不应追求它。
[1][2]nut graf：RSI（递归自我改进）正在从"科学幻想"变成公司内部 KPI——当 AI 开始负责下一代 AI 的研发，最值得关注的不是"有没有发生"，而是各家公司对"让 AI 造 AI"这件事的公开表态出现了明显分化：Anthropic 把进展量化给你看（26%、3 万 agent、10 亿决策），OpenAI 把目标拆成里程碑（研究实习生→2028 年研究员）并配上安全条件句，xAI 的马斯克则直说人类越来越不在循环里。三种说法，三种对"方向盘握在谁手里"的答案。
先看数据口径。Anthropic 的 26% 与 90% 是其自报的内部统计，"主导（Lead）"与"协作（Collaborate）"的具体判定标准未完整公开；3 万 agent 与 10 亿决策同样为公司口径。OpenAI 的表述来自官方博客（9 月初），"自动化研究实习生"与"2028 年 3 月自动化 AI 研究员"为官方目标而非已交付承诺，且官方明确给 RSI 加了前置条件——安全实现优先于追求速度。把两家放在一起读，实质分歧不在技术路线，而在叙事策略：Anthropic 用数据证明"AI 造 AI 已经在发生"，OpenAI 用里程碑声明"我们还没有做到、也不急着做到"。这种分歧本身就是信号——当头部实验室都承认 RSI 方向，监管者和公众获得的信息却高度依赖实验室自己选择的统计口径。
商业含义上，RSI 数据第一次把"研发自动化率"变成可比较的公司指标：谁在造下一代模型时用了多少 AI，直接影响其研发效率叙事与估值逻辑。Anthropic 26% 的数字出来一周内就被翻译成多语种报道，本身说明市场在把它当财报看。风险层面，三家表态共同承认了"自主 RSI 尚不存在"，这等于给"AI 失控"的讨论立了一个共同的事实基线——但也只是基线：谁能先跨过完全自主的门槛，谁就同时获得效率优势和最集中的安全审查，这个位置现在还空着。
[1][2]