谷歌DeepMind首席戰略官Jasjeet Sekhon在8月3日於加州大學伯克利分校舉行的Agentic AI峰會上公開表示，AI行業當前史無前例的資本支出，其核心投資邏輯是押注“遞迴自我改進”（Recursive Self-Improvement，RSI）——即AI能夠自動創造出更優秀版本的自身。他同時坦承，AI目前的營收“尚不足以支撐”當前的支出規模，行業面臨陷入“空氣口袋”的風險。谷歌今年在AI資料中心及相關裝置上的支出約達2000億美元，並計劃明年進一步加碼。

Sekhon將AI行業的資本支出定性為“人類文明有史以來最大的科學賭注”，規模上超越了美國政府的阿波羅登月計劃、曼哈頓計劃以及網際網路的開發投入。遞迴自我改進被視為繼通用人工智慧（AGI）之後的下一個重要里程碑，其真正實現意味著AI模型能夠獨立重新設計自身整體架構，並開發出全新模型，形成持續自我提升的迴圈。Sekhon承認當前技術“遠未達到這一階段”，但指出AI企業已能用模型輔助設計其他模型的部分元件，可視為RSI的“前兆”，他類比為“用蒸汽機制造下一代蒸汽機”。儘管存在不確定性，Sekhon表示“押注遞迴自我改進不會實現，似乎是不明智的”，並預計其“大機率在未來幾年內”出現。

同台的DeepMind研究員Oriol Vinyals與OpenAI聯合創始人Wojiech Zaremba在小組討論中給出了更具體的時間節點：2027年或2028年。這一預測為行業的天量投入提供了時間框架，但也加劇了市場對“投入與回報時間差”的擔憂。

儘管戰略敘事宏大，Sekhon對財務現實的描述卻異常直率。他明確表示，AI帶來的收入目前“尚不能支撐我們正在進行的資本支出”，這意味著行業存在陷入“AI空氣口袋”的風險——即資本支出大規模落地，但相應收入卻遲遲未能兌現。這一表態與谷歌股東當前的擔憂高度吻合：儘管包括谷歌在內的主要AI投入方正實現軟體或雲服務銷售的加速增長，但股東們對公司持續攀升的現金消耗已顯露出不安。作為對比，亞馬遜AWS本季度錄得37%的營收增長，季度收入達422億美元，運營利潤率從上季度的37%提升至39%，展示了AI雲服務需求加速兌現的路徑，這在一定程度上為行業鉅額投入的商業邏輯提供了支撐，但也凸顯了谷歌收入與支出之間的結構性落差。

峰會上，Sekhon與加州大學伯克利分校電腦科學教授、近期加入Meta“超級智慧”部門的Dawn Song，還深入探討了AI帶來的安全風險。Song指出，AI在近期將“更多地使攻擊者受益”，因為攻防存在內在不對稱性：攻擊者只需一次成功利用，而防禦者必須防住所有攻擊。Sekhon對此表示認同，並警告稱，隨著攻擊者汙染開原始碼倉庫、利用低質量程式碼，“未來一段時間將會相當艱難”，美國電網、醫院等薄弱系統尤為脆弱。

Sekhon將更嚴峻的威脅指向生物安全領域。他表示：“我們距離一個人只需用自然語言與模型對話就能設計病毒或蛋白質的世界已經非常近了。這是一個在長期內仍對攻擊者有利的極度危險的世界。”他建議對“與生物相關的材料”實施更嚴格的許可、監控和追蹤機制，並透露谷歌正在將其AI生成內容水印技術SynthID向生物學領域延伸，以協助DNA合成企業篩查潛在風險的AI生成生物序列。

這場峰會揭示了AI行業一個核心矛盾：一邊是數千億美元級別的資本開支，另一邊是尚不明確的收入兌現路徑。Sekhon的坦承為投資者提供了重要參考，但行業是否能在2027-2028年迎來RSI的突破，仍是未知數。