RSI技术演进对算力产业链的具体拉动机制是什么？

RSI技术演进对算力产业链的拉动机制主要体现在从单次预训练向持续研发与推理的全栈扩张。首先，在训练端，算力需求不再仅取决于单次前沿预训练规模。在RSI落地渗透下，参数规模、训练Token数量、模型代际频率、候选实验次数、后训练过程、强化学习Rollout、验证及研发推理均可能同步增加。更快迭代和更高实验并行度可能形成对训练需求的乘数效应，带动算力需求天花板持续提升。情景测算显示，在AI研发自动化加速期，前沿预训练需求可能达到当前的约3倍，叠加候选实验和RL后，训练端总需求约为4—6倍；若跨代正反馈初步形成，训练端总需求可能达到15—30倍。

其次，研究推理（Research Inference）成为新的计算负载增长点。AI提出的候选方案需经过评估器、Scaling实验、RL、后训练和前沿安全评估才能转化为真实继任模型。数据显示，内部Coding Inference研究算力在短期内大幅增长，Agent Token消耗显著上升，表明研发推理正在快速普及。这意味着算力需求由静态的训练向动态的、高频的研发推理扩散。

在具体硬件基础设施环节，重点关注供给壁垒较高的领域。包括计算芯片及ASIC、高带宽存储器（HBM）与存储系统、先进封装技术、高速互联与光通信、交换设备、液冷解决方案以及电力和数据中心。同时，具备大规模算力基础设施和持续资本开支能力的头部云服务提供商（CSP），因同时拥有GPU集群、自研ASIC、云平台和模型服务能力，有望双重受益于AI资本开支扩张和云端AI调用量提升。