近 4 亿元，两轮一起给
9 月 16 日，超衍智能（Apex Intelligence）官宣完成天使轮与天使+轮融资，累计金额近 4 亿元人民币。这笔钱不是一次谈成的：天使轮由 IDG 资本、星连资本、晶泰科技联合领投，德迅资本、无限基金、初心资本、云岫资本跟投；天使+轮则换成中关村科学城基金、深创投与上海未来产业基金联合领投。公司成立于 2026 年 6 月，主打方向是自进化基础大模型——行话叫 RSI，Recursive Self-Improvement，让模型自己改进自己，落在科研与发现场景上。
投资人名单值得多看一眼。晶泰科技本身就是用 AI 做药物与材料设计的上市公司，对「研究能不能被机器接手」有一手判断；天使+轮的三家又都是政策与产业背景浓厚的基金。两轮合起来看，资本市场押的不是通用聊天助手的故事，而是「AI 做研究」这条能被实验结果验证的赛道——假设错了，数据会说话，这也是 RSI 类公司相对容易被下注的原因之一。
创始人的履历是一条少有人走的线
创始人陈勇超是清华大学人工智能学院助理教授，95 后。2017 年考入中国科学技术大学工程科学学院，主修理论与应用力学、辅修应用数学，拿过郭沫若奖学金；之后赴哈佛大学与麻省理工学院联合培养读博，今年 3 月毕业，期间在 MIT-IBM Watson AI Lab 做了两年研究员，又在微软 AI Frontiers 团队和谷歌研究院各实习过一段。据 36 氪报道，他毕业时手握 DeepMind 的录用意向和两家 AI 自动科研初创的机会，都婉拒了，选择回国入职清华，而创业官宣比入职还早了一个月。
这个背景里有一条隐线：他的研究方向横跨大模型的后训练、推理、规划与工具使用，还有机器人领域的具身大模型。换句话说，「怎么让模型在环境里多步干活」是他本行，研究自动化只是把环境从物理世界换成了科学问题。
自述成绩单：一项猜想证明和几个基准纪录
公司披露的进展集中在两条线。AI for AI 方向，其自进化系统在 SimpleTES、NanoChat Autoresearch、GPUMode TriMul、MLS-Bench 等基准上创下或接近公开最好结果，据称超过了 Recursive Superintelligence、腾讯混元、斯坦福与英伟达等组织的方案，还自主完成过达到顶会接收标准的研究，水准被形容为接近 AI 博士生。AI for Math 方向，系统对悬置 35 年的 majorization 猜想给出了完整证明，另在优化理论与几何拓扑上有多项进展。
必须标注口径：这些结果全部来自公司自述与通稿，目前官方及行业暂未披露更多细节，第三方复核结果也尚未出现，后续将持续跟进迭代动态。对一个天使轮公司来说，愿景部分同样要冷静看——「建成相当于 10 万名顶尖 AI 科学家协作的研究者网络」是目标而非路线图，中间隔着工程化、数据体系与算力投入的重重关卡。
RSI 叙事走到了资本化这一步
放在更大的坐标系里看，这件事的信号意义不亚于融资本身。过去一年，「自我改进」从论文里的概念（站内此前拆解过 Dream-RSI 一类方案）变成了一批公司的共同押注，海外有 Recursive Superintelligence、Periodic Labs 等，国内现在有了超衍智能。资本的逻辑并不复杂：如果模型真的能自己跑通「假设—实验—验证—迭代」，研发的边际成本结构会被改写，芯片设计、分子研发、量化策略这类试错昂贵、专家密集的领域首当其冲。
但硬币的另一面是评估权问题。自进化系统的成绩由谁出题、由谁判卷，目前基本还在公司自己手里——这也是为什么自主研究的审计基础设施会成为下一个被需要的环节，本批另一篇 ReAgent 的故事正好接在这里。资本先到，审计后至，这个时间差里既有机会也有泡沫，看客们不妨两样都备着。