近日，来自Google TPU团队的软件工程师Patrick C. Toulme分享了一项引人注目的观点。他认为，Opus 5.5之所以能够在体积更小、成本更低廉的情况下依然保持卓越的性能，很可能是得益于RSI（递归自我改进）技术，并且通过一个体量更为庞大的内部教师模型进行了蒸馏处理。根据他的推断，这个神秘的教师模型或许正是Model-2 Mythos。当然，关于这一具体的训练路径，Anthropic官方目前尚未给出确切的证实。

对于这种猜测，我个人表示高度认同。将RSI与蒸馏技术相融合，标志着一种极具潜力的研发思路：让能力更为顶尖的模型参与到下一代人工智能的开发过程中，随后再把这些经过验证的强大能力转移给成本更为亲民的产品。这意味着前沿实验室完全可以双管齐下，在不断突破并扩大前沿模型训练规模的同时，有效削减终端用户的实际推理开销，这两项工作不仅不矛盾，反而能够齐头并进。

另外，最先进的LLM在降低推理成本的同时做到性能不减，这无疑进一步夯实了认为AI实验室单位经济学可能好于市场预期的看多逻辑。只要更实惠的价格能够成功刺激企业端应用规模及Agent调用量的激增，且这种增长幅度足以覆盖单一任务所对应算力消耗的下降部分，就将为整个产业链的底层基础设施注入持续的动力。由此一来，包括AI半导体、存储设备以及互联硬件在内的市场需求，都将获得更为坚实的支撑。