9 月 16 日，超衍智能完成天使轮及天使 + 轮融资，累计融资金额近 4 亿人民币。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 + 轮由中关村科学城基金、深创投及上海未来产业基金联合领投。
超衍智能成立于 2026 年 6 月，主营业务是构建下一代自进化基础大模型。所谓自进化，即 Recursive Self-Improvement—— 模型自己改进自己。公司聚焦科学研究与发现，目标让 AI 从辅助工具变成共同研究者，从加速已知走向发现未知。
AI 的下一站，是研究层
人类数百年的技术进步，是一条由科学突破不断打开的 S 曲线。每一个 S 曲线由科学突破、研究发现与工程实现三个阶段组成，当前的 AI 大多止步于工程与执行层面，真正稀缺的科学与研究层面的突破仍高度依赖人类。
超衍智能判断：下一轮技术革命的核心，是 AI 从辅助工具走向共同研究者，成为一种原生的研究引擎 —— 不再只是加速已知的工作，而是主动发现未知的方向。研究，才是 RSI 的核心动力。
不做 AI 助手，做 AI 研究员
公司认为要提高 AI 在研发领域的通用智能，需要通过模型训练来解决。具体来说，通过中训练和后训练，引导模型提出创造力的想法、并自主完成 "假设 — 实验 — 验证 — 迭代" 的自进化全过程。
长期来看，超衍智能要打造的自进化基础大模型，其整体科研能力相当于并逐步超过 10 万名覆盖各学科领域的顶尖 AI Scientist，形成一个可规模化的 "AI 研究者网络"。这是一个长期愿景和目标，公司正一步步向它逼近。这不是效率优化，而是研发范式的重构。凡研发流程可结构化、结果可度量的领域，如芯片设计与仿真、分子研发、量化策略迭代，都是其适用场景，共性是高价值、高人力密度、高试错成本。
公司的自进化 AI system 已接近顶尖人类研究者
公司的自进化 AI system 在 AI for AI 及 AI for Math 领域已经达到令人欣喜的表现。
AI for AI：
AI 自主完成的研究成果已经达到被顶级 AI 会议接收的水平，相当于 AI 博士生的水平；AI 自主实现了训练前更准确的判断、训练中更优的策略与底层 GPU Kernel 优化，在 SimpleTES、NanoChat Autoresearch、GPUMode TriMul 和 MLS-Bench 上刷新或接近公开最优成绩，超过 Recursive SuperIntelligence、腾讯混元及 Stanford、NVIDIA 等机构参与开发的方案。
AI for Math
AI system 已完整证明悬置三十余年的优超猜想，并在优化理论、几何拓扑等方向取得多项突破。
超衍智能由清华大学人工智能学院助理教授陈勇超创立，本硕博就读于中国科学技术大学及哈佛大学与麻省理工学院联合培养项目，曾在 Google DeepMind、Microsoft、MIT-IBM Watson 从事研究工作。核心团队来自清华、北大、哈佛、MIT 等顶尖高校。
未来，超衍智能将持续投入基础模型与算力，推进递归基础大模型训练迭代，构建高质量研究轨迹数据体系，吸引全球顶尖人才。秉持 "解锁尚未被发现的规律" 初心，推动 AI 从知识复现走向自主科学发现。
创始人寄语
超衍智能创始人陈勇超表示："我一直坚信，由人类教出来的模型，天花板就是人类自己 —— 用人的偏好去对齐它，智能上限就被锁死在人的水平线上，再怎么堆算力和数据，也只是把已有的知识记得更牢。真正的智能，上限只能由客观世界来定义。第一代大模型替代白领，具身智能替代蓝领，而 ASI 要替代的，是人类最顶尖的科学家。这个时刻早晚会到来 —— 我们要做的，就是让它更快到来。"
投资人寄语
星连资本主管合伙人张鸣晨表示："大模型的下一阶段不只是继续 scaling 参数和数据，而是 scaling experience、feedback 和 discovery，让 AI 真正进入研发过程，并在持续试错中获得自我进化的能力。勇超是非常年轻的 researcher founder：既长期站在模型、agent 和 AI4S 的研究前沿，又对如何把前沿研究变成真实系统有非常强的工程直觉和执行力。更重要的是，他选择的不是一个容易的问题，而是一个足够长期、足够重要的问题。我们很高兴能够在超衍智能创业的第一天成为他们的伙伴，也期待陪伴勇超和团队，把 AI 从 ' 学习人类已经知道的知识 '，推向 ' 探索人类还不知道的答案 '。"
晶泰科技董事长温书豪表示："科学发现正在从 ' 人主导、AI 辅助 ' 走向 'AI 自主发现 ' 的新范式。晶泰长期深耕 AI for Science 产业化应用，始终相信底层智能与真实科研场景需要双向牵引、彼此成就。超衍智能从基础模型层面构建 ' 发现原生 ' 的递归智能，展现出扎实的底层创新能力；晶泰则构建了覆盖垂类模型、科学智能体与大规模机器人实验的完整 AI for Science 技术体系，并在数百个真实科研项目中积累真实数据、加速 Physical AI 的在实验室场景的不断进化。我们期待与超衍智能强强联合，共同探索基础模型与科学智能协同的创新潜能。"
德迅投资人 Ted 表示："北美 RSI 自进化模型火热，而国内仍处早期。勇超在硅谷顶级机构深耕多年后选择回国，专注 RSI 这一早期方向。德迅长期支持优秀留学生回国创业，也非常看好 RSI 在长程逻辑与跨学科科学发现上的机会 —— 它已在部分科研任务中展现出超越人类水平的潜力。"
无限基金表示："AI 真正的壁垒不在应用层的组装，而在底层范式的原创。超衍是国内头部专注 RSI 的公司，从基础模型、算法到系统 Harness 全栈自研，把 ' 研究即引擎 ' 的路径真正做实，成果已达国际领先水平。我们坚定看好，也乐于长期陪跑。"
初心资本表示："我们认为，AI 下一阶段的重要机会，在于让模型自己去探索未知问题，并在研究和实验中持续提升能力。科研是这项能力最有价值的落脚点之一，它每天都在产生新问题，也能持续给模型提供反馈。这一路径的门槛，在于模型能否判断一个问题是否值得研究、一次尝试是否真的成立，这背后需要团队对研究过程本身有很深的理解。勇超兼具跨学科的科研经历与大模型研究积累，在多个领域完整走过提出、试错、验证的过程，对如何把研究过程转化为模型能力，也有清晰的思考。在勇超回国创业之前，初心已与他有过多次深入交流，深切感受到他投身这一方向的决心，以及多年研究所形成的积累。因此，公司第一轮融资时初心便参与投资，并将持续支持团队在这一方向上深入探索。"
云岫资本表示："超衍智能在自进化模型这一前沿赛道上，展现出敏锐的技术判断力、深厚的研究积淀与扎实的工程落地能力。从构建科研任务评测体系，到推动 AI 在任务执行、反馈与验证闭环中持续迭代，团队正稳步验证自身技术路径 —— 探索让 AI 不止于解决已知问题，更走向发现未知、创造新知。我们将持续支持公司的技术研发与应用探索，陪伴团队把原创研究转化为更具影响力的技术成果。"
中关村科学城基金表示："人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，是实现高水平科技自立自强、建设科技强国的重要方向。递归自我改进（RSI）正是通往下一代 AI 范式的关键路径，超衍智能作为国内最早系统性布局这一方向的团队之一，创始人陈勇超老师专注于自进化基础模型研究，并选择回国发展，凸显了青年学者的担当和对国内创新环境的信心。我们希望支持这样的原创团队，期待年轻团队的下一代自进化模型在海淀生长出无限可能。"
深创投相关负责人表示："AI 在写代码上已经取得重要突破，那么更大的价值在哪里？我们的判断是 —— 在于 AI 能否闭环完成 ' 提出假设 — 设计实验 — 验证 — 迭代 ' 的科研全过程。超衍把这条链路做实了，是一套通用的研究与创新引擎，能将资深团队数月的工作压缩到数周。凡研发流程可结构化、结果可度量的领域，都是它的适用场景 —— 芯片设计与仿真、分子研发、量化策略迭代，共性是高价值、高人力密度、高试错成本。这带来的不是效率优化，而是研发范式的重构。对这类形成期的前沿方向，需要更早进场、更深理解。超衍是国内第一家把 RSI（递归自我改进）做到工程落地的公司，让 'AI 自主做研发 ' 从概念变成可用的生产力。"
未来产业基金投资总监方苑表示："未来产业的竞争，很大程度上是对下一代技术范式定义权的竞争。RSI 是我们很早就关注并看好的方向，目前全球范围内真正投入这一方向的团队还不多，Ineffable Intelligence、Recursive Superintelligence、Discovery Loop 等是其中有代表性的几家。国内也有团队在这一方向上展开探索，超衍是起步较早的一家，相关成果已在国际顶会上发表。我们希望支持国内团队在这条前沿路线上的持续投入，在这场全球性的技术竞争中保有一席之地。"
（来源：云岫资本）
