AI自己研发AI已越过“逃逸速度”，停建机房也拦不住？
时间表大幅提前，内部模型甩开公开版9个月
就算明天全球的新数据中心全部断电，超级智能也拦不住了。
硅谷「AI自己研发AI」的真实进展，刚刚被彻底摊开在台面上。
哈佛物理学家兼计算机科学家Alex Wissner-Gross在最新播客里说得很直接：AI如今已经越过了「超级智能逃逸速度」。
他的判断是，光靠眼下已有的算法洞见，加上机房里现成的存量算力，就足以一路把AI推到超级智能。
支撑这个说法的，是评测机构METR最新披露的进度图表：Anthropic未公开的神秘模型Model 4，表现已经跑到指数趋势线上方，进入「超指数增长」区间。
换句话说，AI已经深度接手了自己的研发工作，进入「递归自我改进」的循环。
连METR拟合出来的指数曲线，都低估了这种左手拉右手的自举速度。想靠限制物理算力给AI踩刹车，已经过了「不归点」。
几乎同时，METR研究员Ajeya Cotra的一份深度推演，让硅谷AI安全圈一下子慌了。
她画出的预测曲线上，纵坐标即便换成对数尺度，AI能力照样指数级拉升；研发复利一旦启动，人类离「终极超级智能」甚至不到一年。
一位前OpenAI员工看完这份报告，当场说自己生理性反胃，还开始为家人和朋友的处境深感恐惧。
单兵提速10倍，研究员钻进时间膨胀泡
几天前，METR审计Anthropic内部模型后发现，自2025年10月以来，其内部AI基准得分的增速几乎翻倍，达到此前的1.9倍。
Ajeya指出，AI能力提升走的是两条路：一条是堆硬件「训练算力」，另一条是靠软件算法优化带来的「算力乘数」。
所谓「算力乘数」，就是用底层优化省下实打实的硬件成本。按Anthropic首席执行官Dario Amodei的换算，2倍的算力乘数，意味着只花500万美元，就能训出原本要烧1000万美元硬件才能达到的编码水平。
Anthropic 过去一年在硬件算力上的投入，基本还是按原来的速度往上走；可硬件并没有提速，AI 整体能力的增长速度反而翻了一番。换句话说，软件层面那个「算力乘数」的进化节奏，已经快了2.5到3倍。
软件算法每突破一次，都离不开「研究员脑力」与「实验算力」的配合。
按Cobb-Douglas生产模型，假设两者对半贡献，在实验算力没有暴增的前提下，软件研发速度要翻2到3倍，研究员个人的串行工作速度就得提升4到9倍。
再把后期研发难度递增算进去，Anthropic研究员拿到的实际效率加成已经到了10倍左右。
这也对上此前报告里的一个细节：Anthropic员工在内部调查中自评，内部神秘模型Model 4让自己的工作效率提升了12倍。
外界起初觉得这只是主观夸大，结果用宏观公式反推出来的10倍，和员工自评的12倍基本吻合。
而且10倍还只是所有环节拉平后的均值；在算子优化、超参搜索这类有明确指标的「可爬坡任务」上，AI带来的局部提速远超10倍。
Ajeya在文中描绘了一幅很有冲击力的画面。
每位Anthropic研究员，其实是被装进了一个「时间膨胀泡」里。
外面的世界才过去1天，泡泡里的研究员已经在AI辅助下，推演完了10天的工作量。
研发复利启动，能力翻倍最短只需6周
按Ajeya的推演，AI把研发进度推到2倍，前后用了12个月。眼下研发速度本身已经翻倍，攒够同样多的技术突破、把速度再翻到4倍，6个月就够。
再往后，8倍速只要3个月，16倍速压缩到6周。
每一轮翻倍耗时都在减半，多轮叠加起来，总时间会收敛在「一年之内」。数学上，这等于AI能力一年内逼近无穷大；落到现实，它会撞上软件算法效率的物理上限，催生远超普通ASI的「终极超级智能」。
唯一可能拖慢进程的是「边际收益递减」。不过METR审计Anthropic内部数据后表示，眼下看不到任何研发瓶颈或边际递减的迹象。
时间表大幅提前，内部模型甩开公开版9个月
独立开发者spicylemonade搭建的开源网站「AI 2027追踪器」，刚依据Anthropic内部模型得分完成最新修正，用意是检验知名预测报告《AI 2027》的时间线。衡量口径是「80%成功率能独立干完多长的软件任务」：OpenAI最强的公开模型GPT-6 Astra目前停在9小时，Claude Opus 5.5约20小时。
Anthropic压着没发的内部模型Model 3和Model 4，则一举冲破36小时大关，相当于人类连干满「1个工作周」，比《AI 2027》预测曲线超前整整6周。
InstaDeep首席执行官Karim Beguir顺着这批数据，更新了通往超级智能的路线图。图上最关键的分水岭叫「超人编码员」，指标是80%成功率跨过「1个工作年」（2000小时），也就是独立完成人类工程师一年的开发量。
按公开模型外推，跨过这道门槛要等到2028年1月；顺着内部模型的紫色虚线，「超人编码员」2027年4月就会撞线，比公开版足足早9个月。
一旦明年4月AI全面接管代码研发，走完最后三个阶段全程只剩8个月。
2027年9月，达到「超人AI研究员」，算法设计与科研能力超越顶尖学者；2027年11月，达到「超智能AI研究员」，认知深度与心智速度彻底甩开人类物种极限。
2027年12月，走出单一科研领域，全面迈入全能型人工超级智能（ASI）。
跑通全自主研究，三巨头AI已能自己定课题
除Anthropic之外，Google DeepMind副总裁Pushmeet Kohli今天也发文证实，DeepMind旗下的科研项目正经历「科学发现速度的真正相变」，未来几周发布的成果会展现这一变化。
AI行业观察者Andrew Curran随即转发并评论：当你看着一条冰封的河流时，必须想象冰面之下正在奔涌的激流。
他透露，OpenAI、Anthropic、Google DeepMind三大实验室内部都已跑通「全自主研究」。内部模型不再需要人类喂课题，能自己挑选研究方向，第一批由AI自主立项的成果本月将陆续公开。
外界还在盯着地面上的万卡机房和电力缺口，三大巨头的内部模型却已经在冰面之下自己挑课题、自己改写下一代算法。
距离2027年4月「超人编码员」撞线只剩短短几个月。这或许就是人类还能看懂AI研究方向的最后窗口。
