AI已越过“超级智能逃逸速度”，研究员效率被放大10倍

就算全人类明天把所有新建数据中心的电源全部拔掉，超级智能也拦不住了。

硅谷“AI自己研发AI”的真实进展，刚刚被完整摊开在台面上。

哈佛物理学家兼计算机科学家Alex Wissner-Gross在最新一期播客里直接说，AI现在已经越过了“超级智能逃逸速度”。

他的判断是：光靠眼下已经掌握的算法洞见，加上机房里现成的存量算力，就足以一路把超级智能推出来。

他拿出的依据，是评测机构METR最新公布的进度图表：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。

这说明AI已经深度接手自身的研发工作，进入“递归自我改进”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，已经彻底过了“不归点”。

差不多同一时间，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，纵坐标即使换成对数尺度，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”只剩不到一年。

一位前OpenAI员工看完这份报告，当场说自己生理性反胃，甚至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能力提升靠两条腿走路：一条是堆硬件“训练算力”，另一条是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真金白银的硬件成本；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。

硬件侧，Anthropic 这一年拿到的算力仅维持了原有增速；可硬件并未提速，AI 整体能力却翻了一倍，可见软件那层「算力乘数」的进化节奏快出了 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。

套用 Cobb-Douglas 生产模型、把贡献按对半来分，实验算力既然没有猛涨，那么研发速度要想翻 2 到 3 倍，单个研究员串行干活的速度就得提到 4 到 9 倍。

再把后期研发难度递增算进去，Anthropic研究员获得的实际效率加成已经达到10倍左右。

这也印证了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。

外界起初以为这只是主观夸大，结果用宏观公式反推出来的10倍，与员工自评的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在文中描绘了一幅极具冲击力的画面。

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

Ajeya的推演显示，AI把研发进度提到2倍速，前后用掉12个月。

眼下研发速度本身已经翻倍，要攒够同等数量的技术突破、把速度再抬到4倍，只需6个月。

继续往前，8倍速只要3个月，16倍速则缩到6周。

每翻一轮，耗时都在减半，多轮翻倍累计下来的总时长会收敛到「一年之内」。

数学上看，这意味着AI能力一年内会逼近无穷大；放到现实里，它同样会撞上软件算法效率的物理天花板，催生出远超普通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内部数据后称，眼下看不到研发瓶颈，也没有边际递减的苗头。

时间表大幅提前，内部模型甩开公开版9个月

为检验知名预测报告《AI 2027》的时间线，独立开发者spicylemonade做的开源网站「AI 2027追踪器」，刚依据Anthropic内部模型得分完成最新修正。

衡量口径是「80%成功率下能独立完成多长的软件任务」：OpenAI最强的公开模型GPT-6 Astra目前停在9小时，Claude Opus 5.5约为20小时。

Anthropic压着没发的内部模型Model 3和Model 4则一举越过36小时，相当于人类连轴干满「1个工作周」，比《AI 2027》的预测曲线提前了整整6周。

InstaDeep首席执行官Karim Beguir依据这批数据，更新了通往超级智能的路线图。

图上的关键分水岭是「超人编码员」，对应指标为80%成功率跨过「1个工作年」（2000小时），也就是独立扛下人类工程师一年的开发量。

按公开模型外推，这道门槛要到2028年1月才跨过；沿着内部模型的紫色虚线走，「超人编码员」2027年4月就会撞线，比公开版提前足足9个月。

明年4月AI一旦全面接管代码研发，走完最后三个阶段总共只剩8个月：

2027年9月，抵达「超人AI研究员」，算法设计与科研能力压过顶尖学者。

2027年11月，抵达「超智能AI研究员」，认知深度和心智速度彻底越过人类物种极限。

2027年12月，走出单一科研领域，全面进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

Google DeepMind副总裁Pushmeet Kohli今天也发文确认，DeepMind旗下科研项目正经历「科学发现速度的真正相变」，未来几周发布的成果会体现这一变化。

AI行业观察者Andrew Curran随即转发并评论：

看着一条冰封的河流时，你得想象冰面之下正奔涌的激流。

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，能自己挑研究方向，首批由AI自主立项的成果本月会陆续公开。

地面上的万卡机房、电力缺口，外界还在为这些事操心。冰面之下，三大巨头的内部模型已经动手了：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。这或许是人类还能看懂AI研究方向的最后窗口。