AI已越过超级智能逃逸速度：METR图表曝出超指数增长

新智元报道  

就算明天全人类把所有新建数据中心的电闸都拉下，超级智能也拦不住了。硅谷「AI自己研发AI」的真实进度，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在最新一期播客里说得很直接：AI已经越过「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，就足以一路推到超级智能。

METR最新披露的进度图表成了他的依据：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。这背后是AI深度接管了自身的研发工作，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，已经过了「不归点」。

同一时间，METR研究员Ajeya Cotra的一份深度推演，让硅谷AI安全圈陷入恐慌。她画出的预测曲线上，纵坐标换成对数尺度，AI能力照样指数级拉升；研发复利一旦启动，人类距离「终极超级智能」只剩不到一年。

一位前OpenAI员工看完报告后当场坦言，自己生理性反胃，甚至开始为家人和朋友的处境感到深切恐惧。

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1000万美元硬件才达到的编码水平。

Anthropic 这一年投进去的硬件算力，增速还是原来那条线。可硬件没提速，AI 的整体能力却翻了一倍，这说明软件那头「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。

Cobb-Douglas 生产模型里，若把两者的贡献看作各占一半，那在实验算力并未激增的情况下，软件研发要快上 2 到 3 倍，单个研究员串行干活的速度就得提 4 到 9 倍才行。

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达10倍左右。

此前报告里有个细节也被对上了：Anthropic员工在内部调查中给自己打分，说内部那个神秘模型Model 4让他们的效率涨了12倍。外界一开始觉得这是自我吹嘘，结果拿宏观公式一推，算出来10倍，跟员工自评的12倍差不多对得上。

何况10倍只是把所有环节拉平之后的平均数。放到算子优化、超参搜索这类指标明确的「可爬坡任务」上，AI带来的局部提速远不止10倍。

Ajeya在文章里描述的场景很有冲击力：每个Anthropic研究员实际上都被塞进了一个「时间膨胀泡」。外面才过1天，泡泡里的研究员靠着AI辅助，已经把10天的活推演完了。

按Ajeya的推演，AI把研发进度推到2倍速，前后用了12个月。现在研发速度本身已经翻倍，再攒够同样多的技术突破、把速度提到4倍，只要6个月。继续往上，8倍速只要3个月，16倍速只剩6周。

每翻一轮，所需时间就减半，几轮叠加下来，总耗时收敛在「一年之内」。数学上，这等于AI能力在一年内逼近无穷大；现实中，它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」。

能让这个过程慢下来的只有「边际收益递减」。不过METR审计完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。

独立开发者spicylemonade搭了个开源网站「AI 2027追踪器」，用来检验知名预测报告《AI 2027》的时间线，刚依据Anthropic内部模型的得分做了最新修正。

衡量的口径是「80%成功率下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，相当于人类连干满「1个工作周」，比《AI 2027》的预测曲线超前了整整6周。

InstaDeep首席执行官Karim Beguir根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」，标准是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。

照公开模型外推，迈过这道门槛要等到2028年1月；沿着内部模型那条紫色虚线走，「超人编码员」2027年4月就会撞线，比公开版早了足足9个月。

一旦明年4月AI全面接管代码研发，剩下的三个阶段走完只要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过顶尖学者。

按这套时间表，2027年11月会落到「超智能AI研究员」这一档，认知深度和心智速度都把人类物种极限甩在身后。再往后一个月，也就是2027年12月，它会走出单一科研领域，全面进入全能型人工超级智能（ASI）。

Google DeepMind副总裁Pushmeet Kohli也在今天发文确认，DeepMind旗下的科研项目正经历「科学发现速度的真正相变」，接下来几周发布的成果会体现这种变化。

AI行业观察者Andrew Curran很快转发并写下评论：盯着一条冰封的河流时，你得想象冰面之下正奔涌的激流。

据他透露，OpenAI、Anthropic、Google DeepMind三家实验室内部都已跑通「全自主研究」。内部模型不再需要人来喂课题，能自行挑选研究方向，第一批由AI自主立项的成果本月就会陆续公开。

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已经在冰面之下自己挑课题、自己改写下一代算法。

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。

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