AI自己研发AI冲线超级智能，METR模型增速跳出指数曲线
时间表大幅提前，内部模型甩开公开版9个月
编者按：这篇文章来自微信公众号“新智元”，作者ASI启示录，创业邦获授权发布。
就算明天全人类把所有新数据中心的电都断掉，超级智能也拦不住了。
硅谷“AI自己做研发”的真实进展，刚刚被完整摊开。
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现在已经越过了“超级智能逃逸速度”。
按他的判断，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，就足以一路推到超级智能。
他拿出的依据，是评测机构METR最新公布的进度图表：Anthropic那个未公开的神秘模型Model 4，表现已经跑到指数趋势线上方，进入“超指数增长”区间。
也就是说，AI已经深度接手自身的研发工作，进入“递归自我改进”的循环。
METR拟合出的指数曲线，都没跟上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”。
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，纵坐标换成对数尺度，AI能力照样指数级往上拉；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，从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：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1000万美元硬件才达到的编码水平。
硬件算力这块，Anthropic 过去一年只是照原来的速度往上加；可硬件没提速，AI 整体能力的增长反倒翻了一倍。照这么看，软件那层“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”和“实验算力”的配合。
按Cobb-Douglas生产模型，假设两者各贡献一半，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研究员实际拿到的效率加成已经到了10倍左右。
这也对上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在文中描绘了一幅冲击力很强的画面。
每位Anthropic研究员，其实都被装进了一个“时间膨胀泡”里。
泡泡里的研究员有AI搭把手，10天的工作量已经推演完毕，而外面的世界才翻过1天。
研发复利启动，能力翻倍最短只需6周
Ajeya的推演显示，AI把研发进度推快到2倍，前后共用了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，只要6个月。
再往上走，8倍速只需3个月，16倍速只剩6周。
每轮翻倍所需的时间都在减半，多轮翻倍累加起来，总时间会收敛在「一年之内」。数学上这意味着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，诞生出远超普通ASI的「终极超级智能」。
唯一可能让进程放缓的是「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，目的就是检验知名预测报告《AI 2027》的时间线。
衡量标准是「80%成功率能独立干完多长的软件任务」。按这个口径，OpenAI最强的公开模型GPT-6 Astra目前停留在9小时，Claude Opus 5.5约为20小时。
而Anthropic压着没发的内部模型Model 3和Model 4，一举冲破36小时大关，相当于人类连续干满「1个工作周」，把《AI 2027》预测曲线反超了整整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。
照公开模型外推，这道门槛要等到2028年1月才跨过；顺着内部模型的紫色虚线走，「超人编码员」将在2027年4月直接撞线，比公开版足足提前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
Google DeepMind副总裁Pushmeet Kohli今天也发文证实，除Anthropic之外，DeepMind旗下的科研项目正在经历「科学发现速度的真正相变」，未来几周发布的成果将展现这一变化。
AI行业观察者Andrew Curran随即转发并评论道：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经跑通了「全自主研究」。
这些内部模型不再等着人类递课题，研究方向的挑选由它们自己完成。第一批由AI自主立项的成果，本月会陆续对外公布。
外界还在为地上的万卡机房和电力缺口发愁，三大巨头的内部模型却已在冰面下动手：自己选题，自己重写下一代算法。
距离2027年4月「超人编码员」撞线，只剩下几个月。人类还能看懂AI研究方向的窗口，也许就剩这一段了。
