前OpenAI员工看吐！AI研发AI冲线「终极超级智能」，停建全球机房也晚了

新智元报道 哪怕明天全人类拔掉所有新数据中心的电源，也拦不住超级智能了！ 就在刚刚，硅谷 「AI自己研发AI」 的真实进度条被彻底掀开。 哈佛物理学家兼计算机科学家Alex Wissner-Gross在最新播客中直言， AI 如今已经越过了「超级智能逃逸速度」 。 在他看来， 单凭目前掌握的 算法 洞见与机房里现成的存量算力，就已经足够一路推向超级智能 。 他的依据来自评测机构METR最新披露的进度图表：Anthropic未公开的神秘模型Model 4， 表现已跳出指数趋势线上方，跨入「超指数增长」区间 。 这意味着 AI 已经深度接管了自身的研发工作，迈入 「递归自我改进」 循环。 连METR拟合出的指数曲线都低估了这种左手拉右手的自举速度，靠限制物理算力来给AI踩刹车已经彻底过了 「不归点」 。 同一时间，METR研究员Ajeya Cotra的一份深度推演，瞬间让硅谷AI安全圈陷入恐慌。 在她画出的预测曲线上， 哪怕把纵坐标换成对数尺度， AI 能力依然呈指数级拉升 ；随着研发复利启动， 人类距离「终极超级智能」甚至只剩不到一年 。 看完这份报告，一位前OpenAI员工当场坦言自己 生理性反胃，甚至开始为家人和朋友的处境感到深切恐惧 。 单兵提速10倍 研究员钻进时间膨胀泡 几天前，METR对Anthropic内部模型审计后发现，自2025年10月以来， 其内部 AI 基准得分的 增长速度 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：一是堆硬件「训练算力」，二是靠软件 算法 优化带来「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，能让你只花500万美元，训出原本要烧1000万美元硬件才能达到的编码水平 。 过去一年，Anthropic投入的硬件算力只是按原速增长；硬件没加速， AI 整体能力增速却翻了倍， 说明软件「算力乘数」的进化速度加快了2.5到3倍 。 而软件 算法 的每一次突破，都离不开「研究员脑力」与「实验算力」的配合。 按照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必须提升4到9倍 。 再算上后期研发难度递增， Anthropic研究员获得的实际效率加成已达10倍左右 。 这也印证了此前报告中的一个细节：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，没想到 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、超参搜索等有明确指标的 「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 按照Ajeya的推演， AI 把研发进度推快到2倍，前前后后一共花了12个月。 如今研发速度本身已经翻倍，攒够同样多的技术突破、把速度再翻倍到4倍， 只需要6个月 。 再往后，冲上8倍速 只需3个月 ，冲上16倍速 只剩6周 。 每一轮翻倍的时间都在减半， 多次翻倍累加的总时间将收敛在「一年之内」 。 在数学上，这意味着AI能力将在一年内逼近无穷大；落到现实中，它也会冲到软件算法效率的物理上限，诞生远超普通ASI的 「终极超级智能」 。 唯一能让这一进程放缓的是「边际收益递减」，但METR在审计Anthropic内部数据后表示， 目前并没有看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 为了检验知名预测报告《AI 2027》的时间线，独立开发者spicylemonade搭建的开源网站「AI 2027追踪器」，刚刚根据Anthropic内部模型得分完成了最新修正。 以「80%成功率能独立干完多长软件任务」衡量， 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， 已经一举冲破36小时大关，相当于人类连续干满「1个工作周」，反超了《 AI 2027》预测曲线整整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。 图中最关键的分水岭是 「超人编码员」 ，指标是80%成功率跨过 「1个工作年」（2000小时） ，即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；但顺着内部模型的紫色虚线， 「超人编码员」将在2027年4月直接撞线，比公开版足足提前了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 除了Anthropic，Google DeepMind副总裁Pushmeet Kohli今天也发文证实，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」 。 内部模型已经不需要人类喂课题，能够自己挑选研究方向 ， 第一批由AI自主立项的成果将在本月陆续公开。 当外界还在盯着地面上的万卡机房和电力缺口时，三大巨头的内部模型已经在冰面之下开始自己挑选课题、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。 参考资料： https://www.planned-obsolescence.org/p/ai-is-dramatically-accelerating-ai https://x.com/kbeguir/status/2119363733327573422 https://x.com/aisafetymemes/status/2119259936068911214 https://x.com/rohanpaul_ai/status/2119446570089537669 https://x.com/pushmeet/status/2119373171321196892 https://x.com/AndrewCurran_/status/2119429008496693738 h