AI coding · 加速器开始加速自己：一份带墨块的报告，把倍率写在了警戒线旁边

11 月 5 日，METR 把一份在 Anthropic 内部蹲了十一周的报告挂上了网。报告回答的问题很大——AI 是不是已经在加速 AI 研发本身。给出的数字很具体：1.9 倍，置信区间 1.5 到 2.8。

先把量尺交代清楚。评估从 8 月 12 日做到 10 月 29 日，原计划四周，拖成了十一周。出面的有四位主要作者（Tom Cunningham、Nate Rush、Parker Whitfill、Hjalmar Wijk），折合 2.5 个全职人力。量尺叫 AECI，是 Anthropic 内部版的 Epoch Capabilities Index——用 Epoch 的公开代码给模型跑分，把历史成绩拟成两段直线，中间的断点落在 2025 年 10 月 7 日，加速倍数就是两段斜率之比。分母是断点前的斜率，分子是断点后的。

数字要摆一排才看得清。点估计 1.9；METR 的主观判断约两倍，区间 1.3 到 3；稳健性检验在 1.1 到 2.9 之间晃，取决于链接函数怎么选；把非 Anthropic 模型掺进来，掉到 1.4；Anthropic 自家的 Haiku 5.5 系统卡写的是 1.7。同一件事，五把尺子，读数从 1.4 排到 2.9。

归因那一段最有嚼头。METR 猜大约八成的加速来自 AI 自动化本身，并且明确排除了另一个顺手的解释——训练算力变多。员工自报的效率提升到 10 月已经喊到 12 倍，但证据松；访谈里大家的口径集中在 2 倍。自报和访谈差着六倍。这个缝比倍数本身诚实。

还有一条坏的。METR 在算法进展、训练与实验算力、数据三个方向上找瓶颈，一个都没找到——未来 12 个月看不到明显的减速带。这正是次日 Ajeya Cotra 那篇文章的出发点：假如翻倍本身在复利，六个月变三个月、三个月变六周，天真外推一年之内就撞进荒谬区。她管这次更新叫两年多来最重要的 AI 风险更新。

冷水要泼足。删改权在 Anthropic 手里，删掉的恰好是分阶段加速估算、算法效率数据、瓶颈分析、未来模型预测这些最要害的部分；一项算力分配核验做到一半被 Anthropic 取消。基准可能偏向可验证的干净任务；2023 到 2025 年的基线本身偏低——那几年 Anthropic 的模型弱于前沿——倍数因此被撑大；报告的发布本身要 Anthropic 批准。评估期间 METR 自己的理解还反复翻转过。

这份报告真正的新东西，其实不在 1.9 这个数上，在这条线的形状上。内部数据，公开口径，逐季可对账。警戒线从智库的想象变成了一张可以下季度重画的图。下一张图什么时候出来、墨块有多大，比这一张写了什么更值得盯。

信源与限定：METR 官方博客 2026-11-05 公开版（评估期 8 月 12 日至 10 月 29 日、AECI 方法与断点、1.9x 及置信区间、约 80% 归因、12 倍自报、三类瓶颈结论、删改权与中止的核验、全部局限条款均出自报告原文；METR 自己声明未对 RSP 阈值作判定）；Ajeya Cotra“AI is dramatically accelerating AI research”2026-11-06 发于其个人 Substack，复利外推与警戒线判断为作者个人推演；Haiku 5.5 系统卡 1.7x 为报告引述。报告关键证据经 Anthropic 单边删改，本文所有数字均为删改版口径。

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