希鸥网产业观察：这属于AI基础模型研发效率赛道，核心看点是AI开始实质性参与下一代模型的研发流程，把“智能爆炸”的推演时间轴整体前移。独立评估机构METR对Anthropic的一项11周调研，成了改写预测的关键变量。

2025年11月5日，METR发布报告，用内部指标AECI测算Anthropic模型的综合得分增速。结论是2025年10月起，基准分年增幅从约15分升至约29分，上涨速度约为此前的1.9倍，95%置信区间1.5到2.8倍。11月10日，AI Futures Project据此发布新一轮预测，将超级AI研究员出现的中位时间从2029年前大幅前移至2027年。

这份预测的推演链条交代得很清楚：METR排除了训练算力增速变化的主因，认为提速更多来自AI参与研发本身。研究员反馈，过去写代码、跑实验要一两天，现在可把十个想法同时交给智能体实现和测试。团队据1.9倍增速推算，到2026年11月初，仅AI带来的提速就可能让模型整体进步速度达到历史水平的1.7倍，比《AI 2027》旧情景提前约五个月。

前OpenAI研究员Daniel Kokotajlo在转发新预测时直言“感到恐惧、悲伤和愤怒”。团队内部此前对“2029年前出现超级AI研究员”也只给五成概率，如今三种算法给出的中位时间落在2027年2月到2028年年中之间，跨度超过一年。Anthropic以“可能帮助其他开发者加快研发”为由删节了算法进步估算和关键研发投入，公开版仅保留跑分曲线。

希鸥网认为，AI研发提速的本质是研发流程中“试错成本”被智能体大幅摊薄，这会重写AI公司的组织编制和算力预算分配逻辑。对创业者而言，有两点动作值得立刻对齐：一是把实验性代码和重复测量交给智能体，把人力压到方向判断和结果解读上；二是提前评估自身研发管线的“AI参与度”，这将是下一轮融资中投资人追问的新颗粒度。

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