METR: Anthropic ускорилась вдвое, и 80% разгона дал ИИ внутри самой компании

Представьте, что ваша команда пишет компилятор и вдруг понимает: новая версия компилятора собирает следующую быстрее, чем вы успеваете проверять результат. Именно этого сценария боятся исследователи безопасности ИИ, и именно его проверяла METR в Anthropic.

Что нашли аудиторы

С 12 августа по 29 октября 2026 года команда METR (около 2,5 штатных сотрудника) получила необычно глубокий доступ: результаты бенчмарков непубличных моделей, метрики обучения, опросы сотрудников и примерно 15 интервью с исследователями. Денег от Anthropic организация не брала, но работала на устройствах компании.

Главный вывод: с октября 2025 года результаты моделей Anthropic растут примерно в 1,9 раза быстрее, чем в период с марта 2024 по октябрь 2025. По составной метрике AECI прирост вырос с 15 до 29 пунктов в год. Фактически за год компания прошла путь, на который раньше уходило два, примерно как скачок от Claude 2.1 к Sonnet 4.5.

В рост вычислений для обучения это не упирается. По оценке METR, около 80% ускорения даёт использование ИИ в собственных исследованиях Anthropic. Один сотрудник сказал: «Теперь мы упираемся только в идеи и вычисления, а не в код». Эксперименты, на настройку которых уходили один-два дня, стали почти бесплатными. В неформальных опросах в Slack сотрудники оценили прирост продуктивности с последней внутренней моделью примерно в 12 раз, но METR называет это «очень слабым свидетельством»: выборка нерепрезентативна и, скорее всего, завышена.

Порог, который могли пройти в июле

В Responsible Scaling Policy Anthropic прописала: если темп прогресса удваивается из-за автоматизации исследований ИИ, это повод для предупреждения. В публичном августовском отчёте компания написала, что ускорение «меньше двойки». Но во внутренней нередактированной версии выходит 1,97, а сама Anthropic считает «правдоподобным», что порог пересечён. METR допускает, что это случилось уже 15 июля, и упрекает публичный отчёт в занижении и самого ускорения, и неопределённости.

Пока ИИ работает в основном как ассистент, а не как автономный исследователь, хотя есть «признаки жизни» самостоятельных вкладов. Узких мест, которые затормозят темп в ближайшие 12 месяцев, аудиторы не нашли, поэтому «существенный риск» дальнейшего разгона остаётся. Острый катастрофический риск METR, как и Anthropic, оценивает как низкий.

Где данные шаткие

Неопределённость большая: реальный коэффициент может быть от 1,3 до 3. Если добавить модели OpenAI, Google и xAI, цифра по индустрии падает до 1,4. Возможно, на неё влияет эффект догоняющего: в 2025 году Anthropic отставала. Внутри компании мнения расходятся: один исследователь оценивает вклад ИИ лишь в 15–20% и не верит самоотчётам коллег, другой считает главным фактором новых сотрудников.

Самая болезненная часть — редактирование. У Anthropic было право односторонне закрасить любую непубличную информацию, и ей широко воспользовались. Большая часть материалов, которые аудиторы считали самыми информативными, убрана: прогнозы по будущим моделям, разбивка по шагам обучения, анализ узких мест. Компания объясняет это защитой информации, которая могла бы ускорить конкурентов. В итоге публике приходится верить суждению METR «гораздо больше, чем хотелось бы». На одном из графиков в отчёте крупно написано «FAKE DATA».

Кроме того, Anthropic отменила часть проекта — проверку того, как компания делит вычисления между развитием возможностей и исследованиями безопасности. Даниэль Кокотайло, автор сценария «AI 2027», резко заметил: без этого аудита невозможно проверить обязательства замедлиться.

Что это значит на практике

Для разработчиков и основателей вывод простой. Если у ведущей лаборатории код уже не узкое место, то цикл выпуска моделей будет сжиматься, а API и возможности могут меняться чаще, чем в планах на год. Закладывайте в продукты слой абстракции над провайдером и регулярные регрессионные тесты на своих задачах. Продактам стоит помнить: цифры вроде «в 12 раз продуктивнее» — самоотчёты, а не измерения. И наконец, внешний аудит с правом цензуры у проверяемого — это пока скорее частичная прозрачность, чем гарантия.