研究AI风险的非营利组织 METR 表示，Anthropic 可能在 2026 年 7 月 15 日前后达到自身设定的AI加速预警线。该组织估计，自 2025 年 10 月以来，Anthropic模型的测试得分提升速度约为此前的 1.9 倍。Anthropic 在 2026 年 8 月发布的公开风险报告中称，加速幅度“不到 2 倍”。METR 表示，未删节版本所隐含的数值为 1.97，而 Anthropic 自己也认为越过这一阈值是有可能的。
这项得分比较采用 AECI，即综合多个基准测试结果的指标。METR 称，2025 年 10 月之前，Anthropic模型的 AECI 得分每年提高约 15 分；此后则达到每年 29 分。METR 还研究了三款尚未发布的模型，它们于 2026 年 7 月至 10 月间完成训练。
加速提升可能由什么推动？
METR 估计，约 80% 的加速来自AI对 Anthropic 研究人员的协助，而非用于训练模型的算力增长加快。员工告诉审计人员，一些过去需要一两天才能搭建好的实验，如今“几乎不费力”。在 2026 年 10 月的一次非正式调查中，员工表示，最新的内部模型平均让他们的工作效率提高了约 12 倍。METR 认为，这些自我报告只能算粗略证据，可能夸大了提升幅度；一位研究人员估计，AI的贡献仅为 15% 至 20%。
这项估算并不能定论整个AI行业的情况。METR 表示，Anthropic 的加速倍数合理范围可能在 1.3 到 3 之间。若将 OpenAI、Google 和 xAI 纳入比较，行业整体的估算加速倍数为 1.4。METR 还表示，AI目前尚不能完全独立开展研究，不过已出现一些早期迹象，表明这一情况可能改变。
审计无法核实的内容
此次审查于 2026 年 8 月 12 日至 10 月 29 日进行，约有 2.5 名 METR 全职员工参与；审计团队能够查阅内部指标、员工调查以及约 15 次访谈记录。Anthropic 可以删去非公开信息，并删除了 METR 认为最有用的大量证据，包括预测和对潜在瓶颈的分析。METR 表示，因此读者不得不比审计团队希望的更多地依赖审计人员的判断。
METR 表示，它与 Anthropic 一样，目前认为急性灾难性风险较低，但无法排除未来六个月内再度出现大幅加速的可能。Anthropic 还叫停了项目中的另一项审查，该审查原本要核查公司如何在能力研究和安全研究之间分配算力。公司表示，之后可能会重新考虑这项审计。
为什么重要
对关注AI安全的人来说，METR 的调查结果表明，AI工具可能正在帮助研究人员更快改进模型，这意味着企业设定的预警阈值可能比预期更早变得切实相关。不过，影响幅度仍不确定，信息删节以及员工自我报告的调查也限制了外界能够核实的内容。
