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新智元报道
编辑:KingHZ Aeneas
AI竞赛,已经踩下油门,开始全力冲刺!2026下半年,三巨头OpenAI、谷歌DeepMind、Anthropic将甩开所有人,递归自我改进的引擎已点火。接下来六个月,人类文明或将永久改写。
刚刚,AI三巨头已经启动加速逃逸!
X上一位大V Andrew Curran表示,如今全球的三大科技巨头,将会以越来越快的速度宣布突破性进展。
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即使反馈机制尚未完全建立,前沿实验室内部的反馈循环也已经开始了。
三大实验室的研究人员对他们工作表现出的研究热情,是人们前所未见的。
而到今年年底,他们就将彻底甩开其他队伍,建立起难以逾越的领先优势。
在2026年3月,这种迹象就已经开始出现,接下来的六个月时间,将彻底证明这一点。
沃顿商学院的AIx创业领域的教授Ethan Mollick也断言:
meta和xAI跟不上顶级实验室,开源权重模型仍落后数月。
这意味着如果AI递归自我改进得以实现,很可能是由谷歌、OpenAI和/或Anthropic的模型率先达成。
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美国真正已经进入AGI决赛圈的,不是四家,不是五家,而是三巨头:Anthropic、OpenAI、谷歌DeepMind。
xAI还在追。meta,已经开始掉速。
而且,越来越多人表示,就在未来六个月,我们将见证一场剧变。
在六个月的速度,将超过过去的十年!
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《财富》杂志的一篇文章,给出这样的推测:未来六个月,将改变一切!
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没人能否认,如今我们正身处AI发展历史上最关键的节点,接下来将要发生的一切,都令人颤栗!
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Anthropic:趋势已成,未来已来
Anthropic,是最早看到这种递归式循环的公司。
他们内部工作人员,早已发现了种种蛛丝马迹:AI递归自我提升的时代,或将提前到来!
最近,Anthropic创始人兄妹Dario Amodei和Daniela Amodei登上了《时代》封面:
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封面文章更是直夸Anthropic是世界上「最具颠覆性的公司」。
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《时代》的这篇文章中,更是让人看清Anthropic所图甚大、所谋甚远:
递归自我改进,在最宽泛的意义上,已经不再是未来,而是现实。
首席科学官Jared Kaplan更是直言:完全自动化的AI研究,很可能在一年内实现!
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在2023年C轮融资, Anthropic就曾表示:
要在2026年训练出最好的模型,意味着要构建最强的递归循环来训练下一个模型。
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发布Claude 3时,Anthropic就断言:模型智能远非接近极限。
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四天前,Anthropic发表新博客,给出更加激进的预测。
未来两年,更多显著进展会接连出现。
我们公司的核心信念之一是:AI正在加速发展,我们所取得的进步会随着时间的推移而不断累积。
极强的AI,正以比许多人预期更快的速度到来。
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复盘过Anthropic对AI极限的判断后,Andrew Curran感觉AI从去年12月已经开始起飞了。
他推测这种惊人进步或许是因为技术复利效应,每个人都要压缩自己的AI时间线。
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本月更早的时候,METR的研究员,直言没有任何确凿证据能驳倒「今年年底实现AI研发自动化」这个论据。
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巧的是,这种递归循环,在「Vibe Coding之父」Andrej Karpathy近期发布的开源项目AutoResearch中,也已经初现端倪。
在这个项目中,AI能够自主运行机器学习实验、调整学习率、甚至微调自身的注意力机制。
通过这种方法,Karpathy用自动研究成功让AI改进了AI架构nanochat,3天提升了11%,让他喜出望外。
而这不过是一个朴素简单的尝试,就见证了AI自我递归的潜力!
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AI自我递归,甚至远超AI局内人的想象,让他们嗅到了AI失控的危险气息。
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人类面前的处境已经如此危险,以至于上个月,Anthropic的防护措施研究团队负责人、牛津大学博士直接宣布离职去写诗,来描述这种危险。
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OpenAI:2028,AI科学家上岗
如果说,Anthropic是最早提出「递归式AI研发」的蓝图,那么OpenAI,则可能是最接近将其落地的实验室之一。
最近,奥特曼已经在采访中预言,下一代架构将颠覆Transformer。
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此前,奥特曼也多次在自己的博客中直言,「我们已经越过事件视界(event horizon),技术起飞已经开始。」
这其中的关键节点,就是AI研究的自动化。
其实,GPT系列,本身就是递归改进的最佳例证:从GPT-3到GPT-4,OpenAI证明了通过更好的数据、更大的算力和更精巧的训练方法,模型可以不断提升自身能力。
去年,秋季发布的o1系列模型,首次展示了模型在推理过程中进行自我纠错、自我反思的能力。
这种能力的进一步延伸,就是模型能够对自己的训练过程进行改进,而这,正是递归自我改进的核心。
根据奥特曼透露的信息,OpenAI内部的目标是:2026年,AI达到「实习研究员」水平;2028年,打造出一个真正的自动化AI研究员。
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AI研究员一旦诞生 ,就意味着AI能参与研发AI本身,形成一个经典的正反馈机制:AI → 改进AI → 更强AI → 再改进AI。
而这,正是智能爆炸的核心机制!
谷歌:递归式自我进化,护城河最深
如果说OpenAI在构建AI产品生态,那么谷歌DeepMind,则在构建另一件更可怕的东西——自动化科学机器!
从AlphaFold,AlphaTensor,到AlphaCode,DeepMind一直是AI自动科研最坚定的推动者之一。
这些系统的共同点,就是AI开始参与「创造知识」本身。
而在2026年,这条路线正在进一步升级。
在2026年初,谷歌的Gemini 3 Deep Think展示了恐怖的递归能力。
而谷歌内部代号为「真理女神」的数学研究智能体Aletheia系统,利用Gemini的深度推理模式,不仅能解题,还能自主生成验证代码来审视自己的答案。
而就在前几天,AlphaEvolve通过自主写算法,一次性改进了五个经典拉姆齐数的下界,打破了尘封十年的数学纪录!
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DeepMind的CEO Demis Hassabis在一次采访中透露,谷歌正在积极探索模型是否能够在「训练完成后继续在自然环境中学习」。
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有趣的是,能够自主学习的模型理念对于Hassabis来说是一种回归,因为他的 AlphaZero,早在2017年就运用了这种方法来学习国际象棋和围棋。
不过,在棋盘上下棋,比在现实世界中摸索要容易得多。
更厉害的是,谷歌拥有自研TPU的天然优势。目前,Gemini正在被用于优化下一代TPU的设计方案。
这种「AI设计硬件,硬件加速AI」的底层硬件级递归,是其他家短期内极难逾越的护城河!
xAI:马斯克确认人类退出时间
最近,在一个采访中,马斯克刚刚确认了人类将完全退出AI开发循环的时间。
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这次,他直接给出了一个日期。
马斯克表示,人类在递归式自我改进过程中正逐渐越来越少地参与其中。每一个后续模型都是由前一个模型构建的。
虽然市场仍然假设:下一代前沿模型,是由成千上万的工程师手动编写出来的,但现实正在发生变化!
如今,算力已经开始接管构建本身。
马斯克对此直言:「这种情况在很大程度上已经发生了,只是还没有完全自动化。可能就在今年,最晚也不会超过明年。」
一旦研发循环中的生物性摩擦成本被彻底自动化剔除,AI军备竞赛将进入一个人类难以理解的阶段——而且这种变化,很可能是永久性的。
全球市场仍然在按照一种渐进式过渡的时间线进行规划,显然,他们已经落伍了。
采访者随后问道:你会在那个节点看到所谓的「硬起飞」(hard takeoff)吗?
马斯克回答得很直接:
我们已经处在「硬起飞」之中了。
就是现在。我去睡觉时,会有一项重大的AI突破;等我醒来,又出现了新的突破。
在这样的节奏下,单纯依靠雇佣更多工程师,已经无法追赶一种能够自主进化的智能系统。
因为当公司还在完成招聘、组建团队时,模型本身已经迭代到了一个职位描述都难以界定的新阶段。
也就是说,未来智能系统的架构师,可能不再是生物体。
而那个正在不断自我构建、持续进化的东西,也从未主动申请过这份工作。
我们离智能爆炸,还有多远?
其实,早已有多项研究指出,一旦AI能够参与AI研发本身,就会形成技术正反馈循环。
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论文地址:https://arxiv.org/pdf/2603.03338
1966年,统计学家 I.J. Good提出了一个震撼的设想:如果有一天机器可以设计出比自己更聪明的机器,那么这种能力就可能不断递归增强,最终引发「智能爆炸」。
从此,AI的能力将以指数级增长,人类可能再也无法跟上技术发展的速度。
而如今,这场爆炸离我们前所未有之近。
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如今,这条新的技术曲线,已经越来越明显。
AI,远远不再是工具,而是创造下一代AI的机器。
当Anthropic的Claude开始接管代码库,谷歌的Gemini开始重构自己的硬件底座时,反馈循环的转速将超过人类肉眼的捕捉!
而对于meta和xAI这些追赶者来说,接下来的六个月不是在竞争产品份额,而是在争夺「通往神谕」的最后一张入门券。
一旦三巨头的模型实现了稳定的、无需干预的自我改进,所谓的「赶超」,将变得更加不可能。
准备好,接下来六个月,你我很可能将见证人类文明史的转折点。
参考资料:
https://x.com/AndrewCurran_/status/2033307513760952715
https://x.com/emollick/status/2033267176283447747
https://x.com/r0ck3t23/status/2032390216791539781
https://x.com/AISafetyMemes/status/2029893715905368264?s=20





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