Tăng trưởng khả năng AI của Anthropic tăng tám lần nhưng tốn kém hơn hai năm do ngưỡng 2x AI R bị giám sát

Việc nâng cao khả năng của mô hình AI tại Anthropic đã tốn kém gấp tám lần so với hai năm trước, trong khi mức tăng trưởng khả năng trên mỗi tỷ USD chi tiêu giảm do chi phí R&D vượt xa cải tiến mô hình, theo phân tích báo cáo của METR và dữ liệu mô hình nội bộ. Mặc dù Martin Casado, đối tác tổng của Andreessen Horowitz, nhận định đường cong chi phí tăng phù hợp với kỳ vọng mở rộng theo luật lũy thừa ban đầu, nhà nghiên cứu AI Gary Marcus cho rằng chi phí cho các cải tiến AI tạo sinh tăng dần khó có khả năng bền vững về mặt tài chính. Đồng thời, nhà dự báo Peter Wildeford chỉ ra rằng việc Anthropic xác định chưa vượt ngưỡng 2x Responsible Scaling Policy cho việc tăng tốc AI R&D hiện phụ thuộc vào đánh giá toàn diện. Anthropic đã ngừng đánh giá AI R&D bão hòa, rút benchmark CoBench để sửa lỗi và chỉ công bố một phần các chỉ số tăng tốc nội bộ. Công ty hiện ước tính tốc độ tăng 1,88x, trong đó 32 trên 100 lần điều chỉnh thống kê đạt 2x trở lên và không có kết quả nào ủng hộ giả thuyết nhảy vọt một lần trước đây giải thích 99 trên 100 lần điều chỉnh khi Opus 5.5 ra mắt, trong khi vẫn giữ lại bằng chứng nội bộ mạnh hơn.