Anthropic 是研发 Claude 系列模型的前沿 AI 实验室，2026 年 9 月 18 日在官网发布测量前沿实验室 AI 发展节奏的报告，首次公开三项内部研发指标。数据显示，Claude 已主导 26% 的模型研发任务，约 30000 个 AI Agent 同时执行研究与工程工作，这些量化细节均来自公司内部系统。
核心要点
- 报告于 2026.9.18 走进公众视野，提出 AI 参与研发程度、Agent 行为监督、算力分配三项公开测量方法
- Claude 在 AL4 级别主导 26% 的模型研发任务，2026 年 2 月这一比例不足 1%
- 达到 AL3 级及以上的研发工作占比超过 90%，尚无任务达到完全自主的 AL5 级
- 内部平台常态并发约 30000 个 AI Agent，2026 年 8 月单月决策量超过 10 亿次
- 在线监控覆盖全部 Agent 动作，约 0.002% 的决策被拦截
- 7 月 13 日至 20 日快照中，约 6% 的 AI 研发算力投向安全研究
报告详情
自动化分级
这份报告由 Marina Favaro 与 Phillie Wright 共同撰写，Jack Clark 参与研究方向设计。AI 参与研发的程度按 Epoch AI 制定的标准划分为 AL0 至 AL5 六级，AL4 表示 AI 凭高阶指令端到端完成任务、人类负责监督。
截至 2026 年 8 月，Claude 主导的研发工作占比 26%，较 2 月不足 1% 的水平大幅跃升，达到 AL3 级及以上的工作占比超过 90%，尚无任务进入完全自主的 AL5 级。
Agent 监督
公司最常用的内部平台同时运行约 30000 个 AI Agent，2026 年 8 月单月决策量超过 10 亿次，其中约 0.002%（约四万七千分之一）被在线监控拦截。离线监控每周标记约 100000 条会话记录，最高优先级的约 50 条升级至人工审查。
算力分配
报告给出 7 月 13 日至 20 日的快照，约 6% 的 AI 研发算力用于安全研究，AI 驱动研发的算力中约 12% 投向安全任务，这一做法延续了 CEO Dario Amodei 9 月 12 日长文中呼吁放缓前沿研发的主张。
与竞品对比
从行业视角对比，Epoch AI 制定的分级标准和传统软件研发流程的区别十分清晰，目前 OpenAI 与 Google DeepMind 尚未公布同等口径的内部研发自动化数据，这份报告在前沿实验室中属于首次系统披露。
| 测量维度 | 关键数据 | 统计口径 |
|---|---|---|
| AI 主导研发占比 | 26%（AL4 级） | 2026 年 8 月 |
| AL3 级及以上占比 | 超过 90% | 2026 年 8 月 |
| Agent 并发规模 | 约 30000 个 | 最常用内部研发平台 |
| 决策拦截比例 | 0.002% | 8 月超 10 亿次决策 |
| 安全算力占比 | 6% 与 12% | 7 月 13 日至 20 日 |
该报告于 2026 年 9 月发布，页面内容最后更新于 2026 年 9 月，配套指数已迭代至 v2026.07 版本，测量结果将随更新日志持续公开。公司计划引入独立第三方评估者，其审计贡献将纳入后续版本。
常见问题
问，Claude 主导 26% 研发任务是什么意思.按 Epoch AI 的分级，AL4 表示 AI 能够凭高阶指令端到端完成大部分任务，人类负责监督与把关。26% 是该级别任务在 Anthropic 模型研发中的加权占比，2026 年 2 月这一数字不足 1%。
问，这份报告如何使用.报告给出了可复用的公开方法论，其他前沿实验室可以定期发布同类测量数据，公众、研究者与监管机构也能借此追踪 AI 参与自身研发的实际节奏。
问，与 OpenAI 等公司的披露有何区别.这份报告是前沿实验室首次系统公布内部研发自动化、Agent 监督与算力分配三类数据，目前尚未见 OpenAI 与 Google DeepMind 发布同等口径的量化结果。
问，报告的价格与获取方式如何.报告全文在 Anthropic 官网免费公开，无需付费即可阅读，页面未附带 MIT 或 Apache 协议的开源许可文件。
本文来源，Anthropic《Measurements for understanding the pace of AI development inside frontier labs》https://www.anthropic.com/institute/measuring-pace-of-ai-development
