AI正在参与研发AI:下一代模型,会由AI自己造出来吗?

以前，我们让AI写文案、做图片、写代码。现在，一件更值得关注的事正在发生：

AI开始参与研发下一代AI。

Anthropic最近披露，截至2026年8月，Claude已经"主导"约26%的内部AI研发工作，超过90%的研发任务至少已经进入"人类与AI协作"阶段。

更夸张的是，在Anthropic最主要的内部研发平台上，同一时间大约有3万个AI Agent参与研究和工程工作。

这意味着，AI已经不只是被研究的对象。它正在慢慢变成研究团队的一员。

01 AI已经开始"帮自己升级"

这里的"AI研发AI"，并不是说Claude已经可以自己训练下一代Claude。

现在真正发生的是：人类提出目标，AI负责越来越多具体执行。比如写代码、排查Bug、运行实验、分析结果、修改方案。

Anthropic把AI自动化分成不同等级。目前Claude已经可以在部分任务中做到：人类只给一个高层目标，AI自己完成大部分工作，人类最后监督。

但它还没有达到真正的"完全自主"。也就是说，目前依然是：

人类决定研究什么，AI越来越负责怎么做。

02 这不是Anthropic一家公司的现象

OpenAI内部也在发生类似变化。

截至2026年8月中旬，OpenAI研究团队使用AI Agent产生的工作量，按8小时工作日计算，已经达到：每1个人类工作日，对应约3.1个Agent工作日。

也就是说，在部分研究流程里，AI贡献的"劳动时间"已经超过人类。

现在的AI研究员，越来越像是在带一群不会睡觉的"数字实习生"。一个研究人员，可以同时让多个Agent写代码、跑实验、分析结果。以前一天只能验证几个想法，未来可能同时验证几十个。

真正值得关注的，并不是AI有没有突然变得像科学家一样聪明，而是：

整个AI研发循环正在被加速。

03 为什么这件事重要？

因为AI可能第一次进入一个特殊的反馈循环：

AI更强 → AI帮助研发AI的能力更强 → 下一代AI出现得更快 → 新AI继续加速研发

这也是AI行业经常讨论的：递归式自我改进。

当然，现在离真正的"AI自己造AI"还很远。Anthropic也明确表示，目前Claude没有任何一个被统计的研发领域达到完全自主状态。

AI依然不擅长一些最关键的问题：研究哪个方向？哪个问题值得投入？实验结果到底意味着什么？什么时候应该放弃一个方向？

这些高层判断，目前仍然高度依赖人类。

04 真正值得观察的，不是AI写了多少代码

未来判断"AI是不是开始自己造AI"，有一个指标可能比代码比例更重要：

AI开始决定多少研究方向。

如果未来AI不仅可以执行任务，还能自己发现问题、选择研究方向、设计实验、运行实验、判断结果、再据此修改下一代模型——那么事情的性质就完全不同了。

那才真正接近：AI参与完整的AI研发闭环。

写在最后

过去我们讨论AI，总是在问：它会替代什么工作？

但"AI研发AI"带来了一个更重要的问题：AI会不会加速AI本身的进化？

现在的答案还不是"AI已经可以自己造自己"。更准确的说法是：AI正在从被研究的对象，变成研发团队里的重要参与者。

今天是26%。未来这个数字会不会变成50%、80%，甚至更高？下一代模型有多少，会由上一代模型参与造出来？

这可能比"下一代模型参数有多大"，更值得我们关注。