Anthropic od dawna mówi o AI, która pomaga budować kolejne modele AI. Raport METR pokazuje, że to nie jest już marketingowa opowieść: w 2026 roku tempo postępu w firmie wyraźnie wzrosło, a duża część efektu ma wynikać właśnie z użycia modeli do prac badawczo-rozwojowych.
TL;DR
- METR: od października 2025 Anthropic poprawia benchmarki 1,9 raza szybciej niż wcześniej (95% CI 1.5-2.8x)
- Około 80% przyspieszenia pochodzi z użycia AI do własnych prac badawczych, nie z większego compute
- Pracownicy Anthropic raportują średnio 12-krotną produktywność dzięki najnowszemu wewnętrznemu modelowi
- W ciągu sześciu miesięcy firma wytrenowała trzy niewydane modele (Model 2-4)
- Anthropic mogła już w lipcu przekroczyć próg „dramatycznie przyspieszonego postępu” ze swojej Responsible Scaling Policy
Co METR sprawdził wewnątrz Anthropic
Od 12 sierpnia do 29 października 2026 zespół METR pracował wewnątrz Anthropic przez 11 tygodni. Badacze mieli dostęp do wyników benchmarków niewydanych modeli, metryk treningowych, ankiet prowadzonych na Slacku i około 15 wywiadów z badaczami firmy. METR mierzył tempo postępu na benchmarkach AECI względem wcześniejszego okresu od marca 2024 do października 2025.
Według raportu postęp na tych benchmarkach przyspieszył 1,9 raza. Innymi słowy: Anthropic w przybliżeniu robi dziś w rok tyle, ile wcześniej zajmowało mu około dwóch lat. METR przypisuje większość tego efektu użyciu AI w pracach badawczo-rozwojowych, a nie samemu wzrostowi mocy obliczeniowej.
Skąd bierze się to przyspieszenie według METR
Najmocniejsza teza raportu jest dość prosta: modele Anthropic coraz częściej pomagają budować kolejne modele Anthropic. METR szacuje, że około 80% obserwowanego przyspieszenia wynika właśnie z automatyzacji prac R&D przez AI.
Raport przywołuje też deklaracje pracowników firmy, którzy oceniali wpływ wewnętrznego modelu na swoją pracę. W ankietach badacze mówili o średnio 12-krotnie wyższej produktywności niż bez wsparcia AI. To brzmi jak liczba z gatunku „chwila, serio?”, ale właśnie dlatego ważne jest źródło: nie mowa o luźnym wpisie na X, tylko o ustaleniach z audytu METR opisanego w źródłach artykułu.
Co Responsible Scaling Policy mówi o takim tempie
Tutaj robi się ciekawiej, bo Anthropic samo ustawiło sobie wcześniej linię alarmową. W swojej Responsible Scaling Policy firma wskazała, że podwojenie tempa postępu napędzanego automatyzacją AI powinno być traktowane jako próg ostrzegawczy.
METR ocenia, że Anthropic mogło przekroczyć ten poziom już około 15 lipca 2026 roku. To ważne rozróżnienie: nie chodzi o zwykły szybszy cykl wydawniczy produktu, tylko o tempo rozwoju zdolności modeli, które zaczyna być napędzane przez same modele. W dokumentach S-1 Anthropic też sygnalizowało, że taki moment może nadejść szybko.
Jak szybko Anthropic trenowało kolejne modele
Raport opisuje, że w ciągu sześciu miesięcy Anthropic wytrenowało trzy niewydane modele: Model 2 w lipcu, Model 3 w sierpniu i wrześniu oraz Model 4 we wrześniu i październiku 2026 roku. Sam ten harmonogram nie dowodzi jeszcze wszystkiego, ale dobrze pokazuje rytm pracy wewnątrz firmy.
Jeśli wierzyć ustaleniom METR, głównym ograniczeniem przestaje być samo pisanie kodu. Wąskim gardłem są pomysły i dostęp do compute. W polskich realiach to też ważna uwaga: dla większości lokalnych firm AI barierą nadal jest infrastruktura i koszt trenowania, a nie brak kolejnych demo na LinkedInie.
Co raport METR mówi o rynku i o rywalach Anthropic
Jeszcze kilka miesięcy temu Anthropic komunikowało, że Claude „prowadzi” część prac badawczo-rozwojowych. Nowy raport METR rysuje wyraźnie mocniejszy obraz: automatyzacja nie jest dodatkiem, tylko jednym z motorów postępu. To zmienia sposób patrzenia na wyścig z OpenAI czy xAI.
Jednocześnie METR zaznacza niepewność szacunków i podaje szeroki przedział 1,5-2,8 raza. To uczciwy detal, a nie przypis dla porządku. Nie mamy jeszcze pełnej pewności, ale sygnał jest czytelny: samodoskonalenie AI przestaje być czysto teoretycznym scenariuszem i zaczyna wyglądać jak proces, który można mierzyć w realnej firmie.
Źródła:
The Verge, Reuters, The Decoder, METR Independent Assessment October 2026, METR Review of Anthropic Risk Report, Technology.org
Najczęściej zadawane pytania
To poziom, przy którym tempo postępu zdolności modeli podwaja się wskutek automatyzacji badań przez AI. Po przekroczeniu firma ma wdrożyć dodatkowe środki bezpieczeństwa i ograniczenia.
Nie. Raport opisuje przede wszystkim silne wspomaganie ludzi przez modele używane w pracach badawczo-rozwojowych. METR sugeruje jednak, że tempo zmian może skracać drogę do bardziej autonomicznych wkładów.
Według opisu w artykule chodzi o trzy wewnętrzne modele: Model 2, Model 3 i Model 4, trenowane kolejno między lipcem a październikiem 2026 roku. Żaden nie został jeszcze publicznie udostępniony.
Pośrednio tak. Dla inwestorów to jednocześnie sygnał o wysokim tempie rozwoju firmy i przypomnienie, że wraz z tym tempem rosną też ryzyka, o których Anthropic pisało już w dokumentach S-1.
