"AI 开始制造 AI"不再是理论推演，而有了第一份量化证据。Anthropic 9 月 18 日披露：截至今年 8 月，Claude 已主导公司 26% 的模型研发工作——而今年 2 月，这个数字还是 0。
这份数据来自 Anthropic 首次公开发布的"自我改进指标"。据其官方口径，约 3 万个 Claude 智能体在公司内部并发运行，超过 90% 的研发工作以 Claude 作为协作方或主导方完成。公司还公布了监控数据：智能体执行动作的拦截率约为五万分之一——也就是说，每执行约 4.7 万个动作，会有一次被安全机制阻止。这些数字，构成了 Anthropic 追踪"递归自我改进"（RSI）进程的第一份公开仪表盘。
这个转变的含义相当深远。今年 2 月之前，Claude 在 Anthropic 的研发中几乎不扮演角色；而仅仅半年后，它就主导了四分之一以上的模型研发——从代码编写、实验设计到模型训练，AI 正在越来越多地参与下一代自己的诞生。这正是阿莫代在 9 月 12 日长文中反复警告的核心动态："RSI 已经在整个行业开始发生，Anthropic 也不例外。"如今，这句话有了具体的数字注脚。
当然，26% 只是"主导"的比例，人类工程师仍然掌握最终决策；拦截率五万分之一，也说明安全机制仍在运行。但趋势方向是清晰的：AI 在研发中的自主权重正在快速上升，而这个比率每提高一个百分点，人类对"AI 如何被制造"的控制力就多让出一分。更值得玩味的是时间点——Anthropic 恰好在呼吁行业"减速"的同一周公布这份"AI 已开始自我加速"的数据，是自证担忧，还是为放缓叙事提供弹药？
无论如何，这份指标都标志着 AI 行业的一次范式变化：当实验室开始用"AI 参与自身研发的比例"作为核心指标来披露，说明"自我改进"已经不再是可以否认的边缘现象，而是需要被量化、被监管、被讨论的主流现实。减速之争的核心命题，正在从"会不会发生"变成"已经发生多少"。
当然，这份数据也留下了一些值得玩味的问题：26% 的"主导"涵盖哪些环节？"协作"与"主导"的边界如何界定？更重要的是，当 AI 参与设计下一代的训练数据、架构与强化学习流程时，人类能否真正理解其中的每一步？多位离职研究员曾警告，实验室自身可能都无法看清这些系统的内部行为。Anthropic 公开这份仪表盘，既是透明度的进步，也把难题摆上了桌面——如果 AI 已经参与制造自己，"谁在真正掌控研发方向"的答案，恐怕比任何人想象的都要复杂。