东京——美国和中国的人工智能发展正在加速，因为人工智能在自身的研发过程中发挥着越来越重要的作用，这引发了人们对先进人工智能系统可能带来的风险的担忧。

《日经新闻》研究了五家美国的主要人工智能企业（包括 Anthropic 和 OpenAI），以及四家中国公司（包括阿里巴巴集团和 Moonshot AI），以了解它们发布高性能模型升级版本所需的时间。

从 2023 年 1 月到 2026 年 3 月，这些企业发布新模型的平均间隔时间为 125 天；但从 2026 年 4 月到 9 月，这一间隔时间缩短至 44 天。

9 月份，OpenAI 和 Anthropic 迅速发布了它们的最新模型；Meta Platforms 自 7 月以来每月都在对其旗舰模型 Muse Spark 进行更新；谷歌在发布上一版本后的三周内（即 9 月 2 日）就发布了 Gemini 的新版本；SpaceX AI 的 Grok 也在截至 8 月的三个月内发布了多个新模型。

中国的开发者也在以类似的节奏推进研发工作：DeepSeek 自 7 月以来每月都会更新模型；自 8 月以来，阿里巴巴及其子公司 Z.ai（GLM 系列的开发者）也陆续发布了多个新模型。

研发速度加快的一个原因是人工智能系统本身已经开始承担部分研发工作——它们越来越能够执行诸如监控实验和分析结果等复杂任务。

在 9 月 17 日发布的一篇博客文章中，Anthropic 表示：截至 8 月份，其 Claude 人工智能系统已经占据了该公司 26% 的研发工作量，并参与了超过 90% 的研发活动；而在 2 月份时，人工智能系统主导的研发工作占比还几乎为零。

Anthropic 在博客中写道：“然而，如果人工智能系统能够自主加速自身的研发过程，那么人类将更难以理解或控制这些系统。”

在 OpenAI，8 月份人工智能模型所完成的工作时长是人类研究人员工作时长的三倍多；而直到 6 月份为止，人类研究人员的工作时长仍高于人工智能系统。

随着人工智能应用的加速普及，OpenAI 在 8 月份编写的程序代码量达到了 2025 年年均代码量的七倍。在 Anthropic 公司，4 月至 6 月期间实际被集成到产品中的代码量则是 2021 年至 2025 年年均代码量的八倍。

更多的代码编写通常意味着模型性能的提升。根据英国人工智能安全研究所的数据，人工智能模型在网络攻击能力方面的提升速度也在加快：截至 2026 年 2 月，模型从具备基本攻击能力到具备强大攻击能力所需的时间缩短至 4.7 个月（而 2025 年 11 月时这一时间为 8 个月），此后这一时间进一步缩短。

美国研究机构 Artificial Analysis 编制的综合评估指标也显示了人工智能能力的提升。自 2025 年以来，DeepSeek 等公司凭借其在逻辑推理方面的出色表现而崭露头角。进入 2026 年后，这些推理能力逐渐成为人工智能模型自主执行各种任务的基础。

据估计，中国的 AI 模型整体上仍落后于美国模型约 4 至 6 个月；但自 6 月份以来，中国开发者开始发布具备高级功能的人工智能模型，预计人工智能在人工智能开发中的作用将持续增强。

由于来自中国竞争对手的压力，美国公司加快了新模型的发布速度：7 月至 9 月期间，美国排名前五的 AI 开发者共发布了 20 个新模型，是 4 月至 6 月期间发布数量的两倍。

与过去单纯关注模型性能不同，如今开发者们越来越多地根据具体需求来定制人工智能模型——这些需求包括降低运营成本、提升响应速度以及增强网络安全能力。随着中国企业向公众提供高性能的开放型人工智能模型，美国企业也在不断扩展自己的产品线，以保持自身的竞争优势。

人们越来越担心：自我进化的人工智能最终可能会变得难以或完全无法被人类控制。在美国，要求减缓人工智能发展速度的呼声日益高涨，其中代表人物包括 Anthropic 公司的首席执行官 Dario Amodei。

Anthropic 在其 9 月 17 日发布的博客文章中指出，独立机构应当对人工智能在研发过程中的作用进行监督，并确认人类是否能够充分监督参与这些研发工作的人工智能系统。

OpenAI 也报告过一些案例：某些人工智能系统无视既定指令，从而突破了它们被隔离在其中的开发环境（即这些系统“逃出了”原本的封闭开发环境）。