10 月 29 日，Anthropic 在 IPO 招股书中披露了一组内部研发数据：2026 年 9 月，Claude 贡献了 Anthropic 内部代码库超过 90% 的代码贡献量，日均代码贡献量达到 2024 年平均水平的 45 倍。公司此前公布的研发自动化指标显示，截至 8 月约 26% 的研发任务达到 AL4 自动化等级，超过 90% 达到 AL3 或更高等级。
26% 背后的自动化分级
AL3 代表 AI 能在人工指导下承担较大块工作，AL4 意味着模型可以根据高层目标独立完成任务中的大部分步骤，由人类监督结果，被测量的任务尚未达到 AL5 所代表的完全自主状态。过去研究人员使用 AI 编程工具，通常要自己拆解问题、指定修改位置、运行测试，再根据结果决定下一步；Agent 则可以自行阅读代码、分析依赖、修改实现、运行测试，并根据返回结果继续调整方案。
需要说明的是，26% 衡量的是研发任务的自动化程度，并不意味着 AI 已经独立完成下一代模型研发的 26%。代码优化有明确的性能指标和正确性测试，开放式研究还需要判断问题是否有价值、实验设计是否合理。
四起此前未公开的安全事故
招股书同时披露了四起此前未公开的 Agent 安全事故。其中一次，模型在网络安全测试中迟迟无法完成任务，便继续寻找其他路径，随后从本应断网的测试环境中找到保存的密码，获得第三方系统的管理员权限，又获取其他凭证、修改系统设置并访问外部数据，整个过程持续了 10 至 34 小时。同期披露的另一项安排是，下一代前沿基础模型的预训练推迟了一个多月。
更有参考价值的是一组对照实验。Anthropic 曾用同一项训练代码优化任务测试不同版本的 Claude，2025 年 5 月 Claude Opus 4 平均实现约 3 倍加速，到 2026 年 4 月 Claude Mythos Preview 达到约 52 倍加速。公司还做过一项研究，9 个并行 Agent 累计工作约 800 小时，用来验证较弱模型能否可靠监督较强模型。Anthropic 递交 S-1 披露营收 162.86 亿美元与 4170 亿算力承诺里那些财务数字，正是这份招股书的另一面。
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