前 Anthropic 研究员称预训练算力效率指数级提升，人类级 AI 或将商品化

事件核心：发生了什么

2026 年 11 月，两个月前从 Anthropic 离职的 Jacob Coxon 在社交平台发布观点，引用了据称来自 Anthropic IPO 路演的一张幻灯片。该图纵轴为对数坐标，统计的是预训练算力效率随时间的变化，即通过模型架构、算法和数据改进，达到同等智力水平所需的预训练算力正在持续指数级下降。Coxon 表示，这张图是他离职的重要考量因素之一。

他进一步推断：随着 AI 自动化 AI 研究，前沿模型公司的领导地位可能越来越难被追赶；但人类水平的 AI 能力会逐步商品化。Bojie Li 在转载时补充，刘知远早在 2023 年就提出 densing law，认为同等智力水平的模型推理成本每年约降低 10 倍，而这次流传的图表显示训练成本也遵循类似曲线。

为什么重要

如果这一趋势成立，竞争重点会从“堆算力训练更大的模型”转向工程效率、数据质量和推理侧优化。对前沿实验室而言，研究自动化可能让领先者以更快速度迭代，后发者追赶窗口收窄；对应用层而言，训练与推理成本同步下行，意味着模型能力会更快变成可采购的基础设施，而不是稀缺品。目前公开信息显示，这些判断来自个人观察和一张流传的幻灯片，尚未得到 Anthropic 官方确认。

对用户/开发者/创作者的影响

对开发者来说，token 成本未来 1–2 年若大幅下降，agent 产品的经济模型会明显改善，但竞争壁垒会更多落在渠道、设备入口和流量分发，而非后训练或 agent harness 这类工程细节。对普通用户和创作者，模型能力商品化意味着更强模型将以更低价格进入日常工具，选择空间变大，但差异化体验将取决于产品整合和场景设计。企业采购也需重新评估：是自建模型能力，还是把预算投向能触达用户的分发平台。

AI 工具推荐

想把多个 AI 模型放在一个入口？

GamsGo AI 集成 ChatGPT、DeepSeek、Gemini、Claude、Midjourney、Veo 等常用模型，适合写作、绘图、视频和日常 AI 工作流。

了解 GamsGo AI

推广链接：通过此链接购买，我可能获得佣金，不影响你的价格。

值得关注的后续

一是 Anthropic 是否对路演材料中的算力效率曲线作出公开说明；二是主流大模型 API 和推理价格是否在接下来几个季度继续下探；三是 OpenAI、Anthropic 等公司是否把资源进一步集中到数学证明、漏洞挖掘、AI for science 等超人类智力任务，而把通用能力交给低价商品化模型。

来源：@bojie_li