OpenAI将研究效率提升3倍｜AI研究者每天花费600美元的时代来临
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本文要点
2026年9月6日，OpenAI发布了一项重要公告。2025年秋季设定的"在2026年9月前实现自动研究实习生"目标已经达成。
根据公告，在OpenAI的研究组织中，人类研究者工作1天的时间里，AI智能体能够完成相当于3.1天的研究工作。换言之，每1名人类研究者，AI能承担约3人份的工作量。
这一数字表明，AI研究领域正在发生重大变化。研究者不再单打独斗地推进研究，而是借助多个AI助手来加速研究进程。
OpenAI此次公告中还有另一个值得关注的数据：截至2026年8月，研究者的中位数每天在AI推理上的花费超过600美元。
600美元约合人民币4300元（按1美元≈7.2元人民币换算）。研究者每天将这笔费用投入到AI的计算处理中。
所谓"推理成本"，是指向AI提问、让AI编写代码或分析实验结果时所产生的计算费用。每次调用OpenAI的API都会产生费用，累积下来每天超过600美元。
这意味着，对于前沿研究者而言，AI已不再是"偶尔使用的便利工具"，而成为"每天全力依赖的必要伙伴"。
那么，OpenAI所称的"自动研究实习生"究竟是什么？
据OpenAI介绍，这是"一个能够在人类指导下执行明确定义的研究任务的系统"。例如，可以将熟练研究者需要花费数天才能完成的任务交给AI来处理。
但需要注意的是，这并不是"能够自主选择研究议题的自律科学家"。它是一个受监督的系统——由人类发出"请调查这个问题"的明确指令，AI执行并返回结果。
也就是说，AI并不自行决定"该研究什么"，而是承担着"如何解决"人类所确定课题的执行角色。这与大学或企业中实习生接受前辈研究者指导开展工作的关系颇为相似。
OpenAI的公告中还包含了反映研究现场变化的具体数据。
2026年全年，每位活跃实验者的实验数量持续增加，2026年8月创下了2025年1月以来的历史新高。这意味着每位研究者能够开展的实验数量大幅提升。
此外，据报告显示，截至2026年8月中旬，OpenAI研究组织中研究者的中位数每天都在使用编程智能体。编程智能体是指能够自动编写或修改程序的AI。
作为参考，我们也来看看OpenAI以外的动态。据报道，竞争对手Anthropic旗下的AI"Claude"在2026年5月时已经负责编写了超过80%被合并（采用）的代码。也就是说，软件开发的大部分工作已由AI承担。
OpenAI在此次公告中也明确了下一个目标：在2028年3月前实现"自动AI研究员"。
"自动研究实习生"与"自动AI研究员"有何区别？实习生需要人类指令，而研究员级别则有望实现更高度的自主性——能够自主发现问题、提出假设、设计实验并解读结果。
不过，业内专家对此也持审慎态度。有观点指出，AI生成有效研究想法的能力目前仍是瓶颈。AI生成的想法乍看颇具说服力，但经人类研究者实际验证后往往效果不佳。
尽管如此，主要AI实验室已开始将研究与工程业务的大部分自动化。预计各前沿实验室（开展最前沿AI研究的机构）的实质性"劳动力"规模，将在未来1至2年内从数千人扩展至数万人，乃至数十万人。
OpenAI的公告对日本研究领域同样具有重要启示。
第一，AI应用的差距可能直接转化为研究竞争力的差距。在每天能够投入600美元进行AI推理的环境与不具备这一条件的环境之间，研究速度的差距可能超过3倍。
第二，研究者的技能结构将发生改变。在原有专业知识的基础上，有效运用AI智能体的能力将成为必备技能。判断"哪些任务交给AI，哪些由人类决策"的能力至关重要。
第三，研究经费的思维方式也将随之改变。除人力成本外，AI推理成本也需作为研究经费的重要项目加以列支。日本的研究机构和企业需要适应这一新的成本结构。
AI研究自动化已不再是未来的话题，而是正在进行中的现实。从研究者主动使用AI的时代，到与AI协同合作的时代——这一转折点，我们正在亲眼见证。
本文转载自 AI Friends。
