OpenAI опубликовала внутренние данные, показывающие, что по состоянию на середину августа 2026 года её ИИ-агенты выполняют 3,1 агенто-рабочего дня на каждый человеческий рабочий день в собственной исследовательской работе компании.

Цифры за соотношением

Показатель 3,1x отражает резкое ускорение по сравнению с началом 2026 года, когда помощь ИИ в исследовательских процессах OpenAI описывалась как значительно менее распространённая. Осенью 2025 года компания поставила цель внедрить так называемого «автоматизированного исследовательского стажёра» — систему, способную решать сложные задачи, ранее требовавшие квалифицированных исследователей-людей. По словам OpenAI, к сентябрю 2026 года эта цель была достигнута.

Август 2026 года также установил рекорд по количеству экспериментов на одного активного исследователя — самый высокий с начала отслеживания показателя в январе 2025 года. Эта метрика отражает более широкую тенденцию в ИИ-лабораториях, где ускорение исследовательской производительности стало ключевым показателем конкурентоспособности в гонке за улучшение передовых моделей.

Работа этих агентов сопряжена с существенными затратами. Медианные исследователи OpenAI теперь несут ежедневные расходы на инференс свыше 600 долларов, а топ-10% пользователей тратят более 7 000 долларов в день на вычисления. Эти цифры подчёркивают масштаб вычислительных инвестиций, лежащих в основе исследований с поддержкой ИИ, — в области, где конкурирующие лаборатории также сообщают о стремительно растущих потребностях в инфраструктуре.

Чем на самом деле занимаются агенты

Диапазон задач, выполняемых этими ИИ-агентами, значительно расширился. Агенты теперь занимаются устранением неполадок, отслеживанием экспериментальных запусков и реализацией более сложных исследовательских проектов. Высокоуровневое планирование и сложные стратегические решения по-прежнему требуют человеческого контроля — разделение труда, которое OpenAI считает центральным для безопасного применения агентов.

Следующая заявленная цель OpenAI — полностью автоматизированный ИИ-исследователь к марту 2028 года.

Рекурсивное самоулучшение становится реальностью

OpenAI прямо признала динамику рекурсивного самоулучшения — когда ИИ-системы вносят вклад в совершенствование самого процесса ИИ-исследований, — подчеркнув, что безопасность и прозрачность являются центральными приоритетами. Компания также раскрыла, что в определённый момент приостанавливала обучение с подкреплением из-за проблем с инфраструктурой. Вопрос того, как будут регулироваться подобные автоматизированные исследовательские процессы, вероятно, останется в центре внимания регуляторов и специалистов по безопасности по мере того, как лаборатории движутся к всё более автономным системам.