Tallet, OpenAI valgte at offentliggøre
OpenAI meddelte 6. september, at man har nået det mål, man satte sig i efteråret 2025: en “automatiseret forskningspraktikant”, et system, der udfører veldefinerede forskningsopgaver under menneskelig ledelse. I et indlæg om, hvordan virksomhedens egen forskningsorganisation arbejder i dag, skriver selskabet, at man i midten af august brugte 3,1 agentdage af arbejde per menneskelig arbejdsdag, målt mod en standardarbejdsdag på otte timer.
Før juni 2026 lå agenternes samlede køretid i forskningsorganisationen stadig under det samlede menneskelige arbejde, oplyser selskabet. Omslaget tog omkring to måneder.
Hvad forholdstallet ikke betyder
OpenAI vedlagde sit eget forbehold, som er værd at gentage, fordi hovedtallet indbyder til en forkert læsning. Forholdet svarer ikke til tredoblet produktivitet: agentarbejde kører parallelt, duplikerer sig selv og kræver ofte tung menneskelig styring. Selskabet skriver også, at systemet ikke sætter forskningsdagsordener, ikke afgør hvilke ubesvarede spørgsmål der fortjener ressourcer, og ikke bedømmer hvor betydningsfuldt et resultat er. Det forbliver menneskelige opgaver.
Hvad det koster
Udgiftstallene er den del, der lader sig generalisere ud over OpenAI. I midten af august brugte medianforskeren mere end 600 dollar om dagen på inferens via kodeagenter, og 90-percentilen mere end 7.000 dollar om dagen. August satte rekord i antal eksperimenter per aktiv forsker, siden selskabet begyndte at måle i januar 2025.
Indkøbt regnekraft er blevet en post i en forskers daglige arbejde frem for en investeringsbeslutning, der træffes én gang om året. Når agentassisteret kodning bliver billigere, flytter flaskehalsene sig, skriver OpenAI: til eksperimentel regnekraft, datakvalitet og forskningsdømmekraft.
Sikkerhedshændelserne ses i regnekraftloggene
Indlægget er usædvanligt konkret om, hvordan sikkerhedsbeslutninger bider. Efter at agentinfrastrukturen blev kompromitteret 20. juli, faldt regnekraften til forstærkningslæring markant. Da OpenAI 7. august indførte restriktioner på Astra på grund af modellens cyberevner, faldt tildelingen af GPU’er i Astra-klassen med 59,2 procent, mens tildelingen til andre modeller steg 17,2 procent — arbejdet flyttede sig i stedet for at stoppe.
Selskabet gentog også en grænse for sin egen ambition: “Vi ved endnu ikke, hvordan vi sikkert når hele vejen til fuld, alignet RSI”, skriver man om rekursiv selvforbedring, og tilføjer, at man vil bremse eller stoppe, hvor risiciene bliver uacceptable.
Hvad man skal holde øje med
Næste erklærede milepæl er en fuldt automatiseret AI-forsker i marts 2028, cirka 18 måneder ude i fremtiden. Samme uge offentliggjorde OpenAI’s forskningschef Jakub Pachocki et essay, der hævder, at intet laboratorium har løst alignment godt nok til at fortsætte med at skalere ved maksimal hastighed. Begge dokumenter kom fra samme virksomhed samme dag, og spændingen mellem dem er det, man skal følge.
