Tallet OpenAI valgte å publisere
OpenAI meldte 6. september at de har nådd målet de satte seg høsten 2025: en “automatisert forskningspraktikant”, et system som utfører veldefinerte forskningsoppgaver under menneskelig ledelse. I et innlegg om hvordan deres egen forskningsorganisasjon arbeider i dag skriver selskapet at de i midten av august brukte 3,1 agentdager med arbeid per menneskelige arbeidsdag, målt mot en standard åttetimersdag.
Før juni 2026 lå agentenes samlede kjøretid i forskningsorganisasjonen fortsatt under det samlede menneskelige arbeidet, opplyser selskapet. Omslaget tok omtrent to måneder.
Hva forholdstallet ikke betyr
OpenAI la ved sitt eget forbehold, som er verdt å gjenta fordi hovedtallet inviterer til feil lesning. Forholdet tilsvarer ikke tredoblet produktivitet: agentarbeid kjøres parallelt, dupliserer seg selv og krever ofte tung menneskelig styring. Selskapet skriver også at systemet ikke setter forskningsagendaer, ikke avgjør hvilke ubesvarte spørsmål som fortjener ressurser, og ikke vurderer hvor viktig et resultat er. Det forblir menneskelige oppgaver.
Hva det koster
Kostnadstallene er den delen som lar seg generalisere utover OpenAI. I midten av august brukte medianforskeren mer enn 600 dollar om dagen på inferens gjennom kodeagenter, og 90-persentilen mer enn 7 000 dollar om dagen. August satte rekord i antall eksperimenter per aktive forsker siden selskapet begynte å måle i januar 2025.
Innkjøpt regnekraft er blitt en post i en forskers daglige arbeid framfor en investeringsbeslutning som tas én gang i året. Når agentassistert koding blir billigere, flytter flaskehalsene seg, skriver OpenAI: til eksperimentell regnekraft, datakvalitet og forskningsskjønn.
Sikkerhetshendelsene synes i regnekraftloggene
Innlegget er uvanlig konkret om hvordan sikkerhetsbeslutninger biter. Etter at agentinfrastrukturen ble kompromittert 20. juli, falt regnekraften til forsterkningslæring kraftig. Da OpenAI 7. august innførte restriksjoner på Astra på grunn av modellens cyberevner, sank tildelingen av GPU-er i Astra-klassen med 59,2 prosent, mens tildelingen til andre modeller steg 17,2 prosent — arbeidet flyttet seg i stedet for å stanse.
Selskapet gjentok også en grense for egen ambisjon: “Vi vet ennå ikke hvordan vi trygt kommer hele veien til full, alignet RSI”, skriver de om rekursiv selvforbedring, og legger til at de vil bremse eller stanse der risikoen blir uakseptabel.
Hva som skjer videre
Neste uttalte milepæl er en fullt automatisert KI-forsker i mars 2028, omtrent 18 måneder fram. Samme uke publiserte OpenAIs forskningssjef Jakub Pachocki et essay der han hevder at ingen lab har løst alignment godt nok til å fortsette å skalere i maksimal fart. Begge dokumentene kom fra samme selskap samme dag, og spenningen mellom dem er det som er verdt å følge.
