🎯 情报来源：量子位
根据非营利研究机构METR最新发布的报告，AI agent在编程、数学、计算机使用等9大领域的能力呈现指数级增长，平均每7个月任务处理时长（time horizon）翻一番。在软件开发、数学竞赛等任务中，当前AI已能完成相当于人类50-200分钟工作量的任务，且能力提升周期缩短至2-6个月/次。
报告特别指出，前沿模型如o3在9项基准测试中的能力翻倍中位数周期仅4个月（最快2.5个月）。视频理解任务中，AI对1小时时长视频的处理成功率已达50%，而自动驾驶领域进展相对缓慢，能力翻倍周期约20个月。
💡 核心要点
- 7个月翻倍定律：AI agent综合能力平均每7个月翻番，部分领域（如编程）最快2.5个月
- 50-200分钟等效：当前AI可完成人类需50-200分钟处理的复杂任务
- 9大验证领域：覆盖软件开发（SWE-bench）、自动驾驶（Tesla FSD）、视频理解（Video-MME）等
- o3模型领先：性能超出平均水平，9项测试中位数翻倍周期仅4个月
- 100倍跨度：不同领域time horizon差异超100倍（2分钟~数小时）
📌 情报分析
技术价值：极高
9项基准测试的系统性验证（含LeetCode/MATH等权威数据集），结合最大似然估计方法，证实指数增长规律的普适性。视频理解50%成功率、编程任务200分钟等效时长等具体数据支撑技术突破。
商业价值：高
软件开发领域2.5个月的能力翻倍周期将显著降低人力成本，报告预测未来几年AI可处理”几天→几周”级任务。但自动驾驶20个月的慢周期提示场景落地差异性。
趋势预测：极高
所有测试领域均未出现增长乏力现象，o3等模型持续超预期表现。若趋势延续，2027年AI或具备处理周级复杂任务能力，但需警惕GUI操作等场景的误触瓶颈（WebArena仅2分钟time horizon）。