Avaliação da METR aponta aceleração do P&D em IA na Anthropic em outubro de 2026

De 12 de agosto a 29 de outubro de 2026, a METR fez uma avaliação com acesso amplo dentro da Anthropic para medir quanto a IA acelera o próprio P&D de IA. A conclusão central: em outubro de 2026, a Anthropic provavelmente melhora as capacidades dos modelos em tarefas bem especificadas a cerca de duas vezes o ritmo de março de 2024 a outubro de 2025. A incerteza é alta, e a METR não estranharia um valor entre 1,3x e 3x.

O dado mais concreto vem do AECI, a versão da Anthropic do Epoch Capabilities Index. Desde outubro de 2025, os scores crescem 1,9x o ritmo anterior (intervalo de confiança de 95%: 1,5 a 2,8x), o que equivale a cerca de dois anos de progresso histórico em um ano. A METR estima que a maior parte da aceleração atual, talvez 80%, venha do uso de IA no P&D, e descarta que o motor seja aceleração na escala de compute de treinamento. Em fins de 2025, fatores não ligados à IA provavelmente também pesaram. Entrevistas apontam ganho em torno de 2x, e enquetes internas no Slack chegaram a 12x de speedup autodeclarado em outubro de 2026, evidência que a própria METR trata como frágil. Não viu gargalos claros em algoritmos, compute de treino, compute de experimento ou dados nos próximos 12 meses, mas diz que sua visão mudou várias vezes durante o trabalho.

Há uma ressalva pesada: a Anthropic exerceu o direito de redação e ocultou a maior parte das evidências mais informativas. A METR admite que o público precisa confiar mais no julgamento dela do que seria ideal. O AECI também tem limites, como foco em tarefas verificáveis e risco de overfitting ao benchmark.

Em 8 de junho de 2026, o CEVIU noticiou "Quando a IA constrói a si mesma: Anthropic aposta na automelhoria recursiva", sobre a empresa deixar seus sistemas projetarem sucessores. Em 6 de maio de 2026, em "A Corrida Rumo à Automação da Própria Pesquisa e Desenvolvimento", o tema era a IA se aproximando da automação ponta a ponta do próprio P&D. Naquelas matérias, o quadro vinha de relatos e benchmarks. Agora há uma avaliação externa, com acesso a dados internos, que põe um número na aceleração (cerca de 2x, com incerteza alta), embora boa parte da evidência esteja redigida.

Para quem acompanha risco e capacidade de fronteira, isso indica que a automação do P&D já aparece em métricas, não só em discurso. Na leitura editorial, o peso da conclusão depende da confiança na METR, já que as evidências decisivas não são públicas. Para quem planeja em cima de ciclos de lançamento, a possibilidade de aceleração adicional merece atenção.