P&D de IA acelera e pode levar a RSI já em 2027, avalia análise

A análise parte de um relatório da METR sobre quanto a IA acelera a P&D dentro da Anthropic. A conclusão central: em outubro de 2026, a empresa melhora as capacidades de seus modelos em tarefas bem especificadas a cerca de duas vezes o ritmo de março de 2024 a outubro de 2025, com incerteza alta (o intervalo vai de 1,3x a 3x). A METR estima que a maior parte dessa aceleração, talvez 80%, vem do uso de IA na própria pesquisa. A métrica usada é o AECI, versão da Anthropic do Epoch Capabilities Index, que cresce a 1,9x o ritmo anterior a outubro de 2025 (intervalo de 95%: 1,5 a 2,8x). Na prática, seriam cerca de dois anos de progresso histórico no último ano.

A METR diz estar confiante de que a aceleração não veio de mais compute de treino. Também não viu gargalos claros em algoritmos, compute de treino, compute de experimentos ou dados nos próximos 12 meses, mas admite que sua visão sobre os gargalos mudou várias vezes e que não tem confiança total. Há um problema de transparência: a Anthropic censurou a maior parte das evidências que a METR considerava mais informativas no relatório de cerca de 100 páginas, alegando evitar acelerar concorrentes. O público precisa confiar mais no julgamento da METR do que seria ideal. A análise comenta que a Anthropic descreve a contribuição da IA como assistência, não autonomia plena, mas há sinais de que contribuições autônomas devem crescer.

A cobertura anterior mostra a escalada recente do tema. Em 6 de maio de 2026, o CEVIU publicou "A Corrida Rumo à Automação da Própria Pesquisa e Desenvolvimento", sobre a IA se aproximando da automação ponta a ponta da própria P&D. Em 3 de novembro de 2026, saiu "Anthropic diz que pode estar perto de alcançar sua definição de IA que se aprimora sozinha", baseada no S-1 atualizado. Em 6 de novembro de 2026, "Avaliação da METR aponta aceleração do P&D em IA na Anthropic em outubro de 2026" trouxe o resultado de 2x. Em 9 de novembro de 2026, o CEVIU noticiou que a Anthropic pode estar perto de um "progresso drasticamente acelerado" e que alguns pesquisadores acham o limiar já ultrapassado. O que esta análise acrescenta é a leitura: o ritmo está vários meses à frente do cronograma do AI 2027 e, por extrapolação ingênua, o RSI completo estaria a menos de um ano.

Para quem trabalha com IA, a leitura é que o ciclo de lançamento de modelos pode encurtar mais do que os planos de produto assumem. Planejar para cenários com eventos críticos em 2027 ou 2028 deixa de ser exercício teórico. Ao mesmo tempo, as redações pesadas limitam a verificação independente, então vale tratar o número de 2x como estimativa com incerteza alta, não como medição fechada.