Epoch AI：已出货 AI 芯片到 2027 年最多可支撑近 20 亿个并发智能体，固定性能成本每季度降 47%

Epoch AI：Gradient Updates· Elliot Stewart·2026-10-09 03:30· 2 小时前AI 评分48

The Epoch Brief - 2026年10月8日

AI 导读

Epoch AI 估算，到 2027 年已出货的 AI 芯片最多可支撑近 20 亿个并发智能体（运行廉价模型时），若运行前沿模型则约为 3000 万至 1.7 亿个。其研究显示，固定 AI 性能水平的成本过去三年约每季度下降 47%，即每年约 13 倍，比 DNA 测序快 4 倍、比锂电池快 18 倍。此外，arXiv 数学预印本中 AI 使用致谢占比从 4 月的 4% 升至 8 月的 25%。

正文

欢迎回到 The Epoch Brief。本期我们关注：

智能体激增与成本骤降。我们的新报告估算了世界上可能很快会有多少 AI 智能体：假设智能体运行廉价模型，上限接近 20 亿个。另一份报告显示，给定性能水平的价格下降速度，AI 比历史上任何其他变革性技术都快。
关于中国 AI 开发者与经济的新研究。中国高度开放权重生态中的开发者如何赚钱，以及研究表明中国比美国更容易受到半导体供应链中断的影响。此外，贸易数据表明有 30 亿美元的芯片被经马来西亚走私到中国。
AI 如何影响人们并改变行为。关于不断进步的网络能力是否影响人们的生活的新数据，AI 在数学出版物中日益增长的作用，几乎每天使用 AI 的人数翻倍以上，以及 OpenAI 在 AI 编程上飙升的内部支出。此外还有我们基于 830 万条消息元数据构建的新 ChatGPT Usage explorer。
我们不断壮大的基准测试团队的最新动态。Epoch Capabilities Index 的上升趋势持续不减；模型在发现你组装宜家家具时的错误方面进步很大；GPT-6 Astra 发现了一种巧妙的方法来破解我们的桌游基准测试；以及我们最新的基准测试 InnovationEval，测试前沿 AI 能否自动化 AI 研发（简短回答：还不能）。
Benchmark Reviews 的推出。我们的AI 基准测试审计计划，旨在帮助提供关于基准测试质量的持续信息来源。
新的开放职位。我们持续成长，在 research、design、product 和 communication 领域有多个开放职位。

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智能体激增与成本骤降

在到 2027 年已出货的 AI 芯片能运行多少 AI 智能体？ 一文中，研究员 Jason Li 估算，到 2027 年已出货的 AI 芯片可支撑约 3000 万至 1.7 亿个并发前沿模型智能体，若不间断运行，其提供的每周工作时间相当于约 1.4 亿至 7.2 亿名全职人类员工。若改用更廉价的模型，同样的芯片可支撑近 20 亿个并发智能体。如此庞大的智能体群体是否存在需求，仍是未解的问题。

需求问题将在很大程度上取决于 AI agent 的能力有多强，以及这种能力的成本有多高。在思维的暴跌价格，研究人员 David Roodman 和 Luke Emberson 发现，在过去三年中，达到固定 AI 性能水平的成本每季度下降约 47%，约合每年 13 倍。这意味着 AI 的降价速度快于他们比较的任何其他变革性技术，是 DNA 测序的四倍，是锂电池的 18 倍。

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关于中国 AI 开发者与经济的新研究

在中国 AI 公司如何赚钱？，Epoch 高级研究员 Anson Ho 和 GovAI 研究学者 Cheryl Wu 发现，六家领先的中国 AI 公司（阿里巴巴、字节跳动、Z.ai、Moonshot、DeepSeek 和 MiniMax）合计产生的 AI 相关收入约为 OpenAI 和 Anthropic 合计收入的十分之一。

在中国比美国更容易受到半导体供应链中断的影响，研究员 Daniel Carey 估计，中国比美国更容易受到半导体供应中断的影响，因为半导体在其所购商品成本中占比更大：每 1,000 美元的中国最终需求中，有 15.20 美元流向芯片制造商，而美国为 5.70 美元。按照我们的衡量标准，中国对潜在半导体供应冲击的暴露程度是美国的 2.7 倍。Carey 还模拟了不同冲击情景如何影响中国和其他国家的价格。

我们的经济团队还调查了全球贸易数据，并发现了与超过 30 亿美元芯片经由马来西亚走私进入中国相符的证据。2024 年 4 月至 2025 年 6 月期间，中国记录了 38 亿美元的来自马来西亚的服务器进口，按每台 8 万至 15 万美元的 AI 服务器价格计算，而马来西亚仅记录了对华 6 亿美元的出口。虽然这不能证明存在转运，但这一模式与已确立的芯片走私进入中国的案例相符，在这些案例中，中间商将 AI 服务器经由马来西亚转运，并在出口文件上将其申报为普通服务器。

AI 如何影响人们并改变行为？

严重网络漏洞披露的激增并未转化为更多个人网络事件。在我们与 Ipsos 的最新民调中，我们发现，报告遭遇网络事件的美国成年人比例在 2026 年 6 月至 9 月间基本没有变化（46% 对 45%）。这与同期报告的严重网络漏洞激增形成对比，当时先进的 AI 网络能力变得更加普及。我们当时详细说明了那次激增，并在我们的网络漏洞探索器中维护着关于披露的开放数据。

数学出版物中更多的 AI 辅助。近几个月来，AI 能力的进步对数学产生了巨大影响，包括对我们的FrontierMath：开放问题基准。但除了更多 AI 生成的解答之外，AI 也在改变人类数学家生产数学知识的方式。我们对自 2025 年 1 月以来发布到 arXiv 的每一篇数学预印本的分析显示，对 AI 使用的致谢从 4 月的 4% 跃升至 2026 年 8 月的 25%，其中约 6% 将 AI 列为共同作者级别的贡献。

我们也在追踪更广泛公众中日益加剧的 AI 使用情况。我们与 Ipsos 的最新民调显示，报告在过去一周中有六到七天使用 AI 的美国成年人比例从 3 月的 8% 上升到 2026 年 8 月的 19%，而报告每周仅使用一天的比例则从 17% 下降到 10%。

这些民调结果得到了我们新的ChatGPT 使用情况探索器的发现补充，这是一个交互式资源，基于来自 5,000 名美国 YouGov 小组成员分享的 660,000 次对话中 830 万条消息的聚合元数据构建。它显示每个活跃用户的月均消息中位数从 2023 年 1 月的 14 条攀升至 2025 年 12 月的 36 条，而最活跃的 10% 小组成员发送了所有消息的 63%。参与是自愿选择加入的，数据未经加权，意味着它没有经过调整以匹配美国成年人或整体 ChatGPT 用户的人口统计特征。你可以在ChatGPT 使用情况中心探索这些数据。

OpenAI 内部的 AI 支出正在飙升。也许AI 使用中最引人注目的趋势发生在 AI 实验室内部。根据 OpenAI 9 月的研究文章，OpenAI 研究人员的每日编码智能体使用量中位数（按 API 价格计算）从 2026 年 1 月的不到 1 美元增长到 8 月中旬的约 600 美元，而第 90 百分位的用户每天花费超过 7,000 美元。

那么 AI 到底变得有多好？

在 Epoch 能力指数（ECI）——我们衡量通用能力的指标——上的上升趋势持续不减。

我们的基准测试团队正在设计测试，以了解 AI 能力在多个重要领域的进展，从空间推理到持续学习，再到许多人认为可能触发递归自我改进（RSI）的自主 AI 研发。

用宜家家具测试 AI 的空间推理能力。

我们基于三套宜家家具的 60 张照片构建了新的家具组装基准。我们在照片中故意植入了组装错误，并要求模型找出每一个错误的步骤。我们的空间推理基准上的最高分在 10 个月内从 28% 跃升至 80%。

用桌游衡量持续学习能力。

我们提供了EBR-bench的更新，这是我们设计的一个基准，通过玩桌游 Earthborne Rangers 来测试模型从经验中学习的能力。GPT-6 Astra 最初通过利用一张能实现无限回合的过强卡牌获得了满分；在禁用该卡牌后，它平均得分为 16/21，仍比 Claude Opus 5 此前创下的 10.5/21 最佳成绩高出约 50%。Astra 在战术决策方面仍略微落后于顶尖人类玩家。

AI 能否实现 AI 研发的自动化？

AI 开发者正致力于自动化 AI 研究人员。我们最新的评估 InnovationEval 通过让模型发现一项与近期发表的进展在量级上相当的后训练创新，来测试它们距离这一目标有多近。在 3,000 GPU 小时的预算下，没有任何 AI 模型接近目标。GPT-5.6 Sol 仅实现了类似先前工作的渐进式调整，Claude Fable 5 通过在各次运行中挑选最佳结果来钻空子，而两个模型都对自己的成就做出了误导性声明。

不过，基准测试本身有多好呢？

我们为了更好地理解 AI 能力所做的工作，也包括努力为社区提供一个关于基准质量的稳定信息来源。Benchmark Reviews 是我们审计 AI 基准的倡议。我们上线时发布了 15 个基准的评审，其中四个被评为已验证，九个被评为有缺陷，两个因信息不足而无法评审。这是一个持续进行的项目，新的评审可在我们的网站上查看。

每篇评审针对的是某个特定基准版本，如果基准更新以修复错误，我们可能会评审新版本。我们会与开发者分享发现，如果他们愿意，我们也会发布其回应的链接。你也可以在我们的网站上找到完整的审计方法。

招聘

Epoch 正在快速发展，我们正在寻找杰出的人才来帮助我们应对当下的时刻。我们正在招聘：

研究员 / 高级研究员：增进社会对 AI 能力及其发展轨迹的理解
软件工程师，基准测试：评估前沿模型并构建我们的基准测试基础设施
设计负责人 / 设计主管：领导我们各产品的 UI/UX 和数据可视化
产品经理，网站：为受众接触我们研究的平台指导产品决策
社交视频制作人：为 TikTok 和 Instagram 启动并制作短视频
撰稿人兼编辑：面向普通受众策划、撰写和编辑文章

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来源：Epoch AI：Gradient Updates · epochai.substack.com