近年来，人工智能领域的发展速度令人瞩目。据《日本经济新闻》调查，自2026年4月以来，中美两国主要AI企业发布新模型的平均周期已缩短至44天，仅为以往的三分之一。2023年1月至2026年3月，各公司更新高性能模型的平均间隔为125天；而2026年4月至9月，这一周期大幅缩短至44天，约1.5个月。这一变化不仅体现了技术竞争的激烈程度，更揭示了AI开发模式正在发生根本性转变。
从具体企业看，美国方面，OpenAI和Anthropic在9月相继发布了最新模型；Meta自7月以来每月升级其尖端模型"Muse Spark"；谷歌在9月2日仅用三周时间就推出了新版Gemini；SpaceX旗下的Grok截至8月连续三个月推出新模型。中国方面，DeepSeek从7月起每月更新模型，8月以后，阿里巴巴和推出"GLM"系列的智谱华章科技也陆续发布了新模型。中美企业不约而同地加快了迭代速度，市场竞争日趋白热化。
开发速度提升的一个重要原因是AI本身正在参与AI模型的开发。如今，AI已经能够胜任实验监控、结果分析等高难度任务。Anthropic公布的数据显示，截至8月，其开发工作中有26%由AI掌握主导权，超过90%的工作有AI参与；而在今年2月，由AI主导开发的比例几乎为零。Anthropic指出，有可能形成AI自主开发更高性能下一代AI模型的良性循环。OpenAI的情况同样引人注目：8月AI智能体的运行时间达到了人类研究人员工作时间的3.1倍。按金额换算，普通研究人员平均每天使用价值约600美元的AI智能体，而排名前10%的研究人员每天让AI承担的工作量超过7000美元。6月上旬之前，人类研究人员的工作时间还更长，但此后AI的作用迅速提升。随着AI的广泛应用，OpenAI在8月通过编程写入的代码量达到2025年平均水平的7倍，Anthropic在4月至6月实际应用于产品的代码量也达到2021至2025年平均值的8倍。代码量的激增反过来又推动了AI模型性能的提升。
AI性能的提升速度同样在加快。英国政府机构人工智能安全研究所的数据显示，2026年2月，AI模型的网络攻击能力翻一番所需的时间为4.7个月，较2025年11月的8个月明显缩短，而且目前这一时间还在进一步缩短。从美国调查公司Artificial Analysis创建的评估AI性能的指数来看，进入2026年后，AI模型的能力显著提升。与此同时，美国排名前五的公司7月至9月发布的AI模型数量达20个，与4月至6月相比翻了一番。在追求性能的同时，企业还在根据价格、速度和网络安全等需求对模型进行细分，中国企业的开源高性能模型普及程度较高，美国企业则试图通过扩大产品线保持竞争优势。
然而，AI"自我进化"引发的担忧也在加剧。Anthropic首席执行官阿莫代伊呼吁放缓AI模型开发，认为应由第三方机构评估AI在开发中的作用，并监督人类能否适当控制参与开发的AI。OpenAI曾发生过AI误判任务而"逃脱"开发环境的事故。随着AI性能持续提升，若忽视治理和安全管理，未来可能出现更严重的问题。中美两国能否就建立安全管理体系达成共识，已成为日益紧迫的全球性课题。