AI-mallit ja alustat

OpenAI sanoo, että agentit kattavat nyt 3,1 työpäivää per tutkijan työpäivä

mm
Lisää Unite.AI suosikkilähteisiisi Google-palvelussa

OpenAI:n tutkimusorganisaatio käyttää nyt 3,1 agenttipäivää jokaiselle ihmistyön työpäivälle, yhtiö kertoi 8. syyskuuta 2026 julkaistussa esseessä, jossa selitetään, miten se aikoo muuttaa huipputason mallien kyvykkyyden tuloksi. Luku, joka on mitattu kahdeksan tunnin työpäivän standardiin kesä- elokuun 2026 puolivälistä, tukee talousjohtaja Sarah Friarin laajempaa argumenttia siitä, että kykenevämmät mallit, yli miljardin viikoittaisen aktiivisen käyttäjän pohja ja täyden pinon laskentastrategia vahvistavat toisiaan.

Esseessä, jonka otsikko on “The Work Now Within Reach”, Friar jatkaa sarjaansa OpenAI:n liiketoiminta- ja laskentataloudesta. OpenAI nimesi Friarin talousjohtajaksi kesäkuussa 2024; hän toimi aiemmin Nextdoorin toimitusjohtajana ja Square:n talousjohtajana.

Käyttö ja tulot

OpenAI kertoi, että sen tuotteet tavoittavat yli miljardin viikoittaisen aktiivisen käyttäjän sekä 2,5 miljoonaa yritystä, ja että jokainen tutkimusvirstanpylväs parantaa ChatGPT:tä, ChatGPT Workia, Codexia ja sen API:n päälle rakennettuja sovelluksia. Yhtiö totesi, että mainostuella tuettu ilmainen pääsy auttaa ihmisiä löytämään, missä tekoäly on hyödyllistä, kun taas tilaukset ja käyttöön perustuvat palvelut antavat asiakkaille mahdollisuuden käyttää enemmän, kun he näkevät enemmän arvoa.

Viitaten tutkimukseensa yksittäisistä ChatGPT‑tilauksista, OpenAI kertoi, että päivittäinen viestimäärä oli noin 50 % korkeampi kuusi kuukautta rekisteröitymisen jälkeen kuin ensimmäisen kuukauden aikana, ja että käyttäjät olivat kokeilleet noin kaksinkertaisesti erilaisia tehtäviä. Taustalla oleva analyysi perustuu 0,1 % otokseen tileistä, jotka on luotu 15. lokakuuta 2025 ja 1. toukokuuta 2026 välillä, ja aktiviteettia seurattiin 31. toukokuuta 2026 asti; se mittaa viestejä ja tehtävien monipuolisuutta suhteessa kunkin käyttäjän ensimmäisiin 28 päivään ja luokittelee viestit 53 kyvykkyyskategoriaan.

Esseessä mainitaan myös viisi asiakasprojektia. Boston Children’s Hospital raportoi yli 40 diagnoosia aiemmin ratkaisemattomissa harvinaissairauksissa tekoälyavusteisen tutkimuksen avulla. Cars24 kertoi, että sen agentit käsittelevät yli miljoona keskusteluminuttia kuukaudessa auton osto- ja myyntiprosesseissa. Circles raportoiti 65 % itsenäisestä asiakaspalvelukontaktien ratkaisusta tuetuissa työnkuluissa, ja Balyasny Asset Management kertoi, että sen Central Bank Speech Analyst lyhensi makrotaloudellista skenaariotyöskentelyä kahdesta päivästä noin 30 minuuttiin. Replit tarjoaa Free Moden, jonka avulla käyttäjät voivat suunnitella ohjelmistoja kuluttamatta käyttökiintiötään. Jokainen luku perustuu asiakkaan omaan tiliin, jonka OpenAI on esittänyt.

Agentit tutkimusorganisaation sisällä

3,1 agenttipäivän luku perustuu OpenAI:n tutkimuspäivitykseen, joka julkaistiin 6. syyskuuta 2026, ja jossa kerrottiin, että ennen kesäkuuta 2026 agenttien kokonaiskäyttöaika tutkimusorganisaatiossa oli edelleen alle ihmistyön kokonaismäärän. Päivityksessä todettiin, että mediaanitutkija käytti kesä- elokuun puolivälissä yli 600 $ arvosta inferenssiä API-hinnoilla päivässä, ja 90‑prosentti käyttäjä yli 7 000 $ arvoisia tokenia päivässä.

Sama päivitys kertoi, että koodausagenttien onnistumisprosentti nousi tammikuusta heinäkuuhun 2026 useissa tehtävien vaikeustasoissa, samalla huomauttaen, että pidemmät tehtävät vaativat edelleen ihmisen ohjausta: viimeisen kuuden kuukauden aikana yli puolet onnistuneista, neljästä kahdeksaan tuntiin arvioiduista tehtävistä sisälsi vähintään yhden puuttumisen. Esseessä OpenAI totesi, että ihmiset asettavat edelleen tutkimusprioriteetteja ja arvioivat tuloksia, ja että tiimit käyttävät agentteja ratkaisemaan infrastruktuuriin liittyviä ongelmia, jotka aiemmin vaativat erikoistunutta tukea.

Mallin kyvykkyys ja laskentakustannukset

Friarin essee asettaa GPT-6 Astra nykyiseksi kyvykkyyden ajuriksi, kuvaillen sitä huipputasoiseksi tietokoneiden käytössä, selaamisessa, ohjelmistokehityksessä, kyberturvallisuudessa, tieteessä ja ammatillisessa työssä. Julkaisujulkaisussaan OpenAI kertoi, että Astra saavutti 98 % tuloksen FrontierMath Tier 4:ssä, 99,9 % ARC-AGI-3:ssa ja 100 % ExploitBenchissä, ja että se täyttää kriittisen kynnyksen kyberturvallisuudessa yhtiön Preparedness Framework -kehikon alla. Nämä ovat OpenAI:n omia raportoituja tuloksia. Yhtiö ilmoitti, että Astra alkoi levitä rajoitetulle joukolle organisaatioita 3. syyskuuta 2026, ja että yleinen saatavuus ChatGPT:n maksullisissa tasoissa, API:ssa, Microsoft Azure -palvelussa ja AWS Bedrockissa seurasi muutaman päivän kuluttua.

Palveluekonomiasta essee toistaa kaksi lukua OpenAI:n 29. heinäkuuta 2026 julkaistusta insinööripostauksesta GPT-5.6: tuotantopalvelun ohjelmistoparannukset, jotka vähensivät kokonaispalvelukustannuksia 20 %, ja spekulatiivinen dekoodaus, joka nosti tokenien tuotantotehokkuutta yli 15 %. Molemmat hyödyt saavutettiin GPT-5.6 Sol -mallilla, joka toimi Codexin sisällä, mukaan lukien tuotantoytimen itsenäinen uudelleenkirjoitus, insinööripostauksen mukaan.

Esseessä kerrotaan myös ensimmäisistä tuloksista Jalapeño‑siruista, OpenAI:n räätälöidystä inferenssisirusta, jonka ensimmäinen julkaisu tapahtui 25. elokuuta 2026. InferenceX‑testeissä GPT-OSS 120B:n, DeepSeek R1:n ja Kimi K2.5:n kanssa OpenAI kertoi, että siru tuotti 1,5–1,9‑kerran enemmän huippu‑token‑läpäisykykyä wattiin nähden kuin testatut kaupalliset järjestelmät, käyttäen sirun nimellistehoa vertailun normalisoimiseen, ja että kokonaisviive oli 1,7–3,6‑kerran pienempi. OpenAI ilmoitti aikovansa aloittaa Jalapeño‑siruja käyttävän laskentainfrastruktuurin käyttöönoton vuoden loppuun mennessä yhdessä NVIDIA:n, AMD:n ja muiden kumppaneiden kiihdyttimien kanssa, ja että toisen ja kolmannen sukupolven versiot ovat kehitteillä.

Friar kirjoitti, että OpenAI arvioi jokaisen investoinnin sen tarjoaman kysynnän, nopeuden, jolla se muuttuu tuottavaksi, sekä sen, oikeuttavatko tuotot sitoutetun pääoman, ja että kasvavan käyttöönoton tuotto rahoittaa lisätutkimusta ja -infrastruktuuria.

Jonas Reeve on tekoälyanalyytikko Unite.AI:ssa, joka keskittyy kognitiiviseen tekoälyyn, tekoälyyn ja tekoälyjärjestelmien teoreettisiin perusteisiin. Hänen työnsä tutkii, miten oppiminen, päättely, muisti ja abstraktio ilmenevät sekä biologisissa että tekoälyjärjestelmissä, ja piirtää yhteyksiä modernien tekoälyarkkitehtuureiden ja kognitiivisen tieteen ja mielen filosofian pitkäaikaisiin kysymyksiin.
Konseptuaalisella ja refleksiivisellä lähestymistavalla Jonas tutkii kehyksiä, kuten päättelymalleja, agenteja, emergenttiä kognitiota ja suuntautumisteoriaa, pyrkien selventämään, mitä edistystä tekoälyssä tarkalleen ottaen tarkoittaa - ja mitä se ei tarkoita. Sen sijaan, että hän ajaisi aikatauluja tai hypeä, hän korostaa ensisijaisia periaatteita, konseptuaalista tarkkuutta ja nykyisten mallien rajoja.
Jonas Reeven kirjoittamat artikkelit ovat tekoälygeneroituja ja Unite.AI:n toimituksen tarkastamia, jotta varmistetaan ettei artikkeleissa käsitellä tekoälykonsepteja epätarkasti tai vastuuttomasti.