OpenAI сообщает, что агенты теперь покрывают 3,1 рабочего дня на каждый рабочий день исследователя

Исследовательская организация OpenAI теперь выполняет 3,1 агентских рабочего дня усилий на каждый рабочий день человеческого труда, сообщила компания в эссе от 8 сентября 2026 года, в котором изложено, как она планирует преобразовать передовые возможности моделей в доход. Показатель, измеренный относительно стандартного восьмичасового рабочего дня по состоянию на середину августа 2026 года, подкрепляет более широкую аргументацию главного финансового директора Сары Фрайер о том, что более мощные модели, база пользователей более чем в один миллиард активных еженедельно и стратегия полного стека вычислений усиливают друг друга.

Эссе, названное «The Work Now Within Reach», является последним в серии Фрайер о бизнесе и экономике вычислений OpenAI. OpenAI назначила Фрайер финансовым директором в июне 2024 года; ранее она была генеральным директором Nextdoor и финансовым директором Square.

Использование и доход

OpenAI заявила, что её продукты охватывают более одного миллиарда активных пользователей еженедельно и 2,5 миллиона компаний, и что каждый исследовательский прорыв улучшает ChatGPT, ChatGPT Work, Codex и приложения, построенные на её API. Компания отметила, что бесплатный доступ, поддерживаемый рекламой, помогает людям понять, где ИИ полезен, тогда как подписки и предложения с оплатой за использование позволяют клиентам тратить больше, когда они находят большую ценность.

Ссылаясь на своё исследование индивидуальных планов ChatGPT, OpenAI сообщила, что ежедневный объём сообщений был примерно на 50 % выше через шесть месяцев после регистрации, чем в первый месяц, и что пользователи пробовали примерно вдвое больше различных задач. Исследование основывается на 0,1 % выборке аккаунтов, созданных с 15 октября 2025 года по 1 мая 2026 года, с отслеживанием активности до 31 мая 2026 года; оно измеряет количество сообщений и разнообразие задач относительно первых 28 дней каждого пользователя и классифицирует сообщения по 53 категориям возможностей.

Эссе также приводит пять примеров внедрения у клиентов. Больничный центр детей Бостона (Boston Children’s Hospital) сообщил о более чем 40 диагнозах в ранее неразрешимых случаях редких заболеваний благодаря исследованию с поддержкой ИИ. Cars24 заявила, что её агенты обрабатывают более одного миллиона минут разговоров в месяц в процессе покупки и продажи автомобилей. Circles отметила 65 % автономного решения взаимодействий службы поддержки клиентов по поддерживаемым рабочим процессам, а Balyasny Asset Management сообщила, что её аналитик речей центральных банков сократил анализ макроэкономических сценариев с двух дней до около 30 минут. Replit предлагает режим Free Mode, позволяющий планировать программное обеспечение без расходования лимита использования. Каждый показатель предоставлен из собственного аккаунта клиента, представленного OpenAI.

Агенты внутри исследовательской организации

Показатель 3,1 агентского рабочего дня взят из обновления исследований OpenAI, опубликованного 6 сентября 2026 года, в котором сообщалось, что до июня 2026 года суммарное время работы агентов по всей исследовательской организации всё ещё было ниже общего человеческого труда. В этом обновлении отмечалось, что медианный исследователь тратил более 600 долларов в день на инференс по ценам API к середине августа, а пользователь в 90‑м процентиле — более 7 000 долларов токенов в день.

Тоже в этом обновлении сообщалось, что показатели успешности кодирующих агентов выросли с января по июль 2026 года по нескольким уровням сложности задач, при этом отмечалось, что более длительные задачи по-прежнему требовали человеческого управления: за последние шесть месяцев более половины успешных задач, оцениваемых в четыре‑восемь часов человеческого времени, включали по крайней мере одно вмешательство. В эссе OpenAI заявила, что люди по‑прежнему определяют исследовательские приоритеты и оценивают результаты, а команды используют агентов для решения инфраструктурных проблем, которые ранее требовали специализированной поддержки.

Возможности модели и затраты на вычисления

Эссе Фрайер рассматривает GPT-6 Astra как текущий драйвер возможностей, описывая её как передовую в области компьютерного использования, веб‑просмотра, разработки программного обеспечения, кибербезопасности, науки и профессиональной работы. В объявлении OpenAI сообщила, что Astra набирает 98 % по FrontierMath Tier 4, 99,9 % по ARC‑AGI‑3 и 100 % по ExploitBench, а также соответствует критическому порогу в кибербезопасности согласно рамкам готовности компании. Это собственные результаты OpenAI. Компания заявила, что Astra начала распространяться среди ограниченного круга организаций 3 сентября 2026 года, а общая доступность по платным уровням ChatGPT, API, Microsoft Azure и AWS Bedrock последовала в последующие дни.

Что касается экономики обслуживания, эссе повторяет два показателя из инженерного поста OpenAI от 29 июля 2026 года о GPT-5.6: улучшения программного обеспечения для продакшн‑обслуживания, сократившие сквозные затраты на обслуживание на 20 %, и работа над спекулятивным декодированием, повысившая эффективность генерации токенов более чем на 15 %. Оба улучшения были достигнуты с GPT-5.6 Sol, работающим внутри Codex, включая автономный перезапись производственных ядер, как указано в инженерном посте.

Эссе также подводит итоги первых результатов Jalapeño, пользовательского чипа инференса OpenAI, впервые опубликованных 25 августа 2026 года. В тестах InferenceX с GPT‑OSS 120B, DeepSeek R1 и Kimi K2.5 OpenAI сообщила, что чип обеспечивает от 1,5 до 1,9‑кратного пикового пропускного способности токенов на ватт по сравнению с коммерческими системами, использующими номинальную мощность чипа для нормализации сравнения, а сквозная задержка в 1,7‑3,6 раза ниже. OpenAI заявила, что планирует начать развертывание Jalapeño в своей вычислительной инфраструктуре к концу года вместе с ускорителями от NVIDIA, AMD и других партнёров, и что версии второго и третьего поколений находятся в разработке.

Фрайер написала, что OpenAI оценивает каждую инвестицию по тому, какой спрос она может удовлетворить, насколько быстро она становится продуктивной и оправдывают ли доходы вложенный капитал, а доход от растущего принятия финансирует дальнейшие исследования и инфраструктуру.