METR发布新指标：测算AI代理何时比人类更贵

新指标定义成本拐点

METR推出“支出临界点”（expenditure horizon）这一量化指标，旨在精确计算AI代理在特定任务中单位产出成本超过人类劳动力的临界时间点，为AI经济性提供可衡量的判断基准。

初步验证与局限并存

该指标在NanoGPT速度运行（speedrun）任务中完成首次实证测试，但早期结果表现平平，未能展现明显成本优势。METR坦承该指标目前存在盲区，例如未充分纳入隐性成本（如调试、维护、失败重试等）及人类协作的弹性价值。

模型迭代或将重塑结论

报告强调，当前评估基于现有AI模型能力，而最新一代大模型在推理效率、工具调用稳定性与长程规划方面的进步，可能在未来大幅缩短或延后这一临界点。