Anthropic 起草的安全法案被指用 10²⁵ FLOPs 门槛波及初创公司

一份由 Anthropic 参与起草的安全法案正在美国国会流传，将"前沿模型"定义为使用 10²⁵ FLOPs 训练的模型。文章作者 David Sacks 指出这一标准来自欧盟 2023 年的旧规，而拜登行政令、加州 SB 53 和纽约 RAISE Act 均采用更高的 10²⁶，如今 GPT-6 Astra 的训练已达到 10²⁷ 量级。该定义还将微调、强化学习等后训练的算力累计计算，会把企业界常见的定制小模型也纳入监管范围。Sacks 认为 10²⁵ 门槛实际受益的是已有能力达标的大公司，反而会抬高合规成本、损害开源生态和初创企业。