3. METR, „Time Horizons“, https://metr.org/time-horizons/, und Rohdaten https://metr.org/assets/benchmark_results_1_1.yaml (Stand 08.09.2026, abgerufen am 24.10.2026); Thomas Kwa et al., „Measuring AI Ability to Complete Long Tasks“, 2025, https://arxiv.org/abs/2503.14499; METR, „Time Horizon 1.1“, 29.01.2026. METR nennt für den Gesamtzeitraum eine Verdopplung etwa alle 188 Tage, seit 2023 etwa alle 129 Tage. Die Fortschreibung bis Oktober 2027 ist eine eigene Rechnung vom letzten verlässlich gemessenen Spitzenwert (Claude Opus 4.6, Februar 2026) mit sieben beziehungsweise vier Monaten Verdopplungszeit. Zur Kritik an der Kurve siehe etwa MIT Technology Review, 05.02.2026.
4. OpenAI, DevDay 2026, Rückblick vom 29.09.2026 (archivierte Fassung). Ältere Meilensteine: eine Million Nutzer fünf Tage nach dem Start im Dezember 2022, rund 100 Millionen monatliche Nutzer im Januar 2023 nach einer Schätzung von UBS.
5. Alexander Bick, Adam Blandin und David J. Deming, „The Rapid Adoption of Generative AI“, NBER Working Paper 32966, überarbeitet Februar 2025, https://www.nber.org/papers/w32966.
6. McKinsey & Company, „The state of AI in 2026: On the road to ROI“, 25.08.2026, https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai. Online-Befragung vom 4. Mai bis 8. Juni 2026 mit 1.719 Teilnehmenden in 97 Ländern; gemeint sind Coding-Agenten.
7. METR, „Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity“, 10.07.2025, https://metr.org/blog/ 2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/. 16 Entwicklerinnen und Entwickler, 246 Aufgaben. METR kennzeichnet das Ergebnis inzwischen als überholt.