Anthropic CEO最新專訪：Claude新功能幾乎完全由AI自主開發，軟件將步入免費時代

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過去一年，Anthropic毫無疑問是全球大模型領域的最大贏家。

旗下AI編程工具Claude Code在開發者群體中快速普及，拿下超過半數市場份額。其營收和估值，也正式超過OpenAI，年經常性收入（ARR）達到440億美元，公司一級市場的最新估值超過9000億美元。

在這樣一個高光節點，5月16日，Anthropic CEO Dario Amode接受了最新專訪。和許多渲染技術烏托邦的AI大咖不同，Amode給出了許多現實警告 ：

比如，他說傳統經濟規律正在被打破，人類社會將首次面臨“高GDP增速與高失業率并存”的局面。

他提到，公眾對AI的情緒總是在兩極之間搖擺，但實際上，AI能力的演進一直保持著平滑的指數級躍升。這種持續的能力增長正在直接替代人類的知識型勞動。一場大規模的宏觀經濟重構即將發生，但全社會對此幾乎毫無準備。

而對于外界最關注的Claude Code，Amodei透露，隨著最新模型Claude Opus 4.5推出，AI端到端完成復雜任務的能力已經到達拐點。Anthropic內部許多工程主管再也不寫代碼了，工作變成了專門審核和編輯Opus的產出 。

Amodei透露，Claude Co-work這款針對非技術人群的智能體應用，幾乎完全由Claude Opus自主開發，耗時僅一周半。該功能上線一天，各項指標就達到了同類產品的四倍左右。Amodei強調，人們越來越需要這種必不可少的智能體任務能力，大模型正跨越單純的聊天機器人形態，真正確立其作為核心生產工具的地位。

我們整理了這場專談的關鍵信息，以下是重點內容：

1.Anthropic選擇企業級市場，是為了規避注意力經濟陷阱

面對同行在消費者端市場的激烈競爭，Anthropic選擇專注于企業級客戶。Amodei認為，面向消費者的AI產品往往陷入追求用戶使用時長最大化的怪圈，極易滋生劣質內容，引發過度依賴。Anthropic拒絕參與這種注意力爭奪，致力于為企業提供能創造實質工作價值的系統。

此外，他指出，由科學家主導的AI企業與早期社交媒體創業者在責任認知上存在本質區別。前者更傾向于防患于未然，習慣在技術大規模落地前，主動審視其對社會的潛在影響，并著手預防可能的負面后果。

2.機制可解釋性是實現AI可控的唯一路徑

在測試AI安全性時，Amodei認為僅僅依靠外部的對話測試是極其危險的，因為高級AI系統完全有能力向人類隱瞞其真實的運行邏輯。

當前安全領域最亟需的技術突破是機制可解釋性（Mechanistic Interpretability）。研究人員不能只看系統輸出的表面文字，而必須深入系統內部，直接觀測并掌握其底層的數據運作機制。打破算法黑箱，才是真正實現系統安全與絕對可控的唯一可靠依據。

3.AI能力持續增長，公眾情緒卻在兩極之間反復變化

過去十幾年，公眾和媒體對AI的認知經常在“顛覆一切行業”與“技術徹底停滯”兩極之間搖擺。然而，AI技術的真實演進曲線極其平穩，其系統處理能力一直保持著每隔數月就有顯著躍升的穩定節奏。

Amodei指出，社會各界未能準確客觀地衡量這一技術發展規律，導致了嚴重的認知脫節。這種脫節不僅讓企業在規劃業務轉型時缺乏前瞻性，更導致政策制定者容易基于錯誤的前提盲目出臺應對策略。最終的結果是，人類社會目前對于即將到來的大規模經濟重構，處于完全沒有做好準備的狀態。

4.高增長與高失業率將首次在人類社會中同時出現

AI正在以前所未有的幅度提升社會的生產效率。以軟件工程為例，AI代碼生成使開發工作變得極度高效，直接導致成本大幅驟降甚至趨于免費。這種爆炸式的生產力將推動整體經濟規模急劇膨脹。

與此同時，人類在工作流程中的參與度正在被快速擠壓。目前軟件工程師可能只需完成10%的工作，其余均由AI代勞。隨著模型能力的持續進化，AI接管的比例將越來越高。這將直接導致人類過去幾十年建立的傳統職業體系徹底崩潰，大量崗位隨之消失。

Amodei強調，未來的核心挑戰將不再是經濟總量的增長，而是財富的分配。面對這種高增長與高失業率并存的前所未有的宏觀錯位，必須依賴政府干預，確保所有人都能從技術紅利中獲益，以平穩度過社會轉型期。

5.為應對社會風險，需要確保AI收益公平分配

Amodei對未來可能出現的極端社會撕裂深感擔憂：如果AI創造的巨大經濟紅利僅被硅谷科技精英等極少數群體壟斷，而大眾被排斥在外，必將引發災難性的社會危機。

為確保AI收益公平分配，他提出了兩點核心呼吁：

第一，加大公共領域的技術投入，將前沿AI技術直接應用于公共衛生和基礎教育等領域，確保不同地區、不同階層的人群都能獲得平等的經濟發展機會；

第二，推動基礎教育的底層轉型。面對被AI重塑的就業市場，未來的教育必須摒棄單純的職業技能訓練，回歸到對人類內在綜合素養的培養上。

以下是Dario Amodei訪談實錄：

1.AI的平滑指數級增長

主持人：Dario，我們在達沃斯，這里發生了很多事情，但我首先想問一個大局觀的問題。去年的這個時候每個人都對AI感到非常興奮，大家都在討論AI的能力及其潛力。我感覺今年的討論有所轉變，變得更加深入，少了對AI能對世界做什么的憧憬。所以我的問題是，你認為企業、政策制定者、政府或其他機構是否做足了準備來應對AI的影響？

Dario Amodei：我覺得沒有。我來詳細解釋一下。我觀察這片領域已經15年了，身處其中也有10年。我注意到最令人驚訝的一點是AI領域的實際發展軌跡一直非常平穩，而公眾輿論和反應卻劇烈波動。

我們可以從兩個維度來看。一個是技術本身的能力。每隔三到六個月媒體就會經歷一次兩極反轉：一會兒對技術能力感到無比興奮認為它將改變一切，一會兒又覺得這全是泡沫一切都會分崩離析。

但我看到的是一條平滑的指數級增長曲線，類似于計算領域的摩爾定律，我們在智能領域也有一個類似的定律，即模型的認知能力每隔幾個月就會變得越來越強，這種進展一直保持恒定。所謂發明了新事物就會讓一切崩潰或撞上南墻的說法，純粹是一種公眾認知現象。

在關于這項技術是好是壞的兩極分化上也存在類似情況。2023年和2024年人們對AI有很多擔憂，比如認為AI會接管一切，討論多集中在AI風險和濫用上。到了2025年政治風向轉向了AI帶來的機遇，而現在風向似乎又轉回去了。

在整個過程中Anthropic和我一直嘗試保持一種平衡的視角。這種平衡非常奇特，因為這項技術在能力上非常極端，它的影響既有正面也有負面，兩者是并存的。

大約一年半前我寫了《Machines of Loving Grace》這篇文章，我對AI樂觀的一面有著非常激進的看法，相信它會幫助我們治愈癌癥、根除熱帶疾病并為尚未見證經濟發展的地區帶去繁榮。我的觀點沒有改變，我依然相信這些。

但另一方面壞事也會發生。我最近寫了更多關于這方面的內容并可能很快發布。如果以經濟風險為例，這項技術的顯著特征是它將帶我們進入一個GDP極高增長但潛在失業率也極高且充滿不平等的社會。這種組合是我們幾乎從未見過的。

過去高GDP增長意味著有很多事情要做且每個人都有很多工作機會。我們從未見過如此具有顛覆性的技術。所以我們可能會面臨這樣一種情況：GDP增長率達到5%或10%，但同時失業率也達到10%，這在邏輯上完全不矛盾只是以前從未發生過。

出于這兩個原因我感到既興奮又擔憂。以AI編程為例，我們發布了最新模型Claude Opus 4.5。Anthropic內部的一些工程師和工程主管基本上都對我說他們再也不寫代碼了，只需讓Opus來干活并由自己負責編輯。

我們剛剛發布了一個名為Claude Co-work的新功能，這是Claude Code工具針對非編程場景的版本，在短短一周半內就構建完成了，幾乎完全是使用Claude Opus開發的。軟件工程師仍然有事情可做，即使他們只做了其中10%的工作，他們依然有工作或者可以提升一個層級。

但這不會永遠持續下去，模型會變得越來越強大。這里展現出驚人的生產力，軟件將變得廉價甚至基本上免費。前提是你構建的軟件成本需要分攤在數百萬用戶身上，這種情況可能并不存在。比如為了這次會議，我們可能只需花費幾美分就能開發出一些應用讓人們互相交流，它非常靈活且可循環利用。但與此同時我們奮斗了幾十年的整個職業生涯可能都不復存在了。我認為我們可以適應它，但大眾完全沒有意識到即將發生的事情及其規模之大。

2.社會如何適應AI發展

主持人：這真的很有趣。那么你認為在一個GDP高速增長但失業率也居高不下的世界里社會將會變成什么樣？你說現在人們還沒有開始思考這個問題，你能舉一些具體的例子來說明社會如何適應這樣一個世界嗎？

Dario Amodei：我們關注的第一件事是一個名為Anthropic Economic Index的項目。這是邁出的第一步。這個指數我們已經運行了大約一年，目前更新了四五次。它是一個實時指數，能讓你追蹤我們的模型Claude正被用于哪些方面。它會遍歷所有對話，以保護隱私的方式統計查詢Claude的使用情況，比如它被用于執行哪些任務、在多大程度上是在自動化任務還是增強能力、應用于哪些行業、在美國各州及世界各國如何擴散。我們正添加越來越多的細節。我的觀點是，在我們能夠衡量這場經濟轉型的形態之前任何政策都將是盲目且誤導的。許多政策出了問題就是因為它們基于不正確的前提。

第二步我們需要非常仔細地思考該如何讓人們去適應AI發展。這可能意味著在現有工作中適應并使用這項技術，也可能意味著從一份工作轉型到另一份工作。例如我認為物理世界中可能會出現更多的工作崗位，而知識型經濟中的工作崗位會減少。雖然機器人技術最終也會取得進展但那處于一個較慢的發展軌跡上。

此外是否還會存在非常看重人情味的工作？有些會有些不會。我們會發現這到底有多重要以及在哪些領域最重要。在公司層面當軟件和其他知識工作變得廉價時護城河在哪里？我們以前從未真正問過這個問題，因為我們一直以特定的方式思考護城河。所以公司層面將會出現一場巨大的爭奪戰。教人們去適應并預期會發生什么，是第二步。

第三步，在發生宏觀經濟層面如此巨大的人力流失時，政府必然需要扮演某種角色。蛋糕會變得大得多，資金是充足的。由于增長如此強勁，即便我們什么都不做預算也可能實現平衡。問題在于如何將其分配給正確的人群。所以我認為現在應該減少對削弱增長的擔憂，更多地關注如何確保每個人都能分享到這種增長。這與目前普遍的情緒截然相反，但技術現實即將改變并將迫使我們的觀念也隨之改變。

3.Claude與智能體普及

主持人：我想再多談談Claude，它正處于一個高光時刻。我們最近也報道了工程師和普通用戶們是如何變得Claude化的。我想知道你對現狀有什么感覺，與一年前相比業務表現如何？

Dario Amodei：業務的增長一直很快，基本上處于與技術發展相同的平滑指數增長曲線上。

我們的收入曲線在2023年從零增長到大約1億美元，在2024年從大約1億增長到大約10億，2025年從大約10億增長到大約100億。雖然這些是四舍五入后的數字，但大致情況如此。

幾個月前Twitter上大家還在極度亢奮地驚呼Anthropic正在改變世界、徹底顛覆行業。但我們只是靜靜觀察著這條快速攀升、不斷進步的曲線。它給了我們信心。雖然我們永遠無法確定這種增長是否會持續，但這一直是我們全程觀察到的經驗結果。即便曲線是平滑的，也會出現突破性時刻。

我認為現在開發者群體中正出現一個圍繞Claude Code的突破時刻。這種端到端完成任務并開發完整應用的能力，隨著我們最新的Opus4.5模型推出，似乎達到了一個拐點。進步是漸進的，就像溫水煮青蛙，你會看到循序漸進的提升，然后到了某個特定時間點，人們會突然察覺到它的存在。

可能加速這一進程的第二點是，我們觀察Claude Code時注意到，Anthropic內外有很多非技術人員意識到Claude Code可以為你完成不可思議的Agentic(智能體)任務。它不僅能編寫代碼，還能整理待辦事項列表、規劃項目、整理文件夾或處理大量信息并進行總結。

這種理念不僅僅是一個聊天機器人，而是必不可少的智能體任務能力。非技術人員非常渴望得到它，以至于不惜去鉆研命令行界面。對于非技術人員或非程序員來說，這個界面用起來糟糕透頂，但即便如此人們還是在堅持使用。看到這種情況后我心想，這看起來就是尚未被滿足的需求。

于是大約兩周前我們再次利用Claude Code制作了一個擁有更好UI的版本，專門針對代碼以外的任務進行了定制。發布后大約一天之內，各項指標都是其他產品的四倍左右，比我們發布過的任何產品都要出色。我不確定這些是否屬于全新的能力，但這正是那種達成共識的時刻，人們變得非常興奮并極快地推動了普及。人們正在逐漸理解這項技術所具備的能力，因為它已經達到了特定臨界點，而且我們構建了讓它變得觸手可及的交互界面。

主持人：你能跟我們分享一下，你個人在生活和家庭中是如何使用Agentic(智能體)AI的嗎？

Dario Amodei：當我寫論文或在公司發表演講時，寫作占據了我工作中相當一部分內容。我會讓Claude幫我查找資料并潤色文章。

主持人：顯然你們正處于高光時刻，外界普遍預期你們今年即將進行IPO。你能跟我們聊聊這方面的計劃嗎？

Dario Amodei：我們還不確定具體會怎么做。目前我們更專注于保持營收曲線的增長、提升模型性能、向用戶銷售模型，以及警示社會影響并帶來積極的社會效益。這些是目前最優先的任務。眾所周知，這是一個對資本需求極高的行業，私募市場所能提供的資金和支持在某種程度上是有限的。

4.不同AI公司的差異化競爭

主持人：另一個正處于高光時刻的模型是Gemini，它最近在App Store的排名一路飆升，OpenAI甚至為此發布了紅色警報。每個人都對此感到非常興奮。考慮到Google龐大的體量，你會擔心自己與Gemini競爭的能力嗎？

Dario Amodei：我認為這是另一個差異化能帶來幫助的地方。在企業級策略方面，Google和OpenAI正在消費者領域展開激戰。這對雙方來說都是生死攸關的。對OpenAI而言這是他們的全部業務；對Google而言，因為他們擁有搜索業務，而這正是目前正被顛覆的領域，所以他們需要完成自我更替并對抗這種顛覆。這始終是他們的首要任務。相比于在企業級市場運作，他們似乎更專注于消費級市場。很高興看到Gemini在消費級領域的表現。我認為他們正在采取一種不同的方式。我剛和Google的研究負責人Demis Hassabis一起參加完一個小組討論。我覺得他是個很棒的人，我已經認識他15年了，所以我支持他。

主持人：當你談到差異時，Anthropic不具備生成視頻和照片的能力。你認為這是否是一個潛在的弱點？

Dario Amodei：對于企業級商業應用來說，并沒有真正的需求去生成諸如貓騎著驢之類的照片或消費級視頻。在幻燈片和演示文稿方面可能存在一些邊緣情況，但如果需要，我們可以直接外包一個模型。

我不知道未來會發生什么，但至少我不預見企業會需要這個。這其中存在一些相關問題，看看現在市面上短視頻的數量，很大一部分都是虛假的且非常讓人上癮，很多都是垃圾內容(slop)。倒不是說這些都很糟糕或者代表這樣做就是壞人，但這并非我急于參與的市場領域。

主持人：你提到過曾和Demis Hassabis一起參加小組討論。昨天我們聊天時你提到了一些非常有趣的觀點，關于領導這些大型AI公司的科學家們正以不同于傳統科技企業家的視角來對待這個時代。你能再詳細說明一下嗎？

Dario Amodei：當你思考這項技術時，它確實是持續了幾十年研究的交匯點，其中大部分在本質上都是學術性的。直到大約十年或十五年前，開發和部署這些技術所需的規模化資源僅來自于大型互聯網和社交媒體公司，因為他們擁有基礎設施和資金。

所以我們看到的是一個由部分具有科學背景的人領導的世界，比如我和Demis的背景。而另一些則是由做社交媒體的那一代企業家領導的。我認為這兩者截然不同。科學家們一直以來都有一個悠久的傳統，那就是思考他們所創造技術帶來的影響，認為自己對創造的技術負有責任而不是推卸責任。他們最初的動力是為世界創造東西，因此在事情可能出錯時會感到擔憂。而社交媒體那一代企業家的動機非常不同，作用于他們身上的選擇效應以及他們與消費者互動甚至操縱的方式截然不同。這導致了大家截然不同的態度。

5.AI安全、教育與防止脫節

主持人：好的，我們現在從在線讀者的提問開始。Trevor Loomis問：在現實世界的部署中，目前仍然缺失的最重要的單一技術突破是什么，能使前沿AI具備可靠的安全性和可控性？

Dario Amodei：我認為我們需要在機械可解釋性(Mechanistic Interpretability)方面取得更多進展。這是一門觀察模型內部機制的科學。

我們訓練模型時面臨的問題之一是不了解其內部邏輯，無法確定它們是否會按照預想的方式行事。你可以在特定上下文中與模型對話，它可以說出各種各樣的話，但就像人類一樣，那可能并不能如實反映它們真實的意圖。如果它告訴你做某事是因為某個原因，實際上可能完全是出于另一個原因，甚至在是否做了某事上撒謊。我們對人類存在的這些問題已經習以為常，但在AI領域它們同樣存在。

因此對于任何形式的現象學測試或訓練我們都無法完全確定。但就像你可以通過核磁共振或X光來了解人類大腦，獲取無法僅通過交談學到的知識一樣，洞察AI模型內部的科學最終是使模型變得安全且可控的關鍵，因為這是我們擁有的唯一事實標準。

主持人：沒錯。這里還有Jim O'Connell提的一個問題：AI將如何影響目前K-12階段的教育成績差距？這無疑是一位家長提出的實際問題。

Dario Amodei：短期內確實存在人們利用AI作弊的問題，這需要引起關注。但換個角度，我們可以探討如何利用AI進行教學。我們已經考慮過這一點并發布了專門針對教育設計的Claude版本。

但我認為背后更難的問題是，在AI的世界里我們究竟應該教授哪些技能？教育會是什么樣子的？這并不容易回答，因為這種顛覆是全方位的。如果有人問我應該從事什么職業，令人不安的事實是我也不確定它將要發展的方向。

我認為我們應該回到之前討論過的一些關于教育的概念。一直以來我們都有一種帶有經濟色彩、近乎功利主義的教育觀念。也許我們應該轉變這種觀念，回歸到教育旨在塑造人格、培養性格并讓你成為一個更好的人這種本質上。我認為這才是未來教育更穩固的基礎。

主持人：聽起來我相當羨慕那些尚未接受教育的孩子們，這種教育是我們所有人都希望曾經擁有的。為了對在場的各位公平起見，我們還有時間提一個問題。這位女士問：從AI實驗室的角度來看，當有些經濟體、國家和人民被拋在后面時，你們承擔什么樣的責任？是應該通過結構性參與來接納他們、放慢速度，還是切實確保他們不被排除在外？

Dario Amodei：我在很多層面上都對此感到擔憂。當我觀察客戶群體時，我突然意識到初創公司采用AI的速度極快，而傳統企業因為規模大、專注于特定業務，行動要慢得多。我們從經濟數據中也能看到這項技術正從美國國內采納速度較快的州擴散到行動較慢的州。它正在走向大眾，但毫無疑問存在差異。

如果讓我來描述那種噩夢般的場景，那就是出現一個新興的“第零世界”國家，人口約1000萬，其中700萬人分布在硅谷，300萬人零星分布在各處。這正在形成它自己脫節的經濟體系，在這部分領域GDP增長可能高達50%，技術發展簡直太瘋狂了。它能以那種方式將事物拆解開來。

我認為那會是一個非常糟糕、近乎反烏托邦的世界。我們應該思考如何阻止這種情況發生。Anthropic正在著手做很多事情。針對發展中國家，我們正開始圍繞公共衛生開展大量工作，宣布了與教育部合作的項目，并與蓋茨基金會開展大量合作。我在《Machines of Loving Grace》中也寫過，如果能獲得這些快速的經濟增長指標，理論上這是一種追趕式增長，我預測發展中國家最終會達到發達國家的水平。

在國家內部，我們需要思考如何避免部分地區脫節，如何讓密西西比州也能獲得那種涌向硅谷封閉區域的經濟增長。因此我們圍繞經濟流動性和經濟機會開展了一些工作，但這都需要政府的某種程度參與。