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新智元報道
編輯:定慧
【新智元導讀】Anthropic CEO Dario Amodei在摩根士丹利會議上扔出一顆深水炸彈:Scaling Law根本沒撞墻,2026年將迎來激進加速。他用棋盤稻米寓言做了個精準比喻——我們正站在第40格,前39格的所有震撼加在一起,不過是后24格的零頭。這場指數級狂飆,沒人準備好。
Scaling Law,撞墻了嗎?
3月3日,Anthropic CEO Dario Amodei在摩根士丹利TMT年度會議上說直接定調:
We do not see hitting the wall.
我們,看不到墻。
他的核心觀點只有一句:
Scaling Law不僅沒有撞墻,2026年還會迎來一輪激進加速!
而且這個速度,會讓所有人措手不及。
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Dario Amodei直接把AI撞墻論按在地上摩擦。
這話如果換一個人說,你大可以當吹牛聽。
但說這話的人,是全球估值最高的AI公司之一的掌門人,手里握著Claude系列模型,公司年化收入已經被外界估計達到了190億美元量級(已經快追上OpenAI了)。
而且在企業(yè)API市場,Anthropic的份額可以說是一家獨大。
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他不是在畫餅,是在描述他每天親眼看到的東西。
讓數學家都害怕的棋盤故事
如何讓普通人也能體會到「奇點加速」的感受?
Dario在會上講了一個經典得不能再經典的寓言——棋盤上的稻米。
故事你可能聽過:國際象棋棋盤有64個格子,第一格放1粒米,第二格放2粒,第三格放4粒,每一格翻倍。
聽起來人畜無害對吧,但真算到最后一格,那個數字是多少?
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大約是1844京粒米。
就是18,446,744,073,709,551,615粒。
這個數字大到什么程度呢——把全球所有水稻田連種一萬年,也湊不出這么多。
這個故事之所以恐怖,不在于結局,而在于過程中的錯覺。
前32格加在一起,總共也就大約42億粒米,聽著挺多,但放在整個棋盤上看?
連零頭都算不上。真正的爆炸性增長,全部集中在后32格。
從第33格開始,每翻一格,增量就超過之前所有格子的總和。
這就是指數增長最狡猾的地方——前半場溫溫吞吞,讓你覺得也就那樣;后半場突然起飛,等你反應過來,已經來不及了。
Dario說:我們現在正站在這個棋盤的第40格。
也就是說,前面39格的增長——從GPT-3到ChatGPT到GPT-4到Claude 3.5再到Opus 4.6今天各家模型的百花齊放——所有這些加在一起,可能只是后面24格的一個前奏。
他原話的意思很明確:從第40格到第64格的速度,會比你已經見過的一切都更快。
哪怕你已經覺得AI發(fā)展夠快了,你仍然沒有準備好。
2026年:激進加速的一年
Radical acceleration——這是Dario用來形容2026年的詞。
注意,他沒有說穩(wěn)步提升,沒有說值得期待,他用的是激進加速。
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讓我們想想過去兩年發(fā)生了什么:
2024年初,大多數人還在用ChatGPT寫寫郵件、問問菜譜,覺得AI挺好玩但也就那樣。
到了2024年底,AI編程助手開始大面積進入開發(fā)者工作流。
2025年,AI Agent的概念爆發(fā),模型開始能自主完成多步驟任務。
2026年,發(fā)生的一切已經夠讓人目不暇接了。
但在Dario看來,這都還只是棋盤前半場的故事。
真正讓他興奮(或者說讓他緊張)的是:他們在實驗室里看到的東西,遠比外界感受到的要瘋狂得多。
這就是科技行業(yè)一個經典的信息不對稱——公眾感知到的AI能力,永遠落后于實驗室內部的真實水平。
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當你覺得哇,Claude變聰明了好多的時候,Anthropic內部可能早在半年前就已經走到了更遠的地方。
而現在,Dario直接站出來說:2026年,實驗室里的東西要大規(guī)模溢出到現實世界了。
代碼領域:一切爆發(fā)的起點
在這次會議上,Dario透露了一個關鍵信息:代碼生成是目前AI能力爆發(fā)的最強領先指標。
他說這個領域的進展已經超出了他們最樂觀的預期。
這個超出預期是什么概念?
Anthropic自己就是最好的例子——他們內部已經在大規(guī)模使用自家模型來寫代碼。
如果按照付費標準來算,Anthropic自己會是自己最大的客戶之一。
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但更關鍵的變化在于,代碼能力的溢出效應:
第一階段:模型幫你寫代碼。節(jié)省時間,提高效率,但本質上還是個高級工具。
第二階段:模型開始接管圍繞代碼的一切周邊工作——管理服務器、控制集群、檢查視覺特征、搭建工具鏈。它不僅寫代碼,還能理解代碼運行的整個上下文。
第三階段:模型開始搭建讓自己更高效工作的腳手架和工具。也就是——AI開始用AI來改進AI。
這就是為什么Dario說他們的端到端生產效率已經翻了兩到三倍。不是某個環(huán)節(jié)提高了30%,而是整個鏈條的效率成倍增長。
他進一步預言:代碼領域正在發(fā)生的這一切,將會以稍慢但完全相同的模式,復制到經濟的每一個角落。金融、醫(yī)療、法律、教育、制造……每一個行業(yè)都將經歷同樣的三階段滲透。
這是一個非常大膽的斷言。但如果你回想一下互聯(lián)網的普及路徑——先是程序員用,然后企業(yè)用,最后所有人用——你會發(fā)現,AI的這條路徑幾乎是歷史的復刻,只是速度快了10倍。
RSI:AI學會了左腳踩右腳
在Dario的公開言論之外,還有一個更值得關注的信號:遞歸式自我改進(Recursive Self-Improvement, RSI)。
什么是RSI?簡單說就是:AI自己改進自己。
打個比方,現在的AI模型是人類工程師用大量數據訓練出來的。但如果有一天,AI模型能自己發(fā)現自己的不足、自己設計實驗、自己優(yōu)化參數、自己提升能力呢?
這就像一個學生不再需要老師,開始自己給自己出題、自己批改、自己查漏補缺。而且每一輪改進之后,它出的題更好了,改進的速度也更快了。
左腳踩右腳,原地起飛——雖然這在物理學里是個笑話,但在AI領域,這正在變成現實。
從Dario的發(fā)言中可以看出,Anthropic在這個方向上很可能已經取得了實質性進展。
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他提到模型已經能搭建工具和腳手架來改進自身工作流,這本質上就是RSI的早期形態(tài)。
如果RSI真的在2026年取得突破,那么AI的進化速度將從指數增長變成指數的指數增長。
留住人才比什么都重要
在一片技術狂飆中,Dario還分享了一個很接地氣的話題:人才戰(zhàn)爭。
去年夏天,Meta曾試圖挖走Anthropic的研究人員,開出的價碼從1億到5億美元不等——注意,這是給單個人的。
這個數字已經遠遠超過了頂級職業(yè)運動員的薪資。
面對這種天價誘惑,Anthropic怎么做的?
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Dario說,他們對團隊的態(tài)度是:你來Anthropic是因為使命感,不是因為某個競爭對手突然扔了個飛鏢扎到你名字上我們就給你加10倍薪水。那樣做只會撕裂團隊文化。
結果呢?面對5億美元的誘惑,Anthropic最終只走了兩個人去了Meta。
而作為對比,規(guī)模大約是Anthropic 1.5倍的OpenAI,流失的人數要多好幾倍。
Dario驕傲地強調:Anthropic的7位聯(lián)合創(chuàng)始人至今全部在職,要到差不多第20號員工才能找到一個離開的人,而且離開的時間也是創(chuàng)業(yè)很多年之后。
這個留存率在硅谷幾乎是不可能的。在AI這個人人都被高薪挖角的行業(yè)里,簡直是個奇跡。
他的總結只有一句話:技術可以買,文化買不到。
這句話聽著像雞湯,但放在AI軍備競賽的背景下看,它有著非常現實的含義——當你的對手可以花幾百億買GPU、花幾十億買數據,唯一不能用錢解決的,就是一支發(fā)自內心相信自己在做正確事情的團隊。
Scaling Law撞墻的迷思從何而來?
過去一年,Scaling Law撞墻的說法在業(yè)內反復出現。
其核心論點是:隨著模型越來越大,繼續(xù)堆算力和數據的邊際收益在遞減,性能提升越來越慢。
一些研究者甚至斷言,大模型的發(fā)展已經接近天花板。
早在2024年,Ilya就曾提過現在給AI訓練的燃料要用盡了。(不過當時奧特曼說了,沒有墻)
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這種說法并非完全沒有道理——在某些特定的benchmark上,最新模型的進步確實沒有之前那么驚艷了。
但Dario顯然不同意這個結論。他的反駁邏輯也很直接:
第一,你看到的減速,可能只是指數曲線上的一個微小波動。
站在棋盤第38格往第39格看,增速確實只是翻了一倍。但這一倍放在絕對值上,已經是天文數字。
第二,Scaling不只是堆參數。
包括訓練方法的創(chuàng)新、推理時計算的優(yōu)化、數據質量的提升、工具使用能力的增強……這些維度上的進步,正在打開全新的增長曲線。
第三,也是最關鍵的一點——他們在內部看到了加速。
不是理論推演,是實實在在的實驗數據。當一個每天坐在前沿實驗室里看數據的人告訴你沒撞墻,這個信息的權重應該比任何推特上的觀點都重。
說實話,Dario的話讓人既興奮又不安。
興奮的是:如果他說的是對的,那我們正處于人類歷史上最大的技術革命的臨界點。
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每一個行業(yè)都將被重塑,每一種工作都將被重新定義,生產力的飛躍可能超出所有經濟學家的模型。
不安的是:指數增長的本質就是它永遠比你想象的更快。
而這一次,加速的不是某個具體產品,是智能本身。Dario自己也承認:人們還沒有準備好。
從棋盤的第40格往前看,39格的一切已經足夠震撼。
但第40格之后,人類科技沒有退路。
棋盤后半場,智人沒有回頭路。
參考資料:
https://www.tmtbreakout.com/p/tmtb-dario-amodei-anthropic-ceo-at
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