Anthropic掌门人重磅访谈:AI正处于指数级增长尾声,2026年将迎“数据中心里的天才国度”,营收正以10倍极速狂飙

Amodei认为,AI技术正处于从量变到质变的临界点,未来2-3年将决定人类未来两百年的走向。

在AI技术指数级爆发的前夜,Anthropic掌门人Dario Amodei抛出了震撼业界的预测:我们正处于“指数增长的黄昏”,最快到2026年,人类将迎来由数万个顶尖大脑组成的“数据中心里的天才国度”。

近日,大模型独角兽Anthropic首席执行官Dario Amodei在与Dwarkesh Patel的深度访谈中,罕见地披露了公司惊人的营收增速预期,并对AGI(通用人工智能)的时间表、算力投资的财务逻辑以及地缘政治风险进行了详尽阐述。Amodei认为,AI技术正处于从量变到质变的临界点,未来2-3年将决定人类未来两百年的走向。

(Anthropic首席执行官Dario Amodei作客Dwarkesh Patel播客)

AI 正处于指数级增长末期

Dario Amodei在访谈伊始就指出,我们已逼近 AI 指数增长曲线的尾声,而世界尚未充分感知这场质变。

从 GPT-1 到如今的专业级模型,AI 完成了从 “聪慧高中生” 到 “博士水准” 的跃迁,编程、数学等领域甚至实现超越,底层扩展定律从未失效,算力与数据的投入仍在持续兑现明确收益。

指数增长的魔力藏在末期的爆发里。Dario表示,Anthropic 年营收 10 倍的跨越式增长,Claude Code 让工程师生产力倍增,模型上下文长度与泛化能力的快速突破,都在印证 “终点临近” 的信号。这场增长不只是参数的堆砌,更是智能本质的升级 —— 从数据拟合到自主泛化,AI 正在补齐最后几块关键能力拼图。

“数据中心里的天才国度”:重新定义2026

Amodei在访谈中提出了一个极具冲击力的概念——“数据中心里的天才国度”(A Country of Geniuses in a Datacenter)。他回顾了过去三年的技术演进,认为AI模型已从“聪明的高中生”进化为“专业人士”。

他大胆预测,到2026年或2027年,单一模型所展现出的智力水平、知识深度和逻辑推理能力,将不仅等同于一名诺贝尔奖得主,而是等同于数万名顶尖天才协同工作的集合体。

对于这一时间表的确定性,Amodei表现出极高的信心:

“对于10年内实现这一愿景,我有90%的把握;而对于这在未来1-2年内发生,我认为是50/50的可能性。”

他指出,唯一的变数可能来自地缘政治灾难(如芯片供应链中断)或社会剧烈动荡。

营收狂飙:从1亿到100亿美元的“恐怖”曲线

市场最为关注的财务数据方面,Amodei披露了Anthropic令人咋舌的增长曲线。他透露,公司营收正经历着“怪异的每年10倍增长”(bizarre 10x per year growth)。Amodei在访谈中直言:

“2023年,我们从0增长到1亿美元;2024年,从1亿美元增长到10亿美元;而2025年,我们预计将达到90亿至100亿美元。这一指数级增长大致符合我的预期,甚至在今年第一个月,我们又增加了数十亿美元的营收。”

Amodei强调,尽管受到经济扩散速度(Diffusion)滞后的影响,企业采纳AI需要经过法律审核、合规检查等漫长流程,但技术本身的能力提升正在推动这一疯狂的增长曲线。

算力豪赌与破产风险:CEO的财务平衡术

面对如此确定的技术前景,为何不现在就举债万亿美元囤积芯片?Amodei给出了极具现实意义的财务解释:算力扩容必须与收入增长和预测精度挂钩,否则将面临毁灭性风险。

如果我预测2027年会有万亿级需求,从而提前购买了价值1万亿美元的算力,但只要需求爆发的时间晚了一年,或者增长率稍微从10倍降至5倍,没有任何对冲手段能阻止公司破产。”Amodei解释道,这种基于“对数收益定律”的投资回报需要精密核算。

他指出,Anthropic目前的策略是“负责任地激进”,即投入的算力规模足以捕捉巨大的上行空间,但如果市场爆发推迟,公司凭借其企业级业务的高毛利和现金流,依然能够生存。

他预计,Anthropic有望在2028年左右实现盈利,届时AI将成为历史上盈利能力最强的产业之一。

软件工程的终局:从写代码到取代工程师

在具体落地场景上,Amodei将编程视为AI最先攻克的堡垒。他将AI在软件工程领域的进化分为三个阶段:

第一阶段:模型编写90%的代码行(已实现)。

第二阶段:模型处理90%的端到端任务,如修复Bug、配置集群、撰写文档。

第三阶段:模型具备“职场经验”,能够理解复杂代码库的上下文并设定技术方向。

Amodei预测,在1-3年内,AI将能够胜任高级软件工程师的所有职责。

“这并不意味着工程师会失业,而是生产力的巨大爆发。现在的模型能做到的不仅是补全代码,而是直接接管GPU内核编写等高难度任务。”

本文转载自“华尔街见闻 ”作者:董静;智通财经编辑:陈思宇。

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