Code with Claude开发者大会上，Anthropic CEO达里奥·阿莫迪和总裁丹妮拉·阿莫迪同台对话。两人是兄妹，也是这家当前全球增长最快AI公司的掌舵者。他们聊了一个关键问题：编码被AI加速之后，什么东西卡住了？达里奥的答案是——安全审查、代码验证、设计判断这些“软技能”。它们比编码更难模型化，因为编码可以跑单元测试来判断对错，但这类新瓶颈缺少可验证的反馈信号。本文编译自Claude博客内容，原视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=7xco5Qd2Oo8
1.增速80倍，算力永远不够
主持人： 我想先从一个更宏观的话题开始。今天早上的几场交流里，我们一直在谈“指数级增长”，也谈到了身处这种指数曲线上的感受。你们两位显然正处在这样一个指数上升的过程中。我们今天也聊了很多关于增长的话题。所以，我想问问你们：这种感觉到底是什么样的？
丹妮拉： 我们内部有一个Slack表情——一辆过山车，但它的轨道是弯曲向上、几乎垂直的。我觉得我和达里奥就像坐在这辆过山车的前排和后排。我不确定谁在前谁在后，但不同位置受到的甩鞭效应完全不同。这就是我们最真实的感受，很好玩，肾上腺素爆棚，虽然偶尔会怀疑过山车的操作员是不是一个暑期打工的十五岁小孩。但整体来说很棒，是一场冒险。
达里奥： 我对指数级增长的理解是：我和其他联合创始人十年前就通过扩展定律画出了这条曲线。我们写下了这些数字——先花一千美元、然后一万美元、十万美元，一路到数千亿美元，模型会在各个任务上达到什么水平。所以从这个意义上说，这些完全不意外。但真正亲历时的感受，就像《星际穿越》里那个场景：你作为物理学家早就知道广义相对论会允许这么高的引力波存在，但亲眼看到两千英尺高的巨浪扑面而来时，那种震撼和不安仍然深刻。在Anthropic的每一年都是这种感觉。而今年，我觉得外界终于和我们一起看到了。
今年Q1，我们第一次超过了我们自己画的指数线——年化增速达到80倍，而我们原本按10倍准备的。这就是算力短缺的原因。今天你们看到了我们和SpaceX的算力合作，我们正在尽一切努力获取更多算力，尽快传递给你们。坦白说我希望80倍的增长不要继续了，太疯狂了，太难应对。我更希望能回到“正常”的10倍增长。但我们无论如何都会尽力应对。
2.开发者是Anthropic最重要的用户
丹妮拉： 开发者是Claude最重要的用户。Anthropic自己就是一家以开发者为主的公司。我们从开发者社区学到的东西太多了。开发者是能给出诚实反馈的群体，这其实很难得。你做了产品，看到几个数字，数字不错。但开发者以真诚的态度和我们互动，这件事本身就特别珍贵。从第一天起，Anthropic就主要面向开发者和企业构建。我们在AI生态中可能因为这个定位而有些独特。我们一直受益于他们的反馈、参与和社区构建。现在各行各业都有优秀的开发者或开发者团队在用我们的工具改变行业——医学、软件开发、金融服务——这是一种荣幸，也是一份责任。
达里奥： 技术在经济中的扩散是不匀速的。软件工程师永远是第一批采用新技术的群体。所以我们的开发者工作实际上是整个经济被AI转型的缩影和预言。做好这一块，是在为更广泛的落地铺路。
主持人： 大约一年前Mike Krieger问过你，什么时候会出现第一家“一个人估值十亿美元的公司”。你回答是2026年。
达里奥： 现在还没完全实现，但已经有两人团队做到十亿估值，单人做到七亿了。2026年还剩七个月，在指数曲线上，七个月足够长了。我想说的是，一个人的能力正在被极大地释放。以前你有一个想法和愿景，需要花好几年去积累资源才能实现。现在我们从“模型帮你写代码”走到了“模型帮你把构建一个经济体当作任务来思考”。这是在座各位的非凡机遇。
3.“从单人智能体到智能体国家”
达里奥： 接下来有几个趋势。第一是从单智能体走向多智能体协作，就像管理一个团队，你手下的Claude还可以再把自己的任务分发给别的Claude，形成层级。我们正逐步走向数据中心里的“天才之国”。第二是从提升个体效率走向提升整个团队和组织的效率——让整体产出不只是个体之和。第三，当你加速了某个环节，就必须思考Amdahl定律——你加速了编码，安全、验证、设计质量这些没被加速的部分就会变成新瓶颈。在AI时代，这些“软技能”和偏主观的判断反而变得极其重要。编码之所以进步最快，是因为有单元测试这种可验证的反馈信号。但这些新瓶颈难以模型化——它们缺少对错分明的标准。让模型学会处理这些，也会让模型在科学等其他领域走得更远。
丹妮拉： 我和达里奥都深度参与产品，这可能会让我们的首席产品官有点抓狂。但这是因为产品代表了我们在Anthropic想要构建的东西。我们希望它对人有实际的用处。
我们做产品的方式比较特殊——不是传统那种“先想好产品再找技术支撑”的流程。很多时候产品创新的驱动力来自模型新涌现的能力。比如Claude Code，不是第一天就说“我们要做一个编程产品”。而是我们看到模型已经能写出足够准确的代码，发现很多Claude用户本身就是开发者，然后才问自己：“要不要给他们专门做一个工具？”在公司内部，一部分团队做传统的产品工作，另一部分不断扫描模型的新能力，然后把这两端连接起来。
达里奥： 以前产品的技术背景变化很慢，每过一段时间才有新框架。现在AI是闪电速度。这带来两个后果：第一，有些产品在今天的模型能力下做不了，但你沿着指数曲线往前走几步，突然就亮了、就能做了。所以你必须持续做内部实验，即使这次失败了，过几个月也要再试一次。如果我们在2022年尝试做Claude Code，它根本没用，因为当时模型太笨了。第二，产品会饱和——聊天机器人就是个例子。它很大、很多人用、会一直存在，但现在新注入的模型智能更多体现在Claude Code和智能体形态上，而不是聊天界面。这意味着你永远不能停下来享用成果，必须不断问自己“下一个新东西是什么”。
主持人： 用AI加速内部产品构建？
达里奥： 编码快了2倍、4倍、5倍，我们可以比以前多发布很多产品。但随之而来的问题是巨大的内部技术债务。然后你就会想：能不能用AI反过来清理债务、追踪我们到底做了什么？然后你又发现团队之间的协作方式必须彻底改变。这些领悟每个月都会到来。最难的不是理解问题——问题是关于人的，变化不会太快。难的是始终保持新鲜的眼睛，不断扫描技术能做什么新事。作为一个个人，你自己的工作内容也在变——因为你撞上了新瓶颈，每天怎么过都跟以前不太一样。
达里奥： 未来六个月内最让我兴奋的趋势，是AI的能力从“帮一个人干活”扩展到“在一个由人组成的组织中干活”。这和单人十亿美元公司的逻辑一脉相承——也许那个预估太保守了。AI不只是帮一个人完成很多人的工作量，而是在一个人类组织中，把很多人的工作放大很多倍。
4.写在最后
这场对话的核心洞察是一条定律和两个趋势。Amdahl定律解释了为什么写代码快了但产品上线没快那么多——编码加速后，安全审查、代码验证、设计判断这些“软技能”成了新瓶颈，而且它们比编码更难模型化，因为缺少可验证的反馈信号。两个趋势则指向未来：一是从单智能体走向多智能体协作，达里奥称之为“天才之国”；二是AI正从“帮一个人干活”扩展到“在一个组织里放大很多人”。放在一起看，当每个人都在用AI加速自己、而AI又能跨越个体边界协同工作时，公司的定义、团队的组织方式和产品的研发逻辑，都在被重写。这不是预测，是他们每天在经历的现实。