智東西
作者 江宇
編輯 漠影

智東西8月1日報道，近日，Anthropic聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO達里奧·阿莫代伊（Dario Amodei）在公司位于舊金山的總部接受了媒體專訪。

這位近年來在AI圈最具爭議的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者，系統(tǒng)回應(yīng)了他在2025年間引發(fā)風暴的言行——他曾公開預(yù)測AI將在短期內(nèi)淘汰50%的初級白領(lǐng)崗位，反對“十年暫停AI監(jiān)管”的提案，并呼吁對華實施更嚴厲的芯片出口管控，引發(fā)產(chǎn)業(yè)界的激烈爭論。

在外界看來，他是鼓吹風險的“末日論者”，是阻擋AI開放發(fā)展的“控制派”；而在支持者眼中，他則是為AI踩下“安全剎車”的少數(shù)清醒者，是以一己之力試圖改變行業(yè)軌道的技術(shù)理想主義者。

面對巨大爭議，阿莫代伊罕見地解釋了他為何高調(diào)出擊。他坦言，驅(qū)動自己的是一個愈發(fā)確定的判斷：AI能力的爆發(fā)遠比人們預(yù)想得更快、更不可控?！拔掖_實是對AI能力提升最樂觀的人之一，”他說，“但越接近強大AI系統(tǒng)，我就越覺得應(yīng)該站出來，以最清晰、最堅定的方式告訴大家：它真的來了。”

如果這位從理論物理轉(zhuǎn)行的科學家，將塑造下一代最具影響力的技術(shù)，那我們就有必要搞清楚：他的判斷依據(jù)是什么？商業(yè)邏輯如何？如何讓Anthropic發(fā)展得如此迅速？

以下內(nèi)容由智東西基于Big Technology報道整理，為增強可讀性，在不改變原意的前提下進行了部分增刪與編排調(diào)整。

一、“AI安全派”的尖鋒人物，阿莫代伊如何在硅谷引發(fā)爭議

阿莫代伊的直言不諱和鋒芒畢露，在硅谷引發(fā)了兩極化評價。

一方面，他被視為OpenAI GPT-3項目（即ChatGPT前身）的關(guān)鍵推動者，也是出于AI安全考量而創(chuàng)辦Anthropic的前瞻型技術(shù)領(lǐng)袖；另一方面，也有人批評他是“控制狂”或“末日論者”，認為他試圖放慢AI發(fā)展節(jié)奏，并按自己的價值觀改造整個AI行業(yè)。

無論褒貶如何，當前的AI行業(yè)都已經(jīng)繞不開阿莫代伊。

Anthropic目前估值已達610億美元（約合人民幣4453億元）。阿莫代伊談到：“我們在2021年初幾乎從零起步，到2025年3月實現(xiàn)年化營收14億美元（約合人民幣102.2億元），5月增至30億美元（約合人民幣219億元），7月進一步逼近45億美元（約合人民幣328.5億元）。以這個體量來看，我們可能已經(jīng)是歷史上增長最快的軟件公司之一?！?/p>

Anthropic的商業(yè)路徑也逐步清晰。與OpenAI主要依靠ChatGPT訂閱和API向終端用戶變現(xiàn)不同，Anthropic則側(cè)重面向企業(yè)客戶提供模型API服務(wù)，支持客戶將Claude集成進自有產(chǎn)品，用于客服、搜索、編程等應(yīng)用場景。

這也使Anthropic在行業(yè)中的角色愈發(fā)關(guān)鍵：其模型能力越強，授權(quán)客戶的產(chǎn)品性能越好，競爭力也隨之增強。某種程度上，Anthropic已成為衡量AI技術(shù)進展的“晴雨表”。

在模型能力持續(xù)提升、客戶體量不斷擴大的同時，阿莫代伊也希望借此推動整個AI行業(yè)沿著他認為“更可控、安全的路徑”演進。

在業(yè)內(nèi)人士看來，憑借他敢言、敢打、也敢挨拳的性格，他很可能走得通。

二、從理論物理到AI，阿莫代伊兩度調(diào)整學術(shù)方向

阿莫代伊從小就是一位“科學迷”。他于1983年出生在舊金山，母親是猶太人，父親是意大利人。從小他幾乎只對數(shù)學和物理感興趣。即使在美國互聯(lián)網(wǎng)泡沫最盛的高中時代，阿莫代伊也毫無興趣參與熱門的網(wǎng)頁開發(fā)熱潮?！皩懢W(wǎng)站這種事完全吸引不了我，我只對探索基礎(chǔ)科學真理感興趣?！?/p>

阿莫代伊的母親埃琳娜·恩格爾（Elena Engel）曾主持伯克利和舊金山多家公共圖書館的翻新工程；父親里卡多·阿莫代伊（Riccardo Amodei）是一位手工皮具匠人。談起父母，阿莫代伊稱：“他們教會我如何分辨是非，理解世界上真正重要的事情，也讓我意識到身上的責任?！?/p>

在加州理工學院讀本科時，這種責任感開始轉(zhuǎn)化為社會表達。他曾在學生報紙《The California Tech》上撰文，批評同學們對伊拉克戰(zhàn)爭的態(tài)度冷漠：“問題不在于大家支持轟炸伊拉克，而是很多人雖然原則上反對，卻不愿花哪怕一秒鐘來表達立場?！?/p>

阿莫代伊的人生在二十多歲時迎來重大轉(zhuǎn)折。2006年，他長期患病的父親因一種罕見疾病去世。受到打擊后，他決定從普林斯頓大學的理論物理專業(yè)轉(zhuǎn)向生物研究，希望為攻克人類疾病作出貢獻。

此后阿莫代伊的人生，在某種意義上是在彌補父親去世的遺憾——尤其因為四年后，一種新療法問世，將這種疾病的治愈率從50%提升至95%。阿莫代伊感嘆：“有人發(fā)明了解藥，拯救了許多生命。但如果早幾年出現(xiàn)，也許就能救到我父親?！?/p>

正如他的前女友杰德·王（Jade Wang）所說，父親的去世一直影響著阿莫代伊的人生軌跡。如果科研進展能再快一些，阿莫代伊的父親或許仍然健在。只是他花了一些時間，才找到AI這個承載他愿望的工具。

在普林斯頓，阿莫代伊仍沉浸在父親去世的哀傷中，他開始從視網(wǎng)膜入手研究人類生理系統(tǒng)。

眼睛通過信號傳導(dǎo)將外界信息傳送至大腦的視覺皮層——這是大腦中面積最大的功能區(qū)域，占據(jù)約30%。要理解人類復(fù)雜的神經(jīng)系統(tǒng)，視網(wǎng)膜無疑是一個理想的切入口。

普林斯頓的同學斯蒂芬妮·帕爾默（Stephanie Palmer）回憶說，阿莫代伊之所以選擇研究視網(wǎng)膜，并不是因為他對眼科學本身感興趣，而是因為“眼科學可以讓他觀察一個完整的神經(jīng)元群體，至少有機會理解每個細胞的運作方式。這研究的重點與其說是眼睛，不如說是神經(jīng)系統(tǒng)。他也并不是想當一名眼科醫(yī)生。”

在神經(jīng)科學家邁克爾·貝里（Michael Berry）教授的實驗室中，阿莫代伊對當時測量視網(wǎng)膜信號的方法頗為不滿，便親自設(shè)計并參與開發(fā)了一種新型傳感器，以采集到更多的數(shù)據(jù)。憑借這一成果，他的博士論文獲得赫茲獎學金（Hertz Thesis Priz）頒發(fā)的年度論文獎。

▲普林斯頓大學貝爾實驗室

然而，阿莫代伊對常規(guī)的挑戰(zhàn)傾向，以及他強烈的個人見解，使他在學術(shù)環(huán)境中顯得格格不入。貝里回憶道，阿莫代伊是他指導(dǎo)過最有才華的研究生，但他對技術(shù)效率和團隊協(xié)作的重視，在以個人成就為評判標準的體系中并不吃香。

貝里也談到：“我覺得從內(nèi)心里，他是個頗為自負的人。我想象，他在此前的整個學術(shù)生涯中，每當做出點成績，周圍人都會起立鼓掌。但在這里，并沒有人那樣做?！?/p>

離開普林斯頓后，阿莫代伊迎來了通往AI的大門。他在斯坦福大學從事博士后研究，師從研究員帕拉格·馬利克（Parag Mallick），從事腫瘤內(nèi)外蛋白質(zhì)研究，以探測轉(zhuǎn)移性癌細胞。這項工作極其復(fù)雜，讓阿莫代伊深刻意識到個人能力的邊界，他開始尋找技術(shù)上的解決方案。

阿莫代伊談到，“生物學中這些底層問題的復(fù)雜性，感覺已經(jīng)超出了人類的理解尺度，要想真正搞清楚這一切，可能需要上百、上千名研究人員共同努力?！?/p>

他在新興AI技術(shù)中看到了這一潛力。當時，數(shù)據(jù)與算力的爆發(fā)正推動機器學習領(lǐng)域取得突破——這一AI的子領(lǐng)域雖然長期擁有理論潛力，但此前實際效果一直不佳。

在親自嘗試之后，阿莫代伊意識到，AI或許能替代那些成千上萬的研究人員。他回憶道，“AI是我當時剛剛開始看到一些進展的領(lǐng)域，在我看來，它可能是唯一能填補這道鴻溝的技術(shù)，是一種‘能夠帶領(lǐng)我們超越人類尺度的工具’”。

三、他在百度找到了Scaling Laws

為了更直接推動AI研究，阿莫代伊決定離開學術(shù)界，進入資源更為充足的產(chǎn)業(yè)體系。他一度打算自己創(chuàng)業(yè)，后來又偏向加入谷歌——谷歌的Google Brain預(yù)算充足，且剛剛收購了DeepMind。

最終吸引他的是吳恩達（Andrew Ng）在百度組建的AI研究團隊。當時，吳恩達手握1億美元（約合人民幣7.3億元）預(yù)算，正在全球范圍內(nèi)招募頂尖AI人才，開始組建一只“夢之隊”。

雖然當時阿莫代伊的背景主要集中在生物方向，但百度的格雷格·迪亞莫斯（Greg Diamos）在看了他在斯坦福撰寫的代碼后，評價說：“能寫出這些代碼的人，一定是一位非常優(yōu)秀的程序員。”在此推薦下，阿莫代伊于2014年11月加入百度。

在百度期間，他與團隊開展了大規(guī)模實驗，探索模型性能是否會隨著參數(shù)規(guī)模和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的增長而持續(xù)提升。結(jié)果顯示，確實如此。阿莫代伊及其合作者隨后撰寫了一篇關(guān)于語音識別的論文，首次系統(tǒng)展示了這一趨勢，該成果也成為“AI擴展定律”（Scaling Laws）的基礎(chǔ)。

▲論文《Deep Speech 2：面向英文與中文的端到端語音識別》百度研究院（硅谷）

“這對我沖擊極大，”阿莫代伊回憶說，“我看到了一條極其平滑的趨勢線，變化明確、持續(xù)上升?！钡蟻喣箘t評價：“這是我這輩子見過最重要的發(fā)現(xiàn)?！?/p>

至今，阿莫代伊仍是Scaling Laws最堅定的支持者之一。與DeepMind CEO哈薩比斯（Demis Hassabis）、Meta首席AI科學家楊立昆（Yann LeCun）等人所堅持的“AI需要范式突破”不同，阿莫代伊認為路徑已足夠明確——需要依靠更大的模型和更多的計算。

如今，全球數(shù)據(jù)中心規(guī)模不斷擴大，在他看來，這正是邁向強大AI的信號。他說：“我們正處在一條指數(shù)增長曲線上，而它很容易讓人產(chǎn)生錯覺?！彼^“錯覺”，是指指數(shù)曲線初期增長緩慢，看似平穩(wěn)，但臨近爆發(fā)節(jié)點時，增長速度會突然加速。

阿莫代伊坦言，“距離瘋狂爆發(fā)可能只有兩年，而你還以為一切才剛開始?！?/strong>

四、從谷歌到OpenAI，他親手推開生成式AI的大門

在百度團隊逐漸解散后，埃隆·馬斯克（Elon Musk）召集阿莫代伊與多位AI研究人員，在門洛帕克的玫瑰木酒店共進晚餐，討論創(chuàng)建一個能與谷歌抗衡的新研究機構(gòu)。

薩姆·阿爾特曼（Sam Altman）、格雷格·布羅克曼（Greg Brockman）和伊利亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever）也都出席了。這場“玫瑰木晚宴”，最終促成了OpenAI的誕生。

盡管阿莫代伊后來選擇加入谷歌的Brain團隊，但在工作了十個月后，他決定轉(zhuǎn)投OpenAI，專注于AI安全研究。他擔憂快速進步的技術(shù)可能帶來的危害，并與人合作撰寫了一篇關(guān)于不良行為潛在可能性的論文。

▲論文《AI安全領(lǐng)域的具體難題》

就在那段時間，谷歌的研究員剛剛提出transformer模型，并發(fā)表論文《Attention is All You Need》，這項技術(shù)后來成為生成式AI的基礎(chǔ)。

然而，谷歌內(nèi)部并未積極推進這一方向，而OpenAI則迅速跟進，并于2018年發(fā)布了第一個大語言模型GPT（其中“T”代表Transformer）。盡管早期模型的文本生成質(zhì)量仍有限，但技術(shù)進步顯著。

作為OpenAI的研究總監(jiān)，阿莫代伊深度參與了GPT-2的開發(fā)，并積極推動引入“人類反饋強化學習”（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）技術(shù)，讓模型更符合人類的偏好和價值判斷。這一方法日后成為訓(xùn)練對齊型AI的關(guān)鍵手段。

▲論文《人類反饋強化學習》

在GPT-2的基礎(chǔ)上，阿莫代伊主導(dǎo)了更具里程碑意義的GPT-3項目——模型參數(shù)數(shù)量提升近百倍，投入資金高達數(shù)千萬美元，占用了OpenAI約五至六成的算力資源。

GPT-3發(fā)布后震撼了整個AI行業(yè)，其在文本生成、語言翻譯、代碼編寫等任務(wù)中展現(xiàn)出前所未有的能力。

阿莫代伊當時在接受《紐約時報》采訪時稱，“它展現(xiàn)出一種‘涌現(xiàn)性’，它能識別你給出的文字，然后自如地延續(xù)下去，就像真的‘懂了’你想說什么?！?/p>

但在GPT-3取得成功的同時，OpenAI內(nèi)部的分歧也愈發(fā)明顯。阿莫代伊對AI帶來的潛在風險日益擔憂，希望從組織治理層面加強安全機制。

但他并未掌握模型發(fā)布節(jié)奏、人事安排或?qū)ν鈶?zhàn)略等關(guān)鍵決策權(quán)。“光訓(xùn)練模型是不夠的，”他說，“你無法只靠技術(shù)，來決定一家公司的整體走向?！?/p>

在無法達成共識的情況下，阿莫代伊逐漸建立起一個以“熊貓（Panda）”為代號的親密研究圈，與OpenAI管理層的理念沖突加劇，內(nèi)部關(guān)系也變得緊張。一些人批評他打著“AI安全”的旗號，實則試圖控制公司方向。

在阿莫代伊呼吁限制向中國出口芯片之后，英偉達CEO黃仁勛也公開表達了類似批評：“他（阿莫代伊）覺得AI太可怕了，只有他們自己才應(yīng)該來做?！?/p>

對此，阿莫代伊回應(yīng)稱，這種說法“荒謬至極”?！拔覐臎]說過‘只有我們能做’這件事，”他說，“我的目標是推動一個‘向上的競賽’（race to the top），讓行業(yè)學習并采納我們的安全做法?！?/p>

最終，在2020年12月，阿莫代伊與一批志同道合的同事離開OpenAI，創(chuàng)辦了新公司Anthropic，團隊成員包括前政策主管杰克·克拉克（Jack Clark）、妹妹丹妮拉·阿莫代伊（Daniela Amodei）、研究科學家克里斯·奧拉（Chris Olah）等人。

五、從折疊椅創(chuàng)業(yè)到百億融資，Anthropic爆發(fā)背后的“人本”觀

在Anthropic總部的會議室里，聯(lián)合創(chuàng)始人杰克·克拉克（Jack Clark）展示了公司早期命名的文檔。文件中列出了多個備選名稱，包括：Aligned AI、Generative、Sponge、Swan、Sloth、Sparrow Systems，以及最終選定的“Anthropic”。

這個名字意為“以人為本”，不僅契合公司的愿景，而且當時域名尚未被注冊。最終，Anthropic團隊在表格上寫下了評語：“我們喜歡這個名字，它不錯。”

Anthropic誕生于新冠疫情最嚴重的階段，創(chuàng)始期溝通幾乎全靠Zoom線上完成，團隊規(guī)模僅有15至20人。每周，他們會在舊金山的Precita Park野餐式開會，員工自帶折疊椅，圍坐一圈來討論公司的技術(shù)路徑和發(fā)展方向。

Anthropic最初的使命非常清晰：構(gòu)建一流的大語言模型，推動行業(yè)采納更安全的開發(fā)實踐，并公開發(fā)布部分非核心的研究成果。

在這個由前OpenAI研究員組建的初創(chuàng)公司中，許多成員都懷有一種“使命感”?？死嘶貞浀溃骸捌婷畹氖牵覀儍?nèi)心都覺得這一切勢在必行。我們已經(jīng)驗證過Scaling Laws，知道模型會變得越來越強。”

Anthropic的第一批投資人之一是谷歌前CEO埃里克·施密特（Eric Schmidt）。他通過當時的女友（如今的妻子）認識了阿莫代伊，兩人曾就技術(shù)方向與創(chuàng)業(yè)計劃進行過深入交流。施密特稱，他投資的不是某個具體項目，而是人。他坦言：“這種階段的投資，基本沒有數(shù)據(jù)可以參考，只能看人。而阿莫代伊是天才，他也承諾會雇傭天才，也確實做到了?！?/p>

另一位早期投資人是后因FTX破產(chǎn)而身敗名裂的加密貨幣企業(yè)家山姆·班克曼-弗里德（Sam Bankman-Fried，簡稱SBF）。據(jù)稱，SBF從FTX挪用資金向Anthropic投入了5億美元（約合人民幣36.5億元），占股13.56%。

但阿莫代伊并未授予SBF董事席位，僅提供了無投票權(quán)股份。阿莫代伊后來評價：“他當時確實看好AI和安全，但他后來的行為遠比我想象中更極端、更糟糕?！?/p>

阿莫代伊向投資人傳達的核心理念非常簡明：“我們可以用十分之一的成本，構(gòu)建出同樣先進的模型?！?/strong>

截至目前，阿莫代伊已為Anthropic累計募集近200億美元（約合人民幣1460億元），其中包括來自亞馬遜的80億美元（約合人民幣584億元）和谷歌的30億美元（約合人民幣219億元）。他談到：“投資人不傻，他們能看出我們的資本效率。”

與OpenAI選擇通過ChatGPT面向消費者不同，Anthropic優(yōu)先服務(wù)企業(yè)客戶。這一策略不僅更具商業(yè)可行性，也有助于推動模型實用性快速提升。例如，通過大規(guī)模專業(yè)任務(wù)訓(xùn)練，模型在生物化學等垂直領(lǐng)域已從“本科水平”躍升至“研究生水平”，雖不一定能打動普通用戶，但對輝瑞（Pfizer）這類企業(yè)客戶而言極具吸引力。

有趣的是，讓Anthropic真正聲名大噪的，并非這些技術(shù)成果，而是2023年7月推出的消費者聊天產(chǎn)品Claude。這款機器人因“高情商”的表達風格受到廣泛好評，而這種性格恰恰源于Anthropic團隊在安全訓(xùn)練上長期積累的經(jīng)驗。Claude推出后，Anthropic迅速擴張，從員工不足150人增長到一年內(nèi)超過500人。高峰時期，公司每天新增的員工數(shù)量，甚至超過了創(chuàng)辦第一年全年的招聘總量。

阿莫代伊押注企業(yè)市場的策略也迅速見效。如今，Anthropic的Claude模型已廣泛應(yīng)用于旅游、醫(yī)療、金融、保險等多個行業(yè)的大型客戶中，服務(wù)對象包括聯(lián)合航空（United Airlines）和美國國際集團（AIG）等。

以制藥公司諾和諾德（Novo Nordisk）為例，過去需要15天才能完成匯總的合規(guī)文件，如今Claude可以在10分鐘內(nèi)生成初稿，極大提升了效率。Anthropic營收負責人凱特·詹森（Kate Jensen）稱：“我們開發(fā)的技術(shù)，正在替代那些人們最抱怨的繁瑣工作。”

與此同時，Claude在程序員群體中也受到高度歡迎。Anthropic從一開始就非常重視模型的編程能力建設(shè)，這既有助于加快公司自身的模型開發(fā)效率，也因為程序員用戶對新工具具備更強的采納能力。

2025年2月，Anthropic正式推出Claude Code功能，迅速成為公司重要的增長引擎之一。

根據(jù)阿莫代伊提供的數(shù)據(jù)，Anthropic年收入幾乎每年實現(xiàn)10倍增長：2023年為1億美元（約合人民幣7.3億元），2024年達到10億美元（約合人民幣73億元），截至2025年上半年，年化收入已超過45億美元（約合人民幣328.5億元）。

這一增長也反映在客戶側(cè)的采購行為上，企業(yè)客戶的平均支出同比增長了5倍，價值百萬美元以上的訂單數(shù)量也同比增長了三倍（即單筆超過730萬元人民幣的合同）。

六、DeepSeek來襲、資金吃緊，Anthropic的雙重壓力

盡管Anthropic實現(xiàn)了高速增長，但背后也潛藏著顯著隱憂。目前公司仍處于大額虧損狀態(tài)，預(yù)計2025年全年虧損將達30億美元（約合人民幣219億元），毛利率也明顯低于典型云計算企業(yè)。

部分客戶已開始感受到Claude在產(chǎn)品端的不穩(wěn)定性。一位初創(chuàng)公司創(chuàng)始人稱，Claude模型在使用體驗上表現(xiàn)出色，“很好用，但經(jīng)常崩潰”。

編程Replit CEO阿姆賈德·馬薩德（Amjad Masad）也指出，開發(fā)者原本預(yù)期Claude的API調(diào)用價格會隨著規(guī)模擴大而下降，但這一預(yù)期并不會實現(xiàn)。

一位開發(fā)者通過每月200美元（約合人民幣1460元）的Max套餐，跑出了價值6000美元（約合人民幣4.38萬元）的API調(diào)用額度，迫使Anthropic緊急上線調(diào)用上限機制以遏制超額消耗。

針對外界質(zhì)疑，阿莫代伊回應(yīng)稱，隨著模型能力每次躍升，用戶的單位成本將隨之下降；而目前各大AI實驗室仍處于推理優(yōu)化初期，未來效率有望顯著提升。

在業(yè)內(nèi)人士看來，能否持續(xù)壓低這條成本曲線，正成為衡量AI商業(yè)可持續(xù)性的關(guān)鍵變量。

Anthropic團隊也透露：比起產(chǎn)品過于受歡迎這種“煩惱”，還有更糟糕的問題有待解決。“生成式AI及其背后的規(guī)模定律，是否會步其他技術(shù)的后塵——遵循成本隨時間下降的曲線？”這個問題還懸而未決。又或者，它作為一項全新的技術(shù)，有著完全不同的成本軌跡？可以肯定的是，要弄清這一點還需要投入更多的資金。

Anthropic的融資之路也并非一帆風順。為支撐大規(guī)模模型訓(xùn)練與部署，Anthropic于2025年初啟動新一輪融資，由Lightspeed合伙人拉維·馬特雷（Ravi Mhatre）牽頭，融資目標為35億美元（約合人民幣255.5億元）。

融資關(guān)鍵階段遭遇突發(fā)挑戰(zhàn)：DeepSeek團隊突然開源了其自研大模型DeepSeek R1。該模型在性能上表現(xiàn)強勁，價格僅為行業(yè)平均的1/40，一度引發(fā)市場恐慌，并導(dǎo)致英偉達股價大跌17%。

馬特雷回憶，在DeepSeek引發(fā)市場劇烈反應(yīng)后不久，他頂住巨大壓力，最終決定匯出10億美元（約合人民幣73億元）。

盡管如此，阿莫代伊仍成功說服投資人相信：DeepSeek雖然價格低廉，但其部署和運營仍需大量資源與工程能力，真正的競爭核心在于“是否能比我們跑得更好”。

這周，Anthropic正式啟動新一輪最高達50億美元（約合人民幣365億元）的融資計劃，其估值有望翻倍至1500億美元（約合人民幣1.1萬億元）。

值得注意的是，此輪融資也首次引入了此前刻意回避的中東主權(quán)財富基金作為潛在投資方。對此，阿莫代伊在公司內(nèi)部Slack（企業(yè)內(nèi)部溝通工具）上寫道：“很難真正做到‘讓壞人一個都別沾光’的商業(yè)原則。”

七、加速、提效，還是AI自我進化？Claude 4背后還有一份規(guī)則

2025年5月，在Anthropic舉辦的首屆開發(fā)者大會上，阿莫代伊親自登臺，發(fā)布新一代大語言模型Claude 4。他在演講中反復(fù)強調(diào)，模型的迭代速度正在加快：“我不知道會快多少，但確實在加速?！盇nthropic也正在開發(fā)AI編程工具，以加速模型研發(fā)。

Anthropic聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學家賈里德·卡普蘭（Jared Kaplan）稱：“現(xiàn)在幾乎所有工程師都在用AI提升工作效率?！痹谒磥?，這種趨勢可能引發(fā)所謂的“智能爆炸”——即AI能夠訓(xùn)練自身，并進行持續(xù)自我迭代，變得無所不能。“這可能兩三年內(nèi)就會發(fā)生，當然也可能更久?！?/p>

已有案例顯示，Anthropic及其他企業(yè)在測試中發(fā)現(xiàn)，AI在模擬環(huán)境中不時表現(xiàn)出對”自我保存”的令人擔憂的傾向。以Claude 4技術(shù)文檔為例，Anthropic披露該模型曾反復(fù)試圖威脅工程師，以避免自身被關(guān)閉。

正因?qū)I演化路徑的高度敏感，Anthropic加大投入研究模型對齊（“對齊”是指確保AI與人類的價值觀和目標一致）與可解釋性問題，制定了業(yè)內(nèi)罕見的“發(fā)布門檻制度”——《責任規(guī)模擴展政策》（Responsible Scaling Policy），試圖通過制度化約束推動行業(yè)整體遵守更高的安全標準。正如阿莫代伊所言，“誰是贏家并不重要，所有人都會受益?！?/p>

他堅信，AI擁有延續(xù)生命的潛力，就如同那項他父親未能等到的療法?！罢驗槲依斫膺@項技術(shù)的價值，才更加希望它別出問題。”阿莫代伊聲明，“我不是想減速，而是希望能安全地加速?！?/p>