扩展定律驱动AGI：Anthropic CEO的技术信心与经济谨慎

2025年12月4日，在纽约曼哈顿的DealBook峰会上，主持人Andrew Ross Sorkin提出了一个关键问题：实现通用人工智能（AGI）是否还需要类似Transformer那样的革命性突破？

Anthropic的首席执行官Dario Amodei给出了明确回答：

不，我认为持续扩展规模就能引领我们抵达目标。

通过扩大模型规模、增加算力投入，沿着扩展曲线持续推进，终将触及类人智能的临界点。

但他紧接着指出了经济层面的巨大不确定性。

Anthropic在过去三年营收增长了10倍，但Amodei在台上展示的预测模型显示：未来公司收入可能在200亿到500亿美元之间波动。一旦在数据中心投资上出现时机失误，就可能从盈利轨道滑向现金流危机。在他看来，一些竞争者正在用激进方式下重注，将整个AI行业推向泡沫边缘。

这场对话引出了三个值得深入探讨的问题：

持续扩展规模究竟是怎样的技术路线？

为什么Amodei坚信这条路，却又不断强调经济风险？

当AI开始重构工作方式，社会是否已经做好准备？

第一节 | 技术路线：扩展定律的十年验证

并非所有人都敢将AGI的终极路径描述得像生产线一样简单。但Dario Amodei敢于这样做。

他表示：

“我过去十年一直在观察扩展定律，从GPT到Claude，我们始终沿着这条道路前进。”

在采访中，他这样描述AI能力的演进：向模型添加数据、算力以及结构上的微调，它的能力就会自然增强。没有神秘拐点，无需范式突破。推理能力会提升，代码生成会更好，在科学、法律、金融、材料等所有领域，模型都在同步进步。

这是他的亲身经历。从早期主导GPT-2、GPT-3，到如今带领Anthropic发布Claude 4.5。

1、Claude的证明：并非进化，而是放大

在Amodei看来，Claude的强大并非因为架构更复杂，而是因为整个系统沿着扩展定律做到了足够庞大、稳定且实用。

Claude Opus 4.5的发布就是一次集中展示：在SWE-bench Verified编码测试中达到80.9%，超过GPT-5.1的77.9%和Gemini 3 Pro的76.2%；在科学推理、金融应用、生物医学数据处理上，Claude不仅可用，而且开始产生实际的决策影响。

更关键的信号来自Anthropic内部。

Amodei透露，他们的工程师已经不再打开编辑器从头编写代码，而是让Claude生成第一版，自己只负责编辑和审核。

2、扩展定律的验证路径，也是一条产品化试验线

Amodei不只是相信扩展定律，他正在用真金白银验证它。边走边投资，边验证边调整。

Anthropic三年的营收曲线是最直接的证明：从零到1亿美元，再到10亿美元，今年预计达到90亿美元。模型能力提升，企业需求随之增长；需求增长，又推动模型继续进化。

Claude没有做成爆款对话产品，而是深入企业一线：成为开发工具、自动化助手、科研合作者。这种更慢但更宽的能力拓展路径，正是扩展定律在商业化层面的体现。

不是打造一个天才，而是批量复制可靠的合作者。

他并非在等待AGI奇点，而是将Claude一步步打造成一整条生产线。这条生产线积累的数据、经验、客户关系越多，就越难被复制。

扩展规模不只是把模型做大，更是将这些积累转化为竞争壁垒。

当别人还在争论是否要相信扩展定律时，Anthropic已经用它建起了护城河。

第二节 | 经济账本：500亿美元投资如何避免翻车

Amodei对扩展定律的技术路线有信心，但他也强调：能否实现是技术问题，能否承担是经济问题。

模型可以持续变强，但必须算清经济账：哪一年能盈利、要购买多少芯片、什么时候可能资金断裂。

他说：

“我们每年收入翻十倍，但我必须今天就决定，要不要购买2027年的计算资源。”

1、500亿美元投入，既是押注也是赌未来

Anthropic公布了一个惊人数字：未来四年将在美国投资500亿美元用于AI基础设施。这包括德州与纽约的数据中心，以及对微软Azure云平台300亿美元的采购承诺。

但Amodei给出的解释是：如果买少了，客户排队等不到服务就会离开；如果买多了，收入没跟上，现金流撑不住，甚至面临破产风险。

他提出了一个核心概念：不确定性锥形。

这不是PPT上的增长曲线，而是Anthropic内部做战略预算时真实画出的风险模型：公司明年的收入可能是200亿美元，也可能是500亿美元，这种巨大的不确定性决定了现在该买多少算力、能承受多大风险。

2、YOLO派和保守派的路线分叉

而OpenAI的路线截然不同。

虽然Amodei没有直接点名，但他在采访中提到了Sam Altman从巨额亏损冲向2030年盈利的计划，并评价道：

“我们看到有公司在YOLO（孤注一掷），把所有筹码都押上了，几乎不给自己留容错空间。”

Anthropic的选择是另一条路：

所有算力采购按最坏10%的收入预期做预算

保持高利润率，用于覆盖未来两年扩展投资

放弃消费级入口，只服务企业客户，减少不确定变量

这不是慢，而是先确保企业能活下去。

为什么如此谨慎？因为Amodei对未来的高增长保持怀疑。

他在对话中说：过去三年，每年收入翻10倍。如果我按照这条线继续推算，明年就是1000亿美元。但我不相信真会这样增长。那只是理论上的最好情况。

他强调的是经济可行性，而不是技术可能性。Claude Opus 4.5能力再好，如果企业不续费、数据中心养不起、资本断供，那扩展定律再正确，也推不动。

真正的路线判断不是能不能做，而是值不值得投、投不投得起。

第三节 | 社会影响：谁将受益，谁会被替代

对于Dario Amodei来说，AGI不是终点，只是过程。

技术能力每年增强，但普通人并不会自动跟上。AI可以快速写代码、进行科学研究、处理金融建模，

但谁来决定它该做哪件事？

谁来负责它做错时的后果？

谁从中受益，谁最先被替代？

这才是他更关心的问题。

1、AI变强的同时，工作正在加速重构

Anthropic在今年8月做了一次内部研究，调研了132名工程师和研究员。结果显示：AI工具确实提升了生产力，让工程师能够处理超出原有专业范围的任务。但同时削弱了团队协作、导师制度和技能发展路径。整体趋势是，团队正在变成少数高手与AI的组合。

更关键的变化是：入门级工程师的工作正在被AI取代，写代码变成了监督代码，技术岗位开始往全栈、策略、审校方向转移。

这不只是效率提升，而是职业路径的根本重构。

当新人无法通过写简单代码来积累经验时，如何培养下一代技术专家？这是Anthropic内部也在思考的问题。

2、Amodei的预测：比你想的更冷静，也更现实

在这场DealBook对话之前，Amodei已经在11月中旬的CBS《60分钟》节目中直面过一个问题：AI是否会让大批人失业？

他的回答很直接：是的。

AI取代的第一批人不是工人，而是入门级白领，特别是那些在保险理赔、客服、行政、初级技术支持等岗位上工作的人。这些岗位很可能会面临大规模的工作转型压力。

但他不是为了制造恐慌，而是提出了三层解决方案：

企业层面：

不要只用AI减人，更要用AI放大人的价值。Claude的正确用法是让一个人做原来10个人的产出，而不是裁掉10个人。

政策层面：

政府需要参与再培训，但更重要的是分配机制。如果AI带来每年5%-10%的经济增长，那是一个可以再分配的超级大蛋糕。

社会层面：

长期来看，人类社会的结构要调整，不再把工作当成唯一意义来源。这不是乌托邦。早在1930年，著名经济学家凯恩斯就在《我们后代的经济可能性》中提出过这个预言：技术进步可能最终解放我们，不再为了生存而工作。

未来，问题不再是AGI能不能做出来，而是你准备好怎么与它共处了吗？

这条扩展路线不只是技术问题，更是社会问题。谁能率先摸索出人机协作的有效模式，谁就赢得了未来。

结语 | 能到达AGI，前提是活着到达

Dario Amodei不是来讲AI奇点故事的。

他讲的是一条用数据和财务验证过的路线：Claude每年变强一点，处理代码错误、生成科学推论、搭建专业工作流。这背后是Amodei十年如一日相信的一件事：扩展定律不靠灵光一现，只靠一步步推演。

他用它造出了Claude，也用它规划了500亿美元的投资、90亿美元营收目标和风险缓冲线。

核心问题不是“我们快到AGI了”，而是我们能不能在做出AGI的过程中活下来。

别人在赌谁先做出突破，Anthropic在算谁能撑到终点。

把模型一路做大，就真能到AGI吗？

Amodei的回答是：可以。前提是你准备好了承担相应的经济风险和社会责任。

📮原文链接：

https://www.youtube.com/watch?v=FEj7wAjwQIk&t=1s

https://www.anthropic.com/news

https://releasebot.io/updates/anthropic

https://vechron.com/2025/12/anthropic-hires-wilson-sonsini-ipo-2026-openai-race/

https://www.cnbc.com/2025/12/03/anthropic-claude-reportedly-preparing-ipo-race-openai-chatgpt-ft-wilson-sonsini-goodrich-rosati.html