Anthropic CEO Dario Amodei：海啸已在地平线上，但没人在看

Anthropic CEO Dario Amodei：海啸已在地平线上，但没人在看 Anthropic CEO Dario Amodei：海啸已在地平线上，但没人在看 Modified February 27 具体数据：自 2025 年 10 月他上次访问以来，Anthropic 在印度的用户数和收入翻了一番，"也就是大概 三个半月 的时间"。 注：Anthropic 于 2026 年 2 月正式在班加罗尔开设办公室，这是其在亚太地区的第二个办公室（第一个在东京）。Anthropic 表示印度是 Claude 使用量的全球第二大市场，近一半的印度 Claude 使用量用于编程和技术任务。同期，Dario 出席了在新德里举行的 AI Impact Summit 2026，并与印度总理莫迪会面。 工作会被取代吗：阿姆达尔定律与放射科医生 Nikhil 用蒸汽机的故事来提问。蒸汽机发明之初需要人来操作，但随着技术迭代，操作者变得越来越不重要。如果 Anthropic 今天跟印度 IT 服务公司合作，10 年后这些公司会不会变成蒸汽机旁边那个多余的人？ Dario 承认自动化的范围会持续扩大，“这对所有人来说都是个问题，不只是 IT 公司”。但他认为有 几个缓冲因素 。 第一，物理世界。 AI 目前主要在数字世界工作，机器人技术会来但那是另一个维度的事。 第二，人际关系。 很多 IT 公司同时也是咨询公司，有庞大的关系网络。在机构中推动事情落地、理解机构运作方式，这些能力短期内仍然有价值。 第三，他引用了阿姆达尔定律 （Amdahl's Law，系统整体提升受限于最慢的环节）来解释：一个流程有多个环节，当你加速其中一些环节后，没被加速的那些反而变成瓶颈，变成最重要的东西。“你之前可能根本没把它们当回事，没把它们当护城河或重要组件，但当写软件变得容易得多之后，公司原有的一些优势会消失，但另一些从没被重视的优势会突然变得超级重要。” 他还举了 放射科医生 的例子。Geoffrey Hinton 曾预测 AI 会取代放射科医生，AI 确实在读扫描片上超过了放射科医生。但放射科医生并没有减少，他们转向了跟病人沟通、陪病人走完检查流程这些工作。“这份工作中技术含量最高的部分消失了，但某种对底层人际技能的需求仍然存在。” Nikhil 说：" 我不完全买账。 “如果一个 AI Agent 能帮他管理人际关系和对话，那所谓的”关系网络"护城河也撑不了多久。 Dario 承认："长远来看， AI 会不会在基本上一切事情上都比我们强？包括物理世界、机器人、人际接触？我觉得这是可能的，甚至很可能的。 " 但他说我们需要”一步步来”，用实证科学的方式观察 AI 实际做了什么，然后适应。”让我们先看看 AI 今天能做什么，去适应它，然后再看接下来会发生什么。” 创业者的机会：可能性球体每 2 3 个月扩大一次 Nikhil 替他的印度创业者观众问：AI 领域具体有什么机会？ Dario 说应用层有大量机会。Anthropic 每 2 3 个月 发布新模型，每次都意味着一批之前不可能实现的事情变得可能了。”有人说 API 模型不可行或者会被商品化，但他们没看到的是，AI 能做什么的范围在不断扩大。”这不是一个静态市场，而是一个 不断膨胀的可能性球体 。 Nikhil 追问：Anthropic 估值 3800 亿美元，融了 350 亿美元，收入 150 亿美元还在快速增长。如果一个印度班加罗尔的创业者在 Claude 上面建了一个应用碰巧成功了，Anthropic 不会来拿走这个收入吗？他用法律 AI 公司 Harvey 的例子，Harvey 建在 OpenAI 上面，但不知道 OpenAI 什么时候会自己做这个功能。 Dario 先给了通用建议：" 要建立护城河，不要只做套壳产品。 "只是给 Claude 套个 UI 或者写个提示词模板是没有护城河的，你不需要担心 Anthropic 来吃这个收入，任何人都能吃。 然后他给出了有护城河的方向： 生物×AI （“我碰巧是生物学家，但 Anthropic 的大多数人不是”）、 金融服务 （“有大量监管，需要懂很多东西才能合规”）。这些领域对 Anthropic 来说“效率太低”，不会去做。 但他也承认有些领域 Anthropic 会直接竞争："我们不会承诺永远不做第一方产品。比如 Claude Code ，Anthropic 的人写代码，所以我们对如何用 AI 写代码有特殊的洞察。在代码领域我们确实成了非常强的竞争者，因为这是我们自己在用的东西。但我不认为这能推广到所有行业。" 注：根据 Anthropic 公开数据，截至 2026 年 2 月，其年化收入达到 140 亿美元，其中约 80% 来自企业客户。Claude Code 的年化收入达到 25 亿美元。 年轻人该学什么：批判性思维是最后的边缘 Nikhil 问：一个 25 岁的印度年轻人，想在未来十年里在资本主义竞争中赢，该选什么方向？ Dario 给了 三个方向 。 第一，以人为中心的工作。 涉及与人打交道的职业有更长的跑道。 第二，物理世界相关的工作。 半导体是一个好例子，有“物理世界”和“传统工程”两个 AI 还没完全覆盖的维度。 第三，也是他最强调的：批判性思维。 当 AI 能生成任何内容，图像、视频、文本，分辨真假变得越来越难。“成功的很大一部分可能就是拥有街头智慧，不被虚假内容骗到。你不想持有错误信念，不想被诈骗。” 他补充说 Anthropic 不做图像和视频生成，“有很多原因，这是其中之一”。 关于写代码和软件工程，他做了一个区分： 写代码 （写代码的具体动作）会先被 AI 替代，但更广泛的 软件工程 （系统设计、理解用户需求、管理 AI 团队）需要更长时间。即便如此，他认为这也终将发生。 但他补充了一个反直觉的观点：即使你只做任务的 5%，因为 AI 做了另外 95%，你的产出被放大了 20 倍。" 比较优势出奇地强大。 " 去技能化：“如果部署不当，人类会变笨” Nikhil 问：历史上每次创新都杀死了一种核心人类技能。计算器杀死了心算能力，书写减弱了人类的记忆力。AI 杀死的是什么？ Dario 先挑战了前提：“我不完全同意。我仍然经常在脑中做数学计算，因为它跟我的思维过程更融合。比如我想算'如果每个用户付这个金额，收入是多少'，我想在脑子里闭合这个循环，而不是交给计算器。” 但他承认如果使用方式不对，技能退化确实会发生。“我们已经开始看到了，学生让 AI 写论文，这基本就是作弊。” Anthropic 做了关于代码的内部研究。结果取决于使用方式，" 有些使用方式不会导致去技能化，有些会 "。 Nikhil 追问：你觉得人类作为一个种族会不会在未来十年变得更笨？ Dario 说："如果我们以错误的方式部署 AI、漫不经心地部署，那是的，人们可能会变笨。即使 AI 在某件事上永远比你强，你仍然可以学习那件事，仍然可以在智识上充实自己。 所以这是我们作为公司、个人和社会整体必须做出的选择。 " 开源 vs 闭源：“唯一重要的是最好的模型” Nikhil 问：开源模型越来越好（他提到了智谱的 GLM5 和 DeepSeek），建应用是不是该选开源？ Dario 的回应分为两层。 第一层： 他认为很多这些模型，特别是来自中国的，“针对基准测试做了优化，是从美国大型实验室蒸馏出来的”。他提到最近有人做了一个未公开的测试，这些模型在常规基准上得分很高，但在这个之前从未被公开测量过的新测试上“表现差了很多”。 注：Dario 没有给出具体的测试名称或来源。作为闭源模型公司的 CEO，这一判断存在明显的利益相关性。 第二层是更宏观的经济学论点。 AI 模型的市场跟以往任何技术都不一样，它更像 人才市场 。“如果我跟你说，你可以雇世界上最好的程序员或者第 10000 名程序员，他们都很有技能，但任何雇过大量人的人都有这种直觉，能力有一种幂律长尾分布。模型也一样。” 在这种分布下，价格不太重要，呈现形式不太重要，只有认知能力最重要。" 我几乎完全只关注一件事：拥有最聪明的模型。我认为这是长期唯一重要的东西。 " 数据主权与生物科技 谈到数据的地缘政治问题时，Dario 做了一个区分。训练数据正在从 静态数据 转向 动态数据 ，当模型在数学问题或写代码环境上做强化学习时，“你不是在获取传统意义上的数据，更像是模型自己在做试错”。所以静态数据的重要性在下降。 但客户数据和个人数据的本地化需求是真实的。欧洲已经立法要求个人和专有数据留在各国境内，这是各国建设本地数据中心的一个重要原因。 话题转到投资时，Nikhil 试图让 Dario 推荐一只股票。“我把同样的问题逼着 Elon 回答了，他说 Google。” Dario 果断拒绝了个股推荐（“我了解太多上市公司的内部信息”），但在被追问具体行业后松了口。 他看好 生物科技 。“生物科技即将迎来一场文艺复兴，最终将由 AI 驱动。我们即将治愈很多疾病。” 他特别看好两个方向： • 肽类药物 （peptide based therapies）：小分子药物的自由度有限，“改善一个方面另一个方面就变差”，而肽类有一种“几乎是数字化的属性”，可以说“我在这里换一个氨基酸、在那里换一个”，允许更精确的连续优化 • CAR T 等细胞疗法 ：从患者体内取出细胞，进行基因工程改造使其攻击特定癌症，然后放回体内 Nikhil 问干细胞疗法管不管用，他上周刚花了一整周在医院做雾化吸入和静脉注射干细胞。Dario 笑着说他不了解干细胞疗法的最新进展，”你得问一个现在还在执业的生物学家”，但重申了对肽类疗法的信心。 学会使用 AI：“钢琴不是坐下来就能弹的” Nikhil 坦言自己第一次用 Claude Code 时遇到了困难。“对于一个很笨、没有编程知识的人来说，它不是非常容易上手的。就像弹钢琴一样，你不能坐下来就弹。” Dario 同意存在学习曲线，并透露 Cowork 的诞生正是因为看到很多非技术用户在命令行终端里苦苦挣扎。“对程序员来说命令行终端很日常，但对非程序员来说它让事情变得不必要地复杂。”Cowork 在底层由 Claude Code 引擎驱动，但设计成了更友好的界面。 他还提到 Anthropic 内部有一个叫 “教育部”（Ministry of Education） 的部门，正在制作更多关于如何有效使用 Agent 和提示词模型的教学视频。“我们会加大力度，因为我们确实希望每个人都能学会这个。” “几乎可以免费预测未来” Nikhil 最后问：你知道什么是其他人不知道的？ Dario 说他知道的大多数事情现在其实已经是公开信息了。但他有一个过去十年反复验证的经验： 人们总有一种诱惑去相信“那不可能发生，变化太大了，太疯狂了”。但一次又一次，简单地外推曲线，或者从第一性原理推理，就会得到几乎没人相信的反直觉结论。你几乎可以免费预测未来，只需说“从逻辑上推断……” （“You can predict the future for free just by saying 'well it stands to reason that...'”） 他补充说，纯逻辑推理是另一种错误。你需要的是" 少量经验观察 “加” 第一性原理思考 "的正确组合。这种能力是公开的，任何人都应该能做到，但做到的人少得惊人。 Dario 在这场对话里很直接。他承认权力集中让他不安，承认 Anthropic 会在擅长的领域跟创业者直接竞争，承认 AI 最终“可能在基本上一切事情上都比人类强”。 但直接不等于答案。Nikhil 问出的那些最尖锐的问题，“你的谦逊是策略吗”、“这不是有钱人批评资本主义吗”、“你不会拿走创业者的收入吗”，得到的回答都指向“看我们的行动”。而行动的解读空间很大。 几个值得持续观察的信号： • Anthropic 的 LTBT 治理机制在面临真正的压力测试时能否发挥作用 • SB 53 法案实施后的行业影响 • AI 从“替代写代码”到“替代软件工程”的实际时间线 具体数据：自 2025 年 10 月他上次访问以来，Anthropic 在印度的用户数和收入翻了一番，"也就是大概 三个半月 的时间"。 注：Anthropic 于 2026 年 2 月正式在班加罗尔开设办公室，这是其在亚太地区的第二个办公室（第一个在东京）。Anthropic 表示印度是 Claude 使用量的全球第二大市场，近一半的印度 Claude 使用量用于编程和技术任务。同期，Dario 出席了在新德里举行的 AI Impact Summit 2026，并与印度总理莫迪会面。 工作会被取代吗：阿姆达尔定律与放射科医生 Nikhil 用蒸汽机的故事来提问。蒸汽机发明之初需要人来操作，但随着技术迭代，操作者变得越来越不重要。如果 Anthropic 今天跟印度 IT 服务公司合作，10 年后这些公司会不会变成蒸汽机旁边那个多余的人？ Dario 承认自动化的范围会持续扩大，“这对所有人来说都是个问题，不只是 IT 公司”。但他认为有 几个缓冲因素 。 第一，物理世界。 AI 目前主要在数字世界工作，机器人技术会来但那是另一个维度的事。 第二，人际关系。 很多 IT 公司同时也是咨询公司，有庞大的关系网络。在机构中推动事情落地、理解机构运作方式，这些能力短期内仍然有价值。 第三，他引用了阿姆达尔定律 （Amdahl's Law，系统整体提升受限于最慢的环节）来解释：一个流程有多个环节，当你加速其中一些环节后，没被加速的那些反而变成瓶颈，变成最重要的东西。“你之前可能根本没把它们当回事，没把它们当护城河或重要组件，但当写软件变得容易得多之后，公司原有的一些优势会消失，但另一些从没被重视的优势会突然变得超级重要。” 他还举了 放射科医生 的例子。Geoffrey Hinton 曾预测 AI 会取代放射科医生，AI 确实在读扫描片上超过了放射科医生。但放射科医生并没有减少，他们转向了跟病人沟通、陪病人走完检查流程这些工作。“这份工作中技术含量最高的部分消失了，但某种对底层人际技能的需求仍然存在。” Nikhil 说：" 我不完全买账。 “如果一个 AI Agent 能帮他管理人际关系和对话，那所谓的”关系网络"护城河也撑不了多久。 Dario 承认："长远来看， AI 会不会在基本上一切事情上都比我们强？包括物理世界、机器人、人际接触？我觉得这是可能的，甚至很可能的。 " 但他说我们需要”一步步来”，用实证科学的方式观察 AI 实际做了什么，然后适应。”让我们先看看 AI 今天能做什么，去适应它，然后再看接下来会发生什么。” 创业者的机会：可能性球体每 2 3 个月扩大一次 Nikhil 替他的印度创业者观众问：AI 领域具体有什么机会？ Dario 说应用层有大量机会。Anthropic 每 2 3 个月 发布新模型，每次都意味着一批之前不可能实现的事情变得可能了。”有人说 API 模型不可行或者会被商品化，但他们没看到的是，AI 能做什么的范围在不断扩大。”这不是一个静态市场，而是一个 不断膨胀的可能性球体 。 Nikhil 追问：Anthropic 估值 3800 亿美元，融了 350 亿美元，收入 150 亿美元还在快速增长。如果一个印度班加罗尔的创业者在 Claude 上面建了一个应用碰巧成功了，Anthropic 不会来拿走这个收入吗？他用法律 AI 公司 Harvey 的例子，Harvey 建在 OpenAI 上面，但不知道 OpenAI 什么时候会自己做这个功能。 Dario 先给了通用建议：" 要建立护城河，不要只做套壳产品。 "只是给 Claude 套个 UI 或者写个提示词模板是没有护城河的，你不需要担心 Anthropic 来吃这个收入，任何人都能吃。 然后他给出了有护城河的方向： 生物×AI （“我碰巧是生物学家，但 Anthropic 的大多数人不是”）、 金融服务 （“有大量监管，需要懂很多东西才能合规”）。这些领域对 Anthropic 来说“效率太低”，不会去做。 但他也承认有些领域 Anthropic 会直接竞争："我们不会承诺永远不做第一方产品。比如 Claude Code ，Anthropic 的人写代码，所以我们对如何用 AI 写代码有特殊的洞察。在代码领域我们确实成了非常强的竞争者，因为这是我们自己在用的东西。但我不认为这能推广到所有行业。" 注：根据 Anthropic 公开数据，截至 2026 年 2 月，其年化收入达到 140 亿美元，其中约 80% 来自企业客户。Claude Code 的年化收入达到 25 亿美元。 年轻人该学什么：批判性思维是最后的边缘 Nikhil 问：一个 25 岁的印度年轻人，想在未来十年里在资本主义竞争中赢，该选什么方向？ Dario 给了 三个方向 。 第一，以人为中心的工作。 涉及与人打交道的职业有更长的跑道。 第二，物理世界相关的工作。 半导体是一个好例子，有“物理世界”和“传统工程”两个 AI 还没完全覆盖的维度。 第三，也是他最强调的：批判性思维。 当 AI 能生成任何内容，图像、视频、文本，分辨真假变得越来越难。“成功的很大一部分可能就是拥有街头智慧，不被虚假内容骗到。你不想持有错误信念，不想被诈骗。” 他补充说 Anthropic 不做图像和视频生成，“有很多原因，这是其中之一”。 关于写代码和软件工程，他做了一个区分： 写代码 （写代码的具体动作）会先被 AI 替代，但更广泛的 软件工程 （系统设计、理解用户需求、管理 AI 团队）需要更长时间。即便如此，他认为这也终将发生。 但他补充了一个反直觉的观点：即使你只做任务的 5%，因为 AI 做了另外 95%，你的产出被放大了 20 倍。" 比较优势出奇地强大。 " 去技能化：“如果部署不当，人类会变笨” Nikhil 问：历史上每次创新都杀死了一种核心人类技能。计算器杀死了心算能力，书写减弱了人类的记忆力。AI 杀死的是什么？ Dario 先挑战了前提：“我不完全同意。我仍然经常在脑中做数学计算，因为它跟我的思维过程更融合。比如我想算'如果每个用户付这个金额，收入是多少'，我想在脑子里闭合这个循环，而不是交给计算器。” 但他承认如果使用方式不对，技能退化确实会发生。“我们已经开始看到了，学生让 AI 写论文，这基本就是作弊。” Anthropic 做了关于代码的内部研究。结果取决于使用方式，" 有些使用方式不会导致去技能化，有些会 "。 Nikhil 追问：你觉得人类作为一个种族会不会在未来十年变得更笨？ Dario 说："如果我们以错误的方式部署 AI、漫不经心地部署，那是的，人们可能会变笨。即使 AI 在某件事上永远比你强，你仍然可以学习那件事，仍然可以在智识上充实自己。 所以这是我们作为公司、个人和社会整体必须做出的选择。 " 开源 vs 闭源：“唯一重要的是最好的模型” Nikhil 问：开源模型越来越好（他提到了智谱的 GLM5 和 DeepSeek），建应用是不是该选开源？ Dario 的回应分为两层。 第一层： 他认为很多这些模型，特别是来自中国的，“针对基准测试做了优化，是从美国大型实验室蒸馏出来的”。他提到最近有人做了一个未公开的测试，这些模型在常规基准上得分很高，但在这个之前从未被公开测量过的新测试上“表现差了很多”。 注：Dario 没有给出具体的测试名称或来源。作为闭源模型公司的 CEO，这一判断存在明显的利益相关性。 第二层是更宏观的经济学论点。 AI 模型的市场跟以往任何技术都不一样，它更像 人才市场 。“如果我跟你说，你可以雇世界上最好的程序员或者第 10000 名程序员，他们都很有技能，但任何雇过大量人的人都有这种直觉，能力有一种幂律长尾分布。模型也一样。” 在这种分布下，价格不太重要，呈现形式不太重要，只有认知能力最重要。" 我几乎完全只关注一件事：拥有最聪明的模型。我认为这是长期唯一重要的东西。 " 数据主权与生物科技 谈到数据的地缘政治问题时，Dario 做了一个区分。训练数据正在从 静态数据 转向 动态数据 ，当模型在数学问题或写代码环境上做强化学习时，“你不是在获取传统意义上的数据，更像是模型自己在做试错”。所以静态数据的重要性在下降。 但客户数据和个人数据的本地化需求是真实的。欧洲已经立法要求个人和专有数据留在各国境内，这是各国建设本地数据中心的一个重要原因。 话题转到投资时，Nikhil 试图让 Dario 推荐一只股票。“我把同样的问题逼着 Elon 回答了，他说 Google。” Dario 果断拒绝了个股推荐（“我了解太多上市公司的内部信息”），但在被追问具体行业后松了口。 他看好 生物科技 。“生物科技即将迎来一场文艺复兴，最终将由 AI 驱动。我们即将治愈很多疾病。” 他特别看好两个方向： • 肽类药物 （peptide based therapies）：小分子药物的自由度有限，“改善一个方面另一个方面就变差”，而肽类有一种“几乎是数字化的属性”，可以说“我在这里换一个氨基酸、在那里换一个”，允许更精确的连续优化 • CAR T 等细胞疗法 ：从患者体内取出细胞，进行基因工程改造使其攻击特定癌症，然后放回体内 Nikhil 问干细胞疗法管不管用，他上周刚花了一整周在医院做雾化吸入和静脉注射干细胞。Dario 笑着说他不了解干细胞疗法的最新进展，”你得问一个现在还在执业的生物学家”，但重申了对肽类疗法的信心。 学会使用 AI：“钢琴不是坐下来就能弹的” Nikhil 坦言自己第一次用 Claude Code 时遇到了困难。“对于一个很笨、没有编程知识的人来说，它不是非常容易上手的。就像弹钢琴一样，你不能坐下来就弹。” Dario 同意存在学习曲线，并透露 Cowork 的诞生正是因为看到很多非技术用户在命令行终端里苦苦挣扎。“对程序员来说命令行终端很日常，但对非程序员来说它让事情变得不必要地复杂。”Cowork 在底层由 Claude Code 引擎驱动，但设计成了更友好的界面。 他还提到 Anthropic 内部有一个叫 “教育部”（Ministry of Education） 的部门，正在制作更多关于如何有效使用 Agent 和提示词模型的教学视频。“我们会加大力度，因为我们确实希望每个人都能学会这个。” “几乎可以免费预测未来” Nikhil 最后问：你知道什么是其他人不知道的？ Dario 说他知道的大多数事情现在其实已经是公开信息了。但他有一个过去十年反复验证的经验： 人们总有一种诱惑去相信“那不可能发生，变化太大了，太疯狂了”。但一次又一次，简单地外推曲线，或者从第一性原理推理，就会得到几乎没人相信的反直觉结论。你几乎可以免费预测未来，只需说“从逻辑上推断……” （“You can predict the future for free just by saying 'well it stands to reason that...'”） 他补充说，纯逻辑推理是另一种错误。你需要的是" 少量经验观察 “加” 第一性原理思考 "的正确组合。这种能力是公开的，任何人都应该能做到，但做到的人少得惊人。 Dario 在这场对话里很直接。他承认权力集中让他不安，承认 Anthropic 会在擅长的领域跟创业者直接竞争，承认 AI 最终“可能在基本上一切事情上都比人类强”。 但直接不等于答案。Nikhil 问出的那些最尖锐的问题，“你的谦逊是策略吗”、“这不是有钱人批评资本主义吗”、“你不会拿走创业者的收入吗”，得到的回答都指向“看我们的行动”。而行动的解读空间很大。 几个值得持续观察的信号： • Anthropic 的 LTBT 治理机制在面临真正的压力测试时能否发挥作用 • SB 53 法案实施后的行业影响 • AI 从“替代写代码”到“替代软件工程”的实际时间线 • 以及 Dario 预言的“AI 海啸”到来时，社会是否已经做好了准备，或者仍在说“那只是光线的错觉” 完整访谈视频：https://www.youtube.com/watch?v=68ylaeBbdsg No access 0b2eqmbeoaacw4agudu2uvuvfa6di6bqerya.f10002 00:00 No access 0b2eqmbeoaacw4agudu2uvuvfa6di6bqerya.f10002 00:00 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/35XuB8Lq... https://mp.weixin.qq.com/s/35XuB8Lq... 原创 宝玉 宝玉 宝玉AI2026年2月27日 14:06 美国 Dario Amodei ，Anthropic 的 CEO、Claude 背后的人，本科物理、博士生物物理，原本想做教授去治病。从 OpenAI 出走创业四年多，公司估值已达 3800 亿美元 ，年化收入 140 亿美元 。 2026 年 2 月，他第二次来到印度班加罗尔，坐在 Zerodha 联合创始人 Nikhil Kamath 对面，聊了一个多小时。Nikhil 不是技术背景出身，他的问题带着投资人的怀疑和创业者的焦虑，多次直接挑战 Dario 的安全叙事。话题从 scaling laws 的化学反应比喻到 AI 意识的“辞职按钮”，从“有钱人说资本主义不好”的尖锐追问到“年轻人该学什么”的实用建议。 Dario 一边说“AI 海啸已经到了地平线上”，一边承认“我对权力集中感到不安”；Nikhil 一边展示自己用 Claude Code 写金融程序的经历，一边追问“你不会拿走我平台上创业者的收入吗”。 原始视频：https://www.youtube.com/watch?v=68ylaeBbdsg 节目：People by WTF，2026 年 2 月 24 日 要点速览 • Dario 早在 2019 年 GPT 2 阶段 就看到了 scaling laws 的迹象，成功说服 OpenAI 领导层重视，但在安全理念上未能达成共识，最终离开创办 Anthropic • 2022 年 ChatGPT 发布前，Anthropic 已有 Claude 的早期版本但 选择不发布 ，为避免引发军备竞赛，代价是“可能让出了消费者 AI 的领先地位” • 技术层面的安全工作比预期好，社会层面的认知比预期差 ，两者“大致抵消” • Anthropic 一位联合创始人把个人日记喂给 Claude，Claude 准确预测了他“还没写下来的恐惧” • 写代码会率先被 AI 替代 ，然后是更广泛的软件工程。长期来看，AI 可能在“基本上一切”上超过人类 • 创业者不要做“Claude 的套壳”，要建立行业壁垒；Anthropic 的 印度收入在 3.5 个月内翻倍 • Dario 看好 肽类药物 和 CAR T 细胞疗法 ，认为 AI 驱动的生物科技“即将迎来文艺复兴” 从生物学家到 AI：一条被“绝望”驱动的路 Nikhil 的第一个问题：创办 Anthropic 之前你在做什么？ Dario 的起点不是计算机科学，而是 生物学 。本科学物理，博士读生物物理，做过蛋白质组学的研究，目标是理解生物系统然后去治病。但研究做着做着，他开始“绝望”了。 一个蛋白质，RNA 会根据在细胞中的位置以不同方式剪接，然后被磷酸化，跟一堆其他蛋白质形成复合物。他开始怀疑这种复杂度可能 超出了人类理解的极限 。 就在那时候，他注意到了 AlexNet。 注：AlexNet 是 2012 年 ImageNet 图像识别竞赛中取得突破性成绩的深度学习模型，被广泛认为开启了深度学习的现代纪元。 “AI 实际上开始起作用了，它跟人脑的工作方式有一些共同点，但有潜力变得更大、扩展得更好。”他意识到，AI 或许才是最终解决生物学问题的工具。 于是他离开学术界，先后在百度（Andrew Ng 的团队）和 Google 工作了一段时间，然后在 OpenAI 成立几个月后加入，领导了整个研究部门好几年。最终，他和几位同事带着自己的愿景离开，创办了 Anthropic。 他差点走上另一条路。原本打算当教授，在斯坦福医学院做博士后时仍在瞄准学术界。但 AI 研究需要大量算力，这些资源主要集中在工业界。"但我想 我内心深处可能还是个教授 。" 离开 OpenAI：技术上说服了，理念上没说服 Nikhil 追问：离开 OpenAI 是因为理念分歧吗？ Dario 说有 两个核心信念 驱动了他们创办 Anthropic。 第一个是 scaling laws（规模定律）的信念。 他在 2019 年研究 GPT 2 时最先看到了这个趋势，花了不少力气说服 OpenAI 的领导层重视。这一点他们最终成功了