Anthropic公开4年后的世界！造AI只剩5%留给人

　　新智元报道

　　同一个 2026 年，人类的现实已经悄然裂成了两半！

　　在旧金山的 Anthropic 办公楼里，Agent 昼夜运转的总时长已经彻底反超人类，甚至有员工像带真人团队一样，给手下的 Claude 小队写起了绩效评语。

　　一墙之外，世界还停在另一个时代的节奏里。将近一半的美国人，至今不信 AI 能写好一封日常邮件。

　　就在刚刚，Anthropic 罕见连发两份重磅内部报告，把楼里楼外这两个平行世界，并排摆在了所有人面前。

　　1334 名 Anthropic 员工平均认为，再过四年，AI 就能做完自己眼下 75% 的工作；同一道题拿去问外面的美国打工人，答案只有 28%。

　　超过一半的员工笃定 AI 能包揽自己八成以上的活，美国劳动者里敢这么想的，只有寥寥5%。

　　91% 的员工相信 2030 年前 AI 就能做出诺奖级发现，58% 的人觉得 2027 年就能见分晓；美国成年人里，只有 39% 信。

　　这道认知鸿沟背后，是离奇点最近的这群人，已经提前活进了另一种日常。

　　在 Anthropic，一周干完外面三个月

　　他们敢下这么重的注，底气来自同一天公开的另一份内部报告。

　　这份《Anthropic 内部就业变化》调出了公司的人事、产出和 Agent 运行记录，把一家顶级 AI 实验室的里子翻给了外人看。

　　今年 3 月，算上后台昼夜不停的自主任务，全公司 Agent 干活的总时长，第一次超过了全体人类员工。

　　仅仅 5 个月后，只算员工亲手派出去的 Agent，工时也从 2 月不足人类的五分之一，一路狂飙到了人类的 6 倍。

　　研究部门更是到了 19 倍，相当于每个研究员身后，同时跟着 19 个不知疲倦的 Claude 在狂奔。

　　8 月，员工派出的 Agent 工时是员工的 6 倍

　　报告还画了一个大部门的 Slack 公开频道网络。起初里面只有 155 名员工和 150 个 Agent 会话，后来员工增加到 237 人，Agent 会话暴涨到了 7922 个。

　　代表 AI 的红点像野火一样越长越密，把代表人类的蓝点团团围住。每个人身边，都跟着一支自己的 AI 军团。

　　蓝点是员工，红点是 Agent 会话

　　有人把公司里的空气形容为「永恒的压力」，所有人都被这支军团推着往前狂奔，用 Claude 干一切事。

　　一位员工直言，在这里一周要交的活，放到外面的公司，足足要干三个月。

　　以去年 12 月为基准，工程师人均代码提交量已经暴涨到 5.1 倍，数据科学、法务和销售的人均产出也都在往上涨。

　　各岗位人均产出变化，2025 年 12 月为基准

　　今年 4 月，Claude 把一批没人顾得上的陈年积压问题清了一遍，一口气提交了 800 多个修复，硬生生把一类 API 错误压到了原来的千分之一。

　　据负责的工程师估算，这批活如果换人来干，要熬上整整 4 年。

　　写代码也溢出了技术部门的边界。非技术员工每月发起的编码 Agent 会话，从去年 8 月的区区 2 次，飙到了今年 5 月的 90 次。

　　一位销售代表想要一个贴合自己工作流的看板，带着 Claude 改了三四个小时，界面、工具和流程就全接通了。

　　原本写 Claude.ai 问候语的文案团队，搭起一套上下文图谱教会 Agent 写品牌文案，随后整组华丽转身，改行写模型评测集和提示词。

　　一位工程师说，自己一年前开始全面「Claude 化」，到今天，已经差不多 5 个月没亲手写过一行代码了。

　　你还在催 AI，他们已经被 AI 催着跑

　　外人总以为，AI 把活都干了，人就能端起茶杯喝茶看报。

　　然而在 Anthropic，现实恰恰相反，血肉之躯的人类，反倒成了整条流水线上最慢的一环。

　　研究团队把每人每周收到的 Claude 输出，按每分钟 250 词折算成阅读时间，得出的数字让人头皮发麻。

　　工程和研究岗位每人每周要读 424 个小时，可地球上的一周，不眠不休也只有 168 个小时。

　　各岗位每人每周读完 Claude 输出要花的时间

　　人读不过来，Claude 就只能干等。交互会话里，它大约 80% 的时间都耗在排队等人回话上。

　　工业革命以来两百多年，从来都是人在催着机器转；而在这栋楼里，历史第一次倒转过来，轮到机器排队等人。

　　于是，被逼到极限的人开始给 Agent 当起了经理。

　　有人专门搭了一个 Agent 当「幕僚长」，分拣其他 Agent 递上来的请求；写给 Agent 的常驻指令，一年里从几百条暴涨到了 8500 条。

　　而这还闹出过让人哭笑不得的一幕。

　　有位员工几个月前在一份公司周边文档上留了名字，哪怕早就不管这摊事了，Agent 还是隔三岔五找上门来，一本正经地向他讨要T恤和马克杯。

　　在如此高强度的使用之下，就连软件基础设施也扛不住了。

　　今年 5 月，Anthropic 主代码库每天合入约 2500 次代码变更，到了 9 月就冲破 3 万次，把程序员用了二十年的 Git 彻底挤爆。

　　主代码库每天合入的代码变更

　　于是 7 名工程师花了 5 个月，从头造出新的版本控制系统 Scion，把整个代码库从 Git 迁了过去。

　　迁移要用的代码导入工具，团队年初自己手写了一版，本来颇为满意。

　　后来，他们用内测的 Claude Mythos Preview 随手重写了一遍，没加任何额外指令。结果，新版本的内存占用降到二十分之一，速度快了整整 4 倍！

　　没想到，亲手造出 AI 的这群人，最先尝到了被 AI 甩在身后的滋味。

　　同一张问卷，两个 2030

　　看过这栋楼里惊心动魄的日子，再回头看那张问卷，就不难理解楼里楼外为什么差得这么远。

　　如果只问今天的 AI 能干什么，两拨人的看法其实差不多。比如自己设计并发表一项科研，两边都只有约四分之一的人觉得 AI 现在做得到。

　　可一说到接下来几年，差距瞬间拉开。到 2027 年，90% 的员工觉得 AI 能独立搞科研，美国成年人只有 38%。

　　到 2030 年，从写邮件、报税到诺奖级发现的 8 件事，员工的信心清一色超过 9 成。美国成年人这边，每件事都有 19% 到 40% 的人斩钉截铁地认为，AI 永远做不到。

　　员工（橙）与美国成年人（蓝）对 8 件事的判断

　　这也不只是外行和内行的差别。美国的计算机、工程和科学从业者预计，到 2030 年 AI 能做自己 33% 的工作。

　　就连其中天天用 AI 的，也只有 40%，离 Anthropic 员工的 75% 还横着 35 个百分点的鸿沟。

　　预计到 2030 年 AI 能做的本职工作占比

　　真正的区别，藏在用 AI 的体感里。挑一件 AI 擅长的活，把检查和返工都算上，59% 的员工说用 AI 只要原来四分之一甚至更少的时间。

　　在工作中用 AI 的美国人里，这么说的只有 26%，还有 29% 觉得用了 AI 一点没快，甚至更慢。

　　说用 AI 只要原来四分之一或更少时间的人占比

　　两拨人嘴上都说「我每天在用 AI」，过的却是完全不同的一天。

　　每天亲眼看着 AI 把三个月的活压进一周，眼里的 2030，自然和别人不在同一个世界。

　　造 AI 的人，开始给「最后一项发明」倒计时

　　整份调查里，这群人押得最重、也最让人心惊的一注，落在了自己的老本行上。

　　问卷有一道题只问了他们，造一个 2026 年初水平的前沿大模型，从定方向、设计实验到做评测，眼下有多少工作已经是 AI 自己在做？

　　员工的中位数答案是 51%，离造模型最近的研究团队估得更高，平均 60%。他们预计，到 2027 年底这一比例将升至 80%，到 2030 年底高达 95%。

　　员工估计 AI 在造前沿模型工作中的占比

　　Anthropic 此前公开过一项内部测试，让 Claude 给一段训练小模型的代码提速。

　　熟练的人类研究员熬上 4 到 8 小时能做到 4 倍，今年 4 月的 Claude Mythos Preview 一出马，直接做到了 52 倍。

　　在一个 AI 安全的开放研究题上，两位人类研究员埋头干了一整周，把性能差距缩小了约 23%。

　　Claude Agent 团队自己提假设、跑实验，用了 800 个小时、约 1.8 万美元算力，一举缩小了 97%。

　　在人类研究员走过弯路的 129 个真实研究节点上，Claude Mythos Preview 有 64% 的时候给出了更好的下一步。

　　就连科研里最看重的判断力，AI 也在迎头追上来。

　　历代 Claude 在 129 个研究节点上胜过人类的比例

　　顺着这条陡峭的曲线往下走，Anthropic 研究院设想过一种情景，AI 研发大体自动化以后，一家仅有 100 人的公司，就能干完过去 1 万甚至 10 万人组织的活。

　　「AI 自己造 AI」这件事，人类已经设想了六十多年。

　　1965 年，英国数学家I.J.古德写下过那句著名的预言，第一台超智能机器，将是人类需要做出的最后一项发明。

　　整整六十一年后，亲手锻造这台机器的人，开始给它拨响倒计时。到 2030 年底，造出一个前沿模型的活，留给人类的只剩最后5%。

　　阶梯正在抽走，18 个月后潮水漫过人间

　　当未来的潮水提前涌进现实，最先被拍在岸上的，是刚刚步入职场的新人。

　　过去一年，Anthropic 的人数扩大到原来的 3 倍，95% 的员工还预计公司会继续大举扩招。

　　然而就在这轮扩张里，通往这家公司的第一级阶梯，正在被悄然抽走——新招的技术岗里，初级的比例从 27% 断崖式跌到9%。

　　技术部门里初级员工的各项占比

　　几百年来，新人都是跟在老手身后打下手，一点点把判断力磨出来的。可如今，入门的活越来越多交给了不知疲倦的 Agent，新人连攒下第一份经验的机会都在变少。

　　而新人只是被潮水拍中的第一波。一墙之外的大众，也正一步步走进同一个未来。

　　把 Anthropic 员工的答案代进经济模型，他们眼中的这个未来，对应的是惊世骇俗的 17.1% 年增速，相当于美国经济每四年半就翻一番。

　　报告的说法是，这将是一场人类历史上从未有过的经济巨变。

　　三组人的答案对应的 2030 年美国 GDP 增速

　　Anthropic 首席经济学家 Peter McCrory 在X上说，在采用 AI 这件事上，Anthropic 大约领先整个经济一年半。

　　也就是说，这 1334 个人已经提前 18 个月，活进了全世界的未来。

　　今天在旧金山那栋楼里发生的一切，18 个月之后，终将化作时代的潮水，漫过人间的每一个人。

　　参考资料：

　　https://www.anthropic.com/research/employment-at-anthropic

　　https://www.anthropic.com/research/ai-expectations-gap

　　编辑：摩西