Techub News 搜索

Anthropic CEO Dario Amodei（达里奥·阿莫代）：AI 在金融业的「真实时刻」已到来撰文：Techub News 整理导语 2026 年 5 月，AI 明星公司 Anthropic 在纽约举办了一场高规格的金融服务业峰会，汇集了全球顶尖银行、保险和投资机构的 CEO、CTO 及 CIO。此次活动的核心是一场由《纽约时报》专栏作家 Andrew Ross Sorkin（安德鲁·罗斯·索尔金）主持的炉边对话，对话双方是 Anthropic 联合创始人兼 CEO Dario Amodei（达里奥·阿莫代）和摩根大通董事长兼 CEO Jamie Dimon（杰米·戴蒙）。这场对话的重要性在于，它标志着生成式 AI 在金融这一高度复杂、监管严格的行业，正从早期的实验和演示阶段，迈入大规模、实质性部署的「真实时刻」。两位领袖不仅分享了各自机构的前沿应用案例，更深入探讨了 AI 指数级进步带来的机遇与必须应对的风险，为理解 AI 如何重塑全球金融体系提供了关键视角。摘要 AI 的「真实时刻」：Anthropic 宣布其 AI 模型 Claude 在金融业已超越演示阶段，正实际应用于对账、理赔、建模等核心流程，实现前中后台的转型。能力飞跃与不确定性：模型在准确性、可靠性和端到端任务自主性上持续快速提升，但技术发展的具体路径和经济社会影响仍存在「根本性的不可预测性」。网络安全成为「头号风险」：AI 极大增强了发现和利用软件漏洞的能力，中美在模型能力上的时间差（约6-12个月）构成了一个必须抓住的「关键修补窗口期」。组织吸收能力是瓶颈：技术的指数级进步与企业消化、部署新技术的线性速度之间存在巨大鸿沟，这限制了技术商业价值的即时释放。监管需寻求平衡：需要建立比「FDA模式」更灵活、比「蛮荒西部」更规范的监管框架，借鉴汽车等行业经验，在促进创新与防范重大风险间找到平衡点。从演示到现实：金融业的 AI 拐点已至 Anthropic 金融服务业负责人 Jonathan Pelosi（乔纳森·佩洛西）在开场时明确表示，一年前发布 Claude for Financial Services 时的承诺如今已经兑现。他强调，变化不仅在于新模型或新功能，更在于回答了董事会们最关心的问题：「这究竟是炒作，还是真实的？」——「今天我们很高兴地宣布，它是真实的。」 Dario Amodei（达里奥·阿莫代）在对话中阐述了 AI 能力的演进轨迹。他指出，虽然技术遵循着可预测的指数曲线（在业务增长和基准测试能力上多次被验证），但其在现实世界中具体如何呈现、能构建何种产品，存在「根本性的不可预测性」。尽管如此，未来 6 到 12 个月的趋势是清晰的：更高的准确性、更强的可靠性、更多的自主性以及端到端完成任务的能力。错误率将下降，模型将从完成「耗时一小时」的任务，发展到处理「需要一个团队花费一两周」的复杂项目。 Jamie Dimon（杰米·戴蒙）用亲身经历佐证了这一转变。他分享了一个周末的体验：在 Claude Code 上，他以银行 CEO 的身份，要求分析未来五年的资产互换、国债买卖价差、市场流动性、投资级债券风险等议题。仅仅 20 分钟，Claude 就创建了一个包含所有备份和研究的大型仪表盘，且结果非常准确。戴蒙回顾，摩根大通早在 2012 年就已开始使用机器学习处理抵押贷款问题，当时他称之为「更高级的数学」。如今，AI 的应用已扩展到数百个用例，包括风险、欺诈、营销、设计、会议纪要和文档审查等领域。「这仅仅是个开始，」戴蒙说。组织瓶颈、软件护城河与网络安全危机当被问及为何要联合黑石等机构成立新公司，向私募股权投资组合公司推广 AI 时，Dario Amodei（达里奥·阿莫代）指出了当前 AI 落地的一个核心矛盾：技术以闪电般的指数速度进步，但大型企业的组织架构和消化能力是线性的。即使拥有像 Jamie Dimon（杰米·戴蒙）这样有远见的 CEO，要教育成千上万的员工、调整流程，也需要时间。往往当企业刚学会使用某一代技术时，下一代模型已经发布，带来了新的可能性和不同的缺陷。Anthropic 作为一家约 3500 人的公司，其市场团队正在向千人规模扩展，但相比一些收入规模相近、却拥有 5 万人销售团队的公司，其市场覆盖能力有限。因此，需要借助生态伙伴的力量，加速技术在社会中的扩散。关于未来一年可能高达万亿美元的投资，Amodei（阿莫代）认为，从整体上看，这项技术如此强大，值得这样的投资。技术最终会为自己买单，只是过程并非直线。他透露，今年第一季度的年化增长率达到了惊人的 80 倍，远超之前预期的 10 倍上限，这说明了「极端不确定性」的存在。对话随后转向一个尖锐问题：AI 是否会侵蚀现有软件公司（SaaS）的护城河？Amodei（阿莫代）借用「阿姆达尔定律」来分析：一个复杂系统在加速了大部分组件的速度后，整体速度将受限于最慢的那个组件。他认为，如果一家软件公司的护城河仅仅在于「代码复杂难写」，那么这种护城河正在消失，因为模型编写代码的能力极强。但大型企业拥有多种护城河来源。未来将看到许多旧护城河迅速消失，同时一些护城河得以保留，甚至出现新的、目前难以想象的 AI 时代护城河。软件行业的总产值会因为生产更便宜、软件更多而上升，但今天的 SaaS 巨头们作为一个群体命运如何，则不确定。个体公司的生死取决于其应对速度。网络安全是整场对话中最紧迫的话题。Jamie Dimon（杰米·戴蒙）直言，网络风险多年来一直是摩根大通最大的风险，「而 AI 会让它变得更糟」。他赞同 Anthropic 主动披露其强大代码模型「Mythos」所发现漏洞的做法，认为这给了行业研究漏洞、制定应对计划的机会。 Dario Amodei（达里奥·阿莫代）详细说明了情况的严重性。他回顾了 Anthropic 的预警时间线：一年前开始用 Claude 审查代码安全漏洞；六个月前发现与中国国家行为者相关的攻击者试图利用 Claude 攻击美国科技公司；三个月前，在 Mythos 的前一代模型中，他们在 Firefox 中发现了约 20 个漏洞；而现在，Mythos 已在 Firefox 中发现近 300 个漏洞，闭门测试中发现的漏洞总数已达数万，甚至可能十万级。他提出了一个关键的「时间窗口」概念：其他美国主流 AI 实验室的模型可能比 Anthropic 晚 1-3 个月，而中国模型可能晚 6-12 个月。「因此，我们大概有这么长的时间（6-12个月）来修复所有这些漏洞。」目前大部分漏洞未被公开披露，正是因为修复需要时间，提前披露会帮助攻击者。危险在于，漏洞数量和由此导致的金融损失（如针对学校、医院的勒索软件，以及针对银行、金融账户的攻击）可能急剧增加。但 Amodei（阿莫代）也给出了一个乐观的展望：如果我们能在未来 6-12 个月（即中国模型追上来之前）妥善处理，世界可能变得比之前更安全。「漏洞的总量不是无限的」，如果利用像 Mythos 这样的模型重写所有代码，可以写出本质上就更安全的代码。「这不是关于恐惧，而是一个危险时刻。如果我们正确应对，我们可以在另一边迎来一个更美好的世界。」针对白宫对「算力不足」的担忧，Amodei（阿莫代）澄清这是一个误解。运行 Mythos 只消耗 Anthropic 算力的很小一部分，为政府增加算力不存在与私营部门争抢资源的问题。真正的挑战在于如何负责任地逐步发布如此强大的工具，既要公平地向足够多的组织开放以快速修复漏洞，又要谨慎控制访问权限，防止滥用。他呼吁建立一个对所有公司都公平、可预测的流程，而非临时的、武断的审批。监管、就业与未来的合作框架关于政府可能设立类似 FDA 的模型审批机构，Dario Amodei（达里奥·阿莫代）认为需要避免两个极端：既不能是毫无约束的「蛮荒西部」，也不能像 FDA 那样严重拖慢医疗进步。他提出了一个可能的借鉴对象：汽车行业。汽车具有巨大的经济价值，社会无法离开它，但也不能允许没有刹车的汽车上路。AI 监管需要在促进创新与设置必要护栏之间，摸索出一条「刚刚好」的路径。在就业影响这个敏感问题上，Jamie Dimon（杰米·戴蒙）承认这是合理的担忧。他回顾历史，认为技术总体上改善了人类生活，资本主义社会善于创造新的就业机会。但他也强调：「我们应该为可能因此受到伤害的人感到担忧。」关键在于做好准备，例如提供本地化培训、再就业支持、收入援助和搬迁帮助等。他批评了过去的「贸易调整援助」计划因申请门槛过高而效果不佳，强调需要政府与企业合作，设计出可行的方案。 Dario Amodei（达里奥·阿莫代）再次强调了「高度不确定性」。他认同戴蒙的观点，即当技术把「蛋糕」做大时，经济通常能灵活调整（如「杰文斯悖论」所述）。但 AI 的推进速度远超以往任何技术，当系统承受远超平时的压力时，可能出现异常的「大破坏」。因此，必须为最坏情况做准备，思考不同的宏观经济政策，例如工资再保险或调整计划。他主张，企业应尽可能选择「用同样资源做更多事」，而非「用更少资源做同样事」，这需要创造性地进行人员重新分配。政府和行业都需要从现在开始收集数据、制定政策，因为政策滞后可能长达两三年，而技术发展太快。产品化路径：从「超级员工」到「自主业务流程」在随后的议程中，Anthropic 的高管团队详细展示了 Claude 在金融领域的产品化路线图。首席商务官 Paul Smith（保罗·史密斯）指出，金融服务业是 AI 最快采用的行业之一。他展示了金融业客户在 Claude 上运行的各种工作流，从 KYC（了解你的客户）、客户 onboarding、贷款发起、并购决策支持，到保险领域的承保和直通式理赔处理。 Anthropic 将其产品路线图归纳为三大支柱：1) 赋予员工「超能力」（如 Claude Code 和 Claude Co-work）；2) 重新构想并端到端自动化业务流程；3) 基于 Claude 平台构建全新的收入流。他预测，在金融分析领域，将重现软件工程领域的「自主性曲线」：从快速完成单项研究，到创建复杂 Excel 模型，再到扮演需要密切监督的初级分析师、更自主的高级分析师，最终成为协调一群数字同事的整个研究部门的副总裁。研究产品管理负责人 Lisa Crawford（丽莎·克劳福德）从技术演进角度解释了这一趋势。她指出，「缩放定律」是过去两三年 AI 能力快速提升的驱动力。大约两年前，Claude 3.5 Sonnet 首次具备足够好的「工具使用」能力，可以开始「做事」；一年前，Claude 4 Opus 已能生成 PPT 和 Excel 文档；而最新的 Opus 4.7 和 Mythos 预览版，已经能够端到端地「拥有结果」，运用判断力完成高模糊性、长耗时的任务。她以预测下周能源价格为例，Claude 需要自行决定阅读新闻、寻找数据源、尝试多种方法并根据实际结果迭代自己的模型——这实际上将量化建模师和市场分析师的角色合二为一。过去需要研究员三周的工作，现在 Claude 只需两小时。金融服务业产品负责人 Nick（尼克）则进行了现场演示，展示了 Claude 如何嵌入银行家的日常工作流（Excel, PowerPoint, Word, Outlook），以及如何作为「托管智能体」自动化基金会计的季度估值审核等后台运营流程。Anthropic 宣布推出 10 个新的智能体模板，用于投行准备、估值审核、现金流折现建模等耗时任务，并深化了与标普、Moody‘s（穆迪）、Verisk（韦莱斯）等数据伙伴的合作。圆桌洞察：金融领袖的实践与挑战在最后的圆桌讨论中，AIG CEO Peter Zaffino（彼得·扎菲诺）、高盛 CIO Marco Argenti（马尔科·阿真蒂）和摩根大通 CIO Lori Beer（洛莉·比尔）分享了各自机构的 AI 转型经验。高盛 CIO Marco Argenti（马尔科·阿真蒂）对比了此次 AI 革命与过去的云革命：速度是过去的十倍，且更深刻地触及人类思考和决策方式。「这根本不是技术革命……这是你需要改变行为方式的革命。」他强调了高层推动、聚焦高影响力领域、以及建立内部「AI 提升者」社区对于推动文化转型的重要性。 AIG CEO Peter Zaffino（彼得·扎菲诺）以自身深度参与的具体用例为例，指出线性推广太慢，必须并行推进。他特别提到，确保核心团队对「智能体编排」等关键战略术语有统一清晰的定义，是推动执行的基础。摩根大通 CIO Lori Beer（洛莉·比尔）强调了在创新与风险管理间取得平衡的挑战。她介绍了摩根大通利用平台化战略构建控制措施、建立「网络威胁建模器」以及调整模型风险治理框架以适应新时代的做法。关于投资回报率（ROI），她区分了「必须做」的基础能力建设（不计较短期 ROI）和嵌入业务后驱动具体成果（如提升客户服务能力、创造新收入）的应用。展望一年后，三位领袖的希望分别是：Peter Zaffino（彼得·扎菲诺）希望 AI 已推广至全企业并带来更好业绩；Marco Argenti（马尔科·阿真蒂）希望客户能真切感受到他们的 AI 领导力；Lori Beer（洛莉·比尔）则希望 AI 已深度嵌入价值创造框架，而他们无需后悔「本可以做得更好更快」。整场峰会传递出一个明确信号：生成式 AI 在金融业的实验阶段已经结束，大规模生产应用的篇章正式开启。然而，技术的狂奔与组织的适应、价值的创造与风险的管控、创新的自由与必要的约束，这几组张力将定义未来一段时期金融业 AI 演进的复杂图景。

Anthropic 联合创始人 Dario Amodei（达里奥·阿莫代）：Claude 4 与 AI 的“相对论”时代撰文：Techub News 整理导语在 Anthropic 主办的“Code with Claude”开发者大会压轴环节，公司联合创始人兼 CEO Dario Amodei（达里奥·阿莫代）与主持人 Mike Krieger 进行了一场深度炉边对话。这场对话发生在 Claude 4 系列模型（包括 Sonnet 和 Opus）发布后不久，正值业界热议 AI 智能体与下一代开发者工具之际。作为“扩展定律”论文的先驱者之一，Dario Amodei（达里奥·阿莫代）的见解不仅关乎 Anthropic 的产品路线图，更映射出整个 AI 行业加速演进的核心逻辑与未来挑战。摘要 Claude 4 标志着模型自主性和长程任务处理能力的显著跃升，为构建“智能体舰队”铺平道路。 AI 发展正经历“相对论式”时间压缩，模型迭代和社会采纳速度远超传统标准，例如 MCP 协议在数月内成为事实标准。软件开发的经济学将被颠覆，极低成本、按需生成的“一次性软件”将成为可能，重新定义开发者角色。模型的前训练与后训练（如 RLHF）进步相辅相成，共同驱动能力增长，而可解释性研究正开始反哺神经科学。 AI 安全与能力提升并非零和游戏，而是可以协同并进的“竞优”关系，构建可信、可控的 AI 是商业与长远目标的一致需求。 Claude 4：自主性突破与“炼金术”时刻对话始于对最新发布的 Claude 4 模型的探讨。Dario Amodei（达里奥·阿莫代）表示，最令他兴奋的是每一代新模型都开启了一个新的能力等级，而 Claude 4 在自主性方面迈出了一大步。他认为，当前我们仍处于利用这代模型完成复杂任务的“起点”，尤其是让模型长时间自主运行、处理长视野任务的能力，未来将有远超当前水平的发展。他特别指出了两个关键应用方向：网络安全和生物医学研究。网络安全本质上是高阶的编程任务，而 Claude 4 可能终于达到了有效处理这类任务的阈值。作为一名前生物学家，Amodei 对 Opus 模型在生物医学和详细科学研究方面的潜力感到尤为兴奋，认为它在这方面将表现得特别出色。当被问及是否有某个瞬间让他意识到 Claude 4“与众不同”时，Amodei 分享了一个内部故事：在模型发布前几周，有团队成员惊呼，模型一次性解决了一个极其困难的性能工程任务，这是以往任何模型都未曾做到的。他将模型开发最后阶段的能力整合描述为一种“炼金术”或“超级stitious process”——尽管训练过程是计划好的，但模型的某些能力，或许是与人的互动，或许是最后一点的优化，总在最后一刻突然“涌现”并完美融合。他引用《创新公司：皮克斯的启示》中的比喻：就像皮克斯的电影在上映前两天可能还显得很糟糕，但最终总能化腐朽为神奇。AI 模型的开发也充满这种非理性的、在最后一刻汇聚成型的魔力。软件工程的未来：从“氛围编码”到智能体舰队管理面对现场众多开发者，话题自然转向 AI 将如何重塑软件工程。Amodei 提到了他深有共鸣的“初级工程师的复仇”系列博客文章，并勾勒出清晰的演进路径：从最初的代码自动补全，到现在的“氛围编码”，再到未来可以派遣智能体去执行具体任务。随着 Claude Code 等工具的进化，世界正朝着一个人类开发者能够管理一支智能体舰队的方向发展，开发者可以指挥不同的智能体去完成不同的模块。然而，他强调，人类的持续参与对于质量控制和确保细节正确至关重要。AI 并没有消除对人的需求，而是改变了人的角色。同时，AI 加速了工程部分，反而让工作中低效的环节（如跨部门对齐、路线图规划）显得更加令人痛苦，促使团队反思如何将更多时间投入真正的构建。关于模型架构的争论，Amodei 表示，Claude 4 的进步既体现在前训练（遵循扩展定律），也体现在后训练（如 RLHF）。两者相辅相成，并且都仍在快速发展。他警告，多种指数级增长趋势（模型规模、数据、算法效率等）正在相互叠加，这就是为什么一切都会发生得“非常快”。他用一个生动的比喻描述了身处 AI 领域的感受：就像乘坐一艘以相对论速度离开地球的宇宙飞船。飞船上的每一天，地球上可能已经过去了两三天。你需要消化和理解的信息量随时间膨胀而急剧增加，这种“时间膨胀”效应正是行业加速发展的真实写照。记忆、工具与“竞优”：构建可信 AI 的协同路径 Claude 4 中“记忆”管理能力的提升是一个重要进展。Amodei 解释说，这就像人类在思考时会记笔记并在之后回忆一样，模型也需要在长程任务中创建、存储和调用中间数据。新的“交错式推理与行动”功能允许模型在推理过程中穿插执行存储、读取等操作，其可供性正逐渐向人类靠拢，这是应有的发展方向。他举例说，看到 Claude Code 使用待办事项清单来管理自己的任务流，并随着思考动态增删条目，这种模仿人类工作管理方式的能力令人印象深刻。更强大的工具使用能力也随之而来。Amodei 提到一个案例：模型通过 MCP 使用一个工具时遇到了速率限制，它通过推理意识到问题，并尝试了另一种方法。这种在工具使用中进行推理和自主补救的能力非常强大。话题转向 AI 安全与能力的经典张力。Amodei 的核心理念是“竞优”，即安全与能力可以协同发展，而非对立。从商业角度看，许多客户需要 AI 模型的行为是 predictable 和 trustworthy 的，这与确保 AI 长期与人类意图对齐的宏大目标是协同的。这种协同也体现在开源工具上，例如 MCP 协议。Amodei 对 MCP 在发布后短短三四个月内就成为社区广泛采纳的事实标准感到惊讶，这再次印证了行业发展速度之快，传统标准制定所需的数年时间已被压缩到数月。结合其神经科学背景，Amodei 还探讨了可解释性与机器智能的协同发展。有趣的是，早期人们期望神经科学启发 AI，但现在情况更多是反过来的：通过 AI 模型的可解释性研究发现的模式（例如视觉模型中颜色与亮度通路的分离），后来在动物大脑中被神经科学家验证。这表明，无论是人工还是生物学习系统，都可能发现世界中存在的相同自然区分。未来展望：2026年的独角兽与“一次性软件”时代展望未来，当被问及何时会出现第一家只有一名人类员工的十亿美元公司时，Amodei 毫不犹豫地回答：“2026年。” 对于未来一年的构建者，他给出的核心建议异常简洁：保持雄心。在技术加速的“相对论”时代，具体的技巧可能很快过时，但敢于构建超越当前想象之物的雄心至关重要。他甚至开玩笑说，按照这个速度，今年晚些时候他给出的建议可能会变成“2025 年 5 月什么都别建了，因为今晚我们就要发布更好的”。但他也补充道，在能力边界上“碰壁”有时是有益的。如果一件事在当下“几乎可能”，那么提前搭建好所有基础设施，当下一代模型突破瓶颈时，你的产品可能因为准备过度而异常 robust。这就像为下一代模型进行“推测性执行”。对于未来一年，Amodei 预测我们将在代码领域看到不可思议的进展，从当前的编码助手走向真正的“智能体舰队”。这将引发深刻的经济学变革：当软件生产成本急剧下降，低至几美分、几秒钟就能生成一个一次性工具时，世界将变得完全不同。届时，只为特定活动临时开发一个软件变得经济可行，这将彻底改变开发者、企业和初创公司的角色，以及最终用户的体验。“我们尚不知道这些问题的答案，但这非常有趣。” 在五年的时间尺度上，Amodei 再次回归他热爱的生物学领域。他认为，生物医学的变革不会在明年就彻底发生，因为该领域本身节奏较慢。但他希望，五年后，AI 能帮助人类征服许多现存疾病。对话在此充满希望的愿景中结束，留给观众对加速未来无尽的思考。

Anthropic CEO Dario Amodei（达里奥·阿莫代）：在指数级加速的AI世界中保持理性撰文：Techub News 整理导语在彭博社的深度访谈节目《The Circuit》中，Anthropic联合创始人兼CEO Dario Amodei（达里奥·阿莫代）接受了长达70分钟的专访。此时，Anthropic凭借Claude系列模型，尤其是引爆企业市场的Claude for Code和Claude Cowork，已从昔日的“安全至上”挑战者，跃升为估值逼近万亿美元、被广泛视为行业领头羊的公司。本次对话发生在公司处于舆论与商业双重风暴眼的时刻，Amodei罕见地敞开心扉，谈论了从个人压力管理、公司治理、行业竞争到地缘政治与人类未来的宏大议题，为外界理解这家最具影响力的AI公司之一的内部思维提供了珍贵窗口。摘要 Amodei将当前AI的飞速发展比作“相对论飞船”：外部世界日新月异，内部必须保持外科手术般的理性决策，避免在“毫不担心”和“极度恐慌”之间摇摆。他首次详细解释了离开OpenAI的核心原因并非单纯的技术安全分歧，而是更深层的“信任与价值观”问题，并强调Anthropic正以自己的方式践行“负责任部署”。 Anthropic坚定选择企业市场而非消费级赛道，源于其认为企业客户对长期信任、安全与正向价值的追求，与公司核心价值观更协同，能减少根本性冲突。针对强大的Mythos模型暂不公开，Amodei透露是应早期合作企业的强烈要求，因模型在发现并利用漏洞方面能力“跳跃式”提升，需待防护措施成熟后再逐步开放。他重申对AI导致大规模“白领失业”的严重警告，但强调其本意是促进行业与社会提前规划解决方案（如技能转型、宏观经济政策），而非散布恐慌。风暴中心的“相对论飞船”船长当被问及如何应对当前AI领域令人窒息的发展速度时，Dario Amodei（达里奥·阿莫代）给出了一个充满物理学色彩的比喻：这就像乘坐一艘以相对论速度加速远离地球的飞船。“按照狭义相对论，你睡了一觉，醒来发现地球上已经过去了两天。然后你再睡一觉，因为飞船持续加速，地球上过去了三天……感觉就是这样。”他坦言，自己从未是睡眠很多的人，但在异常压力下，他正在学习“放松和睡眠的艺术”。然而，这种指数级加速并未导致非理性的恐慌。Amodei强调，面对众多清晰而紧迫的挑战，他持续处理它们的同时也在思考如何提前准备。“偏执或担心醒来会面对什么是没有建设性的。”他借鉴历史上处理高压情境人物的经验，指出成熟的决策在于“我们不能忽视风险，不能自满……但必须理性应对”。他将这种理想状态比作外科医生处理手术或军官指挥军事行动——在理解风险的同时保持基本的冷静。“在‘毫不担心’和‘天哪，我们今天必须恐慌’之间摇摆，是不成熟决策的标志。” Amodei成长于旧金山，父亲是皮革工匠，母亲在图书馆工作。他对早年席卷身边的互联网革命毫无兴趣，沉迷于数学、涂鸦、理解宇宙和阅读科幻小说。他认为旧金山/硅谷文化中的“不墨守成规、个人主义以及‘疯狂一点也没关系’”的精神对他影响深远。“专家都反对你也没关系，如果你有一个连贯的愿景和世界观，你就应该去追求它。”尽管他对硅谷有许多批评，但这种鼓励探索“长尾可能性”的精神被他视为至关重要。离开OpenAI的“信任裂痕”与行业“胡萝卜加大棒” 关于离开OpenAI并创立Anthropic的往事，Amodei提供了超越常见“安全分歧”叙事的解释。“构建强大技术时，你会面临许多艰难问题，Anthropic每天也面对许多我们不确定对错的决定。在安全问题上存在合理分歧是正常的，”他说，“仅凭这一点不足以离开。” 关键在于信任。“当你感觉无法信任某人，当他们的价值观并非他们所言，当他们不诚实，当他们并非出于所宣称的理由行事，当你看到令人不安的不诚实行为模式时，就很难继续与一家公司合作、信任它。”Amodei总结道，“归根结底，如果你们没有共同的愿景且互不信任，何必争论？解决之道就是各走各路。”他对现状感到平静：“我们按我们的方式做事，他们按他们的方式。我们将看到谁在市场中胜出，谁在公众舆论法庭上胜出。我认为这些比任何关于谁为何离开的戏剧性故事都更有说服力。” 谈及与竞争对手的关系，Amodei否认了整个行业互不信任的说法。他以DeepMind联合创始人Demis Hassabis为例，称相识15年，双方经常交流安全想法。“我的观点是：第一，有些参与者比其他人更值得信任。我认为Anthropic之外也有我信任、视为可信的参与者。”他提出了“胡萝卜加大棒”的行业协作观：可信的参与者需要联合起来，将不可信的参与者置于“不得不采用相同标准”的位置。 “积极的一面是激励他人，就像Demis和我互相激励……那是‘竞相向上’的胡萝卜一面。然后还有大棒的一面或隐含的大棒，即‘这些家伙在做正确的事，那些家伙如果不做正确的事就会很难看’。我们经常看到他们 grudgingly（不情愿地）做正确的事，同时试图假装在做不同的事。”Amodei认为，这正是让行业团结起来、促使行业合作的方式。价值观驱动的商业抉择：为何All in企业市场早期，当其他公司聚焦于有趣、炫目的消费级应用时，Anthropic却押注编程和企业市场，并凭借Claude for Code和Claude Cowork大获成功。Amodei解释，这既是商业决策，更是价值观决策。创立Anthropic时，核心始终是“正确行事”。但为了实现这一目标，需要资金来支持昂贵的模型研发，因此公司必须拥有商业模式。关键在于：商业模式是否会与价值观冲突？Amodei从其他公司的经验中领悟到：如果选择的商业模式与价值观根本冲突，你将陷入困境——要么背叛价值观，要么变得无关紧要。“远不如选择一个与价值观兼容的商业模式。” 审视消费级世界（尤其是社交媒体）鼓励参与甚至成瘾的机制，以及AI视频模型领域的混乱，Amodei看到了广告收入驱动下的注意力最大化激励。而企业市场则不同。“如果我们想想所有能用AI做的积极事情——治愈以往无法治愈的疾病、让能源更便宜高效、助力教育、解决发展中国家的健康问题、促进经济增长——这些基本上都属于企业范畴。”企业客户高度重视长期关系和信任，这与Anthropic“以积极且安全的方式部署模型”的目标非常协同。“这个商业模式在很大程度上与我们的价值观保持一致。并非没有冲突，也并非没有艰难抉择，但这类选择的数量远比其他情况要少。” 对于企业客户可能轻易切换模型的担忧，Amodei承认存在一定惯性，但从未依赖于此。“我认为你想要拥有更好的模型、更好的产品。”他透露，至少到本次访谈录制时，增长曲线并未出现拐点，反而在上升。 “SaaSpocalypse”与就业冲击：预警而非末日预言 Claude Cowork发布后，传统软件公司市值一夜蒸发2850亿美元，交易员称之为“SaaSpocalypse”。Amodei认为，预测具体影响非常困难，但传统软件公司的护城河将发生分化：快速编写软件的能力这类护城河将会消失，但客户关系、领域专业知识、独特领域知识等则会保留甚至变得更加重要。他的建议是：切勿自满，列出所有护城河，清醒认识到其中一些将消失，而另一些的相对重要性会增加，同时可能出现新的护城河。灵活应对者将表现出色，固步自封者将处境艰难。他总体判断：软件行业的整体规模会变大而非变小，尽管会出现一些大的输家。 Amodei因预警AI可能在未来1-5年内消除半数初级白领工作而备受关注，甚至被指责为“末日营销”。他对此强烈反驳，强调自己的完整论述始终包含对解决方案的探讨（如“代币税”、与企业合作调整岗位、宏观经济政策等），但社交媒体总倾向于截取那“三秒钟的末日片段”。他重申其核心信息是：“这是我们应当预见、担忧并需要积极应对的事情。”他承认不确定具体数字，但担忧程度依旧，属于同一量级。他描绘了可能的未来图景：一方面，AI使软件工程师等岗位生产力大幅提升；另一方面，也可能出现AI直接完成全部工作的情况。关键在于社会如何匹配新的需求。他提到Anthropic内部出现的“前向部署工程师”或“应用AI解决方案架构师”等新角色，融合技术工作与客户沟通，需求旺盛。“事情总会调整，但调整速度能否跟上颠覆规模？我不知道。”他警告 disruption（颠覆）的规模将会很大，这正是预警的意义所在——促使政策制定（无论是公司内部还是全球宏观经济层面）。展望五年后，Amodei指出几个可能的就业方向：物理世界相关的工作（如建造数据中心、制造业）、以人为本的工作（如医疗、客户服务中人类沟通仍被珍视）、以及“指导AI”的工作（确保其符合人类价值观与意图）。他坚决反对将预警简化为“革命将起”的恐慌叙事，“这绝对是我们想要防止的结果”。地缘政治、军事应用与Mythos模型：在风险中划定红线 Amodei直言支持对华芯片出口管制，因为他认为中国在AI能力上领先将对美国乃至全球民主状态“非常不利”。尽管一些芯片制造商不同意其观点，但这并未阻止他发声，即使在签署更多合作伙伴关系后也是如此。“我们是成年人，可以在某些事上合作，同时在其他事上存在分歧。” 在AI军事应用问题上，Anthropic的立场复杂且曾引发争议。他们是首批与国防部签约在机密网络运营的AI公司之一，但同时因坚持某些安全防护措施而被部分联邦机构排除在外。Amodei解释，面对俄罗斯入侵乌克兰、中国可能入侵台湾的风险，他担忧“复兴的威权主义集团”的侵略性，认为民主国家需要自卫。这正是他们与两届政府合作的基础。“我们当然不是为了钱，这非常麻烦……我们这么做是因为我们关心。” 然而，关心也意味着必须设定限制。他援引其在《技术的青春期》中的表述：“我们应该以一切方式使用这项技术，除了那些破坏我们自身价值观的方式。”他们的红线是大规模监控和全自主武器。“如果民主国家做那些事，那么民主国家获胜也不值得。”他解释，这就是为什么他们既率先与国防部合作，又拒绝了一些其他公司愿意做的事情。“你应该选择你的原则并坚持到底。” 关于与Palantir的合作，Amodei强调其范围经过谨慎界定，他们不与ICE（移民和海关执法局）或CBP（海关和边境保护局）合作，也不认为在加沙有业务。对于AI辅助 targeting（目标选定）可能导致平民伤亡的悲剧，他深感痛心，但指出这恰恰说明了他们坚持的原则——人类拥有最终决定权——的重要性。“想象一下，如果我们允许了全自主武器……那才是我们站出来反对的。”他认为，总体而言，AI的恰当使用更可能阻止而非引发世界大战，但若无限制，则可能增加误判风险。 Mythos模型的处置集中体现了Amodei在能力与风险之间的权衡。这款模型在发现漏洞并将其转化为可利用攻击方面能力出现“巨大跳跃”，以至于早期合作公司惊呼其为“超级武器”，并恳请不要公开。Amodei澄清，目标并非永远锁死该模型，而是逐步向更广泛的群体开放，并最终在强大的网络安全防护到位后向公众发布。他们担心现有防护措施（包括他们自己在Opus 4.7上发布的）可能被绕过，因此需要时间强化防御。他驳斥了用开源模型即可复现Mythos能力的说法，并以在Firefox中发现271个新漏洞为例证明其独特性。他强调，不发布Mythos已对公司商业利益造成巨大损害，这绝非营销噱头。“我们正尽最大努力向新的网络防御者开放Mythos……这是一个真正的挑战，我们需要作为一个社会共同面对它，而不是指责这是廉价营销。” 治理、未来与信任：在指数曲线上保持平衡 Amodei认为，AI是历史上首个主要由私营部门而非政府主导构建的强大技术，这是一种危险且不稳定的局面。他主张需要在AI公司权力之上建立制衡机制，例如Anthropic设立的“长期利益信托”（Long-Term Benefit Trust），该机构有权任命和罢免董事会多数成员，实质上可以解雇他。这引入了某种程度的“公共治理”元素。同时，政府也需要通过立法（如设定红线）和司法部门进行制衡。“我既害怕公司拥有这项技术，也害怕政府拥有它。公司需要对政府形成制衡，政府也需要对公司形成制衡。” 对于AI自我改进的“奇点”时刻，Amodei认为这不是一个时间点，而是一个连续过程。AI已经能够为下一代AI建议架构，生产力提升比例正在指数增长。关键在于在每个节点评估是否需要减速或加强控制。“应对这种技术的正确、明智的反应是说：我们不会恐慌。我们的对策将随着技术能力平滑地升级。”他批评在“反对一切AI监管”和“主张国有化”之间极端摇摆的反应是“不严肃”的表现。 Amodei曾估计AI导致文明崩溃的风险在10%-25%，他强调Anthropic的行动旨在降低而非增加这一概率。他将公司比作一家努力做到比其他航空公司安全十倍的航空公司，但无法保证永不坠机。“25%太高了，我们正努力使这个概率大大降低，这就是目标。” 最后，关于为何公众应该信任他及其公司，Amodei承认，鉴于硅 Valley近年来的行为，始于不信任是理性的。他认为信任必须通过实际行动赢得。他列举了Anthropic“说到做到”的记录：暂不发布Mythos损害了商业利益；早期主动切断对中国大陆的模型访问损失了数亿美元（当时是收入的很大一部分）；推迟Claude的发布等。“我们并不完美，我们会犯错……但根本上，我们拥有一个关于如何做正确之事的诚实而真诚的图景，并且我们正努力执行这一图景。”人们需要纵观整个历史，自行判断哪种假设最符合这些行为。

Anthropic CEO Dario Amodei（达里奥·阿莫代）：我不是末日论者，但我们必须正视 AI 风险撰文：Techub News 整理导语 2025 年 7 月，Anthropic 联合创始人兼 CEO Dario Amodei（达里奥·阿莫代）在其旧金山总部接受了深度专访。作为 OpenAI 前核心成员、GPT-3 项目负责人，以及如今估值数百亿美元的 AI 明星公司 Anthropic 的掌舵人，Amodei 的观点始终备受关注。2025 年 7 月，他关于 AI 可能取代大量白领工作、呼吁加强芯片出口管制等言论，引发了行业内外广泛讨论，甚至招致了“末日论者”的批评。在这场对话中，Amodei 全面回应了这些争议，详细解释了 Anthropic 的技术路径、商业逻辑以及对 AI 未来发展的核心判断。摘要 Dario Amodei（达里奥·阿莫代）强烈驳斥“末日论者”标签，强调自己深刻理解 AI 的巨大益处，但正因如此才必须警示风险。他坚信 AI 能力正遵循“扩展定律”呈指数级提升，而市场普遍低估了这种指数增长即将带来的颠覆性影响。 Anthropic 专注于企业级 AI 应用，认为这是最能体现模型价值、并推动技术向善的商业模式，其营收已连续数年实现10倍增长。 Amodei 认为，AI 的安全性与能力发展密不可分，Anthropic 通过发布负责任扩展政策、投资可解释性研究等举措，致力于引领一场“竞优”而非“竞劣”的行业竞赛。他批评部分行业领袖对其动机的曲解是“无耻的谎言”，并呼吁以更严肃、诚实的态度对待 AI 这项高风险高回报的技术。驳斥“末日论者”：深刻理解益处，方能严肃警示风险访谈伊始，主持人便直指核心：近期 Dario Amodei（达里奥·阿莫代）关于 AI 经济影响和安全性的诸多警告性言论，让他被贴上了“末日论者”的标签。Amodei 对此反应强烈，甚至用了“愤怒”一词。他讲述了个人的家庭经历作为回应：他的父亲曾罹患重病，并在2006年去世。然而，就在其父去世后仅三四年，该疾病的治愈率就从约50%跃升至95%。“我比任何人都更理解这项技术能带来的益处有多么紧迫，”Amodei 说道，“当我写下《充满爱意的机器》那篇文章时，我列举了这项技术能让数十亿人生活变得更美好的所有方式。” Amodei 认为，一些在社交媒体上为“加速”欢呼的人，似乎并不真正关心技术的人文主义益处，而只是沉浸在肾上腺素的刺激中。当这些人称他为“末日论者”时，在他看来完全丧失了道德可信度。“我理解这项技术的好处。你听到我刚才说的了……我理解这项技术的好处。” 他明确表示，自己的立场并非要减缓技术发展，恰恰相反，是为了让技术能够持续、安全地进步。“我警告风险，是为了我们不必减速。这样我们才能投资安全技术，继续推动该领域的进步。” 坚信指数增长：市场普遍低估了 AI 的颠覆速度 Amodei 被许多业内人士认为是主流 AI 实验室领导者中对技术发展时间线预估最短、最激进的一位。他对此的解释源于对“扩展定律”的坚定信念。他避免使用“AGI”（通用人工智能）或“超级智能”这类他认为“毫无意义”、“像营销术语”的词汇。但他确信，AI 能力正沿着一条明确的指数曲线攀升：每隔几个月，通过投入更多算力、数据和新的训练方法，我们就能获得一个比前一个更强大的模型。最初这只是“预训练”阶段的扩展，现在则加上了“强化学习”或“推理”这第二阶段，两者正在同步规模化。 “人们不太擅长理解指数增长，”Amodei 指出，“如果某物每六个月翻一番，那么在它发生前两年，它看起来只完成了1/16的进度。”他认为，我们正处在2025年年中，模型能力在经济层面的影响力已经开始爆发。他以 Anthropic 的营收为例：2023年从零增长到1亿美元，2024年达到10亿美元，而2025年上半年，已从10亿美元增长到约45亿美元。“如果这个指数再持续两年（我不说它一定会），你就会达到数千亿美元的规模。” 他将此与1990年代的互联网浪潮类比：当时网络速度和计算机底层性能快速提升，短短几年内就催生了全球数字通信网络，而当时几乎没人预见到其影响和速度。“这就是我的出发点……我认为人们被指数增长愚弄了，没有意识到它可能有多快。” 对于业内关于“规模化收益递减”的讨论，Amodei 基于 Anthropic 的模型表现予以否认。他以编码能力为例，指出从 Claude 3.5 Sonnet 到 Claude 3.7 Sonnet，再到 Claude 4.0 系列，每一代模型在编码上都比前代有实质性提升，基准测试分数和实际使用量都在呈指数增长。“我们看不到任何收益递减的迹象。” Anthropic 的商业模式：押注企业级应用，与指数增长对齐当被问及生成式 AI 是否是一门真正的生意时，Amodei 用 Anthropic 的业绩给出了肯定答案。他强调，Anthropic 是历史上在同等规模上增长最快的软件公司。与 OpenAI 侧重消费者产品（如 ChatGPT）、谷歌侧重将 AI 融入现有产品套件不同，Anthropic 选择了不同的道路：专注于企业级 AI 应用。Amodei 解释，这包括企业、初创公司、开发者和使用模型提高生产力的高级用户。“我们的观点是，AI 的商业使用（甚至可能比消费者使用）将会更大。” 他认为，专注于商业用例能为模型改进提供更好的激励。“一个思想实验：假设我有一个模型，其生物化学水平相当于一个本科生。然后我改进了它，使其达到博士生水平。如果我面向消费者，也许只有1%的消费者在乎这一点。但如果我去辉瑞公司说，我把模型从本科生物化学水平提升到了研究生水平——这将是世界上最重要的事情，他们可能为此支付十倍的费用。” 因此，让模型变得更智能、更能解决世界性问题（如生物医学、地缘政治、经济发展等），并与企业的价值创造直接挂钩，这不仅是一个更具潜力的市场，也更能推动技术向善。“我想说，我们押注于 AI 的商业应用，是因为它最符合指数增长的趋势。” 关于 Anthropic 的定价策略和盈利能力，Amodei 承认定价方案和速率限制非常复杂，早期对一些使用模式的影响估计不足，并已进行调整。他强调，从模型创造的价值角度看，提供特定智能水平的成本会下降，而提供前沿智能的成本可能保持稳定，但其创造的经济价值会大幅上升。对于公司目前尚未盈利的状况，Amodei 提供了一个独特的视角：应将每个模型视为一个独立的“风险项目”。公司可能每年投入巨资训练下一代模型（导致账面亏损），但上一代已部署的模型本身是盈利的。“如果模型停止变得更好，或者公司停止投资下一个模型，你可能会有一个可行的业务……但每个人都在投资下一个模型。”这反映了行业对指数级增长的预期和投入。安全与能力交织：倡导“竞优”而非“竞劣” 作为 OpenAI 前核心成员、GPT-3 项目的推动者，Amodei 离开并创立 Anthropic 的动机一直是外界关注的焦点。他透露，最初构建 GPT-2 和 GPT-3 其实是 AI 对齐工作的延伸，是为了大规模研究和应用“基于人类反馈的强化学习”等技术，以让模型更好地遵循人类意图。这段经历让他深刻认识到，AI 系统的“对齐”（安全性）与“能力”发展是紧密交织的，很难将两者分开工作。真正能引导领域向更积极方向发展的，是组织层面的决策：何时发布、内部研究什么、在系统上做什么样的工作。而这正是他决定另起炉灶的原因之一。 Amodei 驳斥了“他认为只有自己能安全构建 AI 从而想控制整个行业”的批评，称这是“无耻的谎言”。“我从未说过任何接近这样的话……这是一个令人难以置信的、充满恶意的歪曲。” 相反，他提出 Anthropic 的目标是引领一场“竞优”竞赛。“在‘竞劣’中，无论谁赢，每个人都是输家，因为你制造了不安全的系统……在‘竞优’中，无论谁赢，每个人都是赢家。”Anthropic 的做法是树立榜样：率先发布“负责任扩展政策”、公开可解释性研究成果、分享“宪法AI”方法、公布危险能力评估方式等，并鼓励其他公司效仿。“我们试图为该领域树立榜样……但这其中存在一种相互作用，即成为一个强大的商业竞争者是有帮助的。” 资源与人才：坚信使命与文化不可购买面对像 xAI、Meta 等拥有万亿市值母公司支持的对手在算力集群上的巨额投入，Amodei 承认 Anthropic 筹集了近200亿美元“不算少”，同时在与亚马逊等合作建设的数据中心规模上，并不逊色于其他公司。但他认为，相比纯粹的算力资源，“人才密度”才是更关键的因素。Anthropic 之所以能保持资本效率（用更少的资源做出更好的模型），核心在于顶尖人才的聚集和高效协作。他提到，尽管面临巨头公司的高薪挖角，但 Anthropic 的流失率很低，许多人甚至拒绝与马克·扎克伯格会面。 Amodei 将之归因于公司文化和使命认同。“我们拒绝妥协我们的原则……因为我们有信心，人们加入 Anthropic 是因为他们真正相信这个使命。”他认为，竞争对手试图用金钱购买“与使命的一致性”，但这恰恰是买不到的。“我对他们试图做的事情相当悲观。” 对开源与行业未来的看法对于开源模型可能带来的“颠覆”风险，Amodei 持不同看法。他认为，在 AI 领域，开源（更准确说是“开放权重”）的运行方式与传统软件开源不同。模型的权重并非像源代码那样易于理解和协作改进。最终，大型模型都需要在云上进行推理，这本身就有成本和效率门槛。 “当我看到一个新模型时，我不在乎它是否开源……我只问，它是一个好模型吗？它比我们更擅长某些事情吗？这才是唯一重要的事情。”他认为，将“开源”作为思考竞争的主要维度是一个“干扰项”。在访谈的最后，Amodei 再次强调了当前处境的严峻性：数万亿美元资本站在加速 AI 的一边，而 Anthropic 尽管估值很高，但相对于这股力量仍然很小。他不断发声警示风险，即使这会招致同行、政府官员和资本方的批评。 “我们需要更多的深思熟虑、更多的诚实、更多愿意违背自身利益行事的人。我们需要人们真正投入去理解现状，真正去做研究，真正为我们的处境增添一些光明和见解。”Amodei 总结道，“我正在努力这样做。如果能有其他人也尝试做同样的事情，那将非常有帮助。”

已经到底了

AI Web3 ETF 稳定币 Defi RWA

搜索“Dario Amodei”共有10条相关结果

Anthropic 联合创始人 Daniela Amodei（丹妮拉·阿莫迪）：如何构建 10x AI 团队与平衡增长的框架

Anthropic CEO Dario Amodei（达里奥·阿莫代伊）：AI将导致1-5年内半数白领失业，呼吁征税与透明度立法

Anthropic CEO Dario Amodei（达里奥·阿莫代）：AI 在金融业的「真实时刻」已到来

Anthropic 联合创始人 Dario Amodei（达里奥·阿莫代）：Claude 4 与 AI 的“相对论”时代

Anthropic 联合创始人 Dario Amodei（达里奥·阿莫代）与 Daniela Amodei（丹妮拉·阿莫代）：开发者是 Claude 最重要的用户

Anthropic CEO Dario Amodei（达里奥·阿莫代）：AI 将重塑所有行业，但不会立即取代人类

Anthropic CEO Dario Amodei（达里奥·阿莫代）：AI 将比人类更擅长几乎所有事，我们需为此做好准备

Anthropic CEO Dario Amodei（达里奥·阿莫代）：在指数级加速的AI世界中保持理性

Anthropic CEO Dario Amodei（达里奥·阿莫代）：模型正在重塑企业，我们为何押注“责任”与“信任”

Anthropic CEO Dario Amodei（达里奥·阿莫代）：我不是末日论者，但我们必须正视 AI 风险