三天前，AI巨头Anthropic发布了一篇题为《When AI builds itself》的重磅长文，用实打实的内部数据证实了“AI造AI”的时代已然降临，同时向全人类发出了严肃警告：在必要时刻，全球应协同按下前沿AI研发的暂停键，为社会结构和对齐研究争取跟上技术脚步的时间。

Claude包揽八成代码，研发效率指数级飙升

截至2026年5月，Anthropic合入代码库的代码中，超80%由旗下大模型Claude撰写。而在2025年2月Claude Code发布之前，这一数字还仅为个位数，短短一年多时间，Claude便从代码辅助工具变成了研发主力。

研发产能的提升更是直观。2021年至2024年，Anthropic工程师人均每日合入代码量基本保持稳定；2025年Claude开始自主运行代码后，产能曲线首次上扬；进入2026年，模型能够在更长时间跨度上自主完成工作，产能迎来陡增。截至2026年第二季度，典型工程师的日代码合入量已达到2024年的8倍，有内部员工坦言，自己已经约5个月没有手写过一行代码。

尽管代码行数更多衡量数量而非质量，8倍的数值一定程度上高估了真实生产力，但2026年3月对130名研究人员的内部调查显示，中位数受访者认为自己的产出是没有AI辅助时的4倍左右。

代码质量比肩人类，研究能力实现超人突破

除了产量，Claude的代码质量也在飞速追赶并超越人类。Anthropic以“代码能否正常运行”和“其他工程师能否看懂并迭代”为核心标准进行评估，结果显示，过去一年研究员纠正、打断Claude任务的比率持续下降。在最复杂的开放式编码问题上，Claude的成功率在2026年5月达到76%，短短6个月暴涨了50个百分点。

实际案例更能体现其能力：一次例行升级导致数万个训练任务集体崩溃，工程师仅向Claude提供了问题描述和集群权限，它便在两小时内完成了排查、复现、验证和修复的全流程，而人类完成这项工作通常需要两三天。2026年4月的一次代码“大扫除”中，Claude更是一口气提交了800多个修复，将一类API错误压低了1000倍，这些工作若由人类完成预计需要4年。Anthropic内部共识明确：2025年底Claude编写的代码还略逊于人类，如今已基本持平，预计今年内将全面超越人类。

更令人震撼的是研究层面的突破。在优化小型AI模型训练代码的测试中，2025年5月Claude Opus 4能实现约3倍加速，而2026年4月的Claude Mythos Preview直接将这一数字提升至52倍，相比之下，熟练的人类研究员需要4到8小时才能做到4倍加速。在研究判断力测试中，Claude Mythos Preview有64%的概率能给出比人类研究员更优的下一步方案，在一项AI安全难题实验中，Claude智能体军团仅用800个累计小时、约1.8万美元算力，就追回了97%的性能差距，而两位人类研究员花一周仅追回23%。

人类优势仅剩研究品味，AI进化逼近临界点

如今，在AI开发的全流程中，人类的角色正在不断收窄：写代码、跑实验的工作已基本被Claude接管，研究判断力也正在被快速追赶，人类目前仅存的比较优势只剩“研究品味”——判断哪些问题值得研究、哪些结果可信、哪条技术路径可行。

但Anthropic直言，AI的进步很少依赖“灵光一现”的范式级灵感，绝大多数进展都来自“放大规模、排查问题、修复迭代”的循环，这正是Claude最擅长的工作流。而“研究品味”很可能只是又一个AI暂时不会、但终将掌握的能力，就像此前的解释笑话、心智理论、语言谜题等能力一样。

目前Anthropic已经撞上了AI研发的第一堵墙：代码审查排队，人类的审查速度已经跟不上Claude生成代码的速度。第二堵墙也已显现：AI辅助下新想法、新工具、新模拟的产出量爆炸，公司已无法全部消化。按照计算机科学的阿姆达尔定律，人类终将成为AI发展的最大瓶颈。

三种未来走向，Anthropic呼吁全球协同暂停

对于AI的未来，Anthropic提出了三种可能的剧本： 第一种是趋势停滞，S曲线见顶。可能“研究品味”无法通过算力堆叠实现，或是芯片、电网、供应链成为技术瓶颈。但Anthropic认为这是概率最低的一种，即便模型能力今日冻结，其现有能力也已足够颠覆诸多行业，比如Project Glasswing的Mythos Preview仅用数周就在全球关键系统中找出了超过10000个高危和严重级漏洞。 第二种是复合加速持续，人类掌舵。AI研发将大幅自动化，100人的公司就能完成过去10万人组织的工作，这也是Anthropic认为最可能的走向。但需要警惕的是，这套能力也可能被用于全民监控和精准操纵。 第三种是完全的递归自我改进。AI将自主设计、训练、迭代自己的继任者，进步速度仅受算力供给约束，人类退居验证与监督角色。Anthropic联创Jack Clark曾表示，2028年底前出现完全递归自我改进的概率为60%，而这一过程中，模型的失准行为可能会代际复合放大，最终导致失控。

基于以上判断，Anthropic发出了全球呼吁：建立可信的全球协调机制，让世界拥有减速或暂时暂停前沿AI开发的选项。其强调，单一国家或企业的减速毫无意义，只会让最不谨慎的参与者获得优势，只有多国、多个前沿实验室在可验证的条件下同步暂停，才能真正为人类争取应对AI风险的时间。Anthropic研究所也将与多方合作，构建支撑这种协同暂停所需的验证系统。

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