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大压缩：AI时代路线图。这位就是AI巨星、Anthropic创始人Dario Amodei，在IPO前公司就估值1.2万亿美元。Amodei曾经的东家百度，市值不到Anthropic的5%。WhatAI总结Amodei的观点：编程正在被吞并，但软件工程并未消亡。此外，AI可以解决全球贫困、不平等，并加快民主进程。

总裁简报 CEO Briefing

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Anya Rossi• Live Now

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从百度员工到万亿估值： Dario Amodei给我上的三堂课👍 Dario Amodei，Anthropic创始人，曾经的百度深度学习实验室员工。如今他公司的IPO前估值飙到1.2万亿美元，而他老东家的市值，不到Anthropic的5%。这不是讽刺，这是路径依赖的死亡证明。第一堂课：编程正在被"吞并"，但软件工程不会死。 Amodei说得很直白—— Claude Code上线后，年化收入和使用量同比增长了80倍，原本规划只是10倍。他甚至在台上"凡尔赛"：希望增速降回10倍，"那样我会轻松点"。 90%的代码将由AI编写？这不是预言，是正在发生的现实。但Amodei的真正洞察是：编程是手段，工程是结构。 AI写代码越来越快，但"把代码组织成可维护、可扩展、可交付的系统"——这才是软件工程的护城河。我见过太多客户把"用AI生成文案" 当成营销升级，却忘了"内容策略、品牌一致性、用户旅程设计"才是真正的工程。第二堂课：产品会被抄，但"形状"抄不走。 Anthropic从OpenAI分裂出来时， Dario带走的不仅是GPT-2/3的核心团队，更是一套关于AI安全的底层信仰。当OpenAI接受微软投资、走向商业化时，他选择了"可解释、可控、对齐人类利益"这条更难的路。结果呢？ Claude Code成了企业市场的核武器—— 30万家企业客户，运营收入超10万美元的大客户数量一年增长近7倍。市场用真金白银投票：深耕生产力工具+强调安全性，才是长跑之王。这让我想起段永平的"本分"—— 只做自己看得懂的事，只服务自己服务得了的人。 Anthropic没有追Sora 那种"炫技"的消费级产品，而是死磕编程和企业工作流。本分，就是最大的差异化。第三堂课： AI能解决贫困和不平等，但前提是——你别先被淘汰。 Amodei的野心不止于商业。他谈AI解决全球贫困、加快民主进程—— 这听起来像硅谷典型的"拯救世界"叙事，但结合他"未来1-5年消灭一半初级白领岗位"的预警，你会发现这不是鸡汤，是残酷的筛选机制。 20-30岁的入门级员工，科技、金融、法律、咨询——这些岗位正在消失。高盛预计全球3亿岗位面临AI威胁。我不是在制造焦虑，我是在翻译现实： AI不会让工作消失，它会让"可被拆解、重复、规则明确"的工作消失。对普通人的四个指导意义： 1. 从"写代码"升级到"定结构"。 AI能写函数，但不能决定这个函数该放在哪个架构层级。软件工程的核心从"实现"转向"设计"—— 你要成为那个告诉AI"为什么这样组织"的人。 2. 建立"反脆弱"的专业身份。 Anthropic的崛起证明：当所有人涌向同一个风口时，坚守差异化才是最大的杠杆。我认为AI营销领域，不做"万能AI解决方案"，只做"GEO+AEO+内容策略"这一件事。窄，但深。 3. 警惕"生产力幻觉"。研究显示，用AI辅助工作的人实际完成任务速度慢了19%，却自我感觉快了20%。正负差40个百分点—— 这不是效率提升，这是认知偏差。别被工具的速度骗过，真正的速度是决策质量。 4. 选择"被看见"，而非"被选中"。 Amodei从百度到OpenAI到Anthropic，每一步都是"结构性的看见"—— 不是"你很特别"的情绪价值，是"这是你的scope、authority、经济参与权"的制度确认。我转型AI营销财经领域时，前老板画饼"过半年带团队"，我信了，半年后裁员。现在我只问一个问题：如果我做出成绩，决策权和资源怎么兑现？最后说一句： AI时代最大的不平等，不是算力分配，而是"谁能定义问题"与"谁只能回答问题"之间的鸿沟。 Amodei从百度的一个深度学习研究员，变成了定义AI时代规则的人。他没有更聪明，他只是更早地选择了"定义结构"而非"执行结构"。 1.2万亿估值背后，不是技术奇迹，是组织形状的奇迹。 "先守正，后用奇。先本分，后出奇。没有形状支撑的技术，都是泡沫。"

从百度员工到万亿估值： Dario Amodei给我上的三堂课👍 Dario Amodei，Anthropic创始人，曾经的百度深度学习实验室员工。如今他公司的IPO前估值飙到1.2万亿美元，而他老东家的市值，不到Anthropic的5%。这不是讽刺，这是路径依赖的死亡证明。第一堂课：编程正在被"吞并"，但软件工程不会死。 Amodei说得很直白—— Claude Code上线后，年化收入和使用量同比增长了80倍，原本规划只是10倍。他甚至在台上"凡尔赛"：希望增速降回10倍，"那样我会轻松点"。 90%的代码将由AI编写？这不是预言，是正在发生的现实。但Amodei的真正洞察是：编程是手段，工程是结构。 AI写代码越来越快，但"把代码组织成可维护、可扩展、可交付的系统"——这才是软件工程的护城河。我见过太多客户把"用AI生成文案" 当成营销升级，却忘了"内容策略、品牌一致性、用户旅程设计"才是真正的工程。第二堂课：产品会被抄，但"形状"抄不走。 Anthropic从OpenAI分裂出来时， Dario带走的不仅是GPT-2/3的核心团队，更是一套关于AI安全的底层信仰。当OpenAI接受微软投资、走向商业化时，他选择了"可解释、可控、对齐人类利益"这条更难的路。结果呢？ Claude Code成了企业市场的核武器—— 30万家企业客户，运营收入超10万美元的大客户数量一年增长近7倍。市场用真金白银投票：深耕生产力工具+强调安全性，才是长跑之王。这让我想起段永平的"本分"—— 只做自己看得懂的事，只服务自己服务得了的人。 Anthropic没有追Sora 那种"炫技"的消费级产品，而是死磕编程和企业工作流。本分，就是最大的差异化。第三堂课： AI能解决贫困和不平等，但前提是——你别先被淘汰。 Amodei的野心不止于商业。他谈AI解决全球贫困、加快民主进程—— 这听起来像硅谷典型的"拯救世界"叙事，但结合他"未来1-5年消灭一半初级白领岗位"的预警，你会发现这不是鸡汤，是残酷的筛选机制。 20-30岁的入门级员工，科技、金融、法律、咨询——这些岗位正在消失。高盛预计全球3亿岗位面临AI威胁。我不是在制造焦虑，我是在翻译现实： AI不会让工作消失，它会让"可被拆解、重复、规则明确"的工作消失。对普通人的四个指导意义： 1. 从"写代码"升级到"定结构"。 AI能写函数，但不能决定这个函数该放在哪个架构层级。软件工程的核心从"实现"转向"设计"—— 你要成为那个告诉AI"为什么这样组织"的人。 2. 建立"反脆弱"的专业身份。 Anthropic的崛起证明：当所有人涌向同一个风口时，坚守差异化才是最大的杠杆。我认为AI营销领域，不做"万能AI解决方案"，只做"GEO+AEO+内容策略"这一件事。窄，但深。 3. 警惕"生产力幻觉"。研究显示，用AI辅助工作的人实际完成任务速度慢了19%，却自我感觉快了20%。正负差40个百分点—— 这不是效率提升，这是认知偏差。别被工具的速度骗过，真正的速度是决策质量。 4. 选择"被看见"，而非"被选中"。 Amodei从百度到OpenAI到Anthropic，每一步都是"结构性的看见"—— 不是"你很特别"的情绪价值，是"这是你的scope、authority、经济参与权"的制度确认。我转型AI营销财经领域时，前老板画饼"过半年带团队"，我信了，半年后裁员。现在我只问一个问题：如果我做出成绩，决策权和资源怎么兑现？最后说一句： AI时代最大的不平等，不是算力分配，而是"谁能定义问题"与"谁只能回答问题"之间的鸿沟。 Amodei从百度的一个深度学习研究员，变成了定义AI时代规则的人。他没有更聪明，他只是更早地选择了"定义结构"而非"执行结构"。 1.2万亿估值背后，不是技术奇迹，是组织形状的奇迹。 "先守正，后用奇。先本分，后出奇。没有形状支撑的技术，都是泡沫。"

华尔街洞见 | WS × AI Era

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Anthropic CEO Dario Amodei 提出的五个核心观点： 1、编程将最先被 AI 取代，随后是整个软件工程。 2、真正能留存的 5% 是“系统思维” 3、AI 不会完全消灭所有工作，但会改变技能要求 4、使用 AI 的方式决定是否“技能退化” 5、学习门槛被降低，多实践，设置上下文、有效提示和运行代理。

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KK.aWSB

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很多人讨厌Anthropic创始人Dario Amodei，主要集中在恐惧营销，譬如软件工程工作，有望在12个月内自动化。杨立昆也批判Dario，对Mythos/Fable(以及AI)荒谬的恐吓策略终于奏效了：白宫禁止非美国公民使用AI，包括外国雇员”。其实，有个AI大神比Dario坏多了，只是包装得精致…

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Anthropic的工程主管已经不写代码了。 AI在替他们干活。他们只负责修改。这是Anthropic创始人Dario Amodei发出的一个警告。未来，软件会变得非常便宜。甚至可能接近免费。过去的老模式是什么？花大价钱开发一个软件，然后卖给几百万人，摊平成本。这个模式快要行不通了。以后会怎样？也许开个会，花几分钱就能现场生成一个定制App。用完就扔掉。听起来很灵活，很高效。但代价是什么？整个软件工程行业，几十年建立起来的职业生态，可能会消失。当一个工具的生产力提升到极致，生产者的价值必然被稀释。这是基本的经济逻辑。 Amodei认为人类可以适应。但这番话听起来，怎么那么像那些鼓吹无节制全球化的精英论调？他们总说“阵痛”是暂时的，“适应”是必然的，却从不关心那些被时代车轮碾过的人。当硅谷的大佬们描绘AI乌托邦时，有多少中产家庭的饭碗正在被悄悄端走？他们说AI能完成90%的工作，工程师只需要做剩下的10%。但他们没说，模型迭代几次后，那剩下的10%也保不住了。这场由技术精英推动的变革，究竟是在创造价值，还是在摧毁中产阶级？大多数人，似乎还没意识到水温的变化。

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🚨SpaceX市值将会达到多少？传奇投资人Baron放话：SpaceX现在IPO虽然才2万亿以下。但未来市值能冲到10万亿、20万亿，甚至30万亿美元。将成为全球最大公司。马斯克看到后还不服🤣，直接修正，不止地球，SpaceX会是整个银河系最大的公司。可能也就是他之前说会达到100万亿美元。

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原来中共的“全过程民主”是早有传统的。在毛泽东时代就搞过这种假模假样的投票秀，结果不出意外，都是全票通过，外加热烈欢迎。习近平时代很好的继承了这一传统，并与时俱进的把“举手表决”改成了“按键表决”，但依然改不了“相同的配方，熟悉的味道”。

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拿到Cursor赠送的$10000额度之后，我专门研究下这家公司，看到Cursor CEO这个演讲，我突然意识到，我们对AI编程的理解，从根上就错了，当大多数人还在纠结哪个模型写代码更快更准的时候， Cursor已经直接进入了下一个时代，工程师不再是写代码的人，而是管理一整队AI同事的团队经理，现在Cursor内部30%的合并PR，都是由异步云代理自动创建的，单周运行两千多个并发代理，生成三百万行代码，消耗几十亿个token，一个任务发出去，系统会自动拆成规划，编码，测试，发PR四个角色，每个代理独占一台远程机器，并行在云端运行，人类只需要在最开始定义范围，和最后做一次最终审核，中间所有的脏活累活，AI全部自己搞定，这就是多代理比单代理强的根本原因，

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AYi

21,453 просмотров • 2 месяцев назад

今天看到谷歌前CEO施密特的演讲，对 #AI 重要性的描述，让人深思，他提到接下来这十年 #AI 技术的发展，将会直接决定未来的一百年。当年在互联网时代，我看一个创业项目，第一反应就是问：“你的市场有多大？” 因为互联网的生意，本质是“人”的生意：有多少人会用、他们愿意花多少钱。比如微信、抖音、亚马逊，逻辑都是一样的——抓住海量用户，然后想办法把用户价值变现。但 #AI 时代不是这样。施密特说，#AI 像电、像火。它不是一个“消费产品”，而是一个“生产力工具”，能直接创造结果。这意味着，AI 的市场规模不能再用“用户数 × 客单价”去算，而是要看它能切入多少“工资盘子”。拿 Coding 举例。全球程序员也就 3000 万人，听上去不算大。但这些人薪水都很高，总盘子大概 5000 亿美元。那 #AI 编程工具的价值，就是看它能不能分走这块 5000 亿的蛋糕。比如：如果 AI Coding 工具能替代程序员 10% 的工作，那就是 500 亿美金的价值。如果替代 30%，就是 1500 亿美金。更极端一点，如果完全自动化，那可能就是整个产业格局的重写。这就是为什么，哪怕程序员这个群体本身不大，#AI 编程依然会被资本市场极度看好。因为它直接对接的是“工资成本”，而工资就是最实打实的市场。而且这套逻辑不只适用于编程。未来律师、医生、设计师、投行分析师……这些高薪群体，背后都是巨大的工资池。#AI 能切走多少，就意味着有多大市场。所以在 #AI 时代，我看一个项目，不会再问“有多少用户”，而会先问：“它能帮谁省钱，能省多少钱？”因为 #AI 是硅基员工，真正的竞争对手不是别的互联网应用，而是“人类劳动力”。从投资角度讲，最值得关注的赛道，就是那些工资盘子最大、而且工作内容高度标准化的行业。编程只是第一个爆点，接下来可能会是法律文书、金融研究、医疗诊断，甚至是制造业里的设计环节。换句话说，#AI 投资逻辑已经从“用户经济”转向“劳动力经济”。谁能替代掉最多的人类工作，谁就能拿到最大的市场。从这个思路来探索 #AI 应用领域的创新，将会大有可为，寻找投资标的，也会更清晰。🧐

今天看到谷歌前CEO施密特的演讲，对 #AI 重要性的描述，让人深思，他提到接下来这十年 #AI 技术的发展，将会直接决定未来的一百年。当年在互联网时代，我看一个创业项目，第一反应就是问：“你的市场有多大？” 因为互联网的生意，本质是“人”的生意：有多少人会用、他们愿意花多少钱。比如微信、抖音、亚马逊，逻辑都是一样的——抓住海量用户，然后想办法把用户价值变现。但 #AI 时代不是这样。施密特说，#AI 像电、像火。它不是一个“消费产品”，而是一个“生产力工具”，能直接创造结果。这意味着，AI 的市场规模不能再用“用户数 × 客单价”去算，而是要看它能切入多少“工资盘子”。拿 Coding 举例。全球程序员也就 3000 万人，听上去不算大。但这些人薪水都很高，总盘子大概 5000 亿美元。那 #AI 编程工具的价值，就是看它能不能分走这块 5000 亿的蛋糕。比如：如果 AI Coding 工具能替代程序员 10% 的工作，那就是 500 亿美金的价值。如果替代 30%，就是 1500 亿美金。更极端一点，如果完全自动化，那可能就是整个产业格局的重写。这就是为什么，哪怕程序员这个群体本身不大，#AI 编程依然会被资本市场极度看好。因为它直接对接的是“工资成本”，而工资就是最实打实的市场。而且这套逻辑不只适用于编程。未来律师、医生、设计师、投行分析师……这些高薪群体，背后都是巨大的工资池。#AI 能切走多少，就意味着有多大市场。所以在 #AI 时代，我看一个项目，不会再问“有多少用户”，而会先问：“它能帮谁省钱，能省多少钱？”因为 #AI 是硅基员工，真正的竞争对手不是别的互联网应用，而是“人类劳动力”。从投资角度讲，最值得关注的赛道，就是那些工资盘子最大、而且工作内容高度标准化的行业。编程只是第一个爆点，接下来可能会是法律文书、金融研究、医疗诊断，甚至是制造业里的设计环节。换句话说，#AI 投资逻辑已经从“用户经济”转向“劳动力经济”。谁能替代掉最多的人类工作，谁就能拿到最大的市场。从这个思路来探索 #AI 应用领域的创新，将会大有可为，寻找投资标的，也会更清晰。🧐

Rocky

240,589 просмотров • 10 месяцев назад

被 OpenAI 开除的天才少年 Leopold Aschenbrenner 获硅谷大佬的种子投资，2.25亿美元基金，一年多就暴涨到55.2亿美元，现在持仓+期权已升到136.8亿美元他对 AI 的 5 个神预言： 1. 2030 年 AI 训练算力将是 1 亿张 GPU 的万亿美元超级集群 2. AI 公司未来拼的不是代码，而是谁电多 3. 未来一个 AI 集群，可能就吃掉美国 20% 的发电量 4. 未来真正卡脖子的是：发电厂、输电系统、电网扩容、核电建设、散热冷却 5. 未来公司最重要的职业不再是程序员，而是：电力工程师！

被 OpenAI 开除的天才少年 Leopold Aschenbrenner 获硅谷大佬的种子投资，2.25亿美元基金，一年多就暴涨到55.2亿美元，现在持仓+期权已升到136.8亿美元他对 AI 的 5 个神预言： 1. 2030 年 AI 训练算力将是 1 亿张 GPU 的万亿美元超级集群 2. AI 公司未来拼的不是代码，而是谁电多 3. 未来一个 AI 集群，可能就吃掉美国 20% 的发电量 4. 未来真正卡脖子的是：发电厂、输电系统、电网扩容、核电建设、散热冷却 5. 未来公司最重要的职业不再是程序员，而是：电力工程师！

Annie 所长

108,088 просмотров • 2 месяцев назад

从一个想法到 App Store 只用了 20 天——我如何在不是全职程序员的情况下，用 AI 打造并发布一款 iOS 应用：JAM。如果你有一个创意，想把它变成真正的产品，现在的速度可以比你想象的还快。在这段视频里，我会告诉你，如何在完全没有传统编程经验的情况下，借助像 Cursor 这样的 AI 工具，仅用 20 天就从构思走到 App Store 上架。这是一份针对设计师和科技从业者的真实案例，展示了现代 AI 工具如何加速工作流程、验证产品创意，并在极短时间内完成可用原型。

从一个想法到 App Store 只用了 20 天——我如何在不是全职程序员的情况下，用 AI 打造并发布一款 iOS 应用：JAM。如果你有一个创意，想把它变成真正的产品，现在的速度可以比你想象的还快。在这段视频里，我会告诉你，如何在完全没有传统编程经验的情况下，借助像 Cursor 这样的 AI 工具，仅用 20 天就从构思走到 App Store 上架。这是一份针对设计师和科技从业者的真实案例，展示了现代 AI 工具如何加速工作流程、验证产品创意，并在极短时间内完成可用原型。

Bear Liu

51,560 просмотров • 1 год назад

科技界目前最令人毛骨悚然的一句话： “距离模型能端到端完成软件工程师的‘所有’工作，还有 6-12 个月。” #Anthropic ceo 刚才爆料：不是“帮忙”。不是“辅助”。是“完成”！我们正在逼近“递归点”：AI 编写出更好的 AI。目前唯一能拖慢它的只有物理定律（芯片产能和能源）。一旦硬件跟上，闭环就会完成。初级程序员就是新时代的流水线工人。#失业潮 #软体工程师

科技界目前最令人毛骨悚然的一句话： “距离模型能端到端完成软件工程师的‘所有’工作，还有 6-12 个月。” #Anthropic ceo 刚才爆料：不是“帮忙”。不是“辅助”。是“完成”！我们正在逼近“递归点”：AI 编写出更好的 AI。目前唯一能拖慢它的只有物理定律（芯片产能和能源）。一旦硬件跟上，闭环就会完成。初级程序员就是新时代的流水线工人。#失业潮 #软体工程师

⧫ Alan Chen ⧫(alanchentsla.eth）

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