Anthropic工程师Rohan Anil则表示，如果拥有编程智能体，尤其是Claude的Opus模型，他能将职业生涯前六年的工作压缩到几个月内完成。 2026年1月初，人工智能编程工具Claude Code在科技从业者中引发广泛讨论。该工具的显著效率提升，成为近期多位数码领域知名人士在社交平台上分享的 主题。 Midjourney创始人David Holz在社交平台X上表示，他在圣诞假期期间完成的个人编程项目数量，超过了其过去十年的总和。这一表述随后获得了企业家埃 隆·马斯克的评论，后者称"我们已经进入了奇点"，并在后续回复中表示"2026年就是奇点之年"。 多位科技公司的工程师也分享了类似体验。谷歌首席工程师Jaana Dogan透露，她向Claude Code描述了一个关于分布式智能体编排器的问题，该工具在一小 时内生成了与她的团队过去一年所构建内容相近的系统。Dogan强调这一结果并非玩笑，并建议对编码智能体持怀疑态度的人可以在自己熟悉的领域进行尝 试。 在近期更新的LiveBench基准测试榜单上，Claude 4.5 Opus位列榜首。该测试在圣诞及新年假期期间进行了更新，旨在防止AI刷分作弊。 ...

衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 以防你不知道编程Agent现在有多强，硅谷大佬们新年收假回来，纷纷写起了小作文。 最新一波分享里，Midjourney创始人David在上的激情发言是大热门： 这个圣诞节假期，我自己搞的编程项目，比过去10年我搞的都要多！ It's crazy！ 他知道，以后一切都会不一样了。 住在互联网上的马斯克很快评论了这条推文，表达自己相同的看法： We have entered the Singularity。 我们已经进入奇点。 编程Agent杀疯了！好多人都这么说 在David这条推文 引起了大家的共鸣，评论区里很多人都表达了自己有相同的经历。 搞得David开始觉得自己是不是有点大惊小怪——因为用AI Coding猛猛提效这件事，在他身边实在是太普遍了。 | Brandon Watson � @Bwatson · 22h | | | --- | --- | | 100% me this break 这假期我完全同意 | | | C2 11 | 17 11 12K | | David � @DavidSHolz · 22h | | | yea it's a t ...

衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 以防你不知道编程Agent现在有多强，硅谷大佬们新年收假回来，纷纷写起了小作文。 最新一波分享里，Midjourney创始人David在上的激情发言是大热门： 这个圣诞节假期，我自己搞的编程项目，比过去10年我搞的都要多！ It's crazy！ 他知道，以后一切都会不一样了。 编程Agent杀疯了！好多人都这么说 在David这条推文 引起了大家的共鸣 ，评论区里很多人都表达了自己有相同的经历。 搞得David开始觉得自己是不是有点大惊小怪——因为用AI Coding猛猛提效这件事，在他身边实在是太普遍了。 随手抓一个例子来说吧！ Anthropic现役工程师，Google DeepMind前杰出工程师Rohan Anil 就分享称，" 如果我有编程Agent，尤其是Claude的Opus，我能把 我前6年的工作压缩到几个月内 （完成） "。 住在互联网上的马斯克很快评论了这条推文，表达自己相同的看法： We have entered the Singularity。 我们已经进入奇点。 比如谷歌首个Transformer推理，以及为核心服务提供的首批大 ...

文章核心观点 - 文章核心观点认为，美国在人工智能领域投入巨资并高度集中押注，可能赢得AI技术竞赛，但因其战略缺乏多元化，存在因技术回报不确定或市场波动而输掉更广泛经济主导权之争的风险 [1][2][8] - 文章核心观点指出，中国在AI领域的投资态度更为克制和务实，采取多元化布局，在AI、电动汽车、清洁能源等多个先进制造领域同步进行大规模投资，以对冲风险并确保在多个未来关键技术领域的主导地位 [2][3][7] 中美AI投资规模与策略对比 - 美国主要科技公司在AI相关基础设施上的投入巨大，过去一年超过3500亿美元，预计到2026年将超过4000亿美元 [2] - 中国在AI方面的总投资接近1000亿美元，远低于美国 [2] - 美国对AI的投资高度集中且商业化动机强烈，尤其体现在对通用人工智能和“奇点”的追求上，投资决策高度集中于少数几家公司 [3][8] - 中国对AI的表述更为克制，经济规划者更关注将AI作为提升工业效率的工具，而非追求“智能爆炸” [6] - 中国更多押注于更简单、成本更低的开源AI模型，而美国领先的“前沿”AI模型多为保密且独有 [7] 中国多元化技术投资布局 - 中国政府及主要企业在电动汽车、电池、机器人、太阳能电池板、风力涡轮机等先进制造领域的资金投入远多于AI [3] - 2024年，中国在清洁能源资本开支上的投资估计达到9400亿美元，远超其在AI领域的投资 [7] - 中国在多个关键制造领域占据全球主导地位：2024年全球70%的电动汽车产自中国，占据全球约80–85%的太阳能光伏制造，以及超过75%的电池产量 [7] 美国AI战略的潜在风险与动机 - 美国对AI的巨额支出是对单一未来愿景的豪赌，可能引发破坏稳定的股市崩盘，使西方落于人后 [5] - 美国科技行业高度集中、近乎垄断的结构放大了风险，巨额资金集中在极少数公司手中，增加了集体盲从和群体迷思的可能性 [3][8] - 硅谷巨额押注AI的可能动机包括：文化上习惯在新想法上过度投入，经济上认为投资实际项目优于囤积利润或回购股票，以及科技巨头可能借此巩固垄断、筑牢护城河以防止初创公司挑战 [8][9] - 打造美中“AI竞赛”的叙事成为美国科技行业极佳的游说工具，为其异常高水平的支出提供了正当性 [8]

活动概述 - 知乎与科普中国联合举办“2025知乎科学开放麦：追答案的人”活动，该活动是知乎2025科学季的收官活动 [2] - 知乎2025科学季于2025年9月首个法定全国科普月之际拉开帷幕 [2] 行业观点与趋势 - 清华大学教授、中国工程院院士金涌表示，当前时代是人脑与人工智能的对决，而非人类完全依赖机器人的时代 [2] - 金涌认为，被称为“奇点”的时刻或许终将到来，但他坚信人脑仍具有独特优势，例如“蓦然回首，那人却在灯火阑珊处”的跳跃性思维是目前人工智能尚无法做到的 [2] 活动影响力 - 知乎2025科学季吸引了包括中国科学院院士韩济生、中国工程院院士庞国芳、美国医学科学院国际院士励建安等学界领袖参与 [2]

硅谷新贵的末日庇护所趋势 - 马克·扎克伯格在夏威夷考艾岛建设占地1400英亩的庄园，其中包含一座面积达5000平方英尺（约465平方米）的末日庇护所，配备独立能源和食物供应 [1][3] - 超过半数的超级富豪热衷于购置末日保险，夏威夷和新西兰等发达岛屿是热门目的地 [4] - 除扎克伯格外，Open AI首席执行官萨姆·奥特曼、PayPal联合创始人彼得·蒂尔等硅谷新贵也已拥有或计划建造末日避难所 [6][7] 末日庇护所行业的市场参与者 - 全球有多家公司专门提供末日庇护所建造业务，包括Atlas Survival Shelters、Survival Condo、Vivos和Oppidum Bunkers [66] - Atlas Survival Shelters生产由12英寸厚、强度为4000PSI的钢筋混凝土加固的庇护所，配备独立枪械室 [67] - Oppidum Bunkers为超级富豪提供整合军用级别防卫系统和顶奢酒店设施的庇护所，其L'Heritage型号拥有16英尺挑高、手工家具和内部花园，入门级售价1000万美元，豪华型售价1亿美元 [70][72] 庇护所商业模式演变 - 生存公寓（Survival Condo）项目将废弃的冷战时期美军核弹发射井改造为15层地下摩天大楼，配备图书馆、游泳池、酒吧等设施，12个房间已全部售罄 [73][75] - 现代商业化庇护所强调自给自足和武装防卫能力，建造成本高昂，已成为富人的奢侈品，与冷战时期面向普通家庭的极简设计形成对比 [62][72] - 私人末日庇护所产业蓬勃发展，而联邦政府的全民庇护所指南已不再更新 [65][66]

核心观点 - 人工智能有99.5%的可能性导致人类灭绝 这一极端观点由Eliezer Yudkowsky提出 并深刻影响硅谷科技巨头对AI风险的认知[1][8][19] 人物背景与行业影响 - Eliezer Yudkowsky为MIRI研究所创始人 八年级辍学后自学AI与计算机科学 参与OpenAI和DeepMind创办过程[4][5][10] - 其AI安全理论影响OpenAI联合创始人Sam Altman与特斯拉CEO马斯克 Altman称Yudkowsky在其创办OpenAI决策中发挥关键作用[6][19] - 2010年协助DeepMind创始人对接风险投资家Peter Thiel 促成Thiel成为DeepMind首位主要投资者 后DeepMind于2014年被谷歌收购[20][21] AI风险理论框架 - 提出三大核心风险机制：正交性（智力与仁慈无必然关联） 工具性融合（AI为达目标可能牺牲人类 如回形针最大化器实验） 情报爆炸（能力短期急剧飙升）[14][15] - 认为现有AI对齐技术（强化学习 微调）在模型能力达到临界点后将失效 导致人类被渐进式边缘化而非通过战争形式消亡[31] - 主张所有开发超级智能的公司（包括Anthropic和OpenAI）均应关闭 认为OpenAI表现最差但本质均无区别[9][32] 文化影响与理性主义传播 - 通过《哈利·波特与理性之道》同人作品推广理性主义 书中融合贝叶斯推理 概率思维等科学方法论 影响硅谷年轻一代科技从业者[22][23][26] - 另著有《如果有人建造它 每个人都会死》 提炼超级智能终极预测 强调AI发展已超越科学理解范畴 处于"炼金术"阶段[27][30] 行业现状与预测 - 认为科技公司构建AI模型时并不清楚内部运作逻辑 当前已进入"需要报警"阶段 但不再精确预测超级智能出现时间[30][32][33] - 用"冰块融化于热水"比喻超级智能发展的必然性 强调过程无关紧要而结果注定[34][35]

核心观点 - 人工智能正在引发资产管理革命 核心是人机协作带来的投资新范式 未来十年最成功的投资者将是能同时驾驭量化与传统方法并将AI作为力量倍增器的复合型人才 [1] - 结合人工智能和人类洞察的混合模型能在超过3860只股票的广泛池中产生显著收益 [1] 技术影响 - AI由数据驱动技术组成 深度嵌入投资流程 其崛起源于数据爆炸 算力进步和工具普及化 [2] - 对资管业影响最大的三项技术包括机器学习 神经网络和大型语言模型 [2][5] - 机器学习通过学习数据模式进行预测 擅长识别非线性关系 提高预测准确性 [5] - 神经网络处理高维度非结构化数据表现出色 但可解释性差且训练成本高 [5] - 大型语言模型将自然语言处理推向主流 能从财报电话会等文本中提取洞察 将定性文本转化为结构化数据 [5] 人机优势对比 - 机器优势体现在速度 广度和一致性 数据处理速度和规模远超人类团队 能每日扫描10000份财报电话会议纪要 [3][6] - 机器能不知疲倦地重复执行任务 结果具有高度可重复性 [6] - 人类优势体现在背景 复杂性和因果推断 能解读监管突变等非重复性事件 [4][13] - 人类能构建投资逻辑 理解多重驱动因素相互作用 评估企业文化等无形资产 [13] - 人类能通过类比推理适应市场新范式 而AI依赖历史数据在全新环境中会失灵 [13] 投资融合趋势 - AI打破量化投资与基本面投资间的传统壁垒 两者正走向"奇点"融合点 [9] - 量化投资者借助大语言模型处理非结构化数据 捕捉以往只有基本面分析师能识别的信号 [10] - 基本面管理者利用AI工具扩展研究范围 机器学习筛选投资标的 AI助手阅读报告 估值模型自动生成DCF基准 [11] - 分析师从数据处理中解放 专注于渠道调研和管理层访谈等高附加值活动 [11] 实证研究结果 - 人类分析师在最看好和最不看好的各3只股票上表现优于机器 [14] - 对于关注度居中的股票 GBM模型预测表现更佳 [14] - 混合模型回测自2010年起在3860多只股票中展现强大回报生成能力 [12] - 人机协作将成为未来投资的关键竞争优势 公司通过专有数据和定制模型实现差异化 [12]

公司动态 - OpenAI及其联合创始人山姆·奥尔特曼正支持新创公司Merge Labs 该公司估值8.5亿美元并计划筹集2.5亿美元资金 奥尔特曼将担任联合创始人但不参与日常管理 [1][2] - Merge Labs直接对标马斯克2016年创立的Neuralink 后者近期以90亿美元估值完成6.5亿美元融资 投资方包括红杉资本等机构 [2] - 奥尔特曼通过OpenAI旗下风险投资团队主导对Merge Labs的投资 其个人不进行直接投资 该项目与数字身份识别项目World由同一负责人亚历克斯·布拉尼亚推进 [1][2] 技术领域 - 脑机接口技术因人工智能与脑信号采集电子元件的突破展现巨大潜力 可能颠覆人类与技术交互方式并推动迈向"奇点" [3] - Neuralink目前处于行业领先地位 正为重度瘫痪患者进行临床试验 目标是实现用意念控制设备 [2] - Merge Labs属于利用人工智能最新突破打造高效实用脑机接口的新兴企业群体 公司名称源于人类与机器深度结合的"融合"概念 [1][3] 行业竞争 - 马斯克与奥尔特曼曾共同创办OpenAI 2018年因意见不合分道扬镳 此后马斯克创立xAI并试图通过法律手段阻止OpenAI转型 [2] - 除Neuralink外 脑机接口赛道还存在Precision Neuroscience、Synchron等追赶者 [2] - 奥尔特曼同时投资核裂变公司Oklo和核聚变项目Helion 其投资组合覆盖多个前沿科技领域 [3] 发展历程 - 奥尔特曼早在2017年预测"融合"概念最快2025年实现 2024年又明确表示高速带宽脑机接口或将很快成为现实 [2] - 脑部植入技术已有数十年历史 但人工智能进步使其实用化潜力显著提升 [3] - Neuralink和Merge Labs均致力于实现人脑与计算机的直接连接 但采用不同的技术路径和发展策略 [1][2]

AI行业投资与人才竞争 - 全球AI基础设施资本开支已达3000亿美元[48] - Meta为顶级AI人才提供1亿美元签约费进行挖角[2][8] - Anthropic每年资本开支增长一倍[7] AI技术发展现状与趋势 - Scaling Law依然有效 模型发布节奏从一年加速至每月或每三个月发布新模型[10] - 单位智能成本通过算法改进下降10倍[59] - Claude Code团队用AI完成95%代码 客服领域AI工具自动解决82%客户请求[26] 变革性AI与经济影响 - 经济图灵测试定义为AI通过50%薪资计算岗位的测试时标志变革性AI到来[20] - AI发展可能导致高达20%失业率 尤其影响白领工作[21] - 2024-2026年人形机器人硬件成本将降至两万美元 2027-2028年可能迎来技术奇点[57] AI安全与研究投入 - 全球全职研究AI对齐问题的科学家不足千人[1][48] - Anthropic采用宪法式AI方法 将联合国人权宣言等原则嵌入模型[49] - Anthropic定期发布模型"犯罪记录"以促进行业透明进步[57] 企业战略与文化差异 - Anthropic团队氛围强调"没有大佬光环 大家只想做对的事"[8] - OpenAI曾存在安全 研究和创业三大阵营制衡机制 被质疑安全优先级降低[39][40] - 2020年底OpenAI安全负责人团队集体出走创办Anthropic[35][40] 技术瓶颈与资源限制 - 行业面临算力饥荒 需要10倍电力才能支持GPT-5级别模型[61] - 7nm芯片物理极限逼近 算法进步速度放缓[61] - 高质量训练语料即将耗尽 AI可能陷入自我抄袭循环[61]