编程已死，指数将尽量
编程已死，指数将尽上周连着听了三期播客，能在同一周听到这三个视角的碰撞，说来也是一种意外的幸运。
三位嘉宾来自同一家公司——Anthropic。CEO Dario Amodei上了Dwarkesh Podcast，聊了两个多小时。Claude Code的创造者Boris Cherny一周之内连上了YC Lightcone和Lenny's Podcast。有意思的是，一个CEO，一个产品负责人，各自从完全不同的角度讲同一件事，却得出了惊人一致的判断。
Dario那期播客的标题就一句话：We are near the end of the exponential。
我们正接近指数的尽头。
先说一个让我印象很深的细节。Dario说他在2017年写过一份内部文档，叫"The Big Blob of Compute Hypothesis"——大算力假说。那时候GPT-1还没出来，深度学习在大多数人眼里还是小众技术。文档里列了7个驱动AI能力的核心因素：算力、数据量、数据质量与分布、训练时长、可规模化的目标函数、数值稳定性、条件控制技术。
9年过去了，他说自己的观点基本没变。
这些年ML领域被讨论过的那些"根本性障碍"——语法vs语义、推理能力、常识理解——一个接一个在规模化训练面前溶解了。用Dario的话说：
"There's a strong history of things seeming like a big deal and then kind of dissolving within the big blob of compute."
在我看来，这是一种极少数人才有的认知一致性。大多数人随风口调整判断。Dario的判断在GPT-1之前就定了型，然后用了9年等世界追上来。见微知著，这四个字放在他身上特别贴切。
Boris的故事从另一个维度呼应了这个判断。
2024年9月，他刚加入Anthropic不久，随手在终端里写了一个简单的聊天应用——就是想学一下公司的API。没有人安排他做命令行工具，团队当时还在"探索模式"，不确定编程产品该做成什么样。
他的入职搭档Adam Wolf看到他的第一个PR，说了一句让他愣住的话："You wrote this by hand. What are you doing?"——你在干什么，居然自己手写代码？
Wolf给他看了一个叫Clide的内部研究工具。Boris让它处理一个任务描述，Clide直接一次性写出了完整实现。
"I was just mind blown that this was even possible."
他回到自己的终端应用，给模型加上了bash工具的访问权限。模型自发地写出AppleScript来自动化各种操作。Boris连续工作了三个月，没有周末，没有假期。
这就是Claude Code的起源。一个"意外"。
一晃一年半，这个意外长成了一个让我有点心潮澎湃的东西。
回过头来看这组数据。我反复核对了好几遍，怕自己看错了。
Dario说Anthropic的收入增长：2023年从0到1亿美元，2024年从1亿到10亿，2025年从10亿到接近100亿，目前年化收入约140亿美元。
每年10倍，连续三年。
Boris说Claude Code的增长：截至2026年2月，Claude Code已经贡献了全球公开GitHub提交的4%。日活用户在过去一个月翻了一倍。70%的创业公司选择Claude作为主力模型。
说白了，两条指数曲线——一条是收入，一条是用户——在同一个时间窗口交汇了。
Dario在播客里解释了背后的商业逻辑，我觉得很有意思：每一代模型单独来看是赚钱的，毛利是正的。他举了一个简化的例子——花10亿美元训练一个模型，产生40亿美元收入，推理成本10亿，毛利率大约75%。但公司整体还是亏损的，因为你同时在投下一代模型的训练费用，而下一代的成本是上一代的10倍。赚的钱全部压回了赌桌上。
只有当这个倍增周期停下来，累积的利润才会浮出水面。Dario预计2027到2028年可能实现盈利。但在那之前，整个行业的资本开支是惊人的——他给了一组数据：目前全球AI基础设施的用电量约10到15吉瓦，每吉瓦每年的成本在100到150亿美元之间，每年还在增长3倍。到2028、2029年，整个行业每年要花几万亿美元在算力上。
Dwarkesh问了Dario一个很尖锐的问题：如果你真的相信AGI在1到3年内会到来，为什么不去买更多的算力？
Dario的回答让我停下来想了很久：
"If my revenue is not $1 trillion dollars, if it's even $800 billion, there's no force on earth, there's no hedge on earth that could stop me from going bankrupt if I buy that much compute."
如果收入不到1万亿美元——哪怕是8000亿——而我买了那么多算力，地球上没有任何力量能阻止我破产。
"If you're off by only a year, you destroy yourselves. That's the balance."
预测差一年，公司就没了。
这不是硅谷式的豪言壮语。这是一个管理着全球估值最高的未上市公司的人，在冷静地描述自己面临的生存级决策。在极端不确定性中做资本配置——做了二十年投资，这种压力我太熟悉了。差别是，Dario面对的赌注大了好几个数量级。
让我最有切身感受的，还是关于编程这件事。
Dario把AI编程能力分成了一个光谱：90%的代码行由AI写（Anthropic内部已经实现），100%的代码行由AI写，90%的端到端软件工程任务由AI完成，100%的软件工程任务，以及最终——软件工程师的需求减少90%。他对全自动编程的预测：1到2年。
Boris在YC Lightcone上说得更直接：
"I think today coding is practically solved for me, and I think it'll be the case for everyone regardless of domain."
编程对我来说已经基本解决了。不论什么领域，这很快会对所有人成立。
Anthropic内部70%到90%的代码现在由AI生成。Claude Code本身80%到90%的代码库是它自己写的。
但最让我震撼的是一个具体例子：一个2019年需要20到30个工程师花两年做的迁移项目，现在5个工程师6个月能搞定。他预测再过半年，一个人就够了。
在Lenny's Podcast里，Boris提到Spotify的顶级工程师从2025年12月开始就没有写过一行代码。全部交给AI了。
然后他说了一句让我停下来想了一会儿的话：
"I think we're going to start to see the title 'software engineer' go away."
"软件工程师"这个头衔可能会消失。
我自己的体验印证了这个方向，而且来得比我预想的快。
我用Claude Code搭了一套投研系统。167个代码文件，13万行代码——从数据获取、行业分析到Excel建模、报告生成，全流程自动化。我一行代码都没有自己写。
回想起来，刚开始做的时候，我连这个事情能不能做成都不确定。最初几天系统到处报错，我一度以为自己在瞎折腾。但每次它顺利跑完一个完整流程的时候，那种感觉很奇妙——一个不会写代码的人，躬身入局，居然搭出了一个真正能用的东西。有点像当年第一次做成一个项目交割时的心情，虽然规模完全不同。说来也要感谢这个时代，给了像我这样不会写代码的人这种可能性。
Boris聊到他自己的工作方式时，我发现和我有不少共鸣。他同时开5个Claude Code终端窗口，每个对应一个独立的git分支，再加上5到10个浏览器里的Claude会话。早上启动几个任务，白天各做各的，他在中间做质量把关和方向调整。我虽然不写代码，但我的日常也慢慢变成了这个模式——给AI布置任务，审查产出，调整方向。
他把编程模式分成三层：第一层是vibe coding，纯靠AI跑，只用在一次性原型上。第二层是和模型结对编程，先规划再执行。第三层是手写代码，只留给他对具体实现有强烈观点的核心逻辑。
他有一句话说得精辟：
"We have the same exact bar regardless of whether the code was written by the model or by a human."
不管是模型写的还是人写的，代码质量标准完全一样。产出就是产出。
Boris聊到Claude Code的产品哲学时，用了一个概念——latent demand，潜在需求。他说这是他做产品最重要的原则。
"You can never get people to do something they do not yet do."
你永远不能让人去做他们还没有在做的事。
他在Meta就用过这个思路——Facebook Dating和Marketplace都是从用户已有行为里发现的。Claude Code同样如此。他们发现非技术人员在用Claude Code做不是编程的事——连接Salesforce做销售分析，跑SQL查询，写法律文档——于是做了Cowork，一个GUI封装，让不写代码的人也能用。10天就做完了。把Claude Code SDK改名叫Claude Agent SDK的时候才发现，已经有好几千家公司在用这个东西做跟编程完全无关的事——健康助手、金融分析、法律工作、邮件自动化。
你看，最好的产品机会往往不是设计出来的，而是在现场观察到的。
Boris对自己方向的确信也很有意思。他2025年7月短暂离开Anthropic去了Cursor——当时最火的AI编程工具公司——两周后又回来了。他没有详细解释原因，但这种"用脚投票"比什么都有说服力。回来之后，Claude Code的增长继续加速。SemiAnalysis写了一篇文章叫"Claude Code Is the Inflection Point"。硅谷开发者管2025年11月的一次大更新叫"Claude Christmas"——很多工程师整个假期都在用它搭项目。
三期播客听下来，最让我有感触的不是任何一个具体判断。
Dario说：
"It is absolutely wild that you have people talking about the same tired, old hot-button political issues, when we are near the end of the exponential."
人们还在争论那些老生常谈的政治话题，而我们正接近指数的尽头。
他给AGI的时间表：10年内实现"数据中心里的天才国度"——90%概率。1到3年内——50%概率。但他也说了一句很清醒的话：
"If we had the 'country of geniuses in a data center,' we would know it. Everyone in Washington would know it."
如果我们已经到了那一步，所有人都会知道。
这种同时持有"快了"和"还没到"两个判断的能力，在我看来比任何单一预测都更值得琢磨。
每一次重大技术变革，内部人和外部人的感知永远有个时间差。内部人已经在用新工具重构日常，外部人还在讨论"到底行不行"。我有幸躬身入局，亲手搭了一个系统，切身体会到了这个gap有多大。
Dario说，未来的历史学家会惊讶于世界在指数增长发生的过程中多么不理解它。我不知道他说得对不
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