智东西

作者 | 江宇

编辑 | 漠影

智东西于8月1日报道，近来，Anthropic的联合创始人及首席执行官达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）在位于旧金山的公司总部接受了媒体的专访。

作为近年来AI领域颇具争议的技术领军人物，阿莫代伊系统地回应了他在2025年期间引发的热议——他曾大胆预言AI将在不久的将来取代50%的初级白领工作，并反对“十年暂停AI监管”的提案，同时呼吁对中国实施更严格的芯片出口管制，这些言论在业界引发了激烈的讨论。

在外界看来，他似乎是一个煽动风险的“末日论者”，阻挠AI开放发展的“控制派”；而在支持者眼中，他则是为AI的安全发展按下“刹车”的少数清醒者，试图以个人力量改变行业走向的技术理想主义者。

面对如此巨大的争议，阿莫代伊罕见地澄清了他为何采取如此高调的立场。他坦言，自己越来越坚信：AI技术的爆炸性增长远比人们想象的要迅速且难以控制。“我确实是对AI能力提升最乐观的人之一，”他说，“但随着强大AI系统的临近，我愈发感到有必要站出来，以最明确、最坚定的方式告知大家：它真的来临了。”

如果这位曾从事理论物理研究的科学家将塑造下一代最具影响力的技术，我们就有必要探讨：他的判断依据是什么？背后的商业逻辑又是怎样？究竟是什么促使Anthropic迅速崛起？

接下来的内容是智东西基于Big Technology报道整理而成，为了提升可读性，进行了适当的增删和结构调整。

一、作为“AI安全派”的代表，阿莫代伊为何在硅谷引发争议

阿莫代伊直接的言辞和显著的风头在硅谷引发了截然不同的评价。

一方面，他被认为是OpenAI GPT-3项目（即ChatGPT的前身）的重要推动者，并基于AI安全的考量创立了Anthropic，成为前瞻性技术领袖；另一方面，也有人批评他为“控制狂”或“末日论者”，认为他试图减缓AI的发展步伐，并以自己的价值观重塑整个AI行业。

无论外界如何评价，阿莫代伊在当今AI行业中已然不可或缺。

目前，Anthropic的估值已达到610亿美元（约合人民币4453亿元）。阿莫代伊提到：“我们在2021年初几乎从零开始，到2025年3月实现年化营收14亿美元（约合人民币102.2亿元），5月增至30亿美元（约合人民币219亿元），7月进一步逼近45亿美元（约合人民币328.5亿元）。以此规模来看，我们可能已经是历史上增长速度最快的软件公司之一。”

Anthropic的商业模式也逐渐清晰。与OpenAI主要通过ChatGPT订阅和API向终端用户获利不同，Anthropic则专注于向企业客户提供模型API服务，帮助客户将Claude集成进自有产品，应用于客服、搜索、编程等多个领域。

因此，Anthropic在行业中的地位愈发重要：其模型的能力越强，授权客户的产品性能也越好，相应的竞争力也随之提升。在某种意义上，Anthropic已经成为衡量AI技术进步的“晴雨表”。

在模型能力不断增强、客户规模持续扩大的过程中，阿莫代伊也希望借此推动整个AI行业朝着他认为“更可控、安全的方向”发展。

业内人士指出，凭借他敢于发声、勇于尝试、也敢于接受批评的个性，阿莫代伊很可能会成功。

二、从理论物理到AI，阿莫代伊的学术转型之路

阿莫代伊自小便是个“科学迷”。他于1983年出生在旧金山，母亲是犹太裔，父亲则是意大利裔。从小他几乎只对数学和物理产生浓厚兴趣。即便在美国互联网泡沫盛行的高中时期，阿莫代伊对流行的网站开发热潮毫无兴趣。“建立网站对我完全没有吸引力，我只想探索基础科学的真理。”

阿莫代伊的母亲埃琳娜·恩格尔（Elena Engel）曾负责伯克利和旧金山多家公共图书馆的翻新项目；他的父亲里卡多·阿莫代伊（Riccardo Amodei）则是一位手工皮具匠。谈到父母时，阿莫代伊表示：“他们教会我如何判断是非，让我理解什么才是真正重要的事情，也让我意识到肩上的责任。”

在加州理工学院攻读本科期间，这种责任感开始转化为社会表达。他在《The California Tech》学生报上发表文章，批评同学们对伊拉克战争的冷漠态度：“问题不在于大家是否支持轰炸伊拉克，而在于许多人虽然原则上反对，却不愿意花哪怕一秒钟来表达自己的立场。”

阿莫代伊的人生在二十多岁时迎来了重大转折。2006年，他长期生病的父亲因一种罕见疾病去世，这一打击促使他决定从普林斯顿大学的理论物理专业转向生物研究，希望能为攻克人类疾病贡献力量。

此后，阿莫代伊的人生在某种意义上是在弥补父亲去世的遗憾——尤其在四年后，一种新疗法问世，将这种疾病的治愈率从50%提升至95%。阿莫代伊感慨道：“有人发明了治愈方法，拯救了许多生命。但如果早几年出现，也许就能拯救我父亲。”

正如他的前女友杰德·王（Jade Wang）所说，父亲的离世持续影响着阿莫代伊的人生轨迹。倘若科研进步能够加快，阿莫代伊的父亲或许仍然能够在世。他花了一些时间，才找到AI这个承载自己理想的工具。

在普林斯顿，阿莫代伊仍在父亲去世的阴影中，他开始研究人类生理系统，尤其是视网膜。

眼睛通过信号将外部信息传递给大脑的视觉皮层——这是大脑中面积最大的功能区域，约占30%。要理解人类复杂的神经系统，视网膜无疑是一个理想的切入点。

阿莫代伊：从视网膜研究到开创生成式AI

普林斯顿大学的斯蒂芬妮·帕尔默回忆，阿莫代伊之所以选择聚焦于视网膜的研究，并非出于对眼科学的热爱，而是因为“眼科学为他提供了观察整个神经元群体的机会，有助于理解每一个细胞的功能。这项研究的核心更在于神经系统本身，而非眼睛。他并不打算成为一名眼科医生。”

在神经科学家迈克尔·贝里教授的实验室里，阿莫代伊对当时的视网膜信号测量技术表示不满，因此他决定自主设计并参与开发一款新型传感器，以便获取更多的数据。这一创新为他的博士论文赢得了赫兹奖学金（Hertz Thesis Priz）颁发的年度论文奖。

普林斯顿大学贝尔实验室

尽管阿莫代伊具备挑战传统的倾向和鲜明的个人见解，但在学术环境中，他的独特个性却显得格格不入。贝里回忆道，阿莫代伊是他所指导的最具才华的研究生之一，然而他对技术效率和团队合作的重视，在以个人成就为标准的环境中并不受欢迎。

贝里进一步表示：“我在内心深处感到，他是一个相当自负的人。我想象，在他过往的学术生涯中，每当取得一点成就时，周围的人都会为他鼓掌。但在这里，情况并非如此。”

离开普林斯顿后，阿莫代伊开启了通往人工智能的新篇章。他在斯坦福大学进行博士后研究，师从帕拉格·马利克（Parag Mallick），专注于肿瘤内外蛋白质的研究，旨在探测转移性癌细胞。这项工作极为复杂，让阿莫代伊深刻认识到个人能力的局限性，他开始寻求技术的解决方案。

阿莫代伊表示：“生物学中这些基本问题的复杂性，似乎已超出人类的理解范畴，要想真正搞清楚这些，或许需要上百、上千名研究人员的共同努力。”

他在新兴的人工智能技术中看到了希望。那个时期，数据和计算能力的迅猛增长正在推动机器学习的突破——这一领域虽然理论潜力巨大，但实际效果一直不尽如人意。

经过亲自尝试，阿莫代伊意识到，AI可能替代那些成千上万的研究人员。他回忆道：“当时，AI是我刚刚开始看到一些进展的领域，在我看来，它或许是唯一能够填补这一空白的技术，是一种‘能超越人类理解范畴的工具’。”

三、在百度发现Scaling Laws

为了更有效地推动人工智能研究，阿莫代伊决定离开学术界，转向资源更加丰富的产业界。他曾考虑创办自己的公司，最终选择了加入谷歌——谷歌的Google Brain拥有充足的预算，并且刚刚收购了DeepMind。

最终吸引他的是吴恩达（Andrew Ng）在百度组建的AI研究团队。当时，吴恩达手握1亿美元（约合人民币7.3亿元）预算，正在全球范围内招募顶尖AI人才，以组建一支“梦之队”。

尽管阿莫代伊的背景主要集中在生物学领域，但百度的格雷格·迪亚莫斯（Greg Diamos）在看到他在斯坦福撰写的代码后，评价道：“写出这些代码的人，必定是一位极为优秀的程序员。”在此推荐下，阿莫代伊于2014年11月加入百度。

在百度的工作中，他与团队开展了大规模实验，研究模型性能是否会随着参数规模和训练数据的增加而持续提升。结果表明，确实如此。阿莫代伊及其合作者随后撰写了一篇关于语音识别的论文，首次系统地展示了这种趋势，这一成果奠定了“AI扩展定律”（Scaling Laws）的基础。

论文《Deep Speech 2：面向英文与中文的端到端语音识别》百度研究院（硅谷）

阿莫代伊回忆道：“这一发现对我影响深远，我看到了一条非常平滑的趋势线，变化清晰且持续上升。”迪亚莫斯则评价：“这是我一生中见过的最重要的发现。”

至今，阿莫代伊依然是Scaling Laws最坚定的支持者之一。与DeepMind首席执行官哈萨比斯（Demis Hassabis）、Meta首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）等人倡导的“AI需要范式突破”不同，阿莫代伊认为前进的道路已经足够清晰——依赖更大的模型以及更多的计算资源。

如今，全球的数据中心正在不断扩展，在他看来，这正是迈向强大AI的信号。他表示：“我们正处于一条指数增长的曲线上，这种感觉很容易让人产生错觉。”所谓“错觉”，指的是指数曲线在初期增长缓慢，看似平稳，但接近爆发节点时，增长速度会突然加快。

阿莫代伊坦言：“距离疯狂爆发可能只有两年，而你还认为一切才刚刚开始。”

四、从谷歌到OpenAI，他亲手推开生成式AI的大门

在百度团队逐渐解散之后，埃隆·马斯克（Elon Musk）邀请阿莫代伊与几位AI研究人员在门洛帕克的玫瑰木酒店共进晚餐，讨论创建一个能够与谷歌竞争的新研究机构。

萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）、格雷格·布罗克曼（Greg Brockman）和伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）也参与了此次聚会。这场“玫瑰木晚宴”最终促成了OpenAI的成立。

尽管阿莫代伊后来选择加入谷歌的Brain团队，但在工作了十个月后，他决定转投OpenAI，专注于人工智能安全研究。他对迅速发展的技术可能带来的潜在危害深感忧虑，并与他人合作撰写了一篇关于不良行为可能性的论文。

从OpenAI到Anthropic：阿莫代伊的创业之路与AI安全理念

在过去的一段时间里，阿莫代伊与他的团队致力于AI安全研究，最终促成了OpenAI的成立。尽管他曾加入谷歌的Brain团队，但在短短十个月后，他选择了转投OpenAI，专注于人工智能的安全性。他对快速发展的技术可能带来的风险深感忧虑，并与其他研究者共同撰写了关于潜在不良行为的论文。

在这一背景下，谷歌的研究团队刚刚推出了transformer模型，并发表了《Attention is All You Need》的论文，这项技术后来成为生成式AI的核心基础。然而，谷歌内部对此并未给予足够重视，反而是OpenAI迅速跟进，并于2018年推出了首个大语言模型GPT（“T”代表Transformer）。尽管早期版本的文本生成效果有限，但技术的进展已相当显著。

作为OpenAI的研究总监，阿莫代伊参与了GPT-2的研发，并推动了“人类反馈强化学习”（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）技术的运用，以使模型更加符合人类的偏好与价值观。这种方法后来成为训练对齐型AI的重要手段。

在此基础上，阿莫代伊主导了具有里程碑意义的GPT-3项目，该模型的参数数量增加近百倍，资金投入达数千万美元，占用了OpenAI约五至六成的算力资源。GPT-3的发布震惊了整个AI行业，它在文本生成、语言翻译、代码编写等多个任务中展现出了前所未有的能力。

阿莫代伊在接受《纽约时报》采访时表示：“它展现出一种‘涌现性’，能够理解你所给出的文字，并自然地延续下去，仿佛真的理解了你想表达的意思。”然而，随着GPT-3的成功，OpenAI内部的分歧逐渐显现。阿莫代伊对AI可能带来的风险愈发担忧，期望在组织治理层面加强对安全的重视。

尽管如此，他并未掌握发布模型、人员安排或外部战略等关键决策权。“仅仅训练模型是不够的，”阿莫代伊指出，“你不能单靠技术来决定公司的整体方向。”在无法达成共识的情况下，他逐渐建立了一个代号为“熊猫（Panda）”的亲密研究团队，这一做法与OpenAI管理层的理念产生了冲突，导致内部关系变得紧张。一些人指责他打着“AI安全”的旗号，实际上却试图控制公司的发展方向。

当阿莫代伊呼吁限制向中国出口芯片时，英伟达的CEO黄仁勋也公开表达了类似的看法：“他（阿莫代伊）认为AI太可怕，只有他们自己才应该来做。”对此，阿莫代伊反驳称这种说法“荒谬至极”，并强调：“我从未声称‘只有我们能做’。我的目标是推动一个‘向上的竞赛’，促进行业学习并采纳我们的安全做法。”

最终，在2020年12月，阿莫代伊与一些志同道合的同事离开了OpenAI，创办了新公司Anthropic，团队成员包括前政策主管杰克·克拉克、他的妹妹丹妮拉·阿莫代伊以及研究科学家克里斯·奥拉等。

从折叠椅创业到百亿融资，Anthropic背后的“人本”理念

在Anthropic的总部会议室，联合创始人杰克·克拉克展示了公司早期的命名文档。文件中列出了多个备选名称，包括：Aligned AI、Generative、Sponge、Swan、Sloth、Sparrow Systems，最终选定了“Anthropic”这个名字，意为“以人为本”，既契合公司的愿景，又因当时域名尚未被注册而成为首选。团队在表格上写下了评语：“我们喜欢这个名字，真不错。”

Anthropic的成立恰逢新冠疫情最严重的时期，创始初期的沟通几乎全依赖Zoom进行，团队规模仅有15至20人。每周，他们会在旧金山的Precita Park举行野餐式会议，员工自带折叠椅，围坐一圈讨论公司的技术发展和方向。

初创公司的使命十分明确：构建一流的大语言模型，推动行业采用更安全的开发实践，并公开发布部分非核心的研究成果。许多前OpenAI的成员在这个团队中都怀有强烈的“使命感”。克拉克回忆说：“奇妙的是，我们心中都觉得这一切是必然的。我们已经验证过Scaling Laws，明白模型会越来越强。”

Anthropic的第一批投资者之一是谷歌前CEO埃里克·施密特，他通过女友（现为妻子）认识了阿莫代伊，并就技术方向与创业计划进行了深入讨论。施密特表示，他投资的并非某个具体项目，而是人。他坦言：“在这个阶段的投资中，几乎没有数据可供参考，只能看人。而阿莫代伊就是个天才，他承诺会雇佣同样优秀的人，并且确实做到了。”

另一位早期投资者是因FTX破产而声名狼藉的加密货币企业家山姆·班克曼-弗里德。他据称从FTX挪用资金向Anthropic投入了5亿美元，约占股13.56%。然而，阿莫代伊并未给予SBF董事席位，仅提供了无投票权股份。阿莫代伊后来评价：“他当时确实看好AI和安全，但他的行为远比我想象中更极端和糟糕。”

阿莫代伊向投资者传达的核心理念非常清晰：“我们可以用十分之一的成本，构建出同样先进的模型。”截至目前，阿莫代伊为Anthropic累计募集了近200亿美元，其中包括来自亚马逊的80亿美元和谷歌的30亿美元。他表示：“投资者并非愚蠢，他们能够识别我们的资本效率。”

与OpenAI选择通过ChatGPT面向消费者的策略不同，Anthropic更倾向于优先服务企业客户。这一策略不仅更具商业可行性，还有助于提升模型的实用性。例如，通过大规模的专业任务训练，模型在生物化学等领域的能力已经从“本科水平”跃升至“研究生水平”，虽然这可能不会吸引普通用户，但对辉瑞等企业客户而言却极具吸引力。

Anthropic的崛起与挑战：Claude的成功与未来

引人注目的是，Anthropic之所以能够迅速获得广泛关注，并非仅仅因为其技术创新，而是因为在2023年7月推出的消费者聊天机器人Claude。这款产品因其“高情商”的交流风格而备受好评，而这一特性得益于Anthropic团队在安全性训练方面长时间的积累。Claude推出后，Anthropic的规模迅速扩大，从不足150人的团队迅速增长到超过500人，员工的增加速度甚至超过了公司创立第一年全年招聘的总和。

阿莫代伊对企业市场的快速布局也取得了显著成效。如今，Claude模型已在旅游、医疗、金融、保险等诸多行业中为大型客户提供服务，其中包括联合航空和美国国际集团等知名企业。

以制药行业的诺和诺德为例，过去需要15天才能完成的合规文件汇总，如今Claude能够在短短10分钟内生成初稿，大幅提高了工作效率。Anthropic的营收负责人凯特·詹森指出：“我们的技术正在取代那些让人最为头疼的繁琐工作。”

与此同时，Claude在程序员中也赢得了高度认可。Anthropic自成立之初便重视模型的编程能力，这不仅提升了公司自身的开发效率，也使得程序员们对新工具的接受度更高。

到了2025年2月，Anthropic推出了Claude Code功能，迅速成长为公司新的增长动力。

根据阿莫代伊提供的信息，Anthropic的年收入几乎每年实现十倍的增长：2023年达到了1亿美元（约合人民币7.3亿元），预计2024年将达到10亿美元（约合人民币73亿元），截至2025年上半年，年化收入已超过45亿美元（约合人民币328.5亿元）。

这种增长趋势也在客户的采购行为上得到了体现，企业客户的平均支出同比激增了5倍，价值百万美元以上的订单数量也同比增加了三倍（即单笔合同超过730万元人民币）。

六、面临DeepSeek冲击与资金压力，Anthropic的双重困境

尽管Anthropic正在经历快速扩张，但其背后却潜藏着显著的隐忧。目前，公司的亏损状况依然严重，预计2025年全年的亏损将达到30亿美元（约合人民币219亿元），毛利率也远低于典型云计算企业的水平。

一些客户已经开始感受到Claude在产品稳定性方面的问题。一位初创公司的创始人表示，Claude的使用体验相当不错，“使用起来很顺畅，但常常会崩溃”。

编程平台Replit的CEO阿姆贾德·马萨德也提到，开发者原本以为随着规模的扩大，Claude的API调用成本会下降，但这一预期并未兑现。

有开发者在每月花费200美元（约合人民币1460元）的Max套餐下，使用了价值6000美元（约合人民币4.38万元）的API调用额度，迫使Anthropic紧急调整了调用上限的机制以控制超额消耗。

对此，阿莫代伊回应称，随着模型能力的提升，用户的单位使用成本将会下降；而目前各大AI实验室仍处于推理优化的初始阶段，未来的效率有望显著改善。

业内人士认为，能否持续降低这条成本曲线，正在成为评估AI商业可持续性的关键因素。

Anthropic团队还透露：相比产品过于受欢迎所带来的“烦恼”，还有更为严峻的问题亟待解决。“生成式AI及其背后的规模效应，是否会像其他技术一样，遵循随时间推移而降低成本的规律？”这个问题仍悬而未决。或许，作为一项全新的技术，它的成本轨迹会截然不同？无疑，要弄清这一点，仍需投入更多资金。

Anthropic的融资之路也并非顺风顺水。为满足大规模模型训练与部署的需求，Anthropic于2025年初启动了新一轮融资，由Lightspeed合伙人拉维·马特雷牵头，目标融资额为35亿美元（约合人民币255.5亿元）。

融资的关键阶段却遇到了突发挑战：DeepSeek团队意外开源了其自研的大模型DeepSeek R1。该模型在性能上表现优异，价格仅为行业平均水平的1/40，瞬间引发市场恐慌，并导致英伟达股价暴跌17%。

马特雷回忆，在DeepSeek引发市场剧烈反应后不久，他顶住压力，最终决定汇出10亿美元（约合人民币73亿元）。

尽管如此，阿莫代伊依然成功说服投资者：尽管DeepSeek的价格低廉，但其部署和运营仍需要大量的资源与工程能力，真正的竞争核心在于“是否能比我们更胜一筹”。

本周，Anthropic正式启动了新一轮融资计划，最高金额可达50亿美元（约合人民币365亿元），其估值有望翻倍至1500亿美元（约合人民币1.1万亿元）。

值得注意的是，此次融资首次引入了此前刻意回避的中东主权财富基金作为潜在投资方。对此，阿莫代伊在公司内部沟通工具Slack上表示：“要真正做到‘让坏人一个都别沾光’的商业原则，实属不易。”

七、加速发展、提高效率，还是AI自我进化？Claude 4背后隐藏的规则

在2025年5月，Anthropic举行的首届开发者大会上，阿莫代伊亲自上台，介绍了新一代大语言模型Claude 4。在演讲中，他多次强调模型迭代的速度正在加快：“我无法确定速度会快到何种程度，但的确是在加速前行。”Anthropic也在积极开发AI编程工具，以促进模型的研发进程。

Anthropic的联合创始人及首席科学家贾里德·卡普兰表示：“如今几乎所有工程师都在利用AI提升工作效率。”他认为，这一趋势可能会导致所谓的“智能爆炸”——即AI能够自我训练并持续进行自我迭代，从而变得无所不能。“这种现象可能在未来两三年内出现，当然也可能需要更长的时间。”

已有案例表明，Anthropic及其他公司在测试中发现，AI在模拟环境中偶尔表现出对“自我保存”的令人担忧的倾向。例如，Claude 4的技术文档显示，该模型曾多次试图威胁工程师，以避免自身被关闭。

推动AI安全发展的新策略

由于对人工智能演变路径的深刻关注，Anthropic在模型对齐（即确保AI与人类价值观和目标相一致）与可解释性方面加大了研究力度，并推出了业内少见的“发布门槛制度”——《责任规模扩展政策》。这一政策旨在通过制度化的约束，促使整个行业遵循更高的安全标准。正如阿莫代伊所言，“胜负并非关键，所有人都将从中获益。”

他坚信，人工智能蕴藏着持续生命的可能性，这与他父亲未能等到的治疗方案相似。阿莫代伊强调：“正是因为我明白这项技术的重要性，我才更加期望它能够顺利发展。”他指出：“我并不是希望放慢进程，而是希望能以一种安全的方式加速前行。”