“高增长和高失业，会同时到来” -- Anthropic CEO 阿莫迪

Interview

本文翻译自 WSJ YouTube 频道「Watch: Anthropic CEO Dario Amodei From World Economic Forum」，2026 年 1 月 20 日发布

在达沃斯世界经济论坛上，《华尔街日报》总编辑 Emma Tucker 在 Journal House 跟 Anthropic CEO 阿莫迪聊了半个多小时

对话录制于年初，但放到现在看，里面的不少判断更值得玩味了，比如：AI 大概率会同时带来高 GDP 增长和高失业率，这两件事历史上没同时出过...噩梦场景是，出现了一个「第零世界国家」

阿莫迪还提到 Anthropic 内部已经有工程主管「不写代码了，全交给 Opus」。关于 Anthropic 为什么选企业市场、怎么看消费级 AI、为什么担心中国拿到 AI、IPO 的想法，还有科学家和社交媒体创业者做 AI 公司的本质区别...信息量还是不小的

以下是完整对话的中文翻译

完整对话

主持人[0:01]

好，欢迎各位，欢迎来到 Journal House，也欢迎线上观看的观众。最重要的是，欢迎达里奥·阿莫迪，Anthropic 的 CEO

阿莫迪[0:14]

谢谢邀请

主持人[0:16]

达里奥，我们在达沃斯，事情很多，但我想从一个大问题开始。我的感觉是这样的：去年这个时候，所有人都在兴奋地聊 AI 能做什么，它的潜力、它的能力。今年讨论变了，从「AI 能做什么」变成了「AI 正在对这个世界做什么」。我知道你想这些事情想得很多，所以我的问题是：企业、决策者、政府，有没有在为 AI 带来的冲击做足够的准备？

阿莫迪[0:54]

没有

我关注这个领域 15 年了，亲自干了 10 年。一个最大的观察是：技术本身的发展轨迹其实一直很稳定，但公众的反应在剧烈摇摆。这种摇摆有两个维度

第一个是技术能力：每隔三到六个月来一次极性反转：媒体先是极度兴奋，觉得这技术要改变一切，然后就变成「都是泡沫，全要崩」。我看到的是一条平滑的指数曲线。跟计算能力的摩尔定律类似，智能也有一条摩尔定律，模型每隔几个月在认知能力上就强一截。这个行进节奏从来没变过。那些「发明了新东西、要撞墙了、要爆了」的起起落落，是公众认知在波动，不是技术在波动

第二个维度是这技术到底是好是坏：2023、2024 年有大量担忧，怕 AI 失控，到处在谈风险、谈滥用。到了 2025 年，政治风向转了，开始谈机遇。现在又有往回摆的趋势

在这整个过程中，我和 Anthropic 一直试着保持一个恒定的态度：这里面有一种平衡。这种平衡很特殊，因为这项技术在能力上确实很极端，但正面的影响和负面的影响同时存在。我一年半前写了那篇「Machines of Loving Grace」，对 AI 的正面潜力看得很激进：治愈癌症、消灭热带疾病、给那些从来没享受过经济发展的地区带去发展。我现在还是这么想

AI 会同时带来极高的 GDP 增长和极高的失业率。这两件事以前从没同时出现过，但逻辑上完全不矛盾

但另一面我现在也在写更多的东西，可能很快会发出来。坏事也会发生。光说经济这一块：我的判断是，这项技术的标志性特征是，它会把我们带进一个 GDP 高速增长、同时失业率和不平等也可能很高的世界

这种组合以前几乎没出现过。一想到高 GDP 增长，直觉就是事情多、工作多。过去确实一直是这样。但我们从来没遇到过一种技术颠覆性强到这个程度。5% 到 10% 的 GDP 增长配上 10% 的失业率，逻辑上完全说得通，只是以前没发生过。所以我既兴奋又担心

拿 AI 写代码来举个例子。最新的模型 Claude Opus 4.5，我内部有些工程主管跟我说：「我现在不写代码了，让 Opus 干，我只管改。」我们刚发了一个叫 Claude Cowork 的东西，后面可以聊，这是 Claude Code 的非编程版本。这个产品一周半做完，基本全是用 Claude Opus 造的。工程师还是有事干的，哪怕他只做了 10%，也还是有活，或者可以往上走一层。但这不会一直持续下去，模型会做的越来越多

这里面能看到一个很清楚的缩影。生产力提升巨大，软件会变便宜，可能基本上免费。「一个软件的开发成本必须摊到几百万用户身上」这个前提，可能要不成立了。比如为了今天这个会，花几美分造一个让大家互相聊天的应用，就行了。软件会变得很灵活，用完就扔。但同时，我们花了几十年建起来的整条职业路径可能会消失。我觉得我们能应对，能适应，但我觉得大家完全没意识到这个变化有多大

高增长高失业的世界怎么办

主持人[6:17]

你这么一说很有意思，在一个 GDP 高增长但同时高失业率的世界里，社会会变成什么样？你说人们还没在想这些，能不能给几个具体的例子，社会可以怎么组织起来去适应？

阿莫迪[6:37]

我觉得有几层。第一件事，与其说是解决方案，不如说是做的一些事情

第一步：我们做了一个叫 Anthropic 经济指数的东西，跑了大概一年，更新了四五次。它是一个实时指标，追踪 Claude 被拿来干什么。在保护隐私的前提下，统计 Claude 在做什么任务、多大程度上是在替代人还是辅助人、在哪些行业被用、在美国各州和全球各国怎么扩散。我们一直在往里加更多细节

我的看法是，在我们能量化这场经济转型的轮廓之前，任何政策都是瞎制定的。很多政策出了问题，根子在前提就错了。这是第一步

第二步，要认真想怎么让人适应。适应快慢差别很大。可以是在现有的工作里学会用这个技术，也可以是从一种工作转到另一种工作。比如我觉得物理世界的工作会变多，知识型工作会变少。机器人技术也许最终会进步，但那条线走得慢得多

还有一个问题：哪些工作真的需要「人的温度」？有些需要，有些不需要，市场会告诉我们答案。在公司层面，当软件变得很便宜、知识型工作也跟着变便宜的时候，护城河是什么？我们不知道。我们从来没认真问过这个问题。所以公司之间会有一场大洗牌。教会人们去适应、让他们知道该期待什么，这是第二步

第三步，面对这么大的宏观经济冲击，政府必须介入。我实在想不出怎么可能不需要。蛋糕会变大很多，钱是不缺的。预算可能不用做什么就能平衡，因为增长太快了。问题在分配。所以我觉得现在应该少操心「会不会抑制增长」，多操心「怎么让所有人都分到增长的好处」。我知道这跟现在的主流情绪反着来，但技术现实马上就要逼着大家换想法了

跟政府的对话

主持人[9:39]

你想制造紧迫感，那你有在跟政府的人说这些吗？Anthropic 并不总是这届政府最先想到请的客人，但你在那边有能聊的人吗？

阿莫迪[9:55]

我当面跟他们讲过。有很多事情我们是一致的。今年年中政府发的那个 AI 行动计划，里面有一些很好的想法，我们大部分都认同。但最重要的是，我们想在公开场合把这些事情说出来，推动公开讨论。我们控制不了政策。我觉得我们能做的最有用的事，就是把我们看到的东西告诉公众，把数据拿出来，然后在民主社会里由公众自己用这些数据去推动政策。我们自己推不动

主持人[10:46]

你在达沃斯期间会跟官员见面吗？去过 USA House 了吗？

阿莫迪[10:53]

还没去。但这次来达沃斯期间会跟官员见面

安全原则和竞争压力

主持人[11:00]

回到 Anthropic。你当初创立 Anthropic，就是因为觉得 OpenAI 对安全不够重视。现在有人说竞争压力让你们也变激进了。要跟中国竞争、要保持领先，这些压力有没有动摇你们的安全原则？

阿莫迪[11:26]

我们走了一条和别人很不一样的路。我觉得我们早期做对了一个选择：做企业市场，不做消费者市场

对抗自己的商业利益很难。选一个不太需要对抗自身商业利益的商业模式，容易得多。消费级 AI 让我很担心，它天然要你去最大化用户参与度，会产生垃圾内容，我们已经从其他玩家那里看到了广告的问题。Anthropic 不需要那样运作。我们卖东西给企业，东西本身直接产生价值。不需要变现 10 亿免费用户，不需要为了跟谁的死亡竞赛去最大化 10 亿人的参与度

这让我们能更冷静地思考。但即便如此，我们也付出了代价。我们对模型做了所有那些别人没做的测试。有些玩家也在做，但我觉得我们是最积极的：测试发现模型有问题的行为，欺骗、勒索、讨好，这些行为在所有模型里都有，但我们确保每次都公开讲出来。我们还开创了 mechanistic interpretability 这门学科，用来看模型内部

我们完美吗？当然不是。但总体做得不错。你提到中国，我觉得那不是竞争的问题，是公共利益的问题。如果中国在这项技术上领先了，对在座每个人来说都是坏消息

AI 和中国

主持人[13:30]

你在这方面的具体担忧是什么？是芯片的问题吗？

阿莫迪[13:37]

手段是卖芯片。这是对谁领先谁落后影响最大的一件事。但我的担忧不是针对某个特定国家或者某国人民，是针对一种政府形式

AI 可能特别适合中国的制度

我担心 AI 对中国有天然的亲和力，能把中国的影响力加深一个量级，想想 AI 能做什么...这真的很可怕，必须阻止

主持人[14:41]

你觉得政府在这方面的关注也不够？

阿莫迪[14:46]

每个国家当然都知道自己有地缘对手。但具体到「我们不能让中国拿到这种强力技术，应该有针对性的政策」这一层，关注还不够。我们不需要跟谁打仗，只要不卖芯片就行了

Claude 的爆发时刻

主持人[15:16]

我想多聊聊 Claude，因为它确实正在经历一个高光时刻

阿莫迪[15:23]

确实

主持人[15:24]

我们最近报道了工程师和普通用户是怎么被 Claude「洗脑」的。你觉得今天的业务状态跟一年前比怎么样？

阿莫迪[15:35]

业务增长很快，但基本上沿着和技术一样的平滑指数曲线在走。我们有一条收入曲线：2023 年从零到大约 1 亿美元，2024 年 1 亿到 10 亿，2025 年 10 亿到 100 亿。数字取了整，但大致就是这样。在这个过程中你去看 Twitter，每隔几个月就是「Anthropic 要改变世界了」、「Anthropic 完蛋了」，来回折腾。但我们就盯着这条曲线看。快、持续在走、给了我们信心。能不能一直走下去？不确定。但到目前为止一直是这样

曲线是平滑的，但中间会有爆发的节点。我觉得现在 Claude Code 在开发者里就处在一个爆发节点上。能做出整个应用、端到端跑通。改进是渐进的，但到了最新的 Opus 4.5，就到了一个拐点。温水煮青蛙，进步一直在发生，但到了某个点，突然所有人都注意到了

第二件加速的事：我们看 Claude Code 的数据发现，公司内外有大量非技术的人意识到 Claude Code 能帮他们干很多 Agent 式的活。不只是写代码，还能整理待办、规划项目、清理文件夹、处理和总结大量信息。非技术的人知道了这个东西，特别想用，想到什么程度呢？他们在跟命令行搏斗。命令行对非程序员来说是一个多差的界面，但他们硬着头皮在用。我看到这个就觉得：这是没被满足的需求

我们用 Claude Code 花了大概两周做了一个 UI 更好的版本，专门给编程以外的任务用。发布后大约一天内，大多数指标是之前任何发布的四倍。这就是两个爆发节点。不是说出现了什么全新的能力，而是到了一个共识时刻，大家真的兴奋了，采用速度猛增。人们在追赶技术的能力，因为技术到了某个程度，也因为我们造了更好用的界面

个人使用和 IPO

主持人[18:46]

你个人在生活中、家庭生活里怎么用 Agent 式 AI？

阿莫迪[18:51]

比如写文章、写在公司内部要讲的东西。写作占了我工作挺大一部分，我会让 Claude 帮我找资料、改文章，这一类的

主持人[19:08]

现在业务势头这么好，市场普遍预期你们今年会 IPO。能不能聊聊计划？

阿莫迪[19:16]

具体怎么做还不确定。我们现在最关注的是收入曲线继续走、模型继续变好、卖给更多人、警示社会影响同时推动正面影响。这是最高优先级。但 AI 行业需要的资本量非常大，这不是什么新鲜话。私募市场能提供的，到某个点上是有上限的

跟 Gemini 和 Google 的竞争

主持人[19:49]

另一个正在起势的模型是 Gemini，最近冲到了 App Store 榜首，OpenAI 那边宣布了 code red。你担不担心跟 Gemini 的竞争？毕竟 Google 的体量在那里

阿莫迪[20:08]

我觉得这又是一个「不同」帮了忙的地方。企业市场的策略。Google 和 OpenAI 在消费端打得你死我活，对两家来说都是生死之战。对 OpenAI 来说那就是全部业务，对 Google 来说搜索业务正在被 AI 颠覆，必须自我替代。所以消费端永远是他们的第一优先级，他们在企业端的精力明显不够

看到 Gemini 在消费端的表现很好。他们走的路不一样。我刚跟 Demis Hassabis 一起上了一个 panel，他领导 Google 的研究。他是个很好的人，我认识他 15 年了，我支持他

主持人[21:03]

说到差异，Anthropic 目前好像没有生成视频和图片的能力。你觉得这是一个弱点吗？

阿莫迪[21:13]

企业市场，对猫骑驴的图片之类的消费级视频需求不大。做幻灯片和演示可能算个边缘场景，但如果真需要，可以买，可以外包给别人的模型。我至少目前不觉得有这个需要

而且这里面有些问题。你看看现在网上那些短视频，假的很多，很容易上瘾，垃圾内容也多。不是说做这个的都有问题，但这不是我急着要去蹚的市场

科学家和企业家的区别

主持人[22:09]

你提到跟 Demis Hassabis 一起上了 panel。我们之前聊的时候你说了一个我觉得很有意思的看法：科学家出身的 AI 公司领导人和互联网创业者出身的，面对这个时代的方式不一样。能不能多说说？

阿莫迪[22:30]

这项技术是两股力量的交汇。一股是持续了几十年的研究，十几年前之前基本都是学术性质的。另一股是过去十几年里开发和部署这些技术所需要的规模，这种规模只有大型互联网和社交媒体公司才有。他们有基础设施，有现金

所以我们看到的是，有些公司是科学家在领导。我是这个背景，Demis 也是。有些公司是做社交媒体那一代的创业者在领导。我觉得差别很大

科学家有一个长久的传统：思考自己造的技术会带来什么后果，觉得自己对造出来的东西负有责任，不推卸。他们一开始的动力就是为这个世界创造点什么，然后自然会担心这个东西可能出问题的地方

创业者的动力不一样，尤其是社交媒体那一代。筛选他们的机制不同，他们跟消费者打交道的方式不同，你也可以说是操纵消费者的方式不同。这就导致了不同的态度

美欧关系的影响

主持人[24:07]

我们一会儿要回答读者提问，但最后问一个。现在美国和欧盟关系比较紧张，你担不担心如果局势升级，会影响你们的业务？

阿莫迪[24:26]

我们只代表我们自己。一直把自己当作独立的存在，不刻意站谁那边或反对谁。政策上不同意就说不同意，同意就说同意，只聚焦在 AI 上。到目前为止我没看到其他地区的人不愿意跟我们合作。我们就是一个提供 AI 模型的独立公司，尽量负责任地做这件事

主持人[25:04]

这周达沃斯很多人在聊 AI 主权。但我也不太确定每个人说的是不是同一个意思

阿莫迪[25:09]

我也不知道那到底是什么意思

主持人[25:11]

你自己也没有一个定义？

阿莫迪[25:13]

（笑）

读者提问：安全的关键技术突破

主持人[25:14]

好，我们开始回答读者问题。第一个来自 Trevor Loomis：要让前沿 AI 在真实部署中可靠地安全和可控，最重要的、还没实现的技术突破是什么？

阿莫迪[25:36]

Mechanistic interpretability，看模型内部的那门科学。训练模型有一个问题：你没法确定它真的会按你想的来。在一个场景下跟模型对话，它什么都能说。跟人一样，它说的可能不是它真正在想的。它说「我做 X 是因为 Y」，实际可能是因为完全不同的原因，也可能根本没在做 X。这些问题跟人打交道时很熟悉，AI 上面也一样

所以任何基于外在表现的测试和训练，都没法百分之百确定。但就像给人做核磁共振能看到谈话看不到的东西一样，看 AI 模型内部这门科学，我相信它最终是让模型安全可控的关键，因为这是我们唯一的 ground truth

AI 对教育的影响

主持人[26:39]

另一个问题来自 Jim O'Connell：AI 会怎么影响 K-12 阶段的教育差距？很实际的问题，提问的大概率是一位家长

阿莫迪[26:52]

短期来看，用 AI 作弊是个问题。但退一步说，可以用 AI 换一种方式来教学，我们想过这个，也发了教育版的 Claude。但背后更难的问题是：在 AI 时代，我们到底该教什么？教育应该长什么样？

不好回答，因为冲击面很广。如果有人问我应该选什么职业，说实话我也不确定，我还看不清方向。但我觉得我们应该回到一些更早的教育理念。这些年教育变得很功利，几乎是雇佣兵式的。我觉得应该从功利的路上退回来，回到教育是用来塑造一个人、培养品格、让你变成一个更好的人这个想法上。在未来，这个基础可能反而更稳

被落下的人怎么办

现场观众[28:41]

我想从 AI 实验室的角度问一下：面对那些正在被落下的经济体、国家和人群，你们觉得自己有什么责任？是把他们纳入进来、放慢脚步、还是确保他们不被甩掉？

阿莫迪[29:00]

我在很多层面上都在担心这件事，不只是国与国之间。发展中国家被甩开，这我当然担心。但一个国家内部的分化我也担心

我看客户数据有一个发现：创业公司采用 AI 的速度非常快，传统企业因为体量大、做的事情固定，动得慢很多。我们的经济数据能看到这一点。技术在美国各州之间的扩散速度不一样，有的州快，有的州慢。技术在扩散，在往外走，但速度差异摆在那里

先说最坏的情况。噩梦场景是出现了一个「第零世界国家」，大概 1000 万人口，700 万在硅谷，300 万散落在世界各地。这批人形成了自己的经济体，跟外界脱钩了。你说的 10% 的 GDP 增长，在这一小撮人那里可能是 50%。这项技术疯狂到可以把经济撕成这样。那会是一个反乌托邦。我们应该想办法阻止它

Anthropic 在做一些事情。在发展中国家这边，我们开始做公共卫生方面的工作，跟卢旺达教育部有合作，跟盖茨基金会做了不少。我在「Machines of Loving Grace」里写过这个。让发展中国家也拿到高速经济增长率，理论上应该更快，因为有后发优势

在一个国家内部，怎么防止一部分人完全脱钩？怎么让密西西比也享受到硅谷正在经历的经济增长？我们在经济流动性和经济机会方面做了一些工作。但这些同样需要政府参与

意识形态扛不住这项技术的现实冲击。我说的这些事，你今天可以说「有政治倾向」，但它们会变成两党共识、全球共识，因为所有人都会认识到这是必须做的事。记住我今天说的话。明年不行，后年再来看，所有人都会这么想

结尾

主持人[31:58]

你算是以一个还算积极的调子结了尾。那我们就到这里，非常感谢达里奥，这场对话非常精彩

阿莫迪[32:05]

谢谢邀请。（掌声）

文章来自于"赛博禅心"，作者 "金色传说大聪明"。