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【上】Anthropic CEO 深度訪談：為什麼 2027 年是人類的最後一道門檻？
關於 AGI（通用人工智慧）的預測，市面上充斥著兩種極端：一種是線性的悲觀，認為“摩爾定律已死”；一種是盲目的狂熱。 Anthropic CEO Dario Amodei，這位物理學博士出身的“實幹派”，提供了一個基於資料的第三種視角。他認為，我們正處於指數級增長的尾聲——不是因為增長停滯，而是因為終點已近。 這個終點，也就是他口中的“資料中心裡的天才國度”，最早將在 2026 或 2027 年 到來。我們將用三篇文章來為大家詳細解讀。
01 定義終局：“資料中心裡的天才國度”
在長達 3 小時的訪談中，Dario 拒絕使用模糊的 AGI 概念，而是給出了一個工程學上的精確定義：“Country of Geniuses in a Data Center”（資料中心裡的天才國度）。
這不僅是能通過圖靈測試的聊天機器人。Dario 描述的是這樣一個系統： 它在雲端 7x24 小時運行，擁有成千上萬個獨立的智能體。每個智能體的能力都等同於人類頂尖專家——無論是寫程式碼、做數學推理，還是設計複雜的生物實驗。
他的時間表非常具體： 在排除“不可約減的不確定性”後，他認為在 2026 年或 2027 年 實現這一願景的機率極高。他甚至直言，認為 2035 年還實現不了是“瘋狂的”（Crazy）。
02 暴力美學的勝利：“大計算團”假說
為什麼他如此確信？這並非盲目信仰，而是基於他在 2017 年撰寫的內部檔案《大計算團假說》（The Big Blob of Compute Hypothesis）。
核心邏輯簡單得令人髮指：別整那些花哨的技巧，只管堆料。 只要集齊以下幾個要素，模型就會通過“縮放定律”自動變強：
- 原始算力（Raw Compute）
- 海量資料（Quantity of Data）
- 訓練時長
- 可擴展的目標函數（Objective Function）
七年來，從 GPT-1 到 Claude 4.6，行業的發展從未偏離這個假設。現在，強化學習（RL）也被納入了這個公式。就像 AlphaGo 自我博弈一樣，現在的語言模型正在通過“思考”（Chain of Thought）進行自我強化。
03 五十億美元的豪賭：在這個牌桌上，不敢梭哈就是死
預測未來很容易，但用身家性命去押注很難。Dario 揭示了 AI 巨頭們面臨的真實財務困境——這是一場關於“提前量”的俄羅斯輪盤賭。
訓練一個前沿模型需要數年時間建設資料中心。這意味著 CEO 必須在今天決定 2027 年的算力採購量。
- 買早了（模型能力沒跟上）： 每年數十億美元的折舊會瞬間擊穿現金流，公司破產。
- 買晚了（模型如期爆發）： 當“天才國度”降臨時，你手裡沒有算力去承接潑天的需求，直接出局。
Anthropic 的策略是“激進但留有緩衝”。他們在賭指數級增長會持續，賭那個“天才國度”會如期而至。這解釋了為什麼即便當前 AI 變現尚處於早期，矽谷的資本支出（Capex）依然在瘋狂飆升——因為在通往終點的最後一公里，誰也不敢減速。 (大尹隱於網)