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AI 將以多快的速度重塑經濟？
2026 年 2 月 25 日，Anthropic 聯合創始人 Jack Clark 在接受《紐約時報》採訪時給出了直截了當的回答。
他透露，在 Anthropic 內部，絕大多數程式碼已由 AI 完成，工程師的核心職責已從敲擊程式碼轉變為管理 AI。
在 Jack Clark 看來，AI 已跨越了“說話者”的階段，正式成為“行動者”。然而，技術演進的速度，已經將企業常規的組織調整節奏遠遠甩在身後。
這預示著一個必然的結局：當 AI 深度介入核心業務流程，企業所面臨的挑戰已不再是單純的降本增效，而是底層邏輯的全面重構。
這種重構具體是什麼樣？Jack Clark 在採訪中分享了 Anthropic 內部正在發生的三件事：
1、工程師寫程式碼的方式徹底變了。
Jack Clark 自己就體驗過這種變化：他想做一個物種模擬器。如果放在過去，他自己手寫可能要花上幾天。但現在，他只需把想法告訴 Claude Code，十分鐘就跑出了結果，程式碼、環境、依賴包全部自動配置妥當。這是一種全新的工作模式：過去是人寫程式碼，現在是人提需求，AI 負責執行。
2、一個人就能帶一支 AI 團隊。
在 Anthropic，一位工程師日常工作時，往往會同時開著五六個 Claude。有的負責寫程式碼，有的負責改 bug，有的負責跑測試。一個人同時指揮多個 AI，就像在帶一支小型研發團隊。Jack Clark 明確表示：這就是他們公司現在的工作常態。
3、AI 開始主動調整策略。
在執行任務時，Claude 甚至會主動說：“這個方法可能不行，我換條路試試。”它能自主判斷問題、調整方向、尋找新的解決路徑。這意味著 AI 已經具備獨立推進任務的能力，而且這個變化來得比預期更快。
Anthropic 內部的情況很能說明問題：就連 Claude Code 這個產品本身，也幾乎是 Claude 自己寫的。Jack Clark 提到，如果進展順利，到今年（2026）年底由 AI 完成的程式碼比例可能接近 99%。
這三個變化，加上這組資料，指向了一個清晰的方向：AI 現在能獨立完成任務，能與其他 AI 協同，還能在執行中自我調整。當幹活的“人”變了，企業原有的組織架構和運轉邏輯必然要重構。
“AI 帶來的衝擊，不會直接從裁員開始，而是從重新分配工作開始。”
這是 Jack Clark 在採訪裡反覆強調的一點。相比裁員，這聽起來可能沒那麼可怕，但這要求企業重新設計整套分工方式。
1、初級工作正在快速消失
過去企業的分工是：新人做基礎任務，中層推進項目，高層定方向。現在這套體系的基礎開始動搖。
那些原本交給新人的瑣碎工作，交給 AI 之後完成得更快、出錯也更少。
Anthropic CEO Dario 曾預測，AI 可能在幾年內取代一半的初級白領崗位。Jack Clark 自己的判斷更謹慎一些：三年後大學畢業生的失業率會更高，但不會高太多。具體多少崗位會消失，目前還說不清楚，但趨勢已經很明確。
2、能給方向的人開始變得稀缺
這帶來第二層變化：企業越來越看重一個人能不能把目標定義清楚，而不是只看執行能力。
Clark 在採訪中說，真正有價值的人，能把任務說清楚，讓 AI 知道該做什麼。這種能力差異正在企業內部形成新的分化：會指揮 AI 幹活的人變得稀缺，而只會完成安排好的任務的人，發展空間越來越小。
3、成長路徑正在改變
年輕人該如何成為那種稀缺的人？傳統的路徑是從基礎任務開始積累經驗，但現在這些任務正在消失。
Clark 觀察到，在 Anthropic 內部，成長最快的年輕人，正是那些從入行起就習慣與 AI 一起工作的人。他們從一開始就學會指揮 AI、與 AI 配合，在 AI 的輔助下完成更複雜的工作。企業未來的核心人才，可能就是最早掌握這種協作能力的年輕人。
這場變革已經開始了。企業要不要裁員，那都是後面的事，當下更緊迫的是重新劃好人與 AI 的分工邊界。
當人和 AI 的分工邊界重新劃定後，下一個問題是：在這個新環境下，組織本身該怎麼運轉？
1、加速的代價是失控
Clark 發現，當工程團隊把大量執行環節交給 AI 後，最先改變的不是產能，是管理層對工作的掌握度。
過去層層傳遞的流程，現在被 AI 自動完成，許多中間步驟不再需要人工確認。流程跑得更快了，但人能掌握的部分反而變少了。
被問到是否擔心技術債累積、網路安全漏洞、對程式碼理解下降時，Clark 回答得很直接：擔心，而且整個社會都得面對這個問題。
AI 寫的程式碼越多，工程師能直接掌握的就越少。過去企業靠繁瑣的流程保證質量，每個環節都有人把關，出問題能及時發現。但現在 AI 的執行速度太快，這種人工檢查的方式已經跟不上了。
Clark 說，企業必須重新設計流程：讓 AI 把關鍵決策記錄下來，讓人隨時能看到 AI 在做什麼、為什麼這麼做。否則，組織會完全失去對自身流程的掌控。
2、管理方式必須改變
以前管理者的日常工作是什麼？協調團隊開會、跟進每個人的任務進度、催促延期的項目、整理匯報材料。這些事情佔據了管理者大部分時間。
現在這些 AI 都能自動完成。它會自動提醒該開會了、自動發現某個任務卡住了、自動修正小問題，甚至自動生成進展報告發給所有人。
那管理者還要做什麼？Clark 認為變成了三件事：
Clark 舉了個例子：有團隊專門訓練了一個監督 AI，它的工作就是盯著其他 AI 的輸出，檢查有沒有明顯錯誤。這樣一來，人不用再盯著每一行程式碼、每一個步驟，只需要在幾個關鍵決策點介入就夠了。
組織的運轉邏輯變了：以前是人盯人，現在是人盯方向、AI 盯過程。
3、真正的挑戰是速度差
組織轉型真正難的地方在於速度跟不上。AI 的現在迭代是以“周”為單位的，一個新功能可能兩周就上線了。而傳統企業的組織架構調整往往是以“季度”甚至“年”為單位，改個流程、調個部門，半年過去了。
這裡有三種速度在拉開差距：
過去的技術變革，時間往往站在人類這邊，給了緩衝期。蒸汽機出現後，工廠有幾十年時間慢慢適應。但這一次不一樣，等企業調整好組織架構，AI 可能已經又進化了好幾代，速度差只會讓衝擊變得更嚴重。
這個速度差還在擴大，因為 AI 進化的速度在不斷加快。
Clark 透露，Anthropic 正在監測“AI 開發 AI”的比例。什麼意思？就是 AI 不再只是幫人類寫程式碼，而是開始寫改進自己的程式碼。一旦 AI 開始大規模這麼做，它的迭代速度就不再受人類開發速度的限制了，會進入一個自我加速的循環。
正因為看到了這種技術優勢，Anthropic 撤銷了 OpenAI 使用 Claude Code 的權限，不想讓競爭對手也快起來。速度，已經成為 AI 時代最關鍵的競爭力。
這就是為什麼企業必須重構組織架構：不重構，就會永遠慢一拍。而 AI 的發展，只會越來越快。
AI 已經開始幹活。在 Anthropic 內部，絕大多數程式碼已經由 AI 完成，如果一切順利，年底這個比例可能接近 99%。
這帶來三層變化：
第一，AI 正在接管執行層的工作。
第二，企業的分工方式要重新劃線。
第三，組織的運作節奏要跟上 AI 的速度。
AI 的進化速度超過了企業的適應速度。那些會指揮 AI、能做出正確判斷的團隊，會佔據優勢。而堅持舊流程、舊分工的組織，會越來越被動。
企業該改什麼？只有一件事：重新定義人該做什麼，AI 該做什麼。 (AI深度研究員)