2026年2月20日，Anthropic發(fā)布的Claude Code Security引發(fā)美股網(wǎng)絡(luò)安全板塊集體暴跌，CrowdStrike、Cloudflare等巨頭單日市值蒸發(fā)超100億美元。

這是繼2月3日-2月4日SaaS行業(yè)崩塌后，48小時(shí)內(nèi)第二次行業(yè)級(jí)震蕩。

當(dāng)AI工具能發(fā)現(xiàn)人類專家十年未察覺的高危漏洞，標(biāo)志著AI已從輔助工具升級(jí)為替代核心價(jià)值的變革力量。

復(fù)盤AI范式的五階段演進(jìn)，或許能清晰看懂這場(chǎng)變革的底層邏輯與未來走向。

一、模型競(jìng)賽期（2018-2024）：縮放定律主導(dǎo)的野蠻生長(zhǎng)

這一階段的AI發(fā)展核心是“越大越強(qiáng)”，OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude系列、Google的Gemini系列成為賽道標(biāo)桿。

行業(yè)信奉“更大的模型=更強(qiáng)的能力、更多的數(shù)據(jù)=更好的泛化、更長(zhǎng)的上下文=更復(fù)雜的推理”，LLM在軟件任務(wù)上的能力每7個(gè)月就翻倍，Anthropic的Claude Opus 4.6在METR軟件任務(wù)中達(dá)到14.7小時(shí)，較前代提升近3倍。

但野蠻生長(zhǎng)背后暗藏三大矛盾：互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)被反復(fù)使用，模型陷入“自我復(fù)制”的困境；模型能力越泛化，越難對(duì)接真實(shí)落地場(chǎng)景；大量對(duì)話僅停留在數(shù)字空間，未能產(chǎn)生實(shí)際價(jià)值。

當(dāng)數(shù)據(jù)枯竭成為普遍難題，單純堆參數(shù)、堆算力的增長(zhǎng)模式觸碰到天花板，行業(yè)亟需新的突破方向。

二、腳手架覺醒期（2024-2025）：從參數(shù)競(jìng)爭(zhēng)到管道革命

2025年9月，Anthropic正式提出Context Engineering概念，標(biāo)志著行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)從模型本身轉(zhuǎn)向“腳手架”——人類經(jīng)驗(yàn)進(jìn)入LLM的管道與結(jié)構(gòu)。

這一階段的核心轉(zhuǎn)變是從“寫好提示詞”到“篩選最優(yōu)token集合”，Compaction（壓縮）、結(jié)構(gòu)化記憶等技術(shù)成為關(guān)鍵，腳手架成為模型能力的放大器。

技術(shù)突破集中在三個(gè)方向：針對(duì)上下文窗口增大導(dǎo)致的檢索準(zhǔn)確性下降，推出即時(shí)檢索+智能搜索的解決方案；放棄預(yù)先檢索所有數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)模式，轉(zhuǎn)而維護(hù)輕量級(jí)標(biāo)識(shí)符動(dòng)態(tài)加載；多代理架構(gòu)崛起，主代理統(tǒng)籌計(jì)劃，子代理深耕技術(shù)細(xì)節(jié)，實(shí)現(xiàn)高效協(xié)同。

更重要的是，2025年底遞歸自我改進(jìn)（RSI）時(shí)代到來，模型開始參與自身研發(fā)，整理數(shù)據(jù)、生成實(shí)驗(yàn)代碼，讓頭部實(shí)驗(yàn)室的迭代速度實(shí)現(xiàn)量級(jí)躍升，競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)從資源規(guī)模轉(zhuǎn)向迭代效率。

三、范式崩塌期（2026年2月-持續(xù)）：腳手架重構(gòu)改寫商業(yè)規(guī)則

當(dāng)頭部模型能力趨于同質(zhì)化，誰(shuí)能構(gòu)建更優(yōu)的“人類經(jīng)驗(yàn)→AI輸出”管道，誰(shuí)就能掌握話語(yǔ)權(quán)。

2026年2月的兩次行業(yè)崩塌，正是這一邏輯的直接體現(xiàn)。2月3日-4日，納斯達(dá)克云指數(shù)蒸發(fā)近3000億美元，SaaS行業(yè)的凈收入留存率跌至危險(xiǎn)線，客戶流失加速，本質(zhì)是AI腳手架重構(gòu)了軟件服務(wù)模式，傳統(tǒng)工具型軟件淪為可替換組件。

2月20日，Claude Code Security的發(fā)布引發(fā)網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)震蕩。這款基于Claude Opus 4.6的工具，能像人類專家般理解代碼邏輯，發(fā)現(xiàn)500+潛伏多年的高危漏洞。

其顛覆性在于，AI不僅能完成人類專家的工作，還能以更低成本持續(xù)進(jìn)化。

兩次崩塌揭示共同規(guī)律：當(dāng)AI腳手架有效對(duì)接垂直領(lǐng)域，傳統(tǒng)商業(yè)模式會(huì)在48小時(shí)內(nèi)失去護(hù)城河。資本開始向結(jié)果導(dǎo)向服務(wù)、物理基礎(chǔ)設(shè)施、機(jī)器身份安全三大方向逃逸，尋找新的價(jià)值錨點(diǎn)。

四、智能體落地期（2025年底-2026年）：從概念到實(shí)用的跨越

2025下半年，被炒作多年的智能體（Agents）終于實(shí)現(xiàn)規(guī)模化落地。

與此前的Demo不同，新一代智能體能處理完整任務(wù)鏈，連續(xù)調(diào)用工具、后臺(tái)長(zhǎng)期運(yùn)行、靈活調(diào)整步驟，成為企業(yè)的“數(shù)字員工”和個(gè)人的“超級(jí)助理”。

數(shù)據(jù)顯示，軟件工程領(lǐng)域占AI代理工具調(diào)用量的49.7%，而醫(yī)療、法律等垂直領(lǐng)域各不足5%，既凸顯了通用能力的重要性，也預(yù)示著垂直賽道的巨大空白。

落地場(chǎng)景呈現(xiàn)三大爆發(fā)方向：編程智能體重塑研發(fā)流程，Meta內(nèi)部工程師借助AI將生產(chǎn)力提升10-100倍；個(gè)人智能體滲透日常生活，從健康管理到活動(dòng)策劃全方位接管瑣事；公共服務(wù)智能體在印度落地，民眾通過WhatsApp即可辦理政務(wù)，效率實(shí)現(xiàn)質(zhì)變。

智能體之所以能從“不放心”到“放心用”，核心是模型推理能力躍升、工具調(diào)用穩(wěn)定、場(chǎng)景連接順暢且經(jīng)過海量驗(yàn)證，成為新的生產(chǎn)方式。

五、言語(yǔ)認(rèn)知終局（未來）：人機(jī)共生的新形態(tài)

AI的終極演進(jìn)方向是從“對(duì)話本身”（Speech-act）轉(zhuǎn)向“對(duì)話即認(rèn)知工具”（Speech-cognition），實(shí)現(xiàn)人機(jī)深度共生。

這一階段，人人都能借助Claude、GPT等工具管理“天才團(tuán)隊(duì)”，但“提出好問題、設(shè)計(jì)驗(yàn)證流程、判斷輸出質(zhì)量”的能力成為核心競(jìng)爭(zhēng)力，工具平權(quán)反而放大了人類的能力差距。

供應(yīng)端面臨新的挑戰(zhàn)：GPU短缺緩解后，電力成為算力瓶頸；新鮮可靠的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)供不應(yīng)求，Perceptron Network等分布式共建模式應(yīng)運(yùn)而生，通過節(jié)點(diǎn)捕捉公開信號(hào)、獎(jiǎng)勵(lì)貢獻(xiàn)者，讓數(shù)據(jù)從平臺(tái)護(hù)城河變?yōu)楣操Y產(chǎn)；能駕馭復(fù)雜智能體系統(tǒng)的工程師成為稀缺資源。

未來的終極目標(biāo)，是通過“愛因斯坦測(cè)試”——讓AI具備發(fā)現(xiàn)科學(xué)理論的能力，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同探索未知的全新形態(tài)。

總結(jié)：三大趨勢(shì)已明確，三大問題待解決

回顧五階段演進(jìn)，三大趨勢(shì)已然明確：模型能力將持續(xù)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，RSI會(huì)加速這一進(jìn)程；腳手架生態(tài)成為競(jìng)爭(zhēng)主戰(zhàn)場(chǎng)，重構(gòu)越徹底的領(lǐng)域，商業(yè)模式變革越劇烈；數(shù)據(jù)生產(chǎn)關(guān)系從平臺(tái)壟斷轉(zhuǎn)向分布式共建，實(shí)時(shí)行為信號(hào)成為新的核心資源。

但仍有三大問題待解：供應(yīng)端能否跟上指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的需求，電力等物理瓶頸如何突破；醫(yī)療、法律等垂直領(lǐng)域的AI獨(dú)角獸何時(shí)爆發(fā)，如何填補(bǔ)現(xiàn)有空白；人類能力分層加劇后，“管理天才團(tuán)隊(duì)”的能力該如何培養(yǎng)。

2026年的行業(yè)崩塌不是終點(diǎn)，而是AI深度融入產(chǎn)業(yè)的起點(diǎn)，唯有看懂范式演進(jìn)邏輯，才能在變革中把握先機(jī)。