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我終于明白,為什么OpenAI追Claude越來越吃力了

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52天,一個(gè)讓我重新理解速度的數(shù)字

說實(shí)話,關(guān)注AI行業(yè)也有一陣子了,各種發(fā)布會(huì)、各種重磅更新看多了,已經(jīng)有點(diǎn)麻木了。

但最近看到一組數(shù)據(jù),還是讓我愣了一下。

有人把Anthropic從2月1號(hào)到3月24號(hào)之間的所有產(chǎn)品發(fā)布,一條一條扒了出來,按日期、按功能、按工程師歸屬做了一張完整的shipping calendar,最后的數(shù)字是,52天,74個(gè)產(chǎn)品發(fā)布,平均不到17個(gè)小時(shí)出一個(gè)。

對(duì),你沒看錯(cuò),不到17個(gè)小時(shí)。

我第一反應(yīng)是,這是不是在沖KPI,是不是把每個(gè)小bug fix都算進(jìn)去了?

然后我去翻了那份清單,Code Review,Channels,Dispatch,Computer Use,Auto Mode,子代理調(diào)度,Research,Worktrees,Voice Mode,Remote Control,全是實(shí)打?qū)嵉墓δ堋?/p>

這不是修修補(bǔ)補(bǔ),這是好幾條完整的產(chǎn)品線在同時(shí)往前跑。

開發(fā)者工具線28個(gè)發(fā)布,桌面自動(dòng)化線15個(gè)發(fā)布,API和基礎(chǔ)設(shè)施18個(gè)發(fā)布,模型和核心平臺(tái)13個(gè)發(fā)布,沒有哪個(gè)團(tuán)隊(duì)在等另一個(gè)團(tuán)隊(duì),全部并行發(fā)貨。

我想了很久,為什么這組數(shù)字讓我這么不舒服,后來想明白了,它讓我不舒服,不是因?yàn)樗?,而是因?yàn)樗斓貌幌袷侨俗龅降摹?/p>


一個(gè)人怎么變成一支軍隊(duì)

要理解Anthropic的速度從哪來,得先看一個(gè)人的工作方式。

Boris Cherny,Claude Code的創(chuàng)造者和負(fù)責(zé)人,之前在Meta做了五年P(guān)rincipal Engineer,寫過Programming TypeScript這本書,他公開分享過自己的工作流,在開發(fā)者圈子里引起了不小的震動(dòng)。

他的工作方式是這樣的:他不怎么定制Claude Code,覺得開箱即用就夠好了,同時(shí)并行運(yùn)行很多會(huì)話,本地終端開5個(gè),Anthropic網(wǎng)站上再開5到10個(gè)。

我給大家翻譯一下這是什么概念。

傳統(tǒng)程序員寫代碼是線性的,寫一個(gè)函數(shù),測(cè)一下,再寫下一個(gè),Boris不是這樣。他更像一個(gè)艦隊(duì)指揮官,在終端里同時(shí)跑5個(gè)Claude,把tab編號(hào)1到5,用系統(tǒng)通知來知道哪個(gè)Claude需要他輸入。

一個(gè)實(shí)例在跑測(cè)試套件,另一個(gè)在重構(gòu)遺留模塊,第三個(gè)在寫文檔。Boris一天能發(fā)20到30個(gè)PR,全面5個(gè)并行的Claude實(shí)例。

這還沒完。

他還在claude.ai/code上并行開5到10個(gè)會(huì)話,把本地會(huì)話交接到網(wǎng)頁端,在兩邊來回teleport。甚至早上從手機(jī)上啟動(dòng)一些會(huì)話,晚上再檢查結(jié)果。

一個(gè)人,同時(shí)管十幾個(gè)AI實(shí)例,像打星際爭(zhēng)霸一樣操控自己的代碼倉庫。

你以為這是什么天才黑客的炫技操作?不是的。

令人意外的不是他的setup里有什么,而是沒有什么,沒有花哨的定制,沒有聰明的hack,只是對(duì)基本功的嚴(yán)格應(yīng)用加上團(tuán)隊(duì)級(jí)別的協(xié)調(diào)。

我一直覺得,真正厲害的人不是用了什么別人不知道的工具,而是把所有人都知道的工具用到了極致。


Claude在寫Claude

好了,一個(gè)人的工作方式聊完了,我們來說一個(gè)更讓人頭皮發(fā)麻的事情。

Anthropic自己說過,Claude Code的代碼,大部分是Claude Code自己寫的。

這話聽起來有點(diǎn)繞,但意思很簡單,AI在造AI自己。

最早Boris在Latent Space播客上說的是大約80%,后來這個(gè)數(shù)字還在漲。Anthropic官方表示,公司全范圍內(nèi)70%到90%的代碼由AI編寫,而Claude Code自身大約90%的代碼是由Claude Code寫的。

然后呢?

Anthropic的CPO Mike Krieger,就是Instagram的聯(lián)合創(chuàng)始人,在接受采訪時(shí)確認(rèn),Claude Code現(xiàn)在90%到95%的代碼是自己寫的,當(dāng)這么多代碼由AI編寫時(shí),瓶頸已經(jīng)轉(zhuǎn)移了,上游變成了團(tuán)隊(duì)對(duì)齊要做什么,下游變成了PR合并隊(duì)列,也就是review和merge所有新代碼到生產(chǎn)環(huán)境。

你品一下這個(gè)轉(zhuǎn)變。

以前,瓶頸是寫代碼,現(xiàn)在,瓶頸是決定寫什么和審核寫完的東西,寫代碼本身,已經(jīng)不是人類的活了。

但我想多說兩句,因?yàn)檫@個(gè)數(shù)字很容易被誤讀。

Boris自己特別強(qiáng)調(diào)過,這不是AI在那兒沒人管地造自己,人類仍然在做方向決策、給指令、檢查所有產(chǎn)出。他也說過,有些精細(xì)的數(shù)據(jù)模型重構(gòu),他還是更喜歡親手做,因?yàn)樗泻軓?qiáng)的opinions,自己做比跟Claude解釋更快。

所以更準(zhǔn)確的描述是,人定方向,AI跑全流程,人類變成了架構(gòu)師和審核者,AI是那個(gè)不知疲倦的執(zhí)行軍團(tuán)。


自我加速的飛輪

到這里,可以聊一個(gè)更深層的東西了。

你有沒有想過,為什么Anthropic的速度不是勻速的,而是在加速?

答案就藏在一個(gè)循環(huán)里。

Claude寫Claude的代碼,Claude測(cè)Claude的功能,Claude審Claude的PR,這不是一個(gè)比喻,這是字面意思。

Boris的團(tuán)隊(duì)在Git倉庫里維護(hù)一個(gè)叫CLAUDE.md的文件,每次看到Claude做錯(cuò)了什么,他們就更新這個(gè)文件,讓Claude知道下次別再犯,當(dāng)一個(gè)人類開發(fā)者review一個(gè)PR發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤,他們不只是修復(fù)代碼,還會(huì)tag AI去更新它自己的指令。

每一個(gè)錯(cuò)誤都變成一條規(guī)則,團(tuán)隊(duì)工作得越久,這個(gè)agent就越聰明。

Claude測(cè)試每一個(gè)提交到claude.ai/code的改動(dòng),它打開瀏覽器,測(cè)試UI,然后反復(fù)迭代直到代碼能跑且用戶體驗(yàn)好。Boris說給AI一個(gè)驗(yàn)證自己工作的方式,能讓最終結(jié)果的質(zhì)量提升2到3倍。

這就是我想說的核心,我給它取了個(gè)名字,叫自吞噬循環(huán)。

產(chǎn)品越強(qiáng),造產(chǎn)品的工具就越強(qiáng),造產(chǎn)品的工具越強(qiáng),下一個(gè)產(chǎn)品出得就越快,下一個(gè)產(chǎn)品出得越快,用戶數(shù)據(jù)回流就越多,用戶數(shù)據(jù)越多,模型迭代周期就縮短,模型更強(qiáng)了,Claude Code就能寫出更好的代碼,更好的代碼意味著更快的下一輪發(fā)布。

這個(gè)飛輪一旦轉(zhuǎn)起來,速度是指數(shù)級(jí)的,不是線性的。

真正離譜的來了。

當(dāng)Anthropic的團(tuán)隊(duì)規(guī)模翻倍時(shí),他們的PR吞吐量不是持平,而是增長了67%,正常情況下團(tuán)隊(duì)擴(kuò)大會(huì)讓人均效率下降,但他們反而上升了,這被歸功于Claude Code。

說實(shí)話,這個(gè)數(shù)據(jù)比那個(gè)52天74個(gè)發(fā)布更讓我震驚,因?yàn)樗f明這不是某幾個(gè)天才在玩命加班,而是一套體系在起作用。


OpenAI為什么追得越來越吃力

聊完了Anthropic,再聊聊對(duì)面。

我不是要踩OpenAI,坦率地講,OpenAI仍然是這個(gè)星球上最重要的AI公司之一,GPT系列模型改變了整個(gè)行業(yè)的走向,但在用AI造AI這件事上,兩家公司的節(jié)奏差距是肉眼可見的。

拿時(shí)間線對(duì)比就很清楚。

OpenAI自己說,自從2025年4月發(fā)布Codex以來,開發(fā)者與agent協(xié)作的方式已經(jīng)發(fā)生了根本性的變化。這話沒毛病,但問題在于時(shí)間線,從GPT-4o到Codex正式上線,中間隔了差不多一年,而Anthropic從Claude 4 Opus到Claude Code全面開放各種新能力,節(jié)奏是以周為單位的。

速度差這么大,答案不在工程師人數(shù)上。

OpenAI也在用AI輔助開發(fā),Codex現(xiàn)在也支持并行agent、worktree、自動(dòng)化工作流,但如果你仔細(xì)看,會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)微妙的區(qū)別,OpenAI的組織架構(gòu)還是偏傳統(tǒng)的,項(xiàng)目制,評(píng)審制,排期制,每個(gè)環(huán)節(jié)都有人工審批的瓶頸。

不是他們不想快,是整套流程沒有為AI是第一生產(chǎn)力這個(gè)前提重新設(shè)計(jì)過。

打個(gè)比方,兩家公司都有一輛很快的賽車,模型能力都很強(qiáng),但Anthropic把整條賽道重新鋪了一遍,彎道加寬了,路面換了,加油站自動(dòng)化了,OpenAI還在舊賽道上跑,車是快了,但賽道的物理極限在那卡著。

Mike Krieger自己說過,他預(yù)計(jì)一年后,我們構(gòu)思、構(gòu)建和交付軟件的方式會(huì)發(fā)生很大變化,因?yàn)楝F(xiàn)在的方式來做,會(huì)非常痛苦。

他說的不只是Anthropic,他說的是整個(gè)行業(yè),而Anthropic只是先到了那個(gè)未來。


飛輪的另一面,生態(tài)效應(yīng)

74個(gè)功能帶來的不只是功能本身。

我一直覺得,產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)最終比的不是功能列表的長度,而是誰先把飛輪轉(zhuǎn)起來,功能列表可以抄,飛輪轉(zhuǎn)起來的慣性抄不了。

用戶每天看到產(chǎn)品在變,留存自然會(huì)漲,留存漲了,使用數(shù)據(jù)就多了,數(shù)據(jù)多了,模型迭代周期就縮短,模型更強(qiáng)了,Claude Code就能寫出更好的代碼,更好的代碼意味著更快的下一輪發(fā)布。

然后是開發(fā)者生態(tài)。

Anthropic在2025年2到3月密集發(fā)布的這波功能,從根本上改變了Claude Code的定位。Auto Mode,Dispatch,Channels,Remote Control,Voice Mode,每一個(gè)都在降低開發(fā)者使用AI agent的門檻。

Anthropic推出了Claude Code Channels,用更強(qiáng)的品牌認(rèn)知和安全特性,讓用戶通過Discord和Telegram等聊天應(yīng)用來操控coding agent。

這意味著什么?意味著AI coding agent不再只是程序員的終端工具了,它在向更廣泛的用戶滲透,第三方集成、插件、Agent生態(tài),這些東西一旦滾起來,就是另一層護(hù)城河。

這不是選最好的AI工具的問題了,而是當(dāng)一個(gè)平臺(tái)的發(fā)貨速度快到一定程度時(shí),它替你做了這個(gè)決定。

真正的護(hù)城河不是參數(shù)

扯了這么多,最后收一下。

我想了很久,Anthropic這波操作到底意味著什么。

模型參數(shù)可以追,你訓(xùn)練出一個(gè)更大的模型,我也能訓(xùn)練,跑分高幾個(gè)點(diǎn),過幾個(gè)月對(duì)手就追上來了,這不是護(hù)城河,這是軍備競(jìng)賽。

但17小時(shí)出一個(gè)功能的體系,不是加人能解決的。

這個(gè)體系的核心是什么?不是某個(gè)天才工程師,不是某個(gè)秘密算法,不是某筆巨額融資。

是把自己的產(chǎn)品變成自己的生產(chǎn)工具。

Claude寫Claude的代碼,Claude測(cè)Claude的功能,Claude審Claude的PR,每一個(gè)錯(cuò)誤被記錄進(jìn)CLAUDE.md,下一次就不會(huì)再犯,每一個(gè)新功能上線,造下一個(gè)功能的能力就更強(qiáng)了一點(diǎn)。

這個(gè)循環(huán),才是Anthropic真正的護(hù)城河。

在我看來,我們正在目睹一種新型公司的誕生,它不是傳統(tǒng)意義上的科技公司,不是用人堆出來的軟件工廠,也不是靠一兩個(gè)明星產(chǎn)品打天下的創(chuàng)業(yè)公司,它更像一個(gè)會(huì)自我進(jìn)化的有機(jī)體,產(chǎn)品即工具,工具即產(chǎn)品,進(jìn)化的速度取決于上一輪進(jìn)化的成果。

說實(shí)話,這讓我既興奮又有點(diǎn)不安,興奮的是,我們可能正站在軟件行業(yè)最大的一次范式轉(zhuǎn)移的起點(diǎn),不安的是,這個(gè)加速循環(huán)一旦拉開差距,追趕的窗口會(huì)越來越小。

但轉(zhuǎn)念一想,這不就是每一次技術(shù)革命的樣子嗎。

我也還在消化這一切,也還在想,作為一個(gè)普通從業(yè)者,該怎么面對(duì)這個(gè)正在加速到來的未來,如果你也在想這個(gè)問題,那至少說明,我們還在同一條船上。

一起往前看吧。

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