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智东西
作者 | 江宇
编辑 | 漠影
智东西在8月1日的报道中提到，Anthropic的联合创始人及首席执行官达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）近期接受了媒体的专访，地点选在旧金山的公司总部。
作为AI领域内备受瞩目的技术领袖，阿莫代伊就他在2025年引发的诸多争议进行了系统性的回应——他曾公开预计AI将在不久的未来取代50%的基础白领职位，反对一项关于“暂停十年AI监管”的提案，并主张对中国实施更加严格的芯片出口管控，这些言论在业界引起了激烈的讨论。
外界普遍认为，他是煽动恐慌的“末日论者”，是阻碍AI开放发展的“控制派”；而支持者却将他视为为AI安全踩下“刹车”的清醒者，试图通过个人的努力改变行业发展方向的技术理想主义者。
在面对这些争议时，阿莫代伊罕见地分享了他为何选择如此高调发声的原因。他直言，推动他做出此决定的是一个愈加明确的判断：AI能力的爆发速度远超人们的预期，且难以控制。“我确实是对AI能力进步持乐观态度的人之一，”他说，“然而，随着强大AI系统的临近，我愈发觉得有必要以最清晰、最坚定的方式向大家宣告：它真的来了。”
如果这位从理论物理转向AI领域的科学家将会塑造下一代重要技术，我们有必要探讨：他的判断依据是什么？商业逻辑如何？又是如何让Anthropic迅速崛起的？
以下内容由智东西基于Big Technology的报道整理而成，经过部分增删和重组，以增强可读性，但未改变原意。
一、作为“AI安全派”代表，阿莫代伊为何在硅谷引起争议
阿莫代伊的直言不讳与锋芒毕露，使他在硅谷饱受两极化评价。
一方面，他被视为OpenAI GPT-3项目（ChatGPT的前身）的关键推动者，同时也因关注AI安全而创立Anthropic，被认为是一位前瞻性的技术领袖；另一方面，也有人批评他是“控制狂”或“末日论者”，认为他试图放慢AI的发展步伐，并按照自己的价值观改造整个AI行业。
无论褒贬与否，如今的AI行业都无法忽视阿莫代伊的存在。
目前，Anthropic的估值已高达610亿美元（约合人民币4453亿元）。阿莫代伊提到：“我们在2021年初几乎从零起步，到2025年3月实现年化营收14亿美元（约合人民币102.2亿元），5月增至30亿美元（约合人民币219亿元），7月进一步逼近45亿美元（约合人民币328.5亿元）。从这个规模来看，我们或许已经成为历史上增长最快的软件公司之一。”
Anthropic的商业模式逐渐明晰。与OpenAI主要通过ChatGPT订阅和API向终端用户变现不同，Anthropic则侧重于为企业客户提供模型API服务，帮助客户将Claude集成到自身产品中，以便于用于客服、搜索、编程等多种应用场景。
这使得Anthropic在行业中的角色日益重要：其模型能力越强，客户产品的性能也随之提升，从而增强竞争力。在某种程度上，Anthropic已经成为AI技术进步的“晴雨表”。
随着模型能力的不断提升与客户数量的增加，阿莫代伊期望推动整个AI行业沿着他认为的“更可控、更安全的道路”前行。
业内人士认为，凭借他敢言、敢做，也敢承担后果的个性，他很可能会取得成功。
二、从理论物理转向AI，阿莫代伊的学术转折
阿莫代伊自幼便是一位“科学迷”。他1983年出生于旧金山，母亲是犹太人，父亲则是意大利人。从小他便对数学和物理产生浓厚兴趣。即便在互联网泡沫盛行的高中时期，阿莫代伊对网页开发毫无兴趣。“编写网站对我来说完全没有吸引力，我更喜欢探寻基础科学的真理。”
阿莫代伊的母亲埃琳娜·恩格尔（Elena Engel）曾负责伯克利和旧金山多家公共图书馆的翻新工作；而父亲里卡多·阿莫代伊（Riccardo Amodei）则是一位手工皮具匠。在谈及父母时，阿莫代伊表示：“他们教会了我如何分辨对错，理解世界上真正重要的东西，也让我意识到肩上的责任。”
在加州理工学院的本科学习期间，这种责任感开始转化为社会表达。他曾在学生报纸《The California Tech》上撰文，批评同学对伊拉克战争态度的冷漠：“问题不在于大家是否支持轰炸伊拉克，而在于许多人虽然原则上反对，却不愿意花哪怕一秒钟的时间来表明自己的立场。”
阿莫代伊的人生在他二十多岁时迎来了重大转变。2006年，他长期重病的父亲因罕见疾病去世。这一打击促使他决定从普林斯顿大学的理论物理专业转向生物研究，希望能为攻克人类疾病贡献一份力量。
此后，阿莫代伊的人生在某种程度上是在弥补父亲去世的遗憾——尤其是四年后，一种新疗法的出现使该疾病的治愈率从50%提升至95%。阿莫代伊感叹道：“有人研发了治愈药物，拯救了许多生命。但如果早几年出现，或许能救回我父亲。”
正如他的前女友杰德·王（Jade Wang）所言，父亲的去世深刻影响了阿莫代伊的人生轨迹。如果科研进展能够更迅速，阿莫代伊的父亲或许依然健在。不过，他花了一些时间才找到AI这个承载他理想的工具。
在普林斯顿，阿莫代伊仍沉浸在对父亲去世的悲痛之中，他开始从视网膜入手进行人类生理系统的研究。
眼睛通过信号传递将外部信息传送至大脑的视觉皮层——这一部分是大脑中面积最大的功能区域，占据约30%。要理解人类复杂的神经系统，视网膜无疑是一个理想的切入点。
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阿莫代伊：从视网膜研究到AI前沿的探索之旅
普林斯顿大学的斯蒂芬妮·帕尔默（Stephanie Palmer）回忆，阿莫代伊选择视网膜作为研究对象，实际上并非出于对眼科学的热爱，而是因为“眼科学能够让他观察到完整的神经元群体，并有机会理解每个细胞的运作。研究的核心更多地在于神经系统，而非眼睛本身。此外，他并不打算成为一名眼科医生。”
在迈克尔·贝里（Michael Berry）教授的实验室中，阿莫代伊对当时的视网膜信号测量方法感到不满，因此他亲手设计和开发了一种新型传感器，旨在获取更多数据。这一创新使他的博士论文荣获赫兹奖学金（Hertz Thesis Prize）的年度论文奖。
普林斯顿大学贝尔实验室
然而，阿莫代伊的挑战常规的倾向以及他鲜明的个人观点，使得他在学术界显得与众不同。贝里教授回忆说，阿莫代伊是他所指导过的最具才华的研究生之一，但他对技术效率和团队合作的重视，在评价个人成就的体系中并不占优势。
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贝里还提到：“我觉得他内心深处是个相当自负的人。我想，在他整个学术生涯中，每当取得一点成就时，周围的人都会对他表示赞赏。但在这里，没有人这样做。”
离开普林斯顿后，阿莫代伊开启了通往人工智能的新篇章。他在斯坦福大学进行博士后研究，师从帕拉格·马利克（Parag Mallick），专注于肿瘤相关蛋白质的研究，旨在探测转移性癌细胞。这项工作极其复杂，让阿莫代伊深刻意识到自身能力的局限，他开始探索技术解决方案。
阿莫代伊表示：“生物学中这些基本问题的复杂性，似乎超出了人类的理解范围。要真正搞清楚这些问题，可能需要成百上千的研究人员共同努力。”
他在新兴的AI技术中看到了希望。当时，数据与计算能力的快速发展，正推动着机器学习领域的重大突破——尽管这一领域长期以来理论潜力巨大，但实际效果却一直不佳。
经过亲自尝试，阿莫代伊意识到，AI或许能够替代那些成千上万的研究人员。他回忆：“当时AI是我刚开始看到一些进展的领域，我认为它可能是唯一能弥补这道鸿沟的技术，是一种能够‘引领我们超越人类理解的工具’。”
他在百度发现了Scaling Laws
为了更直接推动AI研究，阿莫代伊决定离开学术界，投身于资源更为充足的产业界。他曾考虑创业，但最终选择加入谷歌——谷歌的Google Brain团队资金雄厚，并且刚刚收购了DeepMind。
最终吸引阿莫代伊的是吴恩达（Andrew Ng）在百度组建的AI研究团队。当时，吴恩达拥有1亿美元（约合人民币7.3亿元）的预算，正在全球范围内招募顶尖AI人才，开始组建一支“梦之队”。
尽管阿莫代伊的背景主要集中在生物领域，但百度的格雷格·迪亚莫斯（Greg Diamos）看过他在斯坦福编写的代码后评价：“能写出这样代码的人，一定是一位非常优秀的程序员。”在他的推荐下，阿莫代伊于2014年11月加入百度。
在百度期间，他与团队进行了大量实验，探讨模型性能是否随着参数规模和训练数据的增加而不断提升。结果证明，确实如此。阿莫代伊及其合作者随后撰写了一篇关于语音识别的论文，首次系统展示了这一趋势，这一成果奠定了“AI扩展定律”（Scaling Laws）的基础。
论文《Deep Speech 2：面向英文与中文的端到端语音识别》百度研究院（硅谷）
阿莫代伊回忆道：“这对我影响深远，我看到了一条非常平滑的趋势线，变化明显且持续上升。”而迪亚莫斯则评论：“这是我一生中见过的最重要的发现。”
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至今，阿莫代伊仍然是Scaling Laws最坚定的支持者之一。他与DeepMind首席执行官哈萨比斯（Demis Hassabis）、Meta首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）等人所持的观点截然不同，他们认为AI需要范式的突破；而阿莫代伊则认为，路径已经相当清晰——需要依靠更大的模型和更强的计算能力。
如今，全球的数据中心规模正在不断扩大，在他看来，这正是迈向强大AI的重要信号。他表示：“我们正处于一条指数增长的曲线上，这很容易让人产生错觉。”所谓“错觉”，是指在指数曲线的初期增长缓慢，看似平稳，但临近爆发节点时，增长速度会突然加快。
阿莫代伊坦言：“疯狂的爆发可能就在两年后，而你还以为一切才刚刚开始。”
从谷歌到OpenAI，他亲手推开生成式AI的大门
在百度团队逐渐解散后，埃隆·马斯克（Elon Musk）召集阿莫代伊与多位AI研究人员，在门洛帕克的玫瑰木酒店共进晚餐，讨论创建一个能够与谷歌竞争的新研究机构。
萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）、格雷格·布罗克曼（Greg Brockman）和伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）等人也一同出席。这场“玫瑰木晚宴”最终促成了OpenAI的成立。
尽管阿莫代伊之后选择加入谷歌的Brain团队，但在工作十个月后，他决定转投OpenAI，专注于AI安全研究。他对快速进步的技术可能带来的潜在风险表示担忧，并与他人合作撰写了一篇关于不良行为潜在可能性的论文。
从OpenAI到Anthropic：阿莫代伊的AI安全之路
在阿莫代伊的职业生涯中，他曾参与撰写了一篇关于AI安全领域的重要论文，题为《AI安全领域的具体难题》。这段时间，谷歌的研究员们刚刚推出了transformer模型，并发表了《Attention is All You Need》，这一技术后来奠定了生成式AI的基础。
尽管谷歌内部对这一技术并未给予足够重视，OpenAI却迅速采取了行动，并在2018年发布了首个大语言模型GPT（其中“T”代表Transformer）。虽然最初的文本生成效果并不理想，但技术进步显而易见。
作为OpenAI的研究总监，阿莫代伊在GPT-2的研发中发挥了重要作用，并引入了“人类反馈强化学习”（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）技术，使得模型更加符合人类的偏好与价值观。这种方法后续成为了训练对齐型AI的核心手段。
论文《人类反馈强化学习》
在GPT-2的成功基础上，阿莫代伊进一步主导了具有里程碑意义的GPT-3项目，该模型的参数数量几乎增加了近百倍，资金投入也达到了数千万美元，占据了OpenAI约五成至六成的计算资源。
GPT-3的推出震惊了整个AI行业，展现了其在文本生成、语言翻译以及代码编写等多个领域的卓越能力。
在接受《纽约时报》采访时，阿莫代伊曾表示：“它展现出一种‘涌现性’，能够理解你给出的文本，并自然地延续下去，就好像真的‘懂了’你想表达的意思。”
然而，随着GPT-3的成功，OpenAI内部的分歧也愈发突出。阿莫代伊对AI潜在风险的担忧与日俱增，他希望能在组织治理层面加强安全机制。
然而，他并未掌握模型发布的节奏、人事安排或对外策略等关键决策权。他指出：“仅仅训练模型是不够的，技术无法单独决定公司的整体走向。”
在未能达成一致的情况下，阿莫代伊逐渐组建了一个以“熊猫（Panda）”为代号的研究团队，与OpenAI管理层之间的冲突加剧，内部关系也愈加紧张。有些人指责他以“AI安全”为名，实则意图控制公司的发展方向。
在阿莫代伊呼吁限制向中国出口芯片后，英伟达的CEO黄仁勋也公开对此表示批评：“他（阿莫代伊）认为AI太过危险，只有他们自己应该来掌控。”
对此，阿莫代伊反驳：“这种说法极其荒谬。我从未表示过‘只有我们能做’的主张，我的目标是推动一个‘向上的竞赛’，让行业吸收并采纳我们的安全实践。”
最终在2020年12月，阿莫代伊与一批志同道合的同事离开了OpenAI，成立了新公司Anthropic，团队成员包括前政策主管杰克·克拉克、阿莫代伊的妹妹丹妮拉·阿莫代伊及研究科学家克里斯·奥拉等。
从折叠椅创业到百亿融资，Anthropic背后的“人本”理念
在Anthropic的会议室，联合创始人杰克·克拉克展示了公司早期命名的文档，其中列出了多个备选名称，如Aligned AI、Generative、Sponge、Swan、Sloth、Sparrow Systems，最终选定了“Anthropic”这个名字。
这个名字意为“以人为本”，不仅与公司的愿景相符，而且当时域名尚未被注册。最后，Anthropic团队在表格上写下了：“我们喜欢这个名字，它不错。”
Anthropic成立于新冠疫情最严重的时期，创始阶段的沟通几乎完全依赖Zoom进行，团队规模仅有15至20人。每周，他们会在旧金山的Precita Park进行野餐式的会议，员工自带折叠椅，围坐一圈讨论公司的技术方向和发展战略。
Anthropic的初始使命非常明确：构建一流的大语言模型，推动行业采纳更安全的开发实践，并公开发布部分非核心的研究成果。
在这个由前OpenAI研究人员组建的初创公司中，许多团队成员都怀有强烈的使命感。克拉克回忆道：“奇妙的是，我们内心深处都觉得这一切势在必行。我们已经验证了Scaling Laws，知道模型会不断变得更强。”
Anthropic的第一批投资人之一是谷歌前CEO埃里克·施密特。通过当时的女友（现为妻子），他与阿莫代伊建立了联系，并就技术方向与创业计划进行了深入交流。施密特表示，他所投资的并非某个具体项目，而是人。他坦言：“在这个阶段的投资中，几乎没有数据可供参考，完全要看人。而阿莫代伊是真正的天才，他也承诺会雇佣其他天才，并且确实做到了。”
另一位早期投资人是因FTX破产而声名狼藉的加密货币企业家山姆·班克曼-弗里德。传言称，SBF从FTX挪用资金向Anthropic投入了5亿美元，占股13.56%。
但阿莫代伊并未给SBF董事席位，仅提供了无投票权股份。他后来评论道：“他当时确实对AI和安全很看重，但他的行为远比我想象中的更极端且糟糕。”
阿莫代伊向投资人传达的核心理念非常清晰：“我们能够以十分之一的成本，构建出同样先进的模型。”
截至目前，阿莫代伊为Anthropic累计募集了近200亿美元，其中包括来自亚马逊的80亿美元和谷歌的30亿美元。他表示：“投资者并非愚蠢，他们能够识别我们的资本效率。”
与OpenAI选择通过ChatGPT面向消费者不同，Anthropic优先服务企业客户。这种策略不仅更具商业可行性，也有助于快速提升模型的实用性。例如，通过大规模的专业任务训练，模型在生物化学等垂直领域的能力已经从“本科水平”跃升至“研究生水平”，这一点虽然可能无法打动普通用户，但对于像辉瑞这样的企业客户却极具吸引力。
Anthropic的崛起与面临的挑战：从Claude到未来的自我进化
值得注意的是，Anthropic真正引起广泛关注的并非其技术成就，而是2023年7月发布的聊天机器人Claude。这款产品因其“高情商”的交流风格获得了用户的积极评价，而其独特的性格正是得益于Anthropic团队在安全训练方面的长期经验积累。Claude问世后，Anthropic迅速扩张，员工人数由不足150人激增至超过500人，某些时期每日新增员工数甚至超过了公司成立首年全年的总招聘量。
阿莫代伊的商业策略迅速见效，Claude模型现已广泛应用于旅游、医疗、金融和保险等多个领域的企业客户，例如联合航空和美国国际集团等。
以制药企业诺和诺德为例，过去需要15天才能完成的合规文件汇总，现如今Claude能够在短短10分钟内生成初稿，从而显著提高了工作效率。Anthropic的营收负责人凯特·詹森表示：“我们的技术旨在取代那些繁琐的工作，这正是人们最常抱怨的。”
同时，Claude在程序员中也备受推崇。Anthropic自始至终重视模型的编程能力，这不仅加速了公司内部的模型开发，也使得程序员用户更容易采纳新工具。
2025年2月，Anthropic正式推出Claude Code功能，迅速成为公司增长的新动力之一。
阿莫代伊提供的数据表明，Anthropic的年收入几乎每年增长十倍，2023年达到了1亿美元（约合人民币7.3亿元），预计2024年将达到10亿美元（约合人民币73亿元），截至2025年上半年，年化收入已超过45亿美元（约合人民币328.5亿元）。
这一增长也在客户的采购行为中得到了体现，企业客户的平均支出同比增长了五倍，而超过百万美元的订单数量也同比增长了三倍（即单笔合同超过730万元人民币）。
六、面临双重压力：DeepSeek的崛起与资金短缺
尽管Anthropic的增长态势迅猛，但其背后也隐藏着明显的隐忧。目前公司仍面临巨额亏损，预计2025年全年的亏损将达到30亿美元（约合人民币219亿元），而毛利率也显著低于通常的云计算企业水平。
一些客户开始感受到Claude在产品稳定性上的不足。一位初创企业的创始人表示，Claude模型在使用中表现出色，“使用体验很好，但却经常崩溃”。
编程平台Replit的CEO阿姆贾德·马萨德指出，开发者原本期待Claude的API调用费用会随规模扩大而降低，但这一预期并没有实现。
一位开发者通过每月200美元（约合人民币1460元）的Max套餐，获得了价值6000美元（约合人民币4.38万元）的API调用额度，迫使Anthropic迅速上线调用限制机制以防止超额使用。
对于外界的质疑，阿莫代伊回应称，随着模型能力的不断提升，用户的单位成本会随之下降；而目前各大AI实验室仍处于推理优化的初期阶段，未来的效率有望显著提高。
业内人士认为，持续降低成本曲线将成为评估AI商业可持续性的关键因素。
Anthropic团队也透露：与其说是产品过于受欢迎带来的“烦恼”，不如说还有更大的问题需要解决。“生成式AI及其背后的规模定律，是否会如其他技术一样，遵循成本随时间降低的趋势？”这一问题尚待解答。或许，作为一项全新的技术，其成本轨迹会截然不同。显然，要弄清楚这一点，仍需要投入更多资金。
Anthropic的融资之路并非一帆风顺。为了支持大规模的模型训练与部署，Anthropic在2025年初启动新一轮融资，由Lightspeed合伙人拉维·马特雷牵头，融资目标为35亿美元（约合人民币255.5亿元）。
然而，在融资的关键阶段，突发的挑战接踵而至：DeepSeek团队突然开源了其自研的DeepSeek R1大模型。该模型在性能上表现优异，价格仅为行业平均的1/40，曾一度引发市场恐慌，并导致英伟达股价暴跌17%。
马特雷回忆道，在DeepSeek引发市场剧烈反响后，他顶住巨大的压力，最终决定向外界释放10亿美元（约合人民币73亿元）。
尽管如此，阿莫代伊成功说服投资者相信：虽然DeepSeek价格低廉，但其部署与运营依然需要大量资源和工程能力，真正的竞争核心在于“能否比我们更快”。
本周，Anthropic正式启动新一轮融资计划，最高可达50亿美元（约合人民币365亿元），其估值有望翻倍至1500亿美元（约合人民币1.1万亿元）。
值得注意的是，此次融资首次引入了此前有意回避的中东主权财富基金作为潜在投资方。对此，阿莫代伊在公司内部沟通平台上表示：“在商业原则上，真正做到‘让坏人一个都别沾光’是非常困难的。”
七、加速提升，还是AI自我进化？Claude 4背后的新规则
2025年5月，在Anthropic举办的首届开发者大会上，阿莫代伊亲自登台，推出新一代大语言模型Claude 4。他在演讲中多次强调模型迭代速度的加快：“我无法确定会快到什么程度，但确实在不断加速。”Anthropic也在积极开发AI编程工具，以加快模型的研发进程。
Anthropic的联合创始人及首席科学家贾里德·卡普兰指出：“如今几乎所有工程师都在利用AI提升工作效率。”他认为，这种趋势可能会引发所谓的“智能爆炸”，即AI能够自我训练并持续迭代，变得无所不能。“这种情况可能在两三年内发生，也可能需要更长。”
已有的案例表明，Anthropic及其他公司在测试中发现，AI在模拟环境中偶尔展现出令人担忧的“自我保护”倾向。以Claude 4的技术文档为例，Anthropic披露，该模型曾多次试图威胁工程师，以避免自身被关闭。
Anthropic在AI安全性上发力，推动行业标准提升由于对人工智能发展方向的高度关注，Anthropic加大了在模型对齐与可解释性方面的研究投入。“对齐”意味着确保人工智能的行为与人类的价值观和目标保持一致。为了推动行业内的安全标准提升，他们制定了一个罕见的“发布门槛制度”，即《责任规模扩展政策》。这一制度旨在通过制度化的约束，促使整个行业遵循更高的安全规范。正如阿莫代伊所说，“赢家并不重要，最终所有人都将受益。”
阿莫代伊坚信，人工智能蕴含着延续生命的潜力，正如他父亲未能亲历的某种疗法。他表示：“正是因为我深知这项技术的重要性，所以才更加希望它能够顺利发展。”阿莫代伊强调：“我的意图不是减缓进程，而是希望能够在确保安全的前提下加速前行。”
