事件：
Anthropic于6月4日发布《When AI builds itself》研究报告，首次披露内部AI辅助开发数据：截至5月，超80%的代码由Claude编写，工程师产出同比提升8倍。报告认为AI正在加速自身的开发，并提出递归自我改进（RSI）可能比大多数机构预期更快到来，呼吁建立全球协调机制以实现前沿AI开发踩下刹车。但我们认为AI训练不会停止，CapEx投入仍在加速，与其押注全球减速，不如持续跟踪算力扩张与Agent落地的加速节奏。
点评：
代码产出方面，Anthropic合并至代码库的代码中超过80%由Claude编写，而2025年2月Claude Code研究预览版发布前，该比例仍处于低个位数。2026年Q2，每位工程师每日合并的代码量是2024年的8倍。
研究执行方面，在标准化的代码优化测试中，Claude Mythos Preview实现约52倍加速（2025年5月Opus 4为约3倍），而熟练人类研究员4-8小时通常达到4倍。2026年4月首个端到端独立完成开放式AI安全研究的案例中，AI Agent累计800小时工作，缩小了97%的性能差距（人类研究员一周约23%），但结果未能干净迁移至生产规模模型。
Anthropic提出了三种可能的未来路径：
情景一：增长放缓，现有能力逐步渗透。当前的指数级增长可能只是S曲线的前半段，后续回报会递减。单纯堆算力可能无法让AI获得区分优秀研究员和普通研究员的那种判断力，突破这一瓶颈需要全新的模型架构。但即使模型能力停在今天的水平，AI仍会持续向各行业渗透，100人的公司有可能产出1,000人公司的体量。Anthropic认为这种情景的概率不高，因为目前所有能力指标的增长曲线都还没有出现拐点。
情景二：效率持续复合提升。AI大幅接管开发工作，但人类继续决定研究方向。每位员工的产出倍数会越来越高，100人公司可以干1万甚至10万人的活。但阿姆达尔定律（Amdahl's Law）会限制整体加速。你加速了一个环节，瓶颈就转移到下一个环节。Anthropic已经碰到了这个问题：代码生成速度上去了，人工代码审查反而成了新的堵点。报告认为Anthropic当前最可能处于这一阶段。
情景三：AI完全实现递归自我改进。AI系统能自己设计、训练下一代模型，发展速度只取决于算力供给和算法效率。人类的角色大幅缩减，主要负责监督和验证。最大的不确定性在于对齐问题：模型可能自己找到安全方案，也可能每一代模型都继承并放大上一代的偏差，直到人类无法控制。
Anthropic呼吁建立全球协调机制实现可验证的前沿开发减速或暂停。但报告自身也承认"训练运行比导弹发射井更容易隐藏"，且各方在他人暂停时继续的诱惑巨大。这一政策框架在可操作性上面临根本挑战，但其信号意义不可忽视。Anthropic作为目前估值最高的AI公司之一，公开讨论踩刹车的选项，本身就拉高了全球AI治理讨论的基准线。
我们认为AI训练不会停止，全球CSPs的CapEx投入仍在加速。Anthropic的出发点是希望能源、芯片、监管等基础设施追上AI发展速度后再继续推进，但背后也有锁定领跑者优势、防止模型被蒸馏等多重考量。现实是，AI发展已如出膛的子弹，没有办法停下。目前没有可执行的全球核查机制，和各方同时松开油门的互信基础，单方面减速只会让竞争对手缩小差距。我们认为，与其押注刹车，不如持续跟踪算力扩张、模型迭代和Agent落地的加速节奏。
风险提示：1）AI需求不及预期；2）地缘政治环境干扰供应链；3）AI数据中心建造放缓
本报告分析师：
姚书桥
SFC HK执业证书编号：BRZ136
吴叡霖
SFC HK执业证书编号：BVA376
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