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再見,程序員!馬斯克宣判:奇點就在2026

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【新智元導讀】不用多說,相信每個人的時間線全被Claude Code刷屏了。馬斯克甚至斷言,「我們已進入奇點!2026年就是奇點之年」。

這幾天,Claude Code在全網掀起的陣仗可真不小。

一睜眼,地球首富馬斯克重磅宣告:我們已進入奇點!



起因竟是,Midjourney創始人公開稱,圣誕假期自己敲的代碼,比過去十年加起來還要多,簡直太瘋狂。

「雖然能感到局限,但我知道一切都不再一樣了」。



同一天,馬斯克不止一次,直接宣稱「2026年就是奇點之年」。



這個點評同樣是對Claude Code的高度贊揚。

如今,包括Anthropic之父、前DeepMind/OpenAI研究員、谷歌首席工程師等大佬在內,都為其感到震驚。



馬斯克:2026,奇點降臨

一直以來,奇點這一概念就像科幻詞一般的存在。

雷·庫茲維爾曾在2005年《奇點臨近》一書中,預測道技術奇點大約發生在2045年。

而在最新出版的《奇點更近》著作中,他再次重申奇點時間:仍是2045年。

誰曾想,這個看似還很遙遠的時刻,一下子被拉到了現在——2026年。

所謂的技術奇點,是指技術在長期內增長緩慢,但在某個臨界點急劇加速,呈指數式上升。



能夠讓馬斯克有這么深感觸,竟是Claude Code席卷全網的強大編程能力。

一點也不夸張地說,2026年開年這局,身邊的人都瞬間成為了Claude Code用戶。



生物醫學工程師Derya Unutmaz雖不是專業程序員,升級訂閱就是為了更頻繁使用Claude Code。



就連xAI聯創Igor Babuschkin感慨道,「有些年頭風平浪靜,啥大事沒有,可有些星期卻濃縮了數十年的變遷」。



一夜之間,Claude Code為何變得這么強了?

真正的「民間高手」:Claude Opus

準確來說,不是它變強了,而是一直就很強。



去年11月底,超大杯Claude Opus 4.5一出世,Anthropic便宣稱其是全球最頂尖的編碼模型。

內部測試中,Opus 4.5+Claude Code聯動使用,平均效率暴增220%。

當時,Anthropic工程師預言,也許就在2026年上半年,軟件工程就被終結了。



如今看來,可能就在最近了。

剛剛,在最新升級的LiveBench榜單上,Claude Opus 4.5登頂,直接碾壓GPT-5.1 Codex MAX、Gemini 3 Pro。

創始人Bindu Reddy稱,在圣誕假期期間,團隊改進了LiveBench,為了防止AI刷分作弊。

這個排名在很大程度上,反映了這些LLMs在現實世界中的表現。



去年12月,METR的一份報告揭秘了,全球最能打的AI還是Claude Opus 4.5。

它在自主編碼任務中,能夠連續5小時不崩,也是迄今為止公開的AI完成長程任務時間最長的模型。



AI大佬Simon Willison表示,Opus 4.5和GPT-5.2就像是一個轉折點。

「模型逐步跨越到了一個隱形能力界限的時刻,忽然間,大量的編碼難題都被解決了」。



即便是編程0經驗的人,也能在不到十分鐘的時間,打造出一款功能齊全的網頁應用。



就像網友所言,如果不出意外的話,Claude Code可能會讓更多人成為百萬富翁。




人類的最后一次發明

如果我們翻開哲學家戴維·查爾默斯(David J. Chalmers)那篇經典的《奇點:哲學分析》,會發現當下的瘋狂景象,不過是這套嚴密邏輯推演的必然兌現。



論文地址:https://consc.net/papers/singularity.pdf

在查爾默斯的推導模型中,我們正處于一個被稱為「擴展前提(Extension Premise)」的關鍵節點。

他將這一過程量化為從AI到AI+再到AI++的階躍:

  • AI:人類水平的人工智能。
  • AI+:超越人類最強大腦的智能。
  • AI++:超級智能,其超越程度正如人類超越老鼠一般。

正如查爾默斯引用的I.J. Good在1965年的那個著名論斷:「超智能機器(Ultraintelligent Machine)將是人類需要制造的最后發明」。

邏輯非常性感且冷酷:

  • 機器設計機器:既然設計機器本身是一種智力活動,那么一臺超越人類的機器(AI+),必然能設計出比人類所能設計的更好的機器。
  • 遞歸的雪崩:這臺被AI+設計出的新機器,擁有更強的設計能力,它將設計出下一代更強的機器。
  • 無限逼近:只要這臺機器能通過編寫代碼來優化自身,我們將無可避免地迎來一場「智能爆炸」。

我們現在看到的,正是查爾默斯所描述的「速度爆炸」與「智能爆炸」的完美合流。

當模型開始比人類更擅長優化算法時,我們就不再是處于一個線性的增長曲線上,而是站在了垂直墻面的底端。

每個人都會成為軟件工程師

奇點來臨的那一刻,世界會有什么不同?

谷歌工程師Vaibhav Agarwal稱,自己再也不用寫代碼了,現在70%-80%代碼都是AI寫的。



而他的工作僅是「代碼審查」,角色發生了根本性的轉變,具體是這么做的:

? 不再輸入語法,用提示詞(Prompt)來定義邏輯;

? 不再費力找 bug,而是審查AI給出的修改建議;

? 不再硬啃遺留代碼,直接讓AI把它講明白。

許多工程師對此感到內疚,覺得自己像是在「作弊」。實際上并不是,他們是在進化。

Agarwal曾問過一位資深領導,關于一個所有人都害怕的問題:AI會取代我們嗎?

他是這么說的——

AI是一個效率倍增器,而不是替代品。

如果你過去每周完成1倍的工作量,現在預期則是,同一周內完成4倍的工作量。沒有任何一家公司希望倒退。

如今,衡量「生產力」的標準已經被整體抬高了。

如果你因為自稱是個「純粹主義者」而拒絕使用 AI,那并不高尚——你只是慢了。

AI不會取代你。但一個借助AI、能完成4倍工作量的工程師……



滿足網友的好奇,工程師用的是自家的Gemini

Hyperbolic創始人Yuchen Jin直言不諱,要是在讀博期間有這些強大工具助力,自己不用耗費5.5年,可能一年就畢業了。



此前,奧特曼在采訪中還曾表示,「用不了多久,每個人都會成為軟件工程師」。

他隨口拋出了一個關于未來工作方式和軟件世界的超級觀點,但很多人還沒意識到這件事有多重要。

核心想法其實很簡單,自然語言,就是新的編程語法。

程序員大軍終結,不需要龐大的開發團隊才能做出第一個版本。只需描述出需求,AI直接把它做出來。

在復雜系統中,AI智能體會直接「住」在代碼庫里。它們會自己瀏覽repo、修復bug、補測試、重構代碼,并自動提交修改。

一旦軟件開發被自動化,同樣的邏輯也會蔓延到運營、規劃,甚至部分管理工作。

代碼,只是倒下的第一塊多米諾骨牌。

如果這一切真的發生,「學會寫代碼」本身就沒那么重要了。

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