未来36个月，会非常疯狂

最近有一个现象，让我越想越觉得不对劲。

Sam Altman说2028年之前会有超级智能。Dario Amodei说2027年左右，数据中心里会出现一个「天才国度」。Jensen Huang说五年内AGI会在广泛的人类测试中具备竞争力。AI 2027那份报告的核心预测，也是2027到2028。

你发现了吗？

这帮人，平时在商业上打得你死我活，技术路线也完全不同，一个搞闭源一个搞开源一个卖显卡，但他们对同一个问题的回答，居然收敛到了同一个窗口。

2027到2028。

我在AI这个行业泡了三年多了，见过太多次「年底就有AGI」的喊话。但这一次的感觉不一样。不是某一个人在喊，是所有人在喊同一个数字。这种收敛，本身就是一个信号。一个非常、非常强的信号。

坦率的讲，支撑这个判断的不只是大佬们的嘴炮。有一组数据，我觉得比任何人的预测都更有说服力。

SWE-bench上，Claude Opus 4.6的自主任务中位持续时间跳到了14.5小时，95分位甚至到了90小时以上。90小时，差不多四天。也就是说，你给它一个复杂的工程任务，它可以自己埋头干四天不需要人插手。

但真正让我头皮发麻的不是这个数字本身，而是它的增长方式。

这个指标的翻倍周期，本来是4到7个月。但现在，翻倍周期本身也在缩短。很多人已经观察到，现在大概是每90天翻一倍。90天是一个季度。我们2026年还没过完第二个季度，这意味着今年剩下的时间里，机器自主能力可能还要翻三倍。

14.5小时翻一倍是29小时。再翻是60小时。再翻是120小时。

120小时，差不多一个工作周。

你想想看，去年这个时候，当Dario说「到年底AI会写大部分代码」的时候，整个互联网都在笑话他。结果呢？Claude最新版本的代码，几乎全是Claude自己写的。他当时只是早了几个月而已。

我自己也是这样。我用Claude Code搞项目已经快一年了，去年它还经常把代码库搅成一锅粥，但现在说实话，我越来越多的时候是在旁边看着它干活，偶尔插一句嘴。这种变化不是渐进的，是有一天你突然意识到「诶，我已经很久没手动写过这块逻辑了」。

说到递归自我改进这个概念，它听着很学术，但其实拆开来看就五件事，算法研究、数据生成、代码编写、模型训练、模型评估。前三件事，坦率的讲，现在基本上已经被AI吃掉了大半。高等数学的推理能力已经到了IMO金牌水平，合成数据已经占到最新模型训练数据的10%到20%，代码能力就更不用说了，OpenClaw和Claude Code已经比大多数开发者更能打了。

剩下的瓶颈是模型训练的自动化和模型评估。训练说到底就是定义数据、算法、损失函数然后按下开始键，没有理由AI不能做这件事。评估确实更难，因为用一个笨的模型去评估一个聪明的模型，学术上已经证明了这很不靠谱。但这两个瓶颈，感觉也就是一两个90天周期的事。

所以当这些科技圈的人说「你们不知道我们离那个点有多近」的时候，他们不是在画饼。他们每天看着这条曲线，比我们所有人都清楚那个拐点什么时候来。

但让我觉得更值得聊的，其实不是技术本身，而是这场竞赛的不可逆性。

你有没有玩过即时战略游戏？就是那种你需要一边采矿一边造兵一边攀科技树的游戏。现在AI这个赛道上发生的事情，跟游戏里的局面一模一样。

全球在AI基础设施上已经砸进去了超过6000亿美金。数据中心、芯片、高带宽内存、能源。这个数字还在以每年接近翻倍的速度增长。

这是什么概念？这已经过了「试试看」的阶段了。这是all in。这是背水一战。就像新线影业当年赌上全部身家拍《指环王》一样，要么成为传奇，要么公司不存在了。

没有人会停下来。

不是因为他们不想停，是因为他们不能停。你停了，别人不停。去年xAI还不存在，Grok还不存在，DeepSeek还没出圈。但现在它们都在这条赛道上狂奔。每多一个玩家加入，停下来的代价就更大。

芯片瓶颈？两年前大家还在喊「芯片不够了」，现在没人聊这个了，因为市场已经解决了。高带宽内存瓶颈？三星和SK海力士正在把产能从普通内存切到HBM，预计12到24个月解决。能源瓶颈？微型电网、天然气涡轮、小型模块化核反应堆，所有方案都在同步推进。

每一个瓶颈出现的时候，市场都会用钱把它砸穿。

我自己的感受是，这种不可逆性才是真正需要认真对待的东西。技术层面你可以争论AGI到底是2027还是2029，但竞赛的惯性已经不可能刹车了。这不是一个可以暂停的实验，这是一列已经开出去的火车。

回到对普通人影响这块，我觉得有一个概念特别精准，叫「幽灵岗位」。

大家聊AI取代工作的时候，脑子里想的都是裁员。某某公司又裁了多少人，AI抢了多少人的饭碗。但说真的，裁员只是表面上最容易看到的那一层。真正在发生的，是那些从来没有被创造出来的岗位。

你想想，一个四五线城市的大学刚毕业的小孩，学的计算机，成绩也不差，简历投了几百份，面试机会寥寥无几。他不知道的是，以前那些需要三个初级开发者来干的活，现在一个中级开发者加Claude Code就能搞定。那三个岗位不是被取消了，而是从头到尾就没有出现过。

这才是真正的信号。不是谁被裁了，而是谁连入场的机会都没有。

2025年的数据已经非常明显了。美国GDP增长3.7%，但新增就业只有18万，而且是经过多次下修之后的数字。经济在增长，但岗位没有跟着增长。这不是周期性的，这是结构性的。

经济学里有个老概念叫「索洛悖论」，80年代Robert Solow说过一句话，你到处都能看到计算机，除了在生产率统计数据里。今天我们正在经历索洛悖论2.0，你到处都能看到AI，除了在就业统计数据里。

但这个「除了」不会持续太久。

我最近一直在想一个类比。

物理学里有一个概念叫相变。水加热到99度的时候，看起来跟98度没什么区别，还是液态的水。但到了100度，它突然变成了蒸汽。不是慢慢变的，是突然变的。

AI对工作的替代，我觉得也是这样一个相变过程。

现在AI还在所谓的「增强阶段」。它让一些人效率更高了，但对于大多数企业来说，它还是可选的。你用也行，不用也行，不影响你做生意。但一旦它的可靠性、易部署性、和人们对它的使用经验积累到了某个临界点，它就会从「可选」变成「必须」。从零到一，非常快。

就像智能手机刚出来的时候，很多人说我有翻盖手机就够了。然后突然有一天，你发现你不用智能手机已经没办法正常生活了。不是你主动选择的，是整个环境变了。

我自己的感受是，我们现在大概在98度。水面上已经有气泡在冒了，但大多数人还觉得「不就是水热了一点吗」。

有人可能会说，你是不是太乐观了？或者太悲观了？

说实话我也不确定。我只知道，当所有掌握最多信息的人都在说同一个时间窗口的时候，忽视这个信号是不明智的。你可以不同意他们的判断，但你不能假装这个共识不存在。

语言学里有一个概念叫萨丕尔-沃尔夫假说，大意是语言塑造现实。俄语里有两个不同的词来形容蓝色，一个是天蓝色，一个是宝石蓝。当你给一个俄罗斯人看一块屏幕，上面的蓝色从天蓝慢慢渐变到宝石蓝的时候，他的脑电波会在某个临界点突然跳一下，说「颜色变了」。

很多人对AGI的感知也是这样。他们在等那个脑电波跳一下的时刻。等AI有了意识、有了灵魂、有了像科幻电影里那样跟你深情对话的能力。但说真的，这些东西不重要。重要的是，这些机器已经在经济层面开始替代人类劳动了。你管它叫AGI还是叫「高级自动化」，影响是一样的。

反正我觉得，接下来的36个月，我们会见证一些以前只在科幻小说里读到过的事情变成现实。可能不是以我们想象的方式，但一定会发生。

我自己已经做好了准备，或者说，我正在努力做好准备。我不知道这个准备够不够，但至少，我选择睁着眼睛看着它来。

大时代啊，朋友们。