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再见,程序员!马斯克宣判:奇点就在2026

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来源:市场资讯

(来源:新智元)


新智元报道

编辑:桃子 好困

【新智元导读】不用多说,相信每个人的时间线全被Claude Code刷屏了。马斯克甚至断言,「我们已进入奇点!2026年就是奇点之年」。

这几天,Claude Code在全网掀起的阵仗可真不小。

一睁眼,地球首富马斯克重磅宣告:我们已进入奇点!


起因竟是,Midjourney创始人公开称,圣诞假期自己敲的代码,比过去十年加起来还要多,简直太疯狂。

「虽然能感到局限,但我知道一切都不再一样了」。


同一天,马斯克不止一次,直接宣称「2026年就是奇点之年」。


这个点评同样是对Claude Code的高度赞扬。

如今,包括Anthropic之父、前DeepMind/OpenAI研究员、谷歌首席工程师等大佬在内,都为其感到震惊。


马斯克:2026,奇点降临

一直以来,奇点这一概念就像科幻词一般的存在。

雷·库兹维尔曾在2005年《奇点临近》一书中,预测道技术奇点大约发生在2045年。

而在最新出版的《奇点更近》著作中,他再次重申奇点时间:仍是2045年。

谁曾想,这个看似还很遥远的时刻,一下子被拉到了现在——2026年。

所谓的技术奇点,是指技术在长期内增长缓慢,但在某个临界点急剧加速,呈指数式上升。


能够让马斯克有这么深感触,竟是Claude Code席卷全网的强大编程能力。

一点也不夸张地说,2026年开年这局,身边的人都瞬间成为了Claude Code用户。


生物医学工程师Derya Unutmaz虽不是专业程序员,升级订阅就是为了更频繁使用Claude Code。


就连xAI联创Igor Babuschkin感慨道,「有些年头风平浪静,啥大事没有,可有些星期却浓缩了数十年的变迁」。


一夜之间,Claude Code为何变得这么强了?

真正的「民间高手」:Claude Opus

准确来说,不是它变强了,而是一直就很强。


去年11月底,超大杯Claude Opus 4.5一出世,Anthropic便宣称其是全球最顶尖的编码模型。

内部测试中,Opus 4.5+Claude Code联动使用,平均效率暴增220%。

当时,Anthropic工程师预言,也许就在2026年上半年,软件工程就被终结了。


如今看来,可能就在最近了。

刚刚,在最新升级的LiveBench榜单上,Claude Opus 4.5登顶,直接碾压GPT-5.1 Codex MAX、Gemini 3 Pro。

创始人Bindu Reddy称,在圣诞假期期间,团队改进了LiveBench,为了防止AI刷分作弊。

这个排名在很大程度上,反映了这些LLMs在现实世界中的表现。


去年12月,METR的一份报告揭秘了,全球最能打的AI还是Claude Opus 4.5。

它在自主编码任务中,能够连续5小时不崩,也是迄今为止公开的AI完成长程任务时间最长的模型。


AI大佬Simon Willison表示,Opus 4.5和GPT-5.2就像是一个转折点。

「模型逐步跨越到了一个隐形能力界限的时刻,忽然间,大量的编码难题都被解决了」。


即便是编程0经验的人,也能在不到十分钟的时间,打造出一款功能齐全的网页应用。


就像网友所言,如果不出意外的话,Claude Code可能会让更多人成为百万富翁。



人类的最后一次发明

如果我们翻开哲学家戴维·查尔默斯(David J. Chalmers)那篇经典的《奇点:哲学分析》,会发现当下的疯狂景象,不过是这套严密逻辑推演的必然兑现。


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

在查尔默斯的推导模型中,我们正处于一个被称为「扩展前提(Extension Premise)」的关键节点。

他将这一过程量化为从AI到AI+再到AI++的阶跃:

正如查尔默斯引用的I.J. Good在1965年的那个著名论断:「超智能机器(Ultraintelligent Machine)将是人类需要制造的最后发明」。

逻辑非常性感且冷酷:

我们现在看到的,正是查尔默斯所描述的「速度爆炸」与「智能爆炸」的完美合流。

当模型开始比人类更擅长优化算法时,我们就不再是处于一个线性的增长曲线上,而是站在了垂直墙面的底端。

每个人都会成为软件工程师

奇点来临的那一刻,世界会有什么不同?

谷歌工程师Vaibhav Agarwal称,自己再也不用写代码了,现在70%-80%代码都是AI写的。


而他的工作仅是「代码审查」,角色发生了根本性的转变,具体是这么做的:

• 不再输入语法,用提示词(Prompt)来定义逻辑;

• 不再费力找 bug,而是审查AI给出的修改建议;

• 不再硬啃遗留代码,直接让AI把它讲明白。

许多工程师对此感到内疚,觉得自己像是在「作弊」。实际上并不是,他们是在进化。

Agarwal曾问过一位资深领导,关于一个所有人都害怕的问题:AI会取代我们吗?

他是这么说的——

AI是一个效率倍增器,而不是替代品。

如果你过去每周完成1倍的工作量,现在预期则是,同一周内完成4倍的工作量。没有任何一家公司希望倒退。

如今,衡量「生产力」的标准已经被整体抬高了。

如果你因为自称是个「纯粹主义者」而拒绝使用 AI,那并不高尚——你只是慢了。

AI不会取代你。但一个借助AI、能完成4倍工作量的工程师……


满足网友的好奇,工程师用的是自家的Gemini

Hyperbolic创始人Yuchen Jin直言不讳,要是在读博期间有这些强大工具助力,自己不用耗费5.5年,可能一年就毕业了。


此前,奥特曼在采访中还曾表示,「用不了多久,每个人都会成为软件工程师」。

他随口抛出了一个关于未来工作方式和软件世界的超级观点,但很多人还没意识到这件事有多重要。

核心想法其实很简单,自然语言,就是新的编程语法。

程序员大军终结,不需要庞大的开发团队才能做出第一个版本。只需描述出需求,AI直接把它做出来。

在复杂系统中,AI智能体会直接「住」在代码库里。它们会自己浏览repo、修复bug、补测试、重构代码,并自动提交修改。

一旦软件开发被自动化,同样的逻辑也会蔓延到运营、规划,甚至部分管理工作。

代码,只是倒下的第一块多米诺骨牌。

如果这一切真的发生,「学会写代码」本身就没那么重要了。

参考资料:

https://x.com/DavidSHolz/status/2007650184680092158?s=20

https://x.com/mark_k/status/2007842108988604569?s=20 https://x.com/kimmonismus/status/2007849472077033947?s=20

https://x.com/bindureddy/status/2007938526453928019?s=20

https://consc.net/papers/singularity.pdf

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