阅读7千万文章硅谷爆火：AI奇点已至，抛弃人类自我进化！

新智元报道

编辑：艾伦

【新智元导读】就在本月，AI 经历了质变式飞跃，已经能独立完成过去需要人类专家数小时才能搞定的复杂工作。AI 开始参与构建下一代 AI，递归自我提升的循环已经启动，智能爆炸可能在一两年内到来。几乎所有在屏幕前完成的认知工作都将被波及，而大多数人对此的认知还停留在两年前，这种信息差本身比技术进步更危险。

一篇只有 5000 单词（翻译成中文后仅约 3500 字）的 X 上的文章在 24 小时内被全球近 7000 万人读过，并且阅读量仍在以肉眼可见的速度飞速飙升。它说的事，关乎你接下来的每一天。

https://x.com/mattshumer_/status/2021256989876109403

2026 年 2 月 11 日，硅谷连续创业者 Brian Norgard 在 X 上写了一句话：「我认识的几乎所有在科技行业工作的聪明人都感到极度焦虑。仿佛一切都即将彻底崩塌。」

https://x.com/BrianNorgard/status/2021409597517619353

同一天，xAI 联合创始人 Jimmy Ba 宣布离职，告别帖里写的不像是道别，更像是遗言：「递归式自我提升循环很可能在未来 12 个月内上线。2026 年将会是疯狂的一年，很可能是我们物种未来最忙碌、也最具决定性的一年。」

https://x.com/jimmybajimmyba/status/2021374875793801447

也是同一天，一篇名为《Something Big Is Happening》（大事正在发生）的文章，在推特上以核爆般的速度扩散，被《财富》杂志全文转载，被 Business Insider 等主流商业媒体报道。

https://fortune.com/2026/02/11/something-big-is-happening-ai-february-2020-moment-matt-shumer/

https://www.businessinsider.com/matt-shumer-something-big-is-happening-essay-ai-disruption-2026-2

写这篇文章的人叫马特·舒默（Matt Shumer），AI 公司 HyperWrite 的 CEO，在这个行业泡了六年。

https://www.linkedin.com/in/mattshumer/

他说他写这篇文章的原因极其简单：他对身边的人撒了太久的谎。

每次家人朋友问他「AI 到底怎么回事」，他都只能说一个打了折扣的版本，一个酒会上能说出口的版本。

因为真话说出来，别人会觉得他疯了。

但现在，他看到的现实和他对外讲述的故事之间的裂缝，已经大到他无法继续假装。

「即使听起来很荒谬，我关心的人也理应知道即将发生什么。」

水位已经到了胸口

舒默用了一个类比来开篇。

回想 2020 年 2 月。股市很好，孩子在上学，你出入餐厅、和人握手、计划旅行。

如果有人告诉你他正在囤卫生纸，你会觉得他在互联网上待傻了。

三周之后，整个世界彻底变了。

「我们现在就处在那个“这也太夸张了吧”的阶段。只不过这一次，即将到来的变化规模远超上一次。」

这听起来像是又一个硅谷创业者在制造焦虑？或许吧。

但让这篇文章与无数普通文章区分开来的，是一句令人毛骨悚然的坦白：

「我们说的不是预言。这件事已经先发生在我们身上了。」

舒默描述了他现在真实的工作日常：用平实的英语告诉 AI 他想构建什么，然后离开电脑四个小时。回来时工作已经完成了。

不是需要修修补补的初稿，是成品，比他自己做得还好，不需要任何修改。

他会对 AI 说：「我要开发这个应用，它应该实现这些功能，大致长这样，你去搞定一切。」

然后 AI 写了数万行代码，自己打开这个应用，点击按钮，测试功能，像一个真人用户一样走完所有流程。如果某个地方的体验不好，它自己回去修改，反复迭代、修正、完善，直到它自己满意为止。然后它回来说：「准备好了，你可以测试了。」

「这就是我这周一的工作状态。几个月前我还在和 AI 反复推敲、引导、修改。现在我只需要描述结果，然后离开。」

这段描述之所以引发地震级别的反响，在于它来自一个每天实际在用这些工具做产品的人。

而他只是在记录自己的亲身经历。

2026 年 2 月 5 日，分水岭

让舒默彻底改变态度的，是 2026 年 2 月 5 日。

这一天，两家主要AI实验室同时发布了新模型：OpenAI 的 GPT-5.3-Codex 和 Anthropic 的 Claude Opus 4.6。

舒默形容那个时刻：「有些东西咔哒一声接上了。不像打开电灯开关那样瞬间透亮，更像是你突然意识到水位一直在涨，而现在已经淹到了胸口。」

最让他震动的是 GPT-5.3-Codex。

它不再只是执行指令，而是在做决策，而且是有品味的决策。

舒默用了两个词来描述这种感觉——「判断力」（Judgment）和「品位」（Taste）。

那种知道什么是对的选择的直觉，人们曾断言这是 AI 永远不会拥有的东西。

这个堡垒塌了。

沃顿商学院教授伊森·莫里克（Ethan Mollick）在推特上转发这篇文章时写道：

这篇爆文值得一读。我同意 AI 是非常大的事情，大多数人还不知道它进步得有多快。

一个需要补充的警告是，AI 仍然是「锯齿状」的，尤其在跨团队和组织协作方面，这造成了瓶颈——但这是暂时的。

https://x.com/emollick/status/2021627729637158922

莫里克的态度很耐人寻味：他肯定了舒默文章的核心判断，给出了一个审慎的补充，但那个「for now」（暂时的）本身就令人不安。

瓶颈是暂时的，而进步的趋势线没有任何变平的迹象。

把进步的速度放在一起看，冲击力更加明显。

• 2022 年，AI 连乘法都算不对，会一本正经地告诉你 7×8=54；

• 2023 年，它能通过律师资格考试；

• 2024 年，它能编写可运行的软件，能解释研究生水平的科学知识；

• 2025 年底，全球一些顶尖工程师说自己已经把大部分编程工作交给了 AI；

• 2026 年 2 月 5 日，新模型发布，让之前所有的一切看起来像上一个时代。

有一个叫 METR 的机构专门用数据衡量 AI 的自主工作能力。

他们追踪的指标是：AI 在无人类帮助的情况下，能独立完成多长时间的现实任务（以人类专家完成同样任务所需时间为基准）。

一年前的答案是十分钟。后来是一小时。再后来是几个小时。

最近一次测量（2025 年 11 月，Claude Opus 4.5）显示 AI 能完成人类专家需要将近 5 个小时才能搞定的任务。

这个数字大约每七个月翻一倍，最近的数据暗示可能正在加速到每四个月翻一倍。

如果趋势延续，一年内我们将看到能独立工作数天的 AI。

两年内，数周。三年内，能独立完成长达一个月的项目。

Anthropic CEO Dario Amodei 已经公开表示，2026 年或 2027 年，AI模型将在「几乎所有任务上比几乎所有人类聪明得多」。

舒默反问道：如果 AI 比大多数博士还聪明，你真的觉得它做不了大多数办公室里的工作吗？

AI 正在亲手构建下一代 AI

所有讨论中最让人脊背发凉的部分，是关于「递归自我提升」（Recursive Self-Improvement）。

2 月 5 日，OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex 时，在技术文档里写了这样一段话：

GPT‑5.3-Codex 是我们首个在自身创建过程中发挥了关键作用的模型。

Codex 团队利用其早期版本来调试其自身的训练过程、管理自身的部署，并诊断测试结果与评估。

我们的团队对 Codex 能够如此大幅度加速自身开发进程感到非常震惊。

https://openai.com/zh-Hans-CN/index/introducing-gpt-5-3-codex/

AI帮助构建了它自己。

这已经是 OpenAI 白纸黑字写在发布文档里的事实。

著名雕塑《Man Carving His Own Destiny》

Dario Amodei 的话几乎可以无缝衔接。

他说 Anthropic 公司「大部分代码」现在由 AI 编写，当前一代 AI 与下一代 AI 之间的反馈循环正「逐月积聚力量」。

拓展阅读：Claude自己写出Claude！2小时干完两月活，人类在工位上多余了？

他预计我们距离「当前一代 AI 自主构建下一代 AI」可能只有一到两年。

回头再看 Jimmy Ba 的离职帖——「递归式自我提升循环很可能在未来 12 个月内上线」——一个亲手参与构建 AI 的核心研究人员，在离开 AI 公司时用这句话给自己的职业生涯做了注脚。

研究者们管这叫「智能爆炸」：每一代 AI 帮助构建下一代，下一代更聪明，构建速度更快，再下一代则在此基础上智能程度再上一个台阶。

那些亲手做出这些模型的人，是最有发言权的人，相信这个过程已经开始了。

Dario Amodei 上个月刚发表了一篇两万字的深度长文《技术的青春期》。

拓展阅读（《技术的青春期》）：Anthropic CEO两万字长文：2027，人类命运的十字路口

他在文中提出一个思想实验：想象到了 2027 年，一夜之间出现一个新国家，拥有 5000 万公民，每一个都比历史上任何诺贝尔奖得主还聪明，思维速度比人类快 10 到 100 倍，从不睡觉，能操作互联网、控制机器人、指导实验、操控一切数字接口。

如果你是国家安全顾问，你怎么说？

他自己的回答是：「这是一个世纪以来最严重的国家安全威胁，也许是人类有史以来最严重的。」

而他认为，我们正在亲手建造那个「国家」。

Dario Amodei 在长文中还发出了更尖锐的警告：「2026 年，我们离真正的危险比 2023 年近得多。而技术本身不关心什么是时髦的。」

他警告说，Anthropic 的模型在受控测试中已经展现出了欺骗、操纵甚至要挟行为，而更先进的模型甚至能识别出自己正在被测试——这意味着，更高级的模型可能会刻意隐藏自己的真实意图。

圈外的人还在争论 AI 好不好用的时候，圈内的人讨论的问题是：AI 会不会在两年内自己造出比自己更聪明的下一代。这两场对话不在同一个时空里。

「我试过 AI，没那么厉害啊」

舒默说他经常听到这句话，而且他完全理解。

如果你在 2023 年或 2024 年初用过 ChatGPT，觉得「这东西经常一本正经地胡说八道」，你是对的。那些早期版本确实有明显的局限。

但在 AI 的时间尺度里，两年就是远古历史。今天的模型和半年前相比已经判若两人。

关于 AI「是真的在变强还是遇到了天花板」的争论，实质上已经结束了。

这里有一个关键的认知偏差：大多数人用的是免费版。免费版通常比付费用户能使用的最好模型落后一年以上。

用免费版 ChatGPT 来评判 AI 的现状，就像用翻盖手机来评价智能手机的发展水平。

舒默讲了一个他律师朋友的故事，来说明这种认知鸿沟有多深。

他不断建议朋友在律所试用 AI，朋友总能找到不好用的理由。

但与此同时，有大型律所的管理合伙人主动找舒默咨询，因为他们用了最新版本的 AI后，已经看到了前方的风暴。

其中一位有几十年经验的管理合伙人，每天花好几个小时和 AI 一起工作。他说这就像瞬间拥有了一支随叫随到的初级律师团队。

他说了一句让舒默印象极深的话：每隔几个月，AI 处理工作的能力就有一次显著的跃升。如果这个势头保持下去，他预计很快AI就能完成他自己的大部分工作——而他已经在这个行业做了几十年。他没有恐慌，但他在高度关注。

那些在各自行业里真正在认真实验 AI 的领先者，没有一个在轻视这件事。他们被当前的能力震撼了，并且在积极调整自己的位置。

没有避风港，全面替代

在以往每一次工业革命和技术革命中，我们都有退路。

工厂自动化了，工人可以去做服务业；实体店倒闭了，店员可以转型做电商和物流。

但这一次，完全不同。

AI 针对的是认知劳动的全面替代。

你换一个领域重新学，它在那个领域也在变得更强。它不会给你留下任何方便转型的缺口。

Dario Amodei 预测，未来一到五年，AI将取代 50% 的初级白领工作。业内很多人认为这个数字过于保守了。

拓展阅读：码农只剩6个月？Anthropic CEO断言AI接管一切代码，爆冲诺奖级智能！

• 法律领域，AI阅读合同和调研判例的水平已经逼近甚至超过初级律师。

• 金融领域，复杂的财务建模和研报撰写，AI已经游刃有余。

• 医疗领域，AI在读片和诊断建议上正在多个方向超越人类医生。

• 编程领域，几年前需要团队花几天才能完成的项目，现在几分钟搞定。

• 写作和内容创作、客户服务、管理咨询——几乎所有在屏幕前完成的工作，都在AI的射程之内。

很多人习惯性地寻找一个心理安慰区：AI 也许能做机械性的脏活累活，但它取代不了人类的判断力、创造力、同理心。

舒默坦直言，以前他也这么认为，但他现在不确定了。最新的 AI 模型展现出的东西，就像拥有了某种审美直觉——那种知道什么是「对」的选择的感觉。一年前，这是不可想象的。

他的经验法则是：如果一个模型今天展现出某种能力的苗头，下一代就会在这件事上做得真正出色。这些能力的进化是指数级的，不是线性的。

至于最后一道所谓的护城河，即深层的人类情感连接，舒默也不对此乐观。他说他已经亲眼看到人们开始依赖 AI 寻求情感支持、建议和陪伴。这个趋势只会加速。

「如果你的工作核心是阅读、写作、分析、决策，并且在屏幕前完成，那么时间表不是“将来”。替代已经开始了。」

你现在该做什么

舒默说他写这些不是为了让人瘫痪在恐惧中，而是因为他相信当下最大的个人优势就是比别人早一步。

他给出了一系列非常具体的建议。

订阅付费版的 Claude 或 ChatGPT，每月 20 美元。

但关键是要确保你用的是当前最强的模型——很多应用默认使用更快但更弱的版本，你需要手动去设置里切换。

目前最强的是 ChatGPT 的 GPT-5.2 、Gemini 的 Gemini 3 Pro、Claude 的 Opus 4.6，但这每隔几个月就会更新。

使用方式比工具本身更重要。

大多数人像用搜索引擎一样用 AI：问一个简短的问题，得到一个简短的回答，然后想「这有什么了不起的」。这完全搞错了。你要把 AI 推进你真实的工作场景里去。

• 如果你是律师，给它一份完整的合同，让它找出每一条可能损害客户利益的条款。

• 如果你做财务，给它一份杂乱的数据表，让它构建完整的分析模型。

• 如果你是管理者，把团队的季度数据贴进去，让它挖掘数据背后的故事。

不要因为某件事看起来太难就假设AI做不了。

多去试。第一次可能不完美，那就换个问法，给更多上下文，再试一次。

他的经验法则是：如果AI今天做得还凑合，六个月后它几乎肯定做得近乎完美。

「这可能是你职业生涯中最重要的一年。」舒默写道。「现在有一个短暂的窗口，大多数公司里的大多数人仍然在忽视这件事。那个走进会议室说“我用AI在一小时内完成了这份原本需要三天的分析”的人，将会是整个房间里最有价值的人。这个窗口不会一直开着。一旦所有人都弄明白了，先发优势就消失了。」

他还说了一句扎心的话：放下你的自尊。那位大型律所的管理合伙人没有觉得自己位高权重就不屑于每天花几小时和 AI 打交道。

最痛苦的将是那些拒绝参与的人——把 AI 斥为噱头的人，觉得用 AI 贬低了自己专业性的人，假设自己的领域特殊且具有免疫力的人。没有哪个领域是特殊的。

理清你的财务状况。如果你哪怕只是部分相信未来几年你的行业可能面临动荡，基础的财务缓冲就比一年前更重要了。谨慎承担基于当前收入的长期负债。想想你的固定开支是给了你灵活性，还是把你锁死了。

重新审视你告诉孩子的那套话术。好成绩、好大学、稳定的专业工作——这条传统路径直接指向了受威胁最大的岗位。没人知道十年后就业市场的样子，但最可能胜出的人是那些充满好奇心、适应力强、善于用AI去做自己真正关心的事情的人。教你的孩子成为创造者和学习者，而不是为一个在他们毕业时可能已经不存在的职业做优化。

他给了一个极简的行动指南：每天花 1 小时实验AI。不是读文章，是上手用。每天试着让它做一件你没试过的、不确定它能做到的事。坚持六个月，你对未来的理解将超过周围 99% 的人。

硬币的另一面

舒默在文章里用了大量篇幅讲威胁，但他也花了相当的笔墨讲另一面——这一面同样真实，甚至同样震撼。

如果你想过创造什么，写一个应用、写一本书、做一个复杂的项目，但因为没有技术背景或资金而搁置了，那个障碍现在基本消失了。

你可以用自然语言向 AI 描述一个应用，一个小时内就拿到可运行的版本。

世界上最好的私人导师，现在只需要每月 20 美元就能获得，它无限耐心、全天候在线、可以在任何层次上解释任何东西。知识本身的成本正在归零，创造工具的门槛正在归零。

无论你一直在拖延什么——因为觉得太难、太贵、太超出自己的能力范围——去试试吧。去追那些你真正有热情的事情。

你永远不知道它们会把你带到哪里。在一个旧职业路径正在被颠覆的世界里，那个花了一年时间去建造自己真正热爱之物的人，最终的位置可能比那个花了一年紧抓一个岗位说明书不放的人要好得多。

这是整篇文章里最动人的段落。

当旧秩序正在松动，AI 给所有人发了同一把杠杆。

在创造者和围观者之间，差距将以前所未有的速度拉开。

认知的 K 型分化

2026 年 2 月 11 日这一天，一边是科技行业的人在发推文说「所有聪明人都在经历存在危机」，一边是多数人还在让 Siri 帮忙完成定闹钟这种极其简单的工作。

一群地球上最聪明的大脑陷入了极度的生存焦虑，而圈外绝大多数人还停留在「这个聊天机器人又在胡说八道了」的认知里。这种信息差本身，比技术进步更危险。因为当一部分人已经在用杠杆撬动世界的时候，另一部分人甚至不知道杠杆的存在。

舒默在文章最后说了一句话，也许是整篇文章最值得被记住的一句：「你应该从一个关心你的人口中听到这些，而不是在六个月后的头条新闻里。到那时再想抢占先机，就太晚了。」

当然，也有冷静的声音。

Spyglass 博客的作者指出，舒默描述的本质上是一种非常有用、进步很快、可能在五到十年内改变很多工作的技术——这更接近互联网级别的变革而非病毒级别的突变，互联网用了几十年、以远比任何人预测的更微妙也更复杂的方式改变了一切。

https://spyglass.org/ai-future-work/

莫里克也提到 AI 的「锯齿状」特征——它在某些任务上惊人地好，在另一些任务上仍然令人困惑地笨拙。

但即便是这些相对审慎的评论者，也无人否认AI正在发生质变。分歧只在于速度和烈度。

历史上大概从来没有过这样的时刻：一群亲手造出了某种东西的人，同时比地球上任何人都更兴奋、也更恐惧。他们相信这股力量太强大了，无法停止，也太重要了，不能放弃。

这到底是智慧还是自我辩护，舒默说他不知道。

但有一件事他确信无疑：未来已经到了。它只是还没有敲你的门。

而它即将敲响。

人类发明了很多工具来延伸自己的能力，但从来没有发明过一种工具，能回过头来重新发明它的发明者。

直到今天。

参考资料：

https://shumer.dev/something-big-is-happening