从记者到千亿富豪，“最牛文科生”赌中奇点

文章转载于字母AI

“奇点已经到来。”

10月17日，在曼谷举行的国际货币基金组织（IMF）与世界银行年会期间，Anthropic联合创始人杰克·克拉克（Jack Clark）登上佩尔·雅各布森讲座的演讲台，抛出了这个判断。

他向台下的经济学家与政策制定者描绘了一个未来：一位人类科学家，可以带领成百上千名AI科学家同时开展研究。 如今全球只有约千万名科研人员，而未来，可能会出现十亿名虚拟科学家。

克拉克对AI的未来一直相当笃定，早在十年前，他就把自己的前途押了上去。

那时候，他还是彭博社的一名科技记者。

2016年8月2日，克拉克告诉同事乔·韦森塔尔（Joe Weisenthal），自己已经离开了彭博社。

接下来他打算花几个月时间好好研究一下AI，然后离开新闻行业，做点与AI有关的事情。

他还补充了一句：“AI比其他任何事情都重要，所以我想优先考虑这件事。”

今年9月，37岁的克拉克登上了《福布斯》美国400富豪榜，身价达到155亿美元，折合人民币超过千亿元。

最近有人在社交媒体上回顾克拉克的这段经历，韦森塔尔看到后，翻出了两人十年前的聊天记录，只感慨了一句：

“我当年真该多留个心眼。”

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一个比科学家还着迷于AI的记者

克拉克其实是个文科生。他出生于英国布莱顿，2009年毕业于东安格利亚大学，读的是英语文学与创意写作。毕业后，他进入了科技新闻行业，先后在英国科技媒体《The Register》和彭博社工作。

图注：彭博社Jack Clark作者档案，最后一篇发表于2016年8月

最开始，他报道的是数据中心、分布式系统、超级计算机等技术，直到2014年进入彭博社，他才逐渐把注意力转向人工智能。

那时候的AI还远没有今天这么热闹，ChatGPT要到八年后才会诞生，深度学习刚刚开始在计算机视觉等领域取得引人注目的进展，大多数普通人对神经网络也没有什么概念。

克拉克却已经看得入迷。

他的前上司、彭博社编辑阿利斯泰尔·巴尔（Alistair Barr）后来回忆，2015年，当时很少有人关注AI，但克拉克三天两头就想写人工智能的新闻，不断向编辑争取相关选题。

2026年6月，克拉克以被采访者的身份重返彭博社，参与老同事乔·韦森塔尔的播客《Odd Lots》。韦森塔尔拿出了两人十年前的聊天记录，问他当年究竟看到了什么，才敢如此笃定AI的未来。

克拉克说，自己当年花了整整两年时间，打印了大量AI研究论文。他还开玩笑，说为此浪费了不少彭博社老板的打印经费。

除了读论文，他还做了一件“很有彭博特色”的事——把AI的技术进步画成图表。从计算机视觉、语音、视频，到AI玩电子游戏的水平，他不断收集研究数据，观察各个领域的能力变化。

在这个过程中，他发现了一件有趣的事：这些看起来各不相干的研究方向，竟然开始呈现相似的指数增长趋势。

克拉克逐渐意识到，自己正在观察的，可能是一项刚刚起步的通用技术。

图注：彭博社《Odd Lots》对Jack Clark的采访

克拉克甚至提前注意到了英伟达。

当时他翻看AI论文，发现研究人员几乎都在使用Nvidia的GPU，而不是AMD的产品。他认为这是一个值得报道的重要信号，曾试图推动彭博社写一篇专门的报道。

但这个选题最终没能做出来，十年后，他还在播客里念叨，这件事多少有点遗憾。

可惜目前没有找到可靠的公开资料，证实克拉克曾经购买或持有英伟达股票——要是他真在2015年买了，一直拿到今天，那可是很大一笔收益。

克拉克对技术的钻研也给当时的研究人员留下了很深的印象。就在最近，前OpenAI研究员安德鲁·卡帕西（Andrej Karpathy）回忆，自己读博士期间接到过不少科技记者的采访请求，但克拉克是他当时唯一持续回复的记者。因为克拉克真的会去读学术论文，而且能够提出有深度的技术问题。

卡帕西说，他此前（或者此后）几乎从没见过像克拉克这样的人。

研究AI越深入，克拉克就越觉得，自己不能一直站在行业外面看热闹。

转折发生在2015年。当时，一家名叫OpenAI的人工智能研究机构正在筹备成立，克拉克在加拿大参加一场AI会议时，采访了后来成为OpenAI联合创始人的格雷格·布罗克曼（Greg Brockman）。

采访结束，他关掉录音笔，突然问了布罗克曼一个问题：“我怎样才能为你们工作？”

克拉克后来回忆，问出这句话的瞬间，他就知道自己已经没法继续做一名保持客观立场的记者了。一个记者刚采访完对象，就迫不及待地想加入对方的公司，这简直不合规矩。

此后的几个月里，克拉克一直与OpenAI保持联系。

图注：Rick Rubin对Jack Clark的访谈，他在访谈中谈及了采访Brockman的往事

2016年夏天，克拉克走到他的领头编辑阿利斯泰尔·巴尔面前，问他能不能出去走走。

巴尔心里已经隐约觉得不妙——对一位编辑来说，手下记者突然要求单独散步，通常不是什么好消息。

两人来到旧金山海湾边，在一张长椅上坐下。克拉克告诉他，自己打算辞职，加入一家叫OpenAI的非营利组织。

巴尔当场表示不赞成。OpenAI当时成立还不到一年，没什么名气，主要依靠包括马斯克在内的支持者提供资金。他看不出这家公司有什么明确的发展方向，更不知道它以后靠什么维持运营；相比之下，克拉克已经在彭博社站稳脚跟，负责报道Google和AI，工作稳定，表现也不错。

巴尔试图说服他留下，但克拉克没听。

后来克拉克回忆，自己当时还收到不少记者同行的邮件，警告他正在犯下人生中最严重的错误。

多年以后，巴尔专门写了一篇文章，回忆当年劝Clark不要离职的经历。文章标题就叫：《2016年，我的员工告诉我，他准备辞职加入OpenAI。我说这是个糟糕的决定。如今，他成了AI亿万富翁。》

图注：Alistair Barr本人于2025年1月14日发表的回忆文章

巴尔承认，自己当年看错了。

克拉克也在后来的采访中表示，山姆·奥特曼（Sam Altman）和布罗克曼当年愿意聘用他，其实同样冒了风险。

毕竟，OpenAI招来的大多是研究人工智能的科学家，而克拉克学的是英语文学，最擅长的事情是读论文、采访科学家，再把他们的研究写成新闻。

现在，他终于不用隔着录音笔研究这些人了。

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从OpenAI到Anthropic

在OpenAI，克拉克认识了后来成为Anthropic CEO的达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）。两人从2016年开始密切合作，逐渐发现彼此对AI的发展有着相似的判断。

克拉克主要负责战略、传播与政策工作，后来成为了OpenAI的政策总监。他开始参与AI治理讨论，研究越来越强大的模型究竟应该怎样向公众开放，又需要受到哪些限制。

除了OpenAI的工作，克拉克还在2016年创办了AI研究通讯Import AI，定期梳理前沿研究论文；次年，他又参与创立了斯坦福大学的AI Index项目，通过数据追踪人工智能的发展。

图注：Import AI的简介部分，主要内容是两张Jack Clark的大照片

而过去几年里让他兴奋的技术趋势，也在不断得到验证。

克拉克后来回忆，在OpenAI工作的那几年，他亲眼看着AI学会处理越来越复杂的电子游戏，并逐渐展现出惊人的语言能力。

每当研究人员增加算力、扩大模型规模，AI的表现就会随之提升。

2020年，阿莫迪等人参与的规模定律（Scaling Laws）研究，开始能够根据模型参数、数据量和训练算力，预测模型的性能。这给了OpenAI训练更大模型的底气。

同年，GPT-3诞生了。

克拉克回忆，当GPT-3真的达到预期表现时，他非常震惊。他们知道，更大的变化还在后面。

不过，随着AI能力不断提升，研究人员也开始面对一个越来越棘手的问题：这些模型究竟应该怎样向公众开放？

早在2019年，OpenAI发布GPT-2时，就因为担心模型遭到滥用，选择了分阶段开放，而没有立即公开完整版本。

克拉克参与了这项决策。他后来解释，如果一家机构真的想对AI造成的社会影响负责，就不能把模型开源之后便撒手不管。

这种谨慎发布的思路，后来逐渐成为前沿AI行业的常见做法，如今，OpenAI、Anthropic等公司推出新模型时，也经常先向部分用户开放，经过测试后再扩大使用范围。

但在当年的OpenAI内部，每个人都有自己的主张。

据《大西洋月刊》2026年9月的调查报道，2020年，奥特曼曾向美国说唱歌手坎耶·韦斯特（Kanye West）提出提供GPT-3私人测试权限，但这项安排遭到时任政策总监克拉克的阻止。

图注：《大西洋月刊》的调查报道，标题为《人工智能领域最激烈的纷争内幕》

类似的摩擦越来越多。

克拉克后来回忆，他们这些年在OpenAI内部不断争论，他并没有坚持认为自己一定正确，这些问题究竟谁对谁错，也许还要再过十年才知道。

但克拉克发现，每次发生争论，自己和阿莫迪等人几乎总是站在同一边。

后来，他这样解释自己为什么决定离开OpenAI：

继续留下，就得把一半时间花在争论上，只有另一半时间能用来工作。既然如此，为什么不干脆离开，和志同道合的人一起，把全部时间都用来做事？

2020年12月，OpenAI召开了一次线上全员会议。据《大西洋月刊》报道，当天会议开始时，看起来和平时没什么区别。

奥特曼照例介绍研究进展，又宣布了几位新员工入职，随后，他把发言权交给了阿莫迪。

阿莫迪当场宣布，自己和另外六名同事准备离开OpenAI，创办一家新的AI研究机构。

消息一出，会议聊天窗口里顿时涌出了大量震惊的表情和感叹号。

克拉克在聊天窗口留下了最后一条消息：“I love you all.”

紧接着，七位离职者被移出了会议，OpenAI火速撤销了他们的邮箱、Slack账号权限，甚至远程锁定了工作电脑。

几小时前，他们还是OpenAI的核心员工；现在，一切都要重新开始。

又过了几个小时，这群人重新召开了一场视频会议，讨论一些非常现实的问题：钱从哪里来？GPU从哪里来？怎么跟OpenAI和谷歌竞争？公司叫什么名字？还有，谁来买新电脑？

毕竟，他们的旧电脑都已经用不了了（笑）。

他们甚至一度考虑把公司命名为Sparrow Systems，意思是“麻雀系统”。

这个名字来自哲学家尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）在《超级智能》（Superintelligence）中的一个寓言：一群麻雀想找一只猫头鹰帮自己干活，却还没想清楚该怎么控制这只比自己强大得多的猛禽。

图注：《超级智能》第一篇：未完待续的麻雀寓言

不过，由于域名没能拿下来，他们最终选择了Anthropic。

那天，七个人在视频会议里举杯庆祝，虽然摆在面前的问题还有一大堆，但至少他们可以按照自己的想法工作了。

2021年，Anthropic正式成立。

多年以后，克拉克回忆起这段经历，反倒觉得，和阿莫迪等人一起创办Anthropic，比当年辞去记者工作容易得多。

而这家从OpenAI出走的研究机构，如今已经成为OpenAI最重要的竞争对手。

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故事仍在继续

后来的故事已经无需多提。Anthropic估值一路上涨，当年那个被老板劝阻的科技记者，也登上了《福布斯》富豪榜。

不过，他本人似乎不太热衷于讨论这件事。

2025年1月，Anthropic传出新一轮融资消息，按照当时的估值，几位联合创始人已经有望跻身亿万富翁行列。

当年劝他不要加入OpenAI的老上司阿利斯泰尔·巴尔，觉得这又是一个好选题，于是联系克拉克，想采访他成为亿万富翁的感受。

克拉克回了一句：“Haha, Ali, thanks, but really not my style.”（哈哈，Ali，谢谢，但这实在不是我的风格。）

巴尔后来在文章里形容，克拉克是他见过最温和、善良，也最懂得自嘲的人之一。

尽管已经拥有了千亿级别的账面财富，克拉克仍然在写自己的Import AI。

图注：Import AI自本文发布前最近一次更新，时间为10月12日

十年前，他每周阅读论文、跟踪AI技术的进步；十年后，这个习惯也没有太大变化。

只是，他对AI的态度已经多了几分复杂。

2025年，在一场名为The Curve的演讲中，克拉克回忆，自己还在OpenAI工作时，经常和阿莫迪在办公室里散步、讨论AI的未来。他们觉得自己有点像2008年金融危机爆发前的交易员，知道某件大事即将发生。

到了Anthropic，这种感觉并没有消失。

克拉克说，过去几年，他曾经很多次在深夜或清晨打电话给阿莫迪，告诉对方：“我很担心，你的预测又一次被证明是对的。”

阿莫迪回答：“是啊，留给我们的时间不多了。”

克拉克忍不住抱怨：“看在上帝的份上，达里奥，你就不能说点让人安心的话吗？”

可惜，让人安心并不是阿莫迪的风格。

克拉克之所以越来越担忧，就是因为那些关于AI能力增长的预测正在不断得到验证：模型现在不仅能写代码、完成复杂任务，也开始展现出越来越强的自主行动能力。

2026年5月，克拉克参加播客《The Rest Is Politics: Leading》，谈到AI的发展时，坦言：

“I'm scared of the technology that I'm building.”（我害怕自己正在参与创造的技术。）

几个月前，Anthropic就已经因为Claude的使用边界，与美国国防部发生了一场激烈争执。

双方的分歧集中在两件事上：Anthropic不愿允许Claude被用于美国国内大规模监控，也不愿让它在缺乏充分人类监督的情况下控制完全自主武器；美国国防部则要求企业接受更广泛的合法军事用途。

最终双方没能谈拢，Anthropic遭到供应链风险认定，随后通过法律途径提出挑战。

3月，克拉克与美国国会众议院国土安全委员会的两党议员举行了一场闭门交流；4月，他又公开表示，与五角大楼的争执只涉及范围有限的合同问题，并不妨碍Anthropic继续向政府介绍新模型的能力和风险。

他希望政府了解并使用AI，但也认为有些使用边界不能轻易放弃。

这场争端并没有因为几次沟通就结束，直到10月，Anthropic仍在通过法律程序挑战五角大楼的决定。

除了处理政府关系，克拉克今年还接手了一项新工作。

今年3月，Anthropic宣布成立Anthropic Institute，由克拉克出任负责人，研究AI的安全、经济和社会影响。

10月17日，克拉克又出现在曼谷的IMF年会上。为了准备这场演讲，他收集了大约100张图表，直到当天早上还在更新数据。

十年前，他在彭博社通过论文和图表追踪AI的发展；十年后，他已经站在IMF的演讲台上，用图表宣布“奇点已经到来”。

在演讲的最后，克拉克向台下的经济学家和政策制定者提出建议：应该为AI建立更加严格的监管规则，必要时甚至放慢技术开发的速度。

至于AI最终会把世界带向哪里，这一次，他已经不能只负责预测了。

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