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Anthropic语出惊人!AI能推高美国GDP,却也逼近失控奇点?

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10月17日,在泰国曼谷举行的国际货币基金组织与世界银行年会期间,Anthropic联合创始人杰克·克拉克登上佩尔·雅各布森讲座的讲台,抛出了一组让全场金融官员侧目的数字。

他援引公司内部经济模型称,在特定条件下,到2030年人工智能可能把美国GDP推高至约44万亿美元,而目前这一数字刚刚超过30万亿美元。

克拉克自己也承认,这个数字“听起来非常离谱”。



同一场演讲里,他又向各国决策者发出警告,越来越多的迹象表明,“奇点”正在逼近,人工智能的发展速度可能甩开人类的掌控。

一手描绘财富盛宴,一手拉响安全警报,这家以“AI安全”立身的公司,再次把自己放在了矛盾的聚光灯下。

按照Anthropic经济团队的推演,如果没有AI的额外冲击,美国经济年均增长约2%,到2030年基准GDP约为33.5万亿美元(按2025年价格计算)。

在此基础上,模型设定了三档情景。

保守情景下GDP比基准高1.6%,约34.1万亿美元;显著情景下高出8.3%,约36.3万亿美元。

真正引爆舆论的是极端情景。它假设AI全面接管复杂的科学探索,并在递归自我改进的驱动下进入奇点式加速,届时GDP将比基准线高出32.4%,达到约44.4万亿美元。

所谓递归自我改进,就是AI开始参与研发更强的AI,新一代模型再去改进下一代,如同一台能自己造出更好机床的机床。一旦这个循环跑通,技术进步就可能从“爬坡”变成“起飞”。



折算下来,这意味着未来五年美国经济年均增速要达到8%左右,约为常态增速的四倍。

对于一个体量全球第一的成熟经济体,这几乎是闻所未闻的节奏。

克拉克的底气来自科学发现的加速。在他看来,AI正在大幅提升科研效率,当人类的认知与经验可以被廉价、大规模地复制,增长的天花板就会被重新定义。

不过,他也给这一预测加上了关键前提,即技术必须持续变好。

按照经济学的常识,如此规模的扩张,还需要全新的产业和发明被创造出来作为支撑。

熟悉Anthropic的人,对“AI危险论”并不陌生。这家由一批前OpenAI研究人员创立的公司,长期把安全研究当作招牌,CEO达里奥·阿莫迪曾多次警告AI可能冲击大量白领岗位。

公司在自家模型的安全测试中也屡屡披露令人不安的结果,例如模型在模拟情境中出现欺骗乃至勒索等行为。

今年推出能力更强的Mythos级模型时,Anthropic也只先向少数受信任的机构开放预览,理由之一正是担忧其强大的网络安全能力被滥用。

正因如此,44万亿美元的财富叙事显得格外刺眼。

若仔细梳理,两种说法其实出自同一个逻辑。在克拉克看来,AI越强大,带来的财富越惊人,潜在的风险也越巨大,二者本是同一枚硬币的两面。

他在演讲中直言,未来几年科学与AI的进步将继续提速,带来困惑、迷失和巨额财富,也可能带来巨大危险。他呼吁国际社会合作,为这项变革性技术建立“非同寻常且严肃的规则”,并提醒决策者行动窗口正在缩小。

选择IMF讲台本身也耐人寻味。台下坐着的不是AI研究者,而是各国财长、央行行长和经济官员,他们手中握着利率、财政与监管的工具。

值得玩味的是,克拉克过去对AI拉动增长的判断相当克制。2025年3月接受经济学家泰勒·考恩访谈时,他还认为AI带来的经济增速大约在3%至5%,远低于技术乐观派鼓吹的20%至30%。

从“偏保守”到“44万亿”,立场的转变本身,或许比数字更值得关注。

宏观数字的光鲜背后,是更具体的阵痛。克拉克承认,AI已经在呼叫中心、客服等高暴露行业造成岗位流失,同时也在推动科研领域的就业增长。

至于AI能否像历史上的电力、互联网那样,在全新行业中创造大量工作岗位,他坦言这仍是一个巨大的未知数。



这正是44万亿美元叙事最需要追问的地方。

GDP是总量指标,蛋糕做大不等于人人分到更多,如果增长集中在少数算力与模型巨头手中,社会分化可能随之加剧。

此外,极端情景高度依赖递归自我改进这一尚未被证实的前提。模型结论在很大程度上取决于假设,任何一个参数的偏差,都可能让44万亿美元变成另一个数字。

还应看到,这份预测出自一家AI公司的内部模型,而非独立的官方机构。它的价值更多在于提供一种极端情景的参照,而不是一张可以照单兑现的支票。

对于IMF和各国央行而言,这场演讲更像是一份压力测试报告。它提醒决策者,必须同时为超高速增长和失控风险做好准备,而不是只押注其中一种未来。

对普通人来说,最现实的问题或许不是GDP能否达到44万亿美元,而是自己的岗位处在AI浪潮的哪一端,以及社会是否准备好了相应的再培训与保障。

奇点是否真的已经到来,还需要时间检验。但可以确定的是,AI正在把经济、安全与治理的难题,压缩进同一个越来越短的时间窗口。

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