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      52天74個發(fā)布!Anthropic打造出了AI時代最瘋狂的團(tuán)隊!

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      昨天刷X的時候,看到一張圖在瘋傳。

      有人統(tǒng)計了Anthropic從2月1號到3月24號的產(chǎn)品發(fā)布記錄,做了一張shipping calendar。數(shù)了一下:52天,74次發(fā)布

      我第一反應(yīng)是數(shù)錯了吧,又看了一遍,沒數(shù)錯。


      74次不是74個小bug修復(fù)。是兩個全新模型、一個桌面級Agent平臺、一個手機(jī)遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)、一個企業(yè)應(yīng)用市場、一個代碼安全掃描器、二十多個Claude Code的功能更新,以及十幾個第三方連接器。每一個單拎出來,都夠很多公司發(fā)一次公關(guān)稿了。

      Anthropic 52天發(fā)完了。

      他們到底發(fā)了什么

      不想列清單,感興趣的可以搜Product Compass那篇「74 Releases in 52 Days」看完整列表。我更想聊的是,把這74個東西攤在一起看,能看到什么。

      三層?xùn)|西在同時生長。

      第一層是模型。Opus 4.6在2月5號發(fā)布,12天后Sonnet 4.6跟上,3月底又泄露了一個代號Mythos的新模型,據(jù)說是「step change」級別的能力提升。模型層在持續(xù)往上推。

      第二層是產(chǎn)品。Claude Code加了Agent Teams(多個AI協(xié)作)、Voice Mode(語音交互)、Fast Mode(速度翻倍)、Auto Mode(自動審查)、Dispatch(手機(jī)遠(yuǎn)程控制)。Cowork從1月發(fā)布后不斷加連接器,3月底直接上了Computer Use,Claude可以操控你的鼠標(biāo)鍵盤了。每個產(chǎn)品都是一個獨立的AI入口。

      第三層是生態(tài)。Marketplace讓第三方在Claude平臺上開店,Snowflake、GitLab、Replit都接進(jìn)來了。Claude for Open Source給開源開發(fā)者免費送6個月Max額度,價值1200美元。Claude Code Security用推理能力掃描代碼漏洞,在Firefox里找到了22個多年沒被發(fā)現(xiàn)的bug。

      三層不是先后關(guān)系,是同時在推進(jìn)。模型更強(qiáng)了,產(chǎn)品馬上用上;產(chǎn)品鋪開了,生態(tài)跟著接入;生態(tài)反饋的數(shù)據(jù),又喂回模型訓(xùn)練。

      我去年9月在即刻寫過一句:「我看到了Anthropic有種想再建一個AI native的操作系統(tǒng)的想法。」現(xiàn)在回頭看,不是「有種想法」,是已經(jīng)在建了。

      一臺會自己加速的機(jī)器

      74次發(fā)布,52天。平均每天1.4個。

      這個速度不正常。就算是最卷的中國互聯(lián)網(wǎng)公司,也很難做到這個密度。Anthropic團(tuán)隊規(guī)模大約2000到3000人,不到OpenAI的一半(OpenAI目前約4500人,年底計劃擴(kuò)到8000),更遠(yuǎn)小于Google DeepMind的5000多人。人少,但產(chǎn)出密度遠(yuǎn)超同行。

      為什么?

      我之前在即刻寫過一句話,當(dāng)時是隨手感慨:「當(dāng)Claude Code變得更好用,Claude Code就會更好用。」現(xiàn)在看,這不是感慨,是對Anthropic速度的精確解釋。

      Product Compass披露了一個數(shù)據(jù):Anthropic工程師現(xiàn)在60%的工作由Claude完成。一年前這個數(shù)字是28%。生產(chǎn)力提升了大約50%。

      更夸張的是Cowork這個產(chǎn)品。Cowork是Anthropic今年主推的桌面級Agent平臺,能幫你處理文檔、郵件、數(shù)據(jù)分析這些知識工作。這么一個重量級產(chǎn)品,從零到發(fā)布,用Claude Code只花了10天

      10天。

      這就是飛輪:Claude Code越強(qiáng) → 工程師用它開發(fā)新功能越快 → 新功能讓Claude Code更強(qiáng) → 開發(fā)速度再提升。


      2000多個人加上Claude一起在干活。而Claude的能力每隔幾個月就上一個臺階,所以這臺機(jī)器在加速。52天74個發(fā)布,可能到下個季度變成52天100個。

      Build what you use

      但光靠AI寫代碼快還不夠。很多公司也在用AI輔助開發(fā),為什么速度差這么多?

      我覺得更深層的原因是:Anthropic可能是目前唯一一家在build自己真正在用的產(chǎn)品的AI公司。

      Claude Code不只是給外部用戶的開發(fā)工具,它首先是Anthropic自己的內(nèi)部基礎(chǔ)設(shè)施。Agent Teams、Tasks系統(tǒng)、Git Worktree這些功能,都是內(nèi)部先用、跑通了再發(fā)布的。他們每天的開發(fā)工作本身就是最好的測試環(huán)境,bug暴露得比任何QA團(tuán)隊都快。

      Product Compass還提到一個數(shù)據(jù):Anthropic內(nèi)部每天60到100個內(nèi)部發(fā)布。我們看到的52天74個外部發(fā)布,只是冰山尖尖。

      這件事有一個很諷刺的對比。

      Google有個叫Jaana Dogan的Principal Engineer,負(fù)責(zé)Gemini API。她在X上發(fā)了條推,大意是:我們在Google討論了一年的分布式Agent編排系統(tǒng),各方意見不統(tǒng)一,推進(jìn)很慢。她把問題描述給Claude Code,1小時就生成了一個可工作的版本。這條推文有540萬+瀏覽。

      她用的不是自家的Gemini,而是競爭對手的產(chǎn)品。而且她不是個例。

      去年GPT-5發(fā)布前,Anthropic發(fā)現(xiàn)OpenAI的技術(shù)團(tuán)隊一直在用Claude Code,直接撤銷了OpenAI的API訪問權(quán)限。Anthropic發(fā)言人說了句挺損的話:「Claude Code已經(jīng)成了程序員的首選工具,所以O(shè)penAI的工程師在用也不奇怪。」

      Microsoft要求Windows、365、Teams等核心團(tuán)隊安裝Claude Code,和GitHub Copilot并行使用提交對比反饋。Amazon那邊更夸張,1500名工程師在內(nèi)部論壇請愿要求用Claude Code,反對被強(qiáng)制使用自家的Kiro。諷刺的是,這些工程師的工作之一是向AWS客戶推銷Claude Code(通過Bedrock),自己卻不讓用。

      YC Winter 26的數(shù)據(jù)也印證了這個趨勢:Anthropic占比52%,首次超過OpenAI。去年OpenAI還占90%以上,一年完全逆轉(zhuǎn)。

      你做的產(chǎn)品連自己的工程師都不用,你怎么知道哪里該改進(jìn)?

      國內(nèi)的情況可能更明顯。很多AI公司在做coding工具、做Agent平臺、做各種AI應(yīng)用,但團(tuán)隊內(nèi)部日常用的還是Claude Code或者Cursor。在build自己不用的產(chǎn)品,這個問題不只是產(chǎn)品打磨不夠,而是你和用戶之間隔了一層理解。你的產(chǎn)品決策靠調(diào)研和數(shù)據(jù),人家的產(chǎn)品決策靠自己今天寫代碼時候的體感。

      這大概是最短的反饋環(huán)了。

      具體的人在ship

      還有一個我覺得被忽略的因素。

      翻一翻X上Anthropic員工的發(fā)帖記錄,你會發(fā)現(xiàn)一件有意思的事:發(fā)產(chǎn)品的不是「Anthropic官方賬號」,是一個個具體的人。

      CEO Dario Amodei隔三差五發(fā)萬字長文,從「Machines of Loving Grace」到「The Adolescence of Technology」,每篇都是認(rèn)真思考人類和AI的關(guān)系,不是PR稿。產(chǎn)品經(jīng)理Noah Zweben自己發(fā)推宣布Remote Control,配的是個人對產(chǎn)品的理解而不是官方話術(shù)。技術(shù)VP發(fā)Cowork的demo視頻,評論區(qū)親自回答技術(shù)問題。

      這和大多數(shù)科技公司的發(fā)布方式完全不一樣。通常是公關(guān)團(tuán)隊統(tǒng)一口徑、市場部門統(tǒng)一排期、CEO發(fā)一條標(biāo)準(zhǔn)化的「excited to announce」。

      Anthropic的方式更像是:誰做的誰來說,想說什么說什么。

      這看起來是傳播策略的差異,其實是動機(jī)結(jié)構(gòu)的差異。當(dāng)每個人的名字直接和產(chǎn)品綁定,當(dāng)你發(fā)的不是公司公告而是「我做了這個」,驅(qū)動你的就不只是KPI或者OKR了。你在構(gòu)建自己的作品,同時構(gòu)建自己的影響力。這種intrinsic motivation比任何激勵制度都強(qiáng)。

      我之前寫Dario Amodei那篇文章的時候就有這個感覺:這個人真的在思考AI對人類意味著什么,不是裝的。這種真誠會傳染,從CEO傳到產(chǎn)品經(jīng)理傳到工程師。整個公司的節(jié)奏不像是在「完成任務(wù)」,更像是在「做自己相信的事」。

      你可以卷出996的工作時長,但你卷不出這種東西。

      他們看到的比我們遠(yuǎn)一步

      還有一件事挺有意思的。

      3月26號,一個叫Mythos的新模型意外泄露了。內(nèi)部代號Capybara。Fortune報道說這是一個「step change in capabilities」級別的模型,比當(dāng)前的Opus 4.6還要強(qiáng)一大截。

      這意味著什么?

      我們看到的這74次發(fā)布,是用Opus 4.6做出來的。而Anthropic內(nèi)部大概率已經(jīng)在用Mythos或者接近Mythos能力的模型來開發(fā)下一批產(chǎn)品了。

      如果60%的工作由Claude完成,那模型能力的每一次提升,都直接等于全公司的生產(chǎn)力提升。Opus 4.6已經(jīng)讓他們52天發(fā)了74個功能。換上更強(qiáng)的模型,這臺機(jī)器只會轉(zhuǎn)得更快。

      飛輪最可怕的地方在這里:它不是線性加速,是指數(shù)加速。每一輪循環(huán),速度都在提升。

      對競爭對手來說,這是一場跑步機(jī)式的競爭。你在追,但地面在往后退。

      不是在做產(chǎn)品,是在建操作系統(tǒng)

      把74個更新放在一起看,我越來越確信去年那個直覺是對的:Anthropic在做一個AI操作系統(tǒng)。

      Claude Code是終端。Cowork是桌面環(huán)境。Agent Teams是進(jìn)程管理。Google Drive和Slack連接器是文件系統(tǒng)和通訊。Computer Use是外設(shè)驅(qū)動。Marketplace是應(yīng)用商店。Dispatch是跨設(shè)備同步。/schedule和/loop是定時任務(wù)。

      這不是比喻。


      每一個傳統(tǒng)操作系統(tǒng)需要的組件,Anthropic都在用AI重新實現(xiàn)一遍。而且速度快到你來不及反應(yīng)。2月份我花3天做了個Claude Code的手機(jī)端控制App,提交App Store審核被拒了,還在糾結(jié)要不要重新提交。11天后Anthropic自己發(fā)了Remote Control,一條命令搞定。

      我寫那篇文章的標(biāo)題就叫「我花3天做的App,被Anthropic一個命令干掉了」。當(dāng)時我以為是個段子,現(xiàn)在我覺得這會越來越頻繁地發(fā)生。不只是對我,對所有試圖在Claude生態(tài)邊緣做產(chǎn)品的人。

      當(dāng)一個平臺在以每天1.4個功能的速度擴(kuò)張,你做什么都可能被它吞掉。平臺自然生長就是這樣,沒有惡意,但很殘酷。

      最后

      Quartz前幾天寫了篇文章,標(biāo)題是「Anthropic is having a huge 2026. It's only March.」

      確實,才3月份。3800億美元估值、年化收入190億美元、52天74次發(fā)布、IPO可能最快10月。這個速度放在整個科技史上都不多見。

      但我覺得最值得關(guān)注的不是這些數(shù)字,而是背后的構(gòu)建邏輯:

      用自己的AI造自己的產(chǎn)品,產(chǎn)品本身又讓AI變得更強(qiáng),更強(qiáng)的AI再去造更多產(chǎn)品。 做這些事的人,真心相信自己在做的事,而且每個人的名字都寫在作品上面。

      這不只是「一家AI公司很卷」。這是一種全新的構(gòu)建方式。

      OpenAI在做加法,不斷增加產(chǎn)品線和場景。Google在做整合,把AI塞進(jìn)已有的產(chǎn)品矩陣。Anthropic在做乘法:一個核心引擎,乘以無限個交付界面。所以74個發(fā)布看起來多,但底層是同一個東西在長。

      國內(nèi)的AI公司也很努力,發(fā)布會一個接一個,產(chǎn)品線也在擴(kuò)張。但如果你做的東西連自己團(tuán)隊都不用,如果你的發(fā)布只是市場部門的排期而不是工程師的作品,如果你的速度靠加人而不是靠AI加速,那這種差距只會越來越大。

      不是卷不卷的問題,是飛輪轉(zhuǎn)沒轉(zhuǎn)起來的問題。

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