44万亿美元，Anthropic又在吹牛了

“到了2030年，美国的经济总量或许会达到44万亿美元。”

10月17日，在曼谷举行的国际货币基金组织（IMF）与世界银行年会上，Claude的开发商Anthropic联合创始人杰克·克拉克（Jack Clark）提出了这一设想。

2026年10月17日，杰克·克拉克在曼谷发表演讲。图：EPA / Rungroj Yongrit。

克拉克设定的前提是，人工智能能够自主处理广泛的任务，并迅速融入经济活动。他还表示，人类已进入奇点的初期阶段，AI将推动科学和技术进步加速，快到人类难以跟上。

44万亿美元的预测，究竟有多不切实际？

01

44万亿，比两个中国还多

根据克拉克的说法，如果AI能自主完成广泛的任务并快速应用，美国GDP到2030年可能达到44万亿美元。

他也承认这个数字听起来很夸张。但他随后解释，这是技术持续进步所导向的结果。

要知道，2025年美国的全年GDP大约为30.86万亿美元。按2025年的物价统一计算，44.4万亿美元意味着美国需要实实在在多生产约44%的商品和服务。

模型情景，2025年价格；无AI基准和增量由44.4及32.4%的四舍五入值反推，均为约数。

按五年折算，美国GDP每年实际增长需平均达到约7.5%。而2006年至2025年，美国实际GDP的年均增速大约为2.1%，表现最好的年份是疫情后反弹的2021年，增速为6.3%。

根据2006—2025年年度实际增速复利计算；7.5%为从2025年体量到44.4万亿按五年折算，非模型逐年路径。

再拿中国作个比较。按国家统计局公布的GDP和全年平均汇率换算，2025年中国经济总量约为19.6万亿美元。44.4万亿，相当于2.26个2025年的中国经济。

44.4万亿出自Anthropic研究院9月发布的经济学工作论文《变革性AI的经济情景》，由经济学家安东·科里内克、查尔斯·琼斯等人共同撰写。论文使用一套模型，将AI对劳动任务的影响与资本投入、工资和就业变化关联起来，推算出美国经济的可能走向。

这套模型给出了三种结果：AI温和发展，2030年美国GDP约为34.1万亿美元；发展更快，达到36.3万亿；最极端的一档，才会达到44.4万亿。Anthropic自己将最后这一档命名为“极端情景”。

2030年各项相对同年无AI基准的变化，均为模型输出。劳动收入指劳动报酬总量，不是个人平均工资。

这个情景到底有多极端呢？

作者的设定是：将整个经济的劳动任务按模型权重分成100份，AI有能力处理其中50份，企业在这些任务中的60%使用了AI，即30份。这30份任务的生产率提升到原来的约2.2倍，并且90%直接由AI完成。

2030年模型假设，按劳动任务权重；自动化占全部任务=能力覆盖×采用比例×自动化比例，不是失业率。

作为对比，按论文对2026年中期的估算，AI实际参与的劳动任务，约占美国全部劳动任务的1.4%。

也就是说，从2026年中到2030年初的三年半里，这个占比要从1.4%升至30%，达到原来的20多倍，才能满足“极端情景”的设定。

依据论文式8′与表1重建的设定轨迹；中间值为复算，不是观测或独立预测。

44万亿的增长预期，就建立在这样的普及速度之上。这个数字有多少来自“幻想”，也就不难理解了。

02

奇点，究竟是什么点

为了解释美国经济为何能突然加速，克拉克还提出了一个更大的论断：人类已经进入“奇点”的早期阶段。

所谓技术奇点，指的是一种设想：当AI的智能超越人类，它就能参与研发更强的AI，更强的AI又进一步加速研发。这样一轮轮加速，科学技术的进步会快到人类难以跟上，过去的发展经验也不再适用。

按克拉克的说法，接下来加速的将是整个科学研究。他设想，人类科学家可以带领成百上千个AI助手一起进行研究，新药、新材料和新产业会更快出现。

他为什么认为这个时代已经开始了？

克拉克给出的理由，包括Anthropic研究人员的代码产出接近过去的十倍，以及AI在数学、物理测试中迅速提高的成绩。他据此判断，AI已展现出科研创造力，这种能力还将用于研发AI本身，推动下一轮进步。

Anthropic对METR结果的概述；50%可靠性对应的测试任务难度，不是AI实际持续工作的时长。

今年9月，麻省理工学院、宾夕法尼亚大学和波士顿大学的学者更新了一项研究，分析了代码协作平台GitHub上超过50万名开发者的数据。针对交互式编程助手，研究估算出的代码增删量增幅约为958%。

这个数字听起来很惊人，但正式发布的软件版本数只增加了约20%，和958%完全不是一个量级。

匹配事件研究；采用后第21—30周估计增幅。两组有包含关系，不能据此排名工具优劣；不是Anthropic内部团队数据。

研究进一步发现，开发者会尝试更多项目，也会重写、丢弃更多代码。后续的审核、整合和发布，并没有跟着前面的代码量一起暴涨。

Anthropic自己的研究也显示，工程师每天合入的代码量达到2024年的8倍。公司同时承认，这个数字几乎肯定高估了真实的生产率提升。

Cat Wu在Code with Claude大会上介绍编程产品（资料图）。图：Anthropic，经TechCrunch刊载。

克拉克特别强调的物理测试，同样支撑不起这么大的结论。

这项评测名叫TheoPhysEval。论文称，物理学家整理了50道尚未发表的研究级计算题，表现最好的AI答对49道，正确率达到98%，还帮助发现了专家答案里的错误。

论文介绍，一种常见的出题方式，是拿已经解决的研究问题，改变参数，让AI查阅资料、理解原来的方法，再完成新的计算。题库没有包含重大开放难题，也不要求提出新的物理理论。

这篇给出98%成绩的论文，甚至在开头写明：截至论文发表时，自主AI在理论物理领域尚未取得显著突破。

TheoPhysEval；隔离条件禁用网络及背景论文访问，仍可使用本地计算工具。所有结果为论文所报单次完整评测。

至于最关键的“AI研发下一代AI”，Anthropic同样用了春秋笔法。公司自己的研究明明承认，完全自主设计和开发下一代AI，尚未实现。Claude执行目标明确的实验已经很强，但在判断应该研究什么、选择什么目标上，仍有明显差距。

Anthropic内部研究；这是特选样本中下一步建议优于人类原选择的比例，不是一般科研判断胜率。

随口就说什么“人类发展已经到了奇点”，也确实是A社一贯的风格了。

03

最重要的，还是为了IPO

台上克拉克谈论44万亿美元和奇点，台下Anthropic正在筹备IPO，也就是向公众发行股票上市。公司得说服投资者，今天花大价钱买下它的股票，将来能赚回来。

Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪（资料图）。图：Kevin Lamarque / Reuters。

据路透社10月15日报道，部分投资者正在讨论把Anthropic的上市估值预期，从此前约2万亿美元降到约1.5万亿美元。

年化收入=2026年Q3收入×4，仅作规模比较；不是实际全年收入、市盈率或回本年限。估值未定。

Anthropic第三季度收入达到168亿美元，比上一季度增长45%，并称当季实现了调整后盈利。第二季度的收入环比增幅则超过100%。相比之下，第三季度的增长慢了下来，仍让部分投资者感到失望。

要继续维持这么高的身价，Anthropic就得让人相信，后面还有更大的生意。

路透社据招股材料披露的2025年数据；公司另称2026年Q3实现调整后盈利。

据路透社9月看到的招股文件，Anthropic已经把AI描绘成一场对全球经济的影响将超过工业化、电力和互联网的变革。

同时，Anthropic承诺未来十年至少花费5180亿美元，购买云服务、算力及其他AI基础设施。其中约八成不可取消，或无论实际使用量多少都要付款。

路透社据招股材料报道；各项含最低承诺、预计金额和上限，不能当作同口径精确饼图，也不能强求加总为5180。

Anthropic需要足够多的人持续购买AI服务，也需要投资者愿意为它接下来的扩张继续出钱。

公司在招股材料里向投资者解释，未来AI需求主要会受到算力供应限制。按这个判断，眼下应该担心的是机器不够用，提前签下巨额订单就显得很有必要。

AWS的Project Rainier数据中心内部。Anthropic使用该项目的算力训练和运行Claude。图源：Amazon。

“奇点已经开始”又给这种判断加上了紧迫感。既然科研和经济马上就要全面加速，现在的大投入便成了抢占未来的机会。

因此，这场演讲更适合当成一家准备上市的公司的商业推介来读。它要让人相信，今天的估值和支出，都能被未来的增长消化掉。

44万亿要求AI参与的劳动任务占比在三年半里达到原来的20多倍，用天方夜谭来形容也不为过。至于奇点叙事里最关键的完全自主研发下一代AI，Anthropic自己的研究也承认，尚未实现。

论吹牛，还是佩服Anthropic。下次我吹牛的时候，一定先用Claude打个草稿。

本文来自微信公众号“硬核看板”（ID：yinghekb），作者：李沣，36氪经授权发布。