【新智元导读】不用多说网上配资平台配资门户，相信每个人的时间线全被Claude Code刷屏了。马斯克甚至断言，「我们已进入奇点！2026年就是奇点之年」。
这几天，Claude Code在全网掀起的阵仗可真不小。
一睁眼，地球首富马斯克重磅宣告：我们已进入奇点！
起因竟是，Midjourney创始人公开称，圣诞假期自己敲的代码，比过去十年加起来还要多，简直太疯狂。
「虽然能感到局限，但我知道一切都不再一样了」。
同一天，马斯克不止一次，直接宣称「2026年就是奇点之年」。
这个点评同样是对Claude Code的高度赞扬。
如今，包括Anthropic之父、前DeepMind/OpenAI研究员、首席工程师等大佬在内，都为其感到震惊。
一直以来，奇点这一概念就像科幻词一般的存在。
雷·库兹维尔曾在2005年《奇点临近》一书中，预测道技术奇点大约发生在2045年。
而在最新出版的《奇点更近》著作中，他再次重申奇点时间：仍是2045年。
谁曾想，这个看似还很遥远的时刻，一下子被拉到了现在——2026年。
所谓的技术奇点，是指技术在长期内增长缓慢，但在某个临界点急剧加速，呈指数式上升。
能够让马斯克有这么深感触，竟是Claude Code席卷全网的强大编程能力。
一点也不夸张地说，2026年开年这局，身边的人都瞬间成为了Claude Code用户。
生物医学工程师Derya Unutmaz虽不是专业程序员，升级订阅就是为了更频繁使用Claude Code。
就连xAI联创Igor Babuschkin感慨道，「有些年头风平浪静，啥大事没有，可有些星期却浓缩了数十年的变迁」。
一夜之间，Claude Code为何变得这么强了？
准确来说，不是它变强了，而是一直就很强。
去年11月底，超大杯Claude Opus 4.5一出世，Anthropic便宣称其是全球最顶尖的编码模型。
内部测试中，Opus 4.5+Claude Code联动使用，平均效率暴增220%。
当时，Anthropic工程师预言，也许就在2026年上半年，软件工程就被终结了。
如今看来，可能就在最近了。
刚刚，在最新升级的LiveBench榜单上，Claude Opus 4.5登顶，直接碾压GPT-5.1 Codex MAX、Gemini 3 Pro。
创始人Bindu Reddy称，在圣诞假期期间，团队改进了LiveBench，为了防止AI刷分作弊。
这个排名在很大程度上，反映了这些LLMs在现实世界中的表现。
去年12月，METR的一份报告揭秘了，全球最能打的AI还是Claude Opus 4.5。
它在自主编码任务中，能够连续5小时不崩，也是迄今为止公开的AI完成长程任务时间最长的模型。
AI大佬Simon Willison表示，Opus 4.5和GPT-5.2就像是一个转折点。
「模型逐步跨越到了一个隐形能力界限的时刻，忽然间，大量的编码难题都被解决了」。
即便是编程0经验的人，也能在不到十分钟的时间，打造出一款功能齐全的网页应用。
就像网友所言，如果不出意外的话，Claude Code可能会让更多人成为百万富翁。
人类的最后一次发明
如果我们翻开哲学家戴维·查尔默斯（David J. Chalmers）那篇经典的《奇点：哲学分析》，会发现当下的疯狂景象，不过是这套严密逻辑推演的必然兑现。
论文地址：https://consc.net/papers/singularity.pdf
在查尔默斯的推导模型中，我们正处于一个被称为「扩展前提（Extension Premise）」的关键节点。
他将这一过程量化为从AI到AI+再到AI++的阶跃：
AI：人类水平的人工智能。AI+：超越人类最强大脑的智能。AI++：超级智能，其超越程度正如人类超越老鼠一般。
正如查尔默斯引用的I.J. Good在1965年的那个著名论断：「超智能机器（Ultraintelligent Machine）将是人类需要制造的最后发明」。
逻辑非常性感且冷酷：
机器设计机器：既然设计机器本身是一种智力活动，那么一台超越人类的机器（AI+），必然能设计出比人类所能设计的更好的机器。递归的雪崩：这台被AI+设计出的新机器，拥有更强的设计能力，它将设计出下一代更强的机器。无限逼近：只要这台机器能通过编写代码来优化自身，我们将无可避免地迎来一场「智能爆炸」。
我们现在看到的，正是查尔默斯所描述的「速度爆炸」与「智能爆炸」的完美合流。
当模型开始比人类更擅长优化算法时，我们就不再是处于一个线性的增长曲线上，而是站在了垂直墙面的底端。
奇点来临的那一刻，世界会有什么不同？
谷歌工程师Vaibhav Agarwal称，自己再也不用写代码了，现在70%-80%代码都是AI写的。
而他的工作仅是「代码审查」，角色发生了根本性的转变，具体是这么做的：
• 不再输入语法，用提示词（Prompt）来定义逻辑；
• 不再费力找 bug，而是审查AI给出的修改建议；
• 不再硬啃遗留代码，直接让AI把它讲明白。
许多工程师对此感到内疚，觉得自己像是在「作弊」。实际上并不是，他们是在进化。
Agarwal曾问过一位资深领导，关于一个所有人都害怕的问题：AI会取代我们吗？
他是这么说的——
AI是一个效率倍增器，而不是替代品。
如果你过去每周完成1倍的工作量，现在预期则是，同一周内完成4倍的工作量。没有任何一家公司希望倒退。
如今，衡量「生产力」的标准已经被整体抬高了。
如果你因为自称是个「纯粹主义者」而拒绝使用 AI，那并不高尚——你只是慢了。
AI不会取代你。但一个借助AI、能完成4倍工作量的工程师……
Hyperbolic创始人Yuchen Jin直言不讳，要是在读博期间有这些强大工具助力，自己不用耗费5.5年，可能一年就毕业了。
此前，奥特曼在采访中还曾表示，「用不了多久，每个人都会成为软件工程师」。
他随口抛出了一个关于未来工作方式和软件世界的超级观点，但很多人还没意识到这件事有多重要。
核心想法其实很简单，自然语言，就是新的编程语法。
程序员大军终结，不需要庞大的开发团队才能做出第一个版本。只需描述出需求，AI直接把它做出来。
在复杂系统中，AI智能体会直接「住」在代码库里。它们会自己浏览repo、修复bug、补测试、重构代码，并自动提交修改。
一旦软件开发被自动化，同样的逻辑也会蔓延到运营、规划，甚至部分管理工作。
代码，只是倒下的第一块多米诺骨牌。
如果这一切真的发生，「学会写代码」本身就没那么重要了。
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