Coding 是 AGI 第二幕：没有领先的 Coding 模型就像没有领先的 GPU
模型公司真正的分水岭不是 C 端 DAU，而是能不能组织几百个最聪明的人 all in 做数据这件脏活——Anthropic 赢在战略专注，OpenAI 输在什么都想要。
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过去一个季度的进步超过 2025 全年
广密把过去一个季度最本质的转折点归结为 Anthropic 的 Opus 4.5 到 4.6 的跨越，认为这是从 GPT3 到 GPT4 水平的跨时代提升——模型从「可以对话问问题」变成了「真正的 agent 可以做高价值任务」。因为任务价值量提升，usage 和价值同步提升。他的体感是过去一个季度模型水平进步的幅度可能超过了 2025 年全年的进步幅度，而且加速度特别快，有可能今年夏天六七月份之前还有一次 GPT3 到 GPT4 的跨越。
— 广密前沿实验室的研究员已经不写代码了
广密描述硅谷一线的真实体感：前沿实验室的 AI researcher 和很强的程序员基本上不写代码了。去年一个系统里可能还有七八成代码是人写的，今年可能小于 1%，日常工作是「AI 来写人来审」，而且人审的能力都不够了。他认识的身边的人每天消耗几百美金 token，一周几千美金。效果是过去一个想法到跑通代码要两三个星期，现在一两天。更质变的信号是：很多 AI research 上的突破不是人类工程师带来的，而是 Codex、Cloud Code 带来的——AI 今天可以显著加速 AI。
— 广密一两百万塔尖用户贡献的收入超过五六千万订阅用户
广密指出 Anthropic 官宣 AR 超过 OpenAI，但更重要的是它头上的一两百万用户贡献的收入超过了 OpenAI 可能五六千万订阅的用户。这意味着竞争指标变了：不再是只追求 DAU 或广告规模，而是追求 Token Usage，尤其是超级开发者或塔尖用户。他判断 Coding 的爆发性比 ChatGPT 当年还要陡峭，如果势头下去，年底 OpenAI 和 Anthropic 的 AR 有可能到 800 亿或 1000 亿美金，明年奔着 2000 多亿美金。
— 广密不重视 Coding 的模型公司会掉出第一梯队
广密的第二个强观点：如果领先的模型公司不重视 Coding，大概率会掉出第一梯队，而且不存在只给自己用的 Coding Model，因为自家任务数据分布不够全，肯定落后。更关键的是断供风险——一旦你做到第一梯队对 Anthropic 有威胁，Anthropic 大概率给你断供，OpenAI 也被断供了，xAI 也被断供了，可能 Google 大部分被断供了，Meta 也可能某一天被断供。所以 Coding 跟 GPU 一样，没有最领先的 Coding model 就像没有最领先的 GPU，你用 A100 跟别人用 GB 差别很大。
— 广密做好 Coding 的难点是组织和数据，不是技术
广密认为做好 Coding 最重要的就两件事：组织和文化、数据。Coding 不只是技术 know how 问题，更多是战略和组织问题。难点在于哪个 AI lab 能组织好最聪明的几百个人 all in 搞 Coding 一件事——因为这里面有很多脏活苦活，而每个 lab 里最聪明的人都想做自己的 bet、搞 0 到 1、都想成为 Elia。Anthropic 不一样的点是 founders 一开始就意识到数据是所有问题的根本，重视数据刻在骨子里，有 rumor 说首席科学家 Jared Kaplan 亲自带着谈数据。
— 广密Anthropic 是战略的胜利，不是技术的胜利
广密复盘 Anthropic：all in coding 也不是 day one 想清楚的，一方面是 C 端没机会了，第二是 2024 年夏天发了 Sonnet 3.5 给了 coding 正反馈。之后只 all in 一件事就是 coding，放弃了 C 端、放弃了多模态，战略上非常 top down，而 OpenAI 是特别 bottom up 的。Anthropic 创始人憨厚懂技术，带着大家搞数据搞工程，团队稳定，每个人都相信 AGI。他们不神话某一个环节——预训练撞墙论、RL 封神论、reasoning model 都没跟风，更像一个集体、一个球队、一个工业化的体系。
— 广密OpenAI 有 50% 概率是 AGI 最终赢家
广密对 OpenAI 没那么悲观，认为有 50% 的概率整个 AGI 最终的 Winner 可能还是 OpenAI。逻辑是：今天胜利的秘籍可能就是下个时代的毒药——OpenAI 在 ChatGPT 过于成功让他们专注 2C 而忽视了 Coding，因为要重视 Inference 成本所以模型一直没做很大。Anthropic 的成功更多是渐进式积累、把细节做好，是执行的胜利、专注或组织的胜利，但不一定能抵御 OpenAI 下一个范式级的突破。OpenAI 自下而上的文化放开自由探索，今天 Coding 能力很强，一两个人就能干出惊天动地的大事。
— 广密人类的知识和智力变得廉价了
广密谈社会影响：最本质的一个点是人类的知识和智力变得廉价了。以前通过学习读书获取知识可以有个工作，但今天这些智力和知识模型里都有了，被大幅压缩变成了计算资源或 token。他判断有可能百分之七八十的人在社会上的价值和意义会发生微妙变化。AI 还会带来很大通缩——用了 ChatGPT 和 Cloud 之后，找顾问和买其他软件的需求小了很多，一个产品满足很多需求，长期看很多 SaaS 也会消失。今年肯定是人类开始面临失业比较痛苦的一年，有可能 30% 的工作感觉就没了。
— 广密原话 · 已逐字校验
因为自然语言是对世界的描述 Code是对Solution的描述 就是语言及世界 代码及方案
因为自然语言是对世界的描述，Code 是对 Solution 的描述，就是语言即世界，代码即方案。
广密1:01
如果领先的模型公司不重视Coding 它大概率会掉出第一梯队的
如果领先的模型公司不重视 Coding，它大概率会掉出第一梯队。
广密12:10
你没有最领先的Coding model 就像是没有最领先的GPU
你没有最领先的 Coding model，就像是没有最领先的 GPU。
广密13:11
数字与实体
| Anthropic 过去 50 多个工作日发布产品数 | 70 多款产品和 features | 8:06 |
| Codex 周活跃用户 | 300 万 | 37:36 |
| Cursor AR | 25 亿美元 | 1:16:58 |
| Perplexity AR | 超过 5 亿美元 | 1:16:58 |
| 11 Labs 和 Suno AR | 都超过 3 亿美元 | 1:16:58 |
| Minders 和 Lovable AR | 都超过 4 亿美元 | 1:16:58 |
术语
- Harness EngineeringHarness 工程
- 给 Agent 搭建工作环境和管理约束的工程，让普通模型也能做高价值任务。
- Token UsageToken 使用量
- 衡量模型消耗的 token 总量，广密认为比 DAU 更能反映模型公司价值。
- Solta model前沿模型
- 广密用来指代最领先的 frontier model，持续做好它是投资模型公司的关键指标。
- feedback loop反馈闭环
- 任务从执行到获得反馈的循环，闭环越短 AI 进步越快，Coding 因此最先跑出来。
收听指南
关注 AI 模型公司竞争格局的创业者和投资人，想理解 Coding 为什么是 AGI 主线、以及如何评估模型公司组织能力的读者。
1:17:58 之后机器人、AI 硬件等方向较泛，可快速跳过。