范凯说 AI · 周日晚聊 第22期：Anthropic 超级周 + 华为韬定律 + AI 时代谁能跑出来
开场
今天是第22期。这个节目从2026年第一个周日开始，到现在已经22期了。2026年过得很快，一年52周，差不多第25周就过一半了。
这周AI行业还是有很多事情。从2026年每周直播开始，我发现每周都有大新闻，可见AI行业现在变化有多快。
今天主要分享几个新闻：第一个是 Claude 发布的最新 Opus 4.8 模型，以及 Claude Code 的动态工作流（Dynamic Workflow）。第二个是全球AI资本格局——6月份 SpaceX 预期上市，OpenAI 和 Anthropic 前后脚也会上市，三家加起来4万亿美元估值，超过美国GDP的10%。第三个是国内华为发布的韬定律。最后是我这周去香港深圳出差的感触——AI时代到底什么样的人才能跑出来。
第一部分：本周 AI 新闻
新闻一：Anthropic 发布 Opus 4.8 + Dynamic Workflow
Opus 4.8：AI 学会了说"我不确定"
5月28号，Anthropic 发布了新的 Opus 4.8。4.6的下一个版本本来应该叫 Mythos，定义成 Opus 5.0 才对，但因为模型太强了没有放出来。后来发布了4.7，但4.7其实是个阉割版，有很多问题，所以马上又发布了4.8。
Opus 4.8 有两个重要变化。第一，官方数据显示代码缺陷概率降到上一代的25%——幻觉更低了，写代码的可靠性更高了。Devin 的 CEO Scott Wu 反馈说它调用工具非常干净利落，执行工程任务指令的一致性很好，各种啰里巴嗦的毛病也去掉了。Anthropic 自身团队测试的模型不当行为频率也大幅降低——Opus 4.7 是2.48，到了4.8降到1.83，整体不当行为下降了50%以上，已经逼近 Mythos 模型的水平。
Opus 4.8 还带来了一个附带效应：GPT 5.6 本来这两天应该发布了，但突然没发。我估计是因为 Opus 4.8 发布后，OpenAI 需要时间做对比，看 GPT 5.6 对比 Opus 4.8 到底有什么差异，所以被迫推迟了发布。这也间接说明 Opus 4.8 的表现相当不错。
Dynamic Workflow：多智能体编排
随着 Opus 4.8，Claude Code 也推出了一个新功能叫动态工作流（Dynamic Workflow）。按照我的理解，它实现了复杂的多智能体编排。
过去用 Claude Code，一个复杂任务会分成多个子任务并行执行，执行完后主智能体汇总结果。但这种做法比较简单。如果你要做很复杂的多智能体编排——每个智能体是不同角色——过去得用第三方框架，有的通过提示词，有的要编写脚本，有的要写程序。
Dynamic Workflow 本质上是让 Claude Code 生成一段 JavaScript 文件，作为多智能体编排的脚本，然后去执行。好处有三个：第一，它不在当前智能体的上下文中执行，不占用上下文；第二，后台执行不打断当前工作；第三，生成了 JS 脚本后你可以手工编辑或让智能体帮你改，把智能体从黑盒变成白盒。
Claude Code 的野心很大——把多智能体编排完全内置了，以后不用想着用什么第三方编排框架，用 Claude Code 就全搞定。
Bun 框架迁移案例
一个很震撼的案例：Bun（Node.js 运行时框架）的作者 Jarred Sumner 用 Claude Code 的动态工作流，把整个 Bun 从 Zig 语言迁移到了 Rust 语言。几百个子 Agent 并行工作，每个 Rust 文件有两个审查员，持续循环构建测试。一个人11天时间，生成了75万行 Rust 代码，通过了99.8%的测试用例。
这彻底改变了软件开发的方式。传统软件开发特别强调可复用性、可维护性——代码要易读、易维护、低耦合高内聚——因为开发成本高。但现在当大规模智能体并行工作后，软件开发的成本极低、速度极快。软件某种意义上变成了"日抛型"——即用即抛。
很多资深程序员到现在很难接受大量用AI编程，觉得AI编程是垃圾屎山代码。但说实话，不重要。因为只要实现了功能，把功能定义和测试用例写好，完全可以让智能体几天时间快速全部写出来。屎山不屎山不重要，重要的是多快把功能实现出来。
我自己现在开发软件完全不看代码。做外部软件只需要定义好所有功能——比如会员网站的用户登录、邮件登录、支付流程、文章发布、权限、资源上传。验收怎么做？让 Claude Code 用 CDP 协议连接 Chrome 浏览器，把六七十个功能点全跑一遍。等功能实现完了，还可以让它把整个项目重写一遍——代码更简洁干净。重写后肯定报错，没关系，让它拿浏览器自己测，一遍遍跑，最后就能输出正确结果。
总结三个趋势
第一，顶尖模型还在快速进化。第二，智能体始终在往实现更复杂任务、减少人介入的方向发展，时间越拉越长。第三，复杂任务一两个智能体太慢，需要很多智能体并行工作——目前 Dynamic Workflow 对普通用户最多允许16个智能体并行。Cloud Code 通过 Dynamic Workflow 提供了一整套完善的编排框架。AI 还在快速进化，而且会越来越快。
新闻二：Anthropic 估值 9650 亿超越 OpenAI + IPO 三方竞赛
Anthropic 完成了650亿美元的 H 轮融资，投后估值9650亿美元。三个月前估值还是3800亿，三个月翻了将近三倍，超过了 OpenAI 最近一轮的8520亿估值。Anthropic 是风险投资史上最快达到9000亿估值的公司——从推出第一个产品到现在只有三年零两个月。
营收增长同样惊人。去年7月年化收入40亿美元，到今年5月初已经达到470亿美元——不到一年时间暴涨80倍。预计6月底年化收入突破500亿美元。更可贵的是，Anthropic 告知投资者 Q2（456月）预估营收约109亿美元，运营利润约6亿美元——历史上首次单季盈利。
虽然公司这么赚钱，过去一直没盈利是因为需要不停买算力。过去一年增长几十倍，太保守导致算力不够——最后还是 SpaceX 马斯克救了一命，把等效10万 H200 的整个数据中心全部给了 Anthropic。即便如此，Q2 也实现盈利了，非常可怕。
投资方除了 VC 之外还多了产业投资者：Google、亚马逊、三星、美光、SK 海力士——全球存储芯片的三大玩家。整个产业链的资源都在投向模型。毫无疑问，未来顶级模型的 token 就是电力时代的水和电。
另一个大新闻是 Mythos。Anthropic 预计未来几周向所有客户公布 Mythos 模型。当前只开放给少数合作方试用，安全漏洞修补完成后就正式公布。
IPO 方面：SpaceX 6月中旬上市，估值1.75万亿美元；OpenAI 预计9月上市；Anthropic 预计6月到 Q3 上市。2026年下半年三家巨型公司上市，是科技行业最密集的 IPO 事件。
我的判断
AI行业格局是 Anthropic 跑在最前面，OpenAI 排第二，Google 排第三——Google 在智能体上面已经有点落伍了。Anthropic 首先估值第一，营收跑得最快，人才吸引方面——AI界最大的 KOL Andrej Karpathy 用脚投票选了 Anthropic。三个信号——资本方向、盈利方向、人才方向——都在向头部聚焦。
新闻三：华为韬定律——概念重包装还是真正突破？
5月25日，华为在上海 ISCAS 2026 发布了韬定律（τ Law）。摩尔定律大家都知道——每18个月同样芯片面积上的晶体管集成度翻一倍。华为韬定律提出了一条不同的路线：不把晶体管做更小，而是通过"逻辑折叠"——把多层芯片堆叠在一起，以及"时间折叠"——本质上就是并行计算。
华为的数据是过去6年基于这条路线成功设计量产了381种芯片，覆盖手机、通信基站、汽车、AI GPU。按华为自己的说法，到2031年能追上2025年台积电芯片的性能。
首先要肯定华为的成绩——在被限制 EUV 极紫外线光刻机后，7nm 以下已经没办法更高精度制造。这种情况下只能通过架构、封装、堆叠来找出路，确实在优化方面做得很强。
但这件事争议非常大。本质上韬定律并不是新鲜事物——它就是行业已经应用多年的 Chiplet（小芯片）加 3D 堆叠技术。黄仁勋说这对华为来说是一个创新，但台积电这种技术已经有整整10年历史了。台积电的 CoWoS 封装，Intel 的 Foveros 3D 封装，都是类似的思路。而且耗电量是真正的挑战——制程没有缩小，要用更大面积、更大功耗换同样的性能。
我个人的观点：在被限制的情况下做国产化替代有意义，但还是要脚踏实地。不能把一个行业成熟的方案重新包装成一个"赢学"——不管怎么着你都赢了。高科技行业还是要实事求是，做到就做到了，没必要夸大。夸大本质上就是欺骗，不能实事求是就没法推动科技进步。华为的成绩值得肯定，但希望脚踏实地做科技突破，而不是搞概念吹嘘。
第二部分：AI 时代，谁能跑出来？
从深圳见到的一个人说起
新闻聊完了，想分享一下我个人的感触。这周去香港和深圳出差，见了很多朋友。
在深圳，我见了一个两年没见的朋友。他做 MCN，运营抖音上的 KOL——帮 KOL 做直播、打个人 IP、开发课程。他的背景完全是文科，没有技术背景，不会写代码。
但他两周前刚接触了 OpenAI 的 Codex，这两周几乎废寝忘食地在用，觉得太震撼了。两周时间用 Codex 自己开发出了两款 APP——一款跟冥想相关，一款是跟他女朋友在做的素食 APP。第二款也快做完了，已经有投资人感兴趣。
他跟他女朋友共用一个每月200美元的 ChatGPT 账号，拿了工具就开始折腾，遇到问题就解决，两周就把 APP 做出来了。
更有意思的是，他现在在帮 KOL 做软硬一体的产品。有个女生大 V，直播场观上万，私域社区10万人，面向毕业生就业。社区这么大，KOL 没法回答所有人的问题，所以基于 KOL 的知识、形象、语气做一个智能体，再结合深圳的硬件厂商做成小硬件——硬件加服务直接卖给粉丝。从过去纯线上的知识付费，开始探索线下完整的智能体服务，从软件到硬件，基本上自己全搞定了。
我听了以后太惊讶了，产生了强烈的危机感。很多资深程序员有种迷之自信，总觉得复杂的东西人家搞不了。但这个世界可能不需要那么多复杂的东西——复杂是因为要做得极度通用。未来社会很多需求都是个性化的、不需要做很复杂的，懂业务的人自己真的可以把产品搞出来了。
一个不懂编程的人可以用 AI 去学编程，程序员不懂销售是不是也可以学学怎么营销自己、怎么做个人 IP？
未来的人才模型变了
AI 时代真正能跑出来的人，需要的不是技术能力，而是三种能力：
第一，有想法。 你要知道你想去创造什么东西。这个朋友能做 APP 不是因为学会了写代码，而是因为在 MCN 行业浸泡多年，脑子里有很多想做但过去实现不了的东西。AI 只是帮他把解决方案落地了。
第二，有行动力。 多少人知道 Codex 好用？多少人下载了但从来没认真用过？他拿了工具就开始折腾，遇到问题就解决，两周就出了第一个 APP。
第三，有创造力。 AI 帮你执行，但产品的定义、用户体验的设计、商业模式的思考——AI 帮你做不了，这是人的价值所在。
做产品真正的瓶颈不是实现逻辑代码——那无非就用智能体去做。瓶颈是你对这个产品的深刻理解、独特理解，以及每一个细节你想做成什么样子。这些产品决策AI帮你做不了，其他人也帮你做不了。
创业的最小单元真的变了——从团队变成个体。 比较复杂的业务可能最终也是个位数的人，每个人指挥庞大的智能体团队。过去有人说"我 idea 齐了、资金齐了，就差一个 CTO"——现在你不差 CTO，用智能体就可以把 CTO 干的活都干了。再也不要说缺研发、缺技术总监、缺程序员。做不出来真的是行动能力不强。
C 端商业模式的质变
通过这件事，我逐渐想明白了 AI 时代 C 端的商业模式。
互联网时代的逻辑是用户要非常多——上百万上千万，规模化营收，每个人用一模一样的产品，通用化、规模化。但 AI 时代逻辑变了——你不需要那么多用户，需要的是精准用户，提供的服务应该非常个性化、有针对性。
知识付费赛道最近一年被 AI 冲击得非常厉害。很多人不去看内容了，直接问 AI。NotebookLM、DeepSeek、ChatGPT 比大多数付费课程教得还好，而且免费。
那 MCN 的知识付费博主未来转型方向是什么？
第一层：通过个人 IP 做品牌和流量。 这层没变。你还是要做个人 IP，建立跟粉丝之间的信任关系——就是品牌。你需要的不是海量粉丝，可能1万到10万的死忠粉就够了。做垂直领域的个人 IP，建立非常忠诚的品牌，获取高粘性的流量。
第二层：通过 AI 提供产品和服务。 这层是新的。不是只提供知识了，而是提供一套产品——本质上是个智能体，高度个性化。比如我做范凯说AI的会员网站，上面有付费内容，但真正要给付费用户提供更好的服务，应该是把我的知识整理成知识库，基于大语言模型构建知识库体系，加上技能放在云端。付费会员最终购买的是我个人知识库的使用权——除敏感信息外，跟我同款工作流的一套基于智能体的知识库。
两层合在一起：个人 IP 做前端获取信任和流量，AI 做后端提供产品和服务。 不再是单纯的内容创作者，而是一个人就是一家公司——OPC（超级个体/个人公司）。
B 端也是一样的逻辑。个人 IP 展示成功案例——针对什么客户做了什么智能体落地方案取得了什么效果——脱敏后变成一个个成功案例，让企业主看到引入智能体未来可以做到什么样子。C 端是品牌流量入口，B 端是品牌和销售线索的入口，最终都是变现——C 端给用户提供智能体产品和服务，B 端给企业提供基于智能体的解决方案。
我的创业闭环
我现在做的几件事——做个人 IP、做付费会员社群、做企业智能体咨询——其实是一件事。C 端做付费会员，培养他们成为合格的 OPC；B 端做轻量级智能体解决方案，跑出成功案例后通过个人 IP 放大获客线索。有了更多 B 端客户资源，C 端培养出的 OPC 就有用武之地；有了优质 OPC，就能承接更多 B 端客户——最终形成平台。
短期目标：把个人 OPC 的商业闭环跑通。长期三到五年：帮助国内更多优秀工程师——特别是35岁以上有工程经验的——转型成为合格的 OPC。
用户答疑精选
Q：Vibe Coding 是一次性提出完整需求好，还是先实现基本逻辑再逐步增加复杂度好？ A：肯定是后者——先实现基本逻辑再逐步增加复杂度。如果你真的用 Vibe Coding 开发过项目，你会发现 AI 自己也会建议你分阶段实现。
Q：Dynamic Workflow 在 Codex 有吗？ A：Codex 目前还没有成熟的多智能体编排框架。要用多智能体编排的话，可以试试第三方开源工具 Paseo——它是一个很强大的、手机端桌面端都能远程控制智能体的工具，也带了多智能体编排框架。
Q：做企业智能体解决方案要注意什么？ A：一定要做轻量级的，不要做重流程。做重了直接改企业核心业务流程，老板自己心里捏把汗怕你搞垮业务，公司里打工的人也全跟你成仇敌——你把核心流程AI化了，结果就是要干掉现有人员。最后的局面就是明抵暗抗，你累得半死。做 OPC 千万不能做大客户、不能做重交付流程。要做轻量级的、边缘的、快速的——帮助员工提效，帮助老板快速看到效果。
本期金句
- 顶尖模型还在快速进化，GPT 5.6 因为 Opus 4.8 被迫推迟发布——间接说明 Opus 4.8 表现相当不错。
- 软件变成了"日抛型"——屎山不屎山不重要，重要的是多快把功能实现出来。
- AI 时代能跑出来的人，靠的不是技术能力，而是有想法、有行动力、有创造力。
- 创业的最小单元变了——从团队变成个体。你不差 CTO，用智能体就可以把 CTO 干的活都干了。
- 知识付费正在被 AI 冲击。NotebookLM、DeepSeek、ChatGPT 比大多数付费课程教得还好，而且免费。
- C 端商业模式的核心逻辑：个人 IP 做前端获取信任和流量，AI 做后端提供产品和服务。
- 高科技行业要实事求是——做到就做到了，没必要夸大。夸大本质上就是欺骗。
- 做 OPC 千万不能做大客户、不能做重交付流程。夺人饭碗犹如杀人父母——要做轻量级的、帮助员工提效的方案。