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號的產品發(fā)布記錄，做了一張shipping calendar。數了一下：52天，74次發(fā)布。

我第一反應是數錯了吧，又看了一遍，沒數錯。

74次不是74個小bug修復。是兩個全新模型、一個桌面級Agent平臺、一個手機遠程控制系統(tǒng)、一個企業(yè)應用市場、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。

三層東西在同時生長。

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（手機遠程控制）。Cowork從1月發(fā)布后不斷加連接器，3月底直接上了Computer Use，Claude可以操控你的鼠標鍵盤了。每個產品都是一個獨立的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。

三層不是先后關系，是同時在推進。模型更強了，產品馬上用上；產品鋪開了，生態(tài)跟著接入；生態(tài)反饋的數據，又喂回模型訓練。

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?！宫F(xiàn)在回頭看，不是「有種想法」，是已經在建了。

一臺會自己加速的機器

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)網公司，也很難做到這個密度。Anthropic團隊規(guī)模大約2000到3000人，不到OpenAI的一半（OpenAI目前約4500人，年底計劃擴到8000），更遠小于Google DeepMind的5000多人。人少，但產出密度遠超同行。

為什么？

我之前在即刻寫過一句話，當時是隨手感慨：「當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披露了一個數據：Anthropic工程師現(xiàn)在60%的工作由Claude完成。一年前這個數字是28%。生產力提升了大約50%。

更夸張的是Cowork這個產品。Cowork是Anthropic今年主推的桌面級Agent平臺，能幫你處理文檔、郵件、數據分析這些知識工作。這么一個重量級產品，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 → 工程師用它開發(fā)新功能越快 → 新功能讓Claude Code更強 → 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自己的內部基礎設施。Agent Teams、Tasks系統(tǒng)、Git Worktree這些功能，都是內部先用、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團隊都快。

Product Compass還提到一個數據：Anthropic內部每天60到100個內部發(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，負責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的技術團隊一直在用Claude Code，直接撤銷了OpenAI的API訪問權限。Anthropic發(fā)言人說了句挺損的話：「Claude Code已經成了程序員的首選工具，所以OpenAI的工程師在用也不奇怪?！?/p>

Microsoft要求Windows、365、Teams等核心團隊安裝Claude Code，和GitHub Copilot并行使用提交對比反饋。Amazon那邊更夸張，1500名工程師在內部論壇請愿要求用Claude Code，反對被強制使用自家的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的數據也印證了這個趨勢：Anthropic占比52%，首次超過OpenAI。去年OpenAI還占90%以上，一年完全逆轉。

你做的產品連自己的工程師都不用，你怎么知道哪里該改進？

國內的情況可能更明顯。很多AI公司在做coding工具、做Agent平臺、做各種AI應用，但團隊內部日常用的還是Claude Code或者Cursor。在build自己不用的產品，這個問題不只是產品打磨不夠，而是你和用戶之間隔了一層理解。你的產品決策靠調研和數據，人家的產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」，每篇都是認真思考人類和AI的關系，不是PR稿。產品經理Noah Zweben自己發(fā)推宣布Remote Control，配的是個人對產品的理解而不是官方話術。技術VP發(fā)Cowork的demo視頻，評論區(qū)親自回答技術問題。

這和大多數科技公司的發(fā)布方式完全不一樣。通常是公關團隊統(tǒng)一口徑、市場部門統(tǒng)一排期、CEO發(fā)一條標準化的「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，其實是動機結構的差異。當每個人的名字直接和產品綁定，當你發(fā)的不是公司公告而是「我做了這個」，驅動你的就不只是KPI或者OKR了。你在構建自己的作品，同時構建自己的影響力。這種intrinsic motivation比任何激勵制度都強。

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傳到產品經理傳到工程師。整個公司的節(jié)奏不像是在「完成任務」，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。內部代號Capybara。Fortune報道說這是一個「step change in capabilities」級別的模型，比當前的Opus 4.6還要強一大截。

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內部大概率已經在用Mythos或者接近Mythos能力的模型來開發(fā)下一批產品了。

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力提升。Opus 4.6已經讓他們52天發(fā)了74個功能。換上更強的模型，這臺機器只會轉得更快。

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

對競爭對手來說，這是一場跑步機式的競爭。你在追，但地面在往后退。

不是在做產品，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是進程管理。Google Drive和Slack連接器是文件系統(tǒng)和通訊。Computer Use是外設驅動。Marketplace是應用商店。Dispatch是跨設備同步。/schedule和/loop是定時任務。

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。2月份我花3天做了個Claude Code的手機端控制App，提交App Store審核被拒了，還在糾結要不要重新提交。11天后Anthropic自己發(fā)了Remote Control，一條命令搞定。

我寫那篇文章的標題就叫「我花3天做的App，被Anthropic一個命令干掉了」。當時我以為是個段子，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)邊緣做產品的人。

當一個平臺在以每天1.4個功能的速度擴張，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。

但我覺得最值得關注的不是這些數字，而是背后的構建邏輯：

用自己的AI造自己的產品，產品本身又讓AI變得更強，更強的AI再去造更多產品。 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」。這是一種全新的構建方式。

OpenAI在做加法，不斷增加產品線和場景。Google在做整合，把AI塞進已有的產品矩陣。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。

國內的AI公司也很努力，發(fā)布會一個接一個，產品線也在擴張。但如果你做的東西連自己團隊都不用，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，是飛輪轉沒轉起來的問題。