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新智元报道 因为在内部看到了一张折线图，一名顶尖AI研究员在万亿IPO前夕， 直接掀桌子走人了！

他叫Jacob Coxon，曾先后担任OpenAI与Anthropic的预训练研究员。

两个月前，他毅然放弃巨额IPO期权辞职。

就在这两天，他晒出了那张逼走自己的「罪魁祸首」。

让人意外的是，Anthropic居然在IPO路演中， 把这张内部神图当成头号王牌公之于众 。

图中那条橙色曲线连对数坐标都压不住，还在加速陡峭上扬。

在亲历者眼里，这无异于拉响了 「奇点警报」 ！

结合Anthropic最新公开的路演原片与招股书核心文件，三个颠覆认知的真相浮出水面： 「预训练撞墙」彻底破产，重训Mythos算力骤降 刚屠榜全球的初代Mythos在内部曲线上竟只是个中间节点， 如今只需动用最初的一小部分算力，就能把它从头再训出来！

Scaling Laws鼻祖揭秘，砍掉视频死磕代码加速造自己 随着Claude反过来大幅加速算法乘数的发掘，Anthropic果断放弃视频与图像生成， 把算力全部砸向能反哺 AI 研发的代码与Agent。

人均代码贡献暴涨45倍，三天零人工重写几乎全部算子 内部超90%代码已由Claude包揽、复杂工程盲测成功率飙至90%， 连新芯片的底层算子都能由Mythos在3天内独立重写！

对数坐标都压不住 重训Mythos算力大降 把这张让Jacob Coxon夜不能寐的路演神图放大，最核心的秘密，就藏在横纵坐标的设计里。

图的纵轴叫 「算力乘数」 ， 代表 算法 进化替你省下了多少倍算力 ，乘数越高，训出同等模型所需的算力就越少。

为什么抹掉数字还能得出这个结论？

秘密全藏在纵轴旁的 「对数刻度」 四个字里。

因为在普通的线性坐标系里，往上每走一格只是平淡无奇的「加1、加2」。

而在对数坐标系里， 往上每走一格，代表效率翻倍甚至狂翻10倍。

这也意味着，哪怕算法效率已经在按常规的 「指数级」翻倍增长 ，画在对数坐标上， 也只会是一条 笔直的斜线 。

可在这张图上，橙色折线非但不是直线，反而越往后越陡，一路加速冲向右上角： 这背后只有一个解释，代码预训练效率已经进入 「超指数级」爆发 ， 连「效率翻倍的速度」本身都在成倍加快！

过去一年里，硅谷屡屡传出「预训练撞墙」的悲观论调，而这条一路狂飙的橙色曲线，直接把「撞墙论」砸得粉碎。

对照招股书披露的模型时间表，图上第三个橙色圆点，正是今年4月轰动业界的 初代Mythos预训练节点 。

而直冲右上角的箭头，则代表短短半年迭代至最新Mythos 5.

2时，算法乘数再度迎来的大爆发。

这正是让Jacob Coxon深感震惊的地方，刚屠榜全球的初代Mythos，在这条曲线上早已沦为过去式。

凭借这半年叠加的算法乘数， 如今只需动用当初的一小部分算力，就能重新训出一个同级模型！

Scaling Laws鼻祖揭秘 砍掉视频死磕代码 如果说单纯的效率提升还不足以吓跑一名顶尖研究员，真正让Jacob Coxon决定弃权走人的，是推动这条曲线狂飙的幕后力量。

在IPO路演中，亲手亮出这张图的是联合创始人兼首席架构师、 初代《Scaling Laws》论文一作Sam McCandlish 。

他在现场直接道破了折线后半程突然加速上折的原因—— 早期寻找新的算法乘数，主要靠人类研究员手动验证，因此前两个圆点之间的斜率相对平缓。

而当团队把前沿Claude模型直接投入到改进自身的研发流程中后， 「发现效率乘数的速度本身，被Claude大幅加速了」 ！

紧接着，联合创始人兼首席算力官Tom Brown进一步拆解了这台「算力引擎」的运转逻辑，即 「总有效算力 = 物理算力容量 × 算力乘数」 。

这个公式的爆发力有多强？

假设训练一个顶级大模型原本要烧掉100个单位的物理算力。

一旦算法团队找到4倍的算力乘数，训出同等水平的模型就只需25个单位算力。

反过来，如果把100个单位算力全部投进去， 就能直接训出一个相当于400单位算力规模的超级模型 。

最可怕的是， 不同维度的算力乘数还能像复利一样层层相乘 ，每一个新发现的乘数，都会把此前所有乘数的效果再放大一轮。

细看这张折线图的标题，末尾还特意加了一个括号标注 「（代码）」 。

在S-1招股书中，Anthropic公开解释了这一标注背后的重大战略取舍。

尽管视频和图像生成极具商业吸引力，但 Anthropic目前选择放弃研发视频与图像生成模型 。

公司将省下来的算力全部集中砸向 代码、Agent与安全研究 ，正是为了让AI直接接管自身的研发流水线。

而在一线研究员眼里，这无异于亲手拧开了「AI加速造自己」的阀门！

人均代码暴涨45倍 三天零人工重写算子 阀门一旦拧开，Anthropic内部的研发效率便迎来了令亲历者都感到窒息的爆发。

路演视频中的另一张柱

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