2026年2月20日，Anthropic发布的Claude Code Security引发美股网络安全板块集体暴跌，CrowdStrike、Cloudflare等巨头单日市值蒸发超100亿美元。
这是继2月3日-2月4日SaaS行业崩塌后，48小时内第二次行业级震荡。
当AI工具能发现人类专家十年未察觉的高危漏洞，标志着AI已从辅助工具升级为替代核心价值的变革力量。
复盘AI范式的五阶段演进，或许能清晰看懂这场变革的底层逻辑与未来走向。
一、模型竞赛期（2018-2024）：缩放定律主导的野蛮生长
这一阶段的AI发展核心是“越大越强”，OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude系列、Google的Gemini系列成为赛道标杆。
行业信奉“更大的模型=更强的能力、更多的数据=更好的泛化、更长的上下文=更复杂的推理”，LLM在软件任务上的能力每7个月就翻倍，Anthropic的Claude Opus 4.6在METR软件任务中达到14.7小时，较前代提升近3倍。
但野蛮生长背后暗藏三大矛盾：互联网公开数据被反复使用，模型陷入“自我复制”的困境；模型能力越泛化，越难对接真实落地场景；大量对话仅停留在数字空间，未能产生实际价值。
当数据枯竭成为普遍难题，单纯堆参数、堆算力的增长模式触碰到天花板，行业亟需新的突破方向。
二、脚手架觉醒期（2024-2025）：从参数竞争到管道革命
2025年9月，Anthropic正式提出Context Engineering概念，标志着行业竞争从模型本身转向“脚手架”——人类经验进入LLM的管道与结构。
这一阶段的核心转变是从“写好提示词”到“筛选最优token集合”，Compaction（压缩）、结构化记忆等技术成为关键，脚手架成为模型能力的放大器。
技术突破集中在三个方向：针对上下文窗口增大导致的检索准确性下降，推出即时检索+智能搜索的解决方案；放弃预先检索所有数据的传统模式，转而维护轻量级标识符动态加载；多代理架构崛起，主代理统筹计划，子代理深耕技术细节，实现高效协同。
更重要的是，2025年底递归自我改进（RSI）时代到来，模型开始参与自身研发，整理数据、生成实验代码，让头部实验室的迭代速度实现量级跃升，竞争焦点从资源规模转向迭代效率。
三、范式崩塌期（2026年2月-持续）：脚手架重构改写商业规则
当头部模型能力趋于同质化，谁能构建更优的“人类经验→AI输出”管道，谁就能掌握话语权。
2026年2月的两次行业崩塌，正是这一逻辑的直接体现。2月3日-4日，纳斯达克云指数蒸发近3000亿美元，SaaS行业的净收入留存率跌至危险线，客户流失加速，本质是AI脚手架重构了软件服务模式，传统工具型软件沦为可替换组件。
2月20日，Claude Code Security的发布引发网络安全行业震荡。这款基于Claude Opus 4.6的工具，能像人类专家般理解代码逻辑，发现500+潜伏多年的高危漏洞。
其颠覆性在于，AI不仅能完成人类专家的工作，还能以更低成本持续进化。
两次崩塌揭示共同规律：当AI脚手架有效对接垂直领域，传统商业模式会在48小时内失去护城河。资本开始向结果导向服务、物理基础设施、机器身份安全三大方向逃逸，寻找新的价值锚点。
四、智能体落地期（2025年底-2026年）：从概念到实用的跨越
2025下半年，被炒作多年的智能体（Agents）终于实现规模化落地。
与此前的Demo不同，新一代智能体能处理完整任务链，连续调用工具、后台长期运行、灵活调整步骤，成为企业的“数字员工”和个人的“超级助理”。
数据显示，软件工程领域占AI代理工具调用量的49.7%，而医疗、法律等垂直领域各不足5%，既凸显了通用能力的重要性，也预示着垂直赛道的巨大空白。
落地场景呈现三大爆发方向：编程智能体重塑研发流程，Meta内部工程师借助AI将生产力提升10-100倍；个人智能体渗透日常生活，从健康管理到活动策划全方位接管琐事；公共服务智能体在印度落地，民众通过WhatsApp即可办理政务，效率实现质变。
智能体之所以能从“不放心”到“放心用”，核心是模型推理能力跃升、工具调用稳定、场景连接顺畅且经过海量验证，成为新的生产方式。
五、言语认知终局（未来）：人机共生的新形态
AI的终极演进方向是从“对话本身”（Speech-act）转向“对话即认知工具”（Speech-cognition），实现人机深度共生。
这一阶段，人人都能借助Claude、GPT等工具管理“天才团队”，但“提出好问题、设计验证流程、判断输出质量”的能力成为核心竞争力，工具平权反而放大了人类的能力差距。
供应端面临新的挑战：GPU短缺缓解后，电力成为算力瓶颈；新鲜可靠的实时数据供不应求，Perceptron Network等分布式共建模式应运而生，通过节点捕捉公开信号、奖励贡献者，让数据从平台护城河变为公共资产；能驾驭复杂智能体系统的工程师成为稀缺资源。
未来的终极目标，是通过“爱因斯坦测试”——让AI具备发现科学理论的能力，实现人机协同探索未知的全新形态。
总结：三大趋势已明确，三大问题待解决
回顾五阶段演进，三大趋势已然明确：模型能力将持续指数级增长，RSI会加速这一进程；脚手架生态成为竞争主战场，重构越彻底的领域，商业模式变革越剧烈；数据生产关系从平台垄断转向分布式共建，实时行为信号成为新的核心资源。
但仍有三大问题待解：供应端能否跟上指数级增长的需求，电力等物理瓶颈如何突破；医疗、法律等垂直领域的AI独角兽何时爆发，如何填补现有空白；人类能力分层加剧后，“管理天才团队”的能力该如何培养。
2026年的行业崩塌不是终点，而是AI深度融入产业的起点，唯有看懂范式演进逻辑，才能在变革中把握先机。
匿名用户
