Claude Code后，Anthropic的下一个创新产品将是什么？

正文：

视频标题：Anthropic探索下一个Claude Code的旅程

编者按：随着大模型能力的不断提升以及AI编程工具的迅速普及，行业的讨论焦点已从“模型是否能够完成任务”转向“如何将模型能力整合为产品、工作流和商业系统”。

在过去的一年中，Claude Code、Codex和Co-work等产品相继在开发者和知识工作者的场景中崭露头角，AI的角色不再仅限于回答问题的聊天工具，而是成为了可以调用工具、执行任务和验证结果的生产接口。然而，随着“智能体将成为下一代软件形态”逐渐成为共识，一个更为重要的问题开始显现：谁能率先将模型的能力转化为可重复使用、可分发和可扩展的工作系统？

本文内容摘自ACCESS Podcast对Mike Krieger的访谈。Mike Krieger是Instagram的联合创始人，现任Anthropic的首席产品官，负责Anthropic Labs，旨在引领团队探索Claude Code之后的下一批前沿产品方向。

在这场对话中，Mike Krieger不仅仅讨论了Anthropic即将推出的产品，而是将AI产品竞争分解为一系列更深层次的结构性问题：模型能力如何融入真实工作流，AI公司如何组织内部创新，平台公司如何处理与生态客户之间的边界，以及随着AI执行能力的增强，人类的判断力在生产流程中将如何重新定位。

首先，产品形态正从“聊天”转向“任务”。过去，大模型主要以对话框的形式存在，用户输入提示，模型生成回答；而现在，Claude Code、Co-work和Claude Design则代表了一种新的产品逻辑：让AI围绕特定目标持续推进工作，并在过程中调用工具、生成结果和进行验证。这表明，AI产品的核心不再只是回答质量，而是任务拆解、上下文连续性、工具调用和结果检验能力。能够将这些能力整合为流畅工作流的团队，将更接近下一代生产力的入口。

其次，组织方法正在从“大团队规划”转变为“小团队试错”。Anthropic Labs的运作模式更像是一个嵌入大型公司内部的创业单元：从两三个人起步，每两周进行一次评审，通过高频反馈来判断项目是否继续推进。过去，大企业的创新实验室常常陷入周期过长、责任不明和“尚可”的项目被拖延的困境；如今，模型降低了构建成本，真正稀缺的则是判断力、品味和决策速度。这意味着，AI时代的组织效率不仅取决于工程师的数量，更取决于小团队能否更快速地验证方向。

第三，平台与应用的界限正在重新划分。Claude Code的成功让Anthropic不仅仅是模型的供应商，也开始自行定义应用形态；Claude Design与Figma的争议则表明，模型公司进入应用领域不可避免地会触动客户和生态合作伙伴的利益。过去，基础模型公司主要提供底层能力，由Cursor、Figma等垂直应用负责用户界面和场景封装；而现在，模型公司需要通过自有产品展示以智能体为中心的未来形态。这意味着，AI平台的竞争不仅是API的竞争，也是产品范式的竞争。

第四，AI的能力越强，人类的判断力越显稀缺。Mike强调，虽然Claude能够更快地编写代码、生成原型和执行任务，但它无法替代从零到一过程中最艰难的部分：提出正确的问题、理解真实用户、定义产品的核心目标，以及判断什么才是“正确”的。过去，执行能力是知识工作的主要瓶颈；而现在，执行正在被模型加速，人类的价值更集中在前置判断、创造力、关系网络和组织能力上。AI并不会自动消除艰难的决策，反而可能会让错误的方向被更快放大。

如果将这场对话浓缩为一个结论，那就是：Claude Code之后，Anthropic所追求的不是单一的热门产品，而是一套将AI模型能力转化为生产系统的方法。从这个角度来看，本文讨论的内容不仅仅是Anthropic的下一步产品路线，更是整个AI行业从“模型竞赛”进入“系统竞赛”的结构性转折。

以下是原文内容（为了便于理解，原内容有所整编）：

·AI产品的竞争已从“模型更强”转向“能力如何落地”，这实际上是大模型公司开始争夺工作流的入口。

·Claude Code的意义不仅在于编写代码，更在于证明智能体可以在明确目标下持续执行任务，使AI从聊天工具转变为生产系统。

·Anthropic Labs的核心价值在于快速验证模型下一步应具备的能力，而非发布多少产品。

·Co-work体现了Anthropic希望将Claude Code的方法论扩展至非程序员，实际上是将“编程能力”抽象为普通人的工作自动化能力。

·OpenAI Codex的追赶使Claude的优势不再只是技术领先，而在于Anthropic能否将Claude Code、Co-work和Claude.ai整合为统一的体验。

·模型公司亲自进入应用领域将加剧与客户之间的边界冲突，但这也是它们定义下一代AI产品形态的必然路径。

·AI在快速执行的同时，人类的价值更加集中在前置判断、产品品味和问题定义上，因为错误方向也会被AI更快放大。

·AI对就业的影响并非单一公司能够解决的问题，实际上将迫使社会重新讨论技能重塑、分配机制与人类不可替代的能力。

Alex Heath（主持人）：Claude Code之后，Anthropic的下一个重要产品将会是什么？本周的节目中，我们请来了Mike Krieger。他是Instagram的联合创始人，目前负责Anthropic内部的“登月项目”团队。

Mike Krieger（Anthropic首席产品官）：

我在Anthropic任职期间的一个最黑暗的日子，就是给它命名为3.5 v2。至于我们最终选择这个名字的原因，我可以详细解释。

Alex Heath：我和Mike是在旧金山Anthropic最近举办的Claude Code大会期间线下录制的这场对话。在那次大会上，Anthropic宣布与Elon Musk达成了一项新的大型计算能力合作。所以，你们现在算是要和Elon一起探索太空了？

Mike Krieger：完全正确。是的，我们正在寻找新的，甚至有些意想不到的计算能力来源。

Alex Heath：我们讨论了Mike目前的工作，Anthropic与OpenAI之间的激烈竞争，以及Mike认为即使AI变得越来越强，人类工作中哪些部分仍将保持重要。

Mike，很高兴在旧金山的Claude Code大会上见到你。我刚才还在回想我们上一次对话。那时你刚接手Labs没多久，但现在已经过去几个月了，对吧？

Mike Krieger：是的，差不多快四个月了。

Alex Heath：差不多四个月。对于不了解Labs的人，我想从这里开始，因为这是一个相当特别的组织结构。几个月前我去你们办公室时，我们也聊过这个。Labs到底是什么？它在Anthropic内部的使命是什么？

Mike Krieger：简单来说，我对Labs的理解是——现在这个版本，我称之为Labs v2。我们可以之后再深入讨论Labs v1的成就，以及Labs v2的目标。

来源：Odaily星球日报