Henry Shi决定去Anthropic：如果AGI真的会在2027或2028年到来，自己会身处最前沿的AI实验室里，坐在第一排亲眼见证这一切。而就算最终没有发生，那自己至少也会真正理解，为什么没发生，以及AI真正的能力边界到底在哪里

硅谷正在发生一件看起来很反常的事。

一批独角兽公司的CTO，辞掉高薪职位，去Anthropic当普通工程师。

Henry Shi是其中之一。他在super.com待了八年，把公司从零做到年营收2亿美元、GMV超10亿、用户5000万，多条业务线盈利。然后在2025年，辞职，加入Anthropic担任技术幕僚长。

他不是唯一一个。Mike Krieger，Instagram CTO，在1B月活时期负责技术。Peter Bailis，Workday CTO，25岁成为斯坦福计算机系教授。Niki Parmar，Adept AI CTO，是提出Transformer架构的那篇论文的八位作者之一。

这些人，放弃了管理团队的权力，选择去一家公司写代码。

这笔账怎么算

Henry Shi和Anthropic联合创始人Ben Mann（GPT-3最早作者之一）很熟。有一次聊天，Mann认为"economic AGI"大概会发生在2027到2028年之间，并给出了论证逻辑。

这个判断让Henry Shi做了一道题。

如果AGI真的会在2027或2028年到来，身处最前沿的AI实验室里，坐在第一排亲眼见证这一切——这个位置，和在外面追逐模型能力的人，差距是巨大的。就算最终没有发生，那至少也会真正理解，为什么没发生，以及AI真正的能力边界到底在哪里。

无论哪种结果，这笔账都算得过来。

他本来有两个选择：做VC、再创业。VC随时都能做，创业他也想清楚了：本质上是拿别人的模型套上一层界面。他提到一个创业者，花了几个月为一个复杂问题做原型，一点点艰难推进，结果Claude Opus发布后，一个Prompt就解决了整个应用场景。

不是在Anthropic里面定义模型能力，就是在外面被模型能力定义。他选了前者。

AI coding改变了这道选择题

这批CTO选择一线，还有另一个原因。

过去，CTO去一线是降级。因为过去一个CTO要有产出，必须依赖团队，必须花大量时间管理、复制能力、做评审。离开团队，一个人做不了什么。

AI coding改变了这个逻辑。

现在一个有架构能力、设计能力、验收能力的人，与AI coding结合，输出的价值可以是乘数级甚至指数级的。管理团队的价值下降了，因为团队干的那部分可以被AI替代。个体能力被放大的上限，大幅提升了。

Anthropic本身就是全球技术高地。在那里，一个人的价值放大会非常夸张。

经济上也算得过来。Anthropic资深技术员工年度总包轻松突破百万美元，而Anthropic正在推进新一轮500亿美元融资，估值目标9000亿美元。对早期核心技术员工，股权潜在收益远超大多数独角兽CTO的终身收入。

抽象能力的时代

一位技术人员的判断值得记录：这件事背后是AI时代创业范式的改变。

过去是产品挂帅。很多事情靠堆人力就能做，抖音、快手靠集团军作战把基建堆出来。

AI时代不一样。技术开始重新主导方向。产品经理更懂用户需求，但未必知道技术下一步能发展到什么程度。真正能推演大模型第二步、第三步、第四步的，是CTO和技术人员。

这轮人才向Anthropic集中，不只是个人职业选择，也是一个信号：AI时代，能理解能力边界在哪里、下一步会往哪走的人，比管理执行人员的人更值钱。

当AI coding足够强大，一个CTO带几个工程师和市场人员，就能有今天100人公司的能力。去Anthropic当工程师，可能是目前能放大这种能力的最极端路径。

中国不会发生这件事

中国的技术人员被问到这个问题，几乎众口一词：不可能。

原因很直接：中国公司管理层级很重，管理体系带来的薪酬加成占五六成，执行人员薪资不高。更根本的是，中国不缺一线干活的人，哪怕是明星创业公司的CTO，去大厂也未必有特殊待遇，大厂更看重管理能力而非一线执行能力。

CTO回流一线的门槛，在中国没有被AI coding降低。

更值得中国参考的，是另一个问题：当抽象能力+AI的组合开始创造接近团队规模的产出，超级个体会在什么样的场景下真正崛起？