Noong Mayo 4, 2026, si Jack Clark, isa sa mga co-founder ng Anthropic, ay nag-post sa social media platform X. Ang kanyang orihinal na pahayag ay: “Sa kasalukuyan, naniniwala ako na ang probabilidad na magaganap ang recursive self-improvement bago ang dulo ng 2028 ay 60%.”
Hindi pa nakalipas ang ilang minuto pagkatapos ma-post ang post, isang matagal nang aktibong mananaliksik sa larangan ng AI safety na si Eliezer Yudkowsky ay sumagot sa ibaba: “Sasama tayong lahat sa pagkabigo.” Pagkatapos ay isinama niya ang isang paghahambing na tumutukoy sa disenyo ng mga defekto sa RBMK nuclear reactor sa Chernobyl, na nagpapahiwatig na ang sistema na pinapagana ay walang tunay na nagkakaroon ng alam kung paano ito pagsisimulan.
Ang talakayan na natapos sa loob ng ilang sampung segundo ay parang isang match na ipinagpapalit ang mga usapin na dating nakatago sa mga teknikal na papel at panloob na pagsusuri. Ang recursive self-improvement (RSI), o ang kakayahan ng isang AI system na hindi lamang mapapabuti ang mga output nito kundi magself-optimize din ang proseso ng pagpapabuti nito, at sa huli ay bumuo ng mas malakas na susunod na sistema, ay isang konsepto na matagal nang inilagay sa gilid ng teorya—ngunit inilagay ito ng co-founder ng Anthropic sa isang countdown na may 60% na posibilidad bago ang dulo ng 2028.
Isang buwan pagkatapos, ang opisyal na Anthropic ay naglabas ng isang mahabang artikulo na may pamagat na “When AI builds itself.” Ang artikulo ay isinulat ni Marina Favaro at Jack Clark, at inilabas ng Anthropic Institute na itinatag noong Marso. Gamit ang isang serye ng mga loob na datos na dating hindi pa nagawa at isang maingat na pinagsamang istraktura ng kuwento, ibinigay ng Anthropic sa labas ang isang tumpak na marka ng pagpapabilis. Ang kartang ito ay naglalaman ng “Hindi pa tayo doon,” at “Ngunit maaaring mas mabilis itong dumating kaysa sa karamihan sa mga institusyon.”
Sa parehong buwan, ang CEO ng DeepMind, Demis Hassabis, ay gumamit ng isang salitang hindi pa nagkakaroon ng publikong pagkakataon sa entablado ng Google I/O: ang tao ay nasa paa ng bundok ng singularity. Sa susunod na interbyu, binago niya ang timeline ng General Artificial Intelligence (AGI) mula sa “mga malapit sa 2030” patungo sa “2029 ay isang totoong posibilidad,” at tinanggap niya na ang paggamit niya ng dula-dulang wika ay “intensiyonadong pagtataksil” upang lumikha ng pagkakaroon ng kahalagahan sa gobyerno, mga ekonomista, at publiko.
Dalawang pangunahing institusyon na nakabatay sa kaligtasan at matagal nang nagsisilbing mapagpapahinga na puwersa sa industriya ng AI, ay nag-adjust ng kanilang antas at sukat sa pagpapahayag sa publiko sa halos parehong panahon. Ang sariling punto sa panahon na ito, ay dapat isaalang-alang bilang isang hiwalay na pangyayari.
Isang mahabang artikulo na may maingat na pagkakasunod-sunod
Ang Anthropic ay nagpakita ng kanyang layunin sa pagsasalaysay sa unang bahagi ng mahabang artikulo na ipinakalabas noong Hunyo 4. Hindi lamang ito ay isang teknolohikal na trend ang ipinaglalaban nito, kundi isang proseso na may direksyon at akcelerasyon. Para dito, ipinakilala nito ang isang hanay ng mga panloob na datos na dating hindi pa nagawa.
Ang unang set ng numero ay nagtuturo sa isang struktural na pagbabago: hanggang sa Mayo 2026, higit sa 80% ng merged code sa codebase ni Anthropic ay isinulat ng Claude. Dalawang taon na ang nakalipas, ang bilang na ito ay nasa mababang isahan. Ipinapakita rin ng parehong data na sa ikalawang kuartal ng 2026, ang karaniwang engineer ni Anthropic ay nagm-merge ng 8 beses na higit pa ng code kaysa sa 2024.
Maaaring imahinahin ang reaksyon ng sinumang hindi nakasunod sa malalim na pag-unawa sa industriya ng AI nang unang pagbasa sa dalawang numero na ito. Gayunpaman, kilala ng Anthropic mismo sa isang pahalip na may ilang mahahalagang limitasyon: ang pinakamataas na pamamahala ay nagsagawa ng pampublikong pagtataya na kung kasama ang mga script at code ng eksperimento, higit sa 90% ng code ay isinulat ni Claude, at ang 80% ay isang mas konservatibong paraan ng pagkalkula sa merged code; ang bilang ng mga linya ng code ay “hindi perpektong sukat” at maaaring magsugpo sa tunay na pagtaas ng produktibidad; ang proseso ng pagtatala sa code ay “may mga puwang.”
Ang paraan ng pagsulat ng mga paliwanag na ito ay dapat pagsisiyasatan. Ang kanilang pagkakaroon ay tila isang tapat na pagtanggap, ngunit sa katotohanan ay naglalayong gawing mukhang may maingat na pagpili ang mga numero sa pangunahing teksto, kaya't mas mataas ang kanilang kredibilidad. Ito ay isang duwalteng istruktura sa pagsasalaysay: ang pangunahing teksto ay nagpapadala ng signal, habang ang mga paliwanag ay nagpapadala ng disclaimer.
Ang pangalawang set ng numero ay tumutukoy sa bilis. Sa mga gawain sa pag-optimize ng code, nakamit ng Claude Opus 4 noong Mayo 2025 ang halos 3 beses na pagpapabilis, isang antas na kailangan ng 4 hanggang 8 oras ng isang karanasan na human researcher. Noong Abril 2026, pinataas ng Claude Mythos Preview ang numero sa halos 52 beses. Ang pinakamahabang panahon kung saan maaaring tapusin ng AI ang isang gawain nang mag-isa ay tumataas mula sa 4 minuto noong Marso 2024, na dumoble bawat 4 na buwan, hanggang sa 12 oras noong Marso 2026. Ang sariling bilis ng pagdoble bawat 4 na buwan ay bumubuo ng isang madaling maalala at madaling maipapalaganap na punto na may imahe ng geometrikong paglago.
Ang isang iba pang set ng datos ay galing sa isang panloob na pag-aaral noong Marso 2026 sa 130 na miyembro ng ekipa ng Anthropic. Ang median na respondent ay nag-estimate na ang output gamit ang Mythos Preview ay halos apat na beses ang dami kaysa sa paggamit nang walang AI. Ang isang talatang paliwanag ay muli nangangatwiran na ang mga nakaraang independiyenteng pag-aaral ng METR ay nagpapakita na ang mga pagtataya ng mga developer sa pagtaas ng produktibidad dahil sa AI ay maaaring pangkabuuan ay sobra. Muli itong lumabas na may dalawang antas.
Ang ikatlong grupo ng numero ay nagtuturo na ang AI ay papalapit sa hangganan ng paghuhusga ng mga human researcher. Noong Nobyembre 2025, ang Claude Opus 4.5 ay mas mahusay kaysa sa mga human researcher sa pagpili ng direksyon ng pananaliksik sa 51% ng mga kaso. Noong Abril 2026, tumaas ang numero hanggang 64%. Ang laki ng sample ay 129 na kaso, at sinabi ng Anthropic sa isang footnote na ang mga kaso na ito ay pinili nang may konsiderasyon ng mga tao, sa mga panahon kung saan may espasyo para sa pagpapabuti ng pagpili ng tao.
Ang anumang окремий numero ay maaaring ilagay sa iba’t ibang mga konteksto ng pagsusuri. Ngunit kapag isinama sila, ang direksyon ay magkakatulad: ang bilis ay tumataas, ang pagkakaiba ay nagpapaliit, at lahat ng ito ay nangyayari sa loob ng sariling codebase at laboratoryo ni Anthropic, hindi isang teoretikal na pagtataya batay sa isang panlabas na benchmark.
Pagkatapos ng pag-list ng mga data na ito, ipinakita ng malawak na artikulo ang tatlong posibleng skenaryo.
Ang unang uri ay ang paghinto ng trend at pagpasok sa platform na S-curve. Ang pahayag ng Anthropic ay "Hindi namin naniniwala na ito ay malamang."
Ang pangalawang uri ay ang komposito pagpapabuti ng epekto, kung saan patuloy na nagpapalit ang AI sa mas malawak na mga yugto ng pag-aaral, ngunit nananatili pa rin ang tao upang matukoy ang direksyon at kahulugan ng tagumpay. Ipinahayag ng Anthropic na “may ebidensya na malamang ay patungo tayo sa ganitong skena.”
Ang ikatlo ay ang ganap na rekursibong sariling pagpapabuti, kung saan ang AI ay sariling nagdidisenyo, nagtuturo, at nagpapalabas ng mas makapangyarihang susunod na sistema, at ang tao ay hindi na nasa loob ng siklo. Ang pagpapahayag ay "posible".
Ang pagkakasunod-sunod at pagkakaloob ng tono sa tatlong sitwasyon ay bumubuo ng isang kompletong梯度 ng kuwento. Ang unang sitwasyon ay pinapababa ang tono, naglalayong kumuha ng mga skeptiko; ang pangalawa ay nakabase sa “ebidensya,” na nagbibigay sa artikulo ng isang rasyonal na panlabas; at ang pangatlo, sa pamamagitan ng “posible” at kondisyonal na “kung patuloy ang teknolohikal na trend,” ay haharapin ang pinakamalakas na hipotesis sa hangganan ng imahinasyon ng mambabasa, nang hindi kailangang magdala ng pananagutan sa pagpapatotoo nito.
Sa pinakadulo ng buong artikulo, ang pananaw ng Anthropic ay napapalit sa isang pangungusap: “Hindi pa tayo doon, at ang recursive self-improvement ay hindi hindi maiiwasan. Pero maaaring dumating ito nang mas mabilis kaysa sa paghahanda ng karamihan sa mga institusyon.”
Mula sa “Paghinto ng Paggalang” hanggang sa “Ang pagsasara ng isang panig ay magdudulot lamang ng paghahabol ng mga bulag”
Kung ang mahabang artikulo noong Hunyo 4 ay isang maingat na komposisyon ng isang litrato, ang pagpapakilala nito sa isang timeline ay nagpapakita ng isang mas mahabang trahektor.
Noong 2023, inilabas ng Anthropic ang Responsible Scaling Policy (RSP). Ang pangunahing pangako ng pahinang ito ay: kung lalampas ang kakayahan ng modelo sa kakayahan ng kumpanya na kontrolin ang kaligtasan, sisihin ng kumpanya ang pag-train ng mas malakas na mga modelo. Ito ay hindi isang pahayag lamang sa salita, kundi isang panloob na pamamahalang dokumento na may framework para sa pagsusuri at mga kondisyon para sa pagpapatakbo. Noong isang panahon, ito ay itinuturing ng komunidad ng AI safety bilang isang praktikal na halimbawa ng “voluntary regulation.”
Noong 2024, ang CEO na si Dario Amodei ay nag-publish ng isang malawakang nakalat na artikulo na nagmungkahi na ang “powerful AI” ay maaaring dumating noong 2027. Sa panahong iyon, ang Anthropic ay patuloy na nagpapakita ng sariling pananaw bilang isang tagapagtaguyod ng kaligtasan, at nananatiling mapagkumbaba sa pagpapalawak ng scale at sa mga kuwento ng pagpapabilis.
Noong Enero 26, 2026, inilabas ni Amodei sa kanyang personal na website ang isang 38-pahina na sanaysay na may pamagat na “The Adolescence of Technology.” Sa pahayag niya, isinulat niya ang isang pagtataya na paulit-ulit na binanggit: “Dahil ang AI ay kasalukuyang sumusulat ng karamihan sa loob ng Anthropic, ito ay nagsisiguro na pinapabilis nito ang aming pagbuo ng susunod na henerasyon ng AI system. Ang feedback loop na ito ay patuloy na nagkakaroon ng lakas araw-araw, at maaaring magkaron ng 1 hanggang 2 taon na lamang bago ang kasalukuyang henerasyon ng AI ay makabuo nang sarili ng susunod na henerasyon.” Sa parehong artikulo, inilarawan niya ang darating na “powerful AI” bilang “genius nation sa loob ng data center.”
Ito ay halos ang punto kung saan sinimulan ng Anthropic ang sistematisadong paglalabas ng signal na “nangyayari ang sariling pagpapabuti na feedback loop.” At ang panahon ng pagpapalabas ng blog post na ito ay tumutugma sa paglipat ng kumpanya mula sa pagbabahagi ng halaga na $350 bilyon patungo sa mas mataas na antas ng pagbabahagi.
Hindi pa isang buwan, dumating na ang pagbabago.
Noong Pebrero 25, 2026, ay inilathala ng CNN na binago ng Anthropic ang kanyang patakaran sa responsable na paglalawak, tinanggal ang pangunahing pangako na “suspindihin ang pagtuturo ng mas malakas na modelo kung ang kakayahan ay lalampas sa kakayahan ng mga kontrol sa kaligtasan,” at inilipat ito sa isang hindi nakakautos na “mga ruta sa kaligtasan sa harap.” Sa parehong linggo, ipinahayag ng Sekretarya ng Deparmenyto ng Defensa ng Estados Unidos, Pete Hegseth, ang huling babala kay Dario Amodei: tarikin ang mga pula sa kaligtasan, o mawawalan ng kontrata ng $200 milyon mula sa Deparmenyto ng Defensa.
Ang ulat ay sumipi sa pagtugon ni Jared Kaplan, pangunahing siyentipikong opisyal ng Anthropic, sa Time Magazine: “Naniniwala kami na ang paghinto sa pagtatrain ng mga modelo ay hindi nakakatulong sa sinuman… kung ang iyong kalaban ay nagpapabilis nang buong lakas.” Ang pagpili ng mga salita sa pagtugon na ito ay lubos na mahalaga. Ang “hindi nakakatulong sa sinuman” ay hindi isang teknikal na argumento, kundi isang pahayag ng paglalaro ng mga interes. Ang “kung ang iyong kalaban ay nagpapabilis nang buong lakas” naman ay may parehong istruktura ng kuwento tulad ng “ang isang panig na paghinto ay magiging dahilan kung bakit makakasagip ang pinakamalalaking kalahati”; ito ay nagpalit sa orihinal na lohika ng paghinto na batay sa sariling kakayahan sa kaligtasan, sa isang lohika ng bilis na batay sa aksyon ng kalaban.
Patuloy pa rin si Anthropic sa pagpapahalaga sa dalawang pula na linya sa mga ulat ng CNN: hindi paggamit ng AI system para kontrolin ang mga armas, at hindi paggamit para sa malawakang pambansang pagmamasid. Mahalaga ito dahil ipinapakita nito na ang Anthropic ay hindi nagpapabaya sa kanyang pananaw sa kaligtasan, kundi gumawa ng pili-piling pagpapabaya at pagtataglay sa iba’t ibang aspeto ng kaligtasan. Ngunit ang pili-piling gawaing ito ay isa ring pangunahing hakbang sa pagsusuri ng naratibo: saan nagbigay-daan at saan tumigil, at ang hangganan na ito ang naglalarawan ng pagbabago sa pagtukoy ng kaligtasan.
Noong Marso 11, opisyal na itinatag ang Anthropic Institute, na pinamumunuan ni Jack Clark, na nakatuon bilang “isang institusyon para sa pampublikong interes.” Higit sa dalawang buwan pagkatapos, noong Mayo 4, nag-post si Clark ng mensahe na “60%”.
Kapag inilalagay ang serial na ito sa parehong linya, ang densidad ng signal at ang ritmo ng paglalabas ay hindi random. Mula sa paunang pagpapahayag ng personal na artikulo noong Enero, sa pagbabago ng patakaran noong Pebrero, sa pagkakatatag ng institusyon noong Marso, sa paghula sa posibilidad ng founder noong Mayo, hanggang sa paglalabas ng opisyal na mahabang artikulo noong Hunyo, ito ay isang malinaw na ritmo at paulit-ulit na pagtaas ng tono ng istorya. Hindi maaaring direktang isumpa na “lahat ito ay plano nang maaga,” ngunit ang serial na ito mismo ay nagtataglay ng isang tanong na kailangang harapin ng isang analista: Kung ang ganitong ritmo ay nagpapakita na ang Anthropic ay nagsama na ang “accelerated narrative” sa kanilang public communication management?
Ang pagnanais ni Hassabis na palabasin
Kung ang tanging Anthropic lang ang nag-adjust ng kanilang pananaw sa unang kalahati ng 2026, sapat na ang dahilan para sa mga analyst na mag-focus sa loob ng kompanya. Ngunit ang CEO ng DeepMind, Demis Hassabis, ay nag-gawa ng parehong direksyon ng pagbabago nang halos parehong oras, na nagpapakita na hindi na maaaring ituring na “isang kaso ng isang kompanya”.
Enero 20, Davos Forum. Nanatili pa rin si Hassabis sa kanyang matagal nang pagtataya: 50% ang posibilidad ng AGI sa taong 2030. Tatlong linggo pagkatapos, Pebrero 18, sa India AI Impact Summit, nagbago siya: “Maaaring dumating ang AGI sa loob ng limang taon.”
May 20 hanggang 22, Google I/O. Sinabi ni Hassabis sa pangunahing talakayan na ang sangkatauhan ay nasa paa ng bundok ng singularity. Sa parehong panahon, inilabas ng OpenAI ang GPT-5.3-Codex, na sinasabing “naglalaro ng mahalagang papel sa pagbuo ng sarili nito,” kabilang ang pagtutulungan sa pag-debug ng proseso ng pagtatrain, pagpapamahala sa deployment, at pagsusuri sa mga resulta ng pagtataya. Ang pagkakaiba sa bilis ng mga pangunahing laboratorio sa loob ng panahong ito ay nabawasan hanggang sa pagkakasunod-sunod ng mga linggo.
Pagkatapos ng Google I/O, sinakop ni Hassabis ang Axios. Ang interbyu ay naging malawakang sinipi, at ang pinakamahalagang pahayag ay ang kanyang pag-amin na ang paggamit ng mga termino tulad ng “mga palapag ng singularity” ay “intensyong pagtataksil” upang bigyang-pansin ang gobyerno, mga ekonomista, at publiko sa kahalagahan ng mabilis na pag-unlad ng AI. Pinagbago niya rin ang timeline ng AGI mula sa dating “mga taon pagkatapos ng 2030” patungo sa “2029 ay isang totoong posibilidad,” bagaman ang pangkalahatang inaasahan ay nananatili sa 2030, plus o minus isang taon.
Mas direkta ni Hassabis sa Seoul Economic Daily: “Limang hanggang sampung taon mula ngayon, kapag titingnan natin ang 2026 at 2027, sasabihin natin, ‘Iyon ang sandali kung kailan tayo pumasok sa panahon ng AGI.’”
Ang terminong “may layuning palabasin” ay值得反复掂量. Ito ay isang makabagong, direktang pagsasalaysay ng intensyon mula sa tagapagsalita. Ito ay nagtanggap na ang ilang bahagi ng kanyang mga salita ay hindi lamang pasibong pagpapakita ng teknikal na katotohanan, kundi isang aktibong pinili na kasangkapan sa pagpapalaganap. Ang pagtanggap na ito ay hindi nagtatanggal sa posibilidad na talagang nakita niya ang teknikal na punto ng pagbabago, ngunit itinatangi nito ang “naratibo” mula sa ilalim ng “katotohanan,” at ginawa itong isang okjet na maaaring masuri nang hiwalay.
Ang sariling paliwanag ni Hassabis sa kanyang pagpili ng mga salita ay nagbukas ng isang side door para sa pag-unawa sa mga synchronous signal na ito. Ang kanyang “intensyong pagtataas ng alalahanin” at ang “disclaimer na footnote” sa mahabang pagsusuri ng data ni Anthropic ay nagpapakita ng parehong amphibious na pagkakataon: isang kamay ay nagpapalabas ng mga signal na makakasagabal sa public opinion, habang ang isa pang kamay ay nananatiling nakapag-iingat sa isang ligtas na espasyo na “ito ay isang bahagi lamang ng posibilidad.”
Iisang set ng data, lubos na iba't ibang pagsasalin
Kapag ang Anthropic at DeepMind ay nagtatayo ng isang pagsasalaysay na “ang AI ay nagpapabilis ng sariling pag-unlad”, ang mga independiyenteng mananaliksik mula sa labas ay nagbigay ng iba’t ibang paglalahad sa parehong grupo ng datos at mga pangyayari. Mahalaga ang mga paglalahad na ito hindi dahil mayroong isang panig na may hawak sa huling katotohanan, kundi dahil ipinakita nito kung gaano kalawak ang saklaw ng interpretasyon ng opisyal na pagsasalaysay.
Ang pinakamalalim na tugon ay galing kay Eliezer Yudkowsky. Hindi lang siya sumagot kay Jack Clark, kundi patuloy din siyang nagsalita sa iba’t ibang pagkakataon. Ipinapakita ng blog ni MindStudio ang kanyang buong pananaw: ginamit niya ang RBMK reactor ng Chernobyl bilang metapora para sa kasalukuyang disenyo ng seguridad sa AI. Ang pangunahing argumento sa metapora na ito ay kung ang mga lever ng kontrol at ang accelerator ay nakakabit sa iisang sistema, kapag sinubukan mong magpabagal, mas mabilis na mawawala ang kontrol ng sistema.
Inihayag ni Nathan Lambert mula sa Allen Institute for AI ang konsepto ng “Lossy Self-Improvement” (LSI). Ang kanyang argumento ay direktang hamon sa modelo ng “accelerating flywheel”: habang lumalaki ang kumplikado ng isang sistema, ang proseso ng pagpapabuti sa bawat henerasyon ay nagdudulot ng friction at pagkawala, tulad ng pagkabawas ng signal sa mahabang distansya. Ayon sa lohikang ito, ang mga pagpapabuti na nagpapagawa ng 80% o 90% ng code ng AI ay hindi maaaring walang hanggan na i-replicate sa susunod na henerasyon ng sistema, dahil ang susunod na henerasyon ay magtatagpo ng mas kumplikadong espasyo ng problema, at ang ingay at pagkakamali sa output ng AI ay maaaring mapalakas sa pagitan ng henerasyon.
Si Dean Ball, senior researcher sa Foundation for American Innovation, ay nagbigay ng mas direkta na wika upang i-reduce ang datos ni Anthropic. Sabi niya sa IEEE Spectrum: “Maaaring pagsamahin nila ang genio sa huli, ngunit hindi sa susunod na taon. Sa susunod na taon, automata nila ang mga manggagawa.” Ang pagkakaiba na ito ay tumutok sa pangunahing ambiguidad sa “80% ng code ay isinulat ng AI.” Kung ang AI ang nag-automate sa mga patnubay na bahagi ng codebase, sa batch generation ng mga parameter, at sa configuration ng end-to-end pipeline, ang mga gawain na ito ay tunay na tumutugon lamang sa “mga manggagawa” sa konteksto ng software engineering. Ang natitirang 20%, kaya naman, ay maaaring maglalaman ng arkitekturang disenyo, paggawa ng desisyon, at pagpapasya batay sa hindi kompletong impormasyon—ito ang bahagi ng genio.
Si David Scott Krueger ng University of Montreal, ang tagapagtatag ng nonprofit na organisasyon para sa seguridad ng AI na Evitable, ay nagmungkahi ng pagsasara sa pula na “99% ng code ay isinulat ng AI.” Sa isang pagsasalita sa IEEE Spectrum, sinabi niya: “Naniniwala ako na kasalukuyan nating hihigitin ang linya na ito.” Ang tensyon sa pagitan ng kanyang framework at ang nagsasalikod na pagsasara ng Anthropic ay isa sa pinakamahalagang struktural na kontradiksyon sa kuwentong ito.
Si Jeff Clune, isang computer scientist sa UBC, ay nasa kabilang panig naman sa isang pagsasalita sa IEEE Spectrum. Sinabi niya: “Nasa punto ng pagbabago tayo sa mga recursive self-improving systems.” Kung totoo ang kanyang pahayag, ibig sabihin ay tama ang alarm ni Yudkowsky.
Apat na grupo ng tinig, iba't ibang direksyon, kahit sa parehong direksyon ay mayroong loob na pagkakaibigan. Ngunit ang kanilang pangkalahatang punto ay ang kanilang paghahangad na hindi sumusunod sa opisyal na kadahilanan, kundi bawat isa ay nagbibigay ng sariling pagtataya batay sa kanilang sariling metodolohiya sa isang magkakaparehong set ng mga pangyayari. At ang pagkakaiba-iba at magkakaugnay na pagkakaibigan ng mga pagtatayang ito ay ang pinakamalakas na pagtutol sa “isang solong kadahilanan ay sapat upang sakop ang buong katotohanan.”
Coupling of valuation curve with narrative beats
Noong Enero 2026, natapos ni Anthropic ang pagpupulong ng pondo na may halagang $350 bilyon. Kasama sa mga investor ang Microsoft at NVIDIA. Ang bilang na ito ay naging paksa ng ilang midya noong katapusan ng 2025, ngunit ang opisyal na pagpapahayag ay nangyari agad pagkatapos ng paglabas ni Amodei ng “The Adolescence of Technology”.
Pebrero, natapos ang isang bagong pagsasapalaran na $30 bilyon, at ang pagpapahalaga ay nanatili sa paligid ng $350 bilyon. Sa parehong buwan, binago ang patakaran sa kaligtasan at tinanggal ang pagsisiguro ng pagpapahinga. Nawala ang banta ng kontrata na $200 milyon mula sa Pentagon.
Sa Mayo, sinimulan ng Reuters, ang New York Times, at ang TechCrunch na magkasabay na ireport na natapos ni Anthropic ang isang pagsasapalaran na $65 bilyon, na nagresulta sa isang pagtataya na $965 bilyon. Ang bilang na ito ay higit sa sariling pagtataya nito dalawang buwan na ang nakalipas, at lumampas sa pagtataya ng OpenAI na $852 bilyon noong Marso 2026. Dagdag pa ng New York Times, binanggit ni Dario Amodei sa isang developer conference na ang taunang kita ng kumpanya ay umabot sa $30 bilyon, at kahit siya mismo ay nagsalita nang may tawa na “sana ay huwag magpatuloy ang 80-fold na pagtaas ng kita ito taon, dahil sobrang gulo nito.”
Ika-4 ng Hunyo, ang Anthropic Institute ay naglabas ng mahabang artikulo na may pamagat na “When AI builds itself”.
Ang pagkakasunod-sunod ng mga panahon na ito ay hindi nagpapahiwatig ng isang eksaktong arrow sa isang graph. Kung sinasabi ng isang tao na may ugnayang sanhi at epekto sa pagitan ng mga bagay na ito, kailangan niyang magbigay ng direkta at patotoo. Walang analista ang maaaring o dapat gumawa ng ganitong pagpapahayag nang walang mga rekord ng panloob na desisyon.
Ngunit sa kabilang panig, ang pag-iwas sa pagmamasid at pagsasalaysay ng mga ugnayan ng mga punto sa panahon ay kasing-hindi makatwiran. Isang kumpanya na tumataas mula sa pagpapahalaga ng $350 bilyon hanggang $965 bilyon sa loob ng limang buwan, lumalago nang halos tatlong beses, habang nagdaraos ng isang malaking pagbabago sa patakaran sa kaligtasan, habang binubuo ang isang “acceleration signal” narrative pipeline na pinamumunuan ng mga independiyenteng institusyon sa pananaliksik, at habang ibinigay ng kanilang co-founder ang isang prognostik na may 60% na posibilidad. Kapag pinagsama-sama ang lahat ng mga pangyayaring ito sa loob ng anim na buwan, may karapatan ang mga investor na tanungin: Nagsisilba ba ang mga signal na ito, at sa anong antas, bilang pagpapadala ng mensahe sa merkado na “nasa aming harapan ang pagpapabilis”?
Ang pagtatanong na ito ay ang sariling halaga ng pagsusuri. Maaaring mayroong higit sa isang sagot. Ngunit kapag malinaw na itinatanong ang tanong, hindi na ito madadala pabalik.
Ang pagpapautang sa pandaigdigang merkado ng artificial intelligence ay umabot sa $297 bilyon noong unang quarter ng 2026, kung saan ang limang pinakamalaking transaksyon ay nagsisilbing malaking bahagi ng kabuuang ito. Sa antas na ito, lahat ng mga modernong laboratorio ay nakakaranas ng parehong presyon: kailangan mong ipakita sa mga investor na ang iyong kurba ng teknolohiya ay mas malalim kaysa sa mga kalaban. Dapat ring sapat na malakas ang iyong mga babala sa panganib upang ang iyong tinig ay maging bahagi ng patakaran bago magmula ang mga regulador. Dapat ding sapat na nakakaakit ang iyong kuwento upang hikayatin ang mga lider sa pag-aaral na pumili ng iyong laboratorio, at sapat na nagbibigay-bahala upang panatilihin ang iyong natitirang impluwensya sa komunidad ng seguridad.
May loob na konsentrasyon sa pagitan ng mga pangangailangang ito. Ang pagbabago ng kuwento ni Anthropic sa unang kalahati ng 2026 ay maaaring ituring bilang pagpapalit muli ng balanse sa mga magkakaugnay na pangangailangan sa antas ng wika. Ang pagpapahina ng pangako sa kaligtasan, ang pagpapalakas ng mga signal ng pagpapabilis, at ang paulit-ulit na paggamit ng argumento na “hindi natin maaaring mag-iiwan nang mag-isa” ay bumubuo ng isang grupo ng mga vektor na nagtuturo sa iisang direksyon.
Nakapadala na ang signal, tapos
Kailangan munang bumalik sa pinakapangunahing tanong: ang mga signal na ito, mas parang pagpapakita ng teknikal na punto ng pagbabago, o isang pagpapalawig ng wika para sa kapital at regulasyon?
Hindi nagpapahintulot ang umiiral na publikong ebidensya sa simpleng pagpili sa pagitan ng dalawang opsyon. Dahil ang ebidensya na ginagamit ng dalawang paliwanag ay, sa katotohanan, iisang set ng datos. Ang 80% na porsyento ng code, ang 52-fold na pagpapabilis, at ang pagdobleng oras ng task bawat apat na buwan ay maaaring gamitin upang suportahan ang “pagdating ng turning point,” o upang ipaliwanag ang “pagpapadala namin sa merkado ng isang pag-unawa sa trend na karanasan na ng aming sariling teknikal na team,” at ang hangganan sa pagitan ng dalawa ay malinaw.
Ngunit may ilang katotohanan na tiyak, at hindi kailangang pumili ng isang pananaw sa dalawang pagpapaliwanag.
Una, ang pagbabalik ng kuwento na natapos ng Anthropic sa unang kalahati ng 2026 ay hindi isang kakaibang kaso. Halos sa parehong kwartal, ang Hassabis ng DeepMind ay nag-gawa ng parehong direksyon, bagaman iba ang antas ng pagbabago, at ang Sam Altman ng OpenAI ay sinabi sa India Summit na “hindi pa handa ang mundo,” at inilabas noong Pebrero 2026 ang GPT-5.3-Codex na nag-claim na “naglalaro ng mahalagang papel sa pagbuo nito.” Kung ito ay tanging isang signal mula sa Anthropic lamang, maaaring i-analyze mula sa pananaw ng corporate strategy. Ngunit ang pagtaas ng tinig ng tatlong pangunahing laboratorio sa loob ng ilang malapit na buwan ay bumubuo na sa isang industry-wide narrative shift.
Ikalawa, may eksaktong time correspondence sa pagitan ng ritmo ng mga signal na ito at ang ritmo ng financing, pagbabago ng patakaran, at pagpapalit ng mga institusyon. Ang correspondence na ito ay hindi kailangang patunayan ang anumang bagay; ito ay kailangan lang na ipakita nang tapat. Pagkatapos ipakita, ang sariling metodolohiya ng bawat tao ang magdedesisyon kung paano siya isisip sunod.
Ikatlo, ang Anthropic mismo ay nag-label ng “posible” para sa ikatlong skenaryo, o “pangkabuuang rekursibong sariling pagpapabuti,” at hindi “malamang.” Ibig sabihin nito, sa loob ng kanilang sariling framework ng paghuhusga, ang kanilang kuwento ng pagpapabilis ay hindi pa lubos na isinara. Ang mga puwersa na nagtuturo sa kanila na magdagdag ng mga limitasyon sa kanilang akademikong papel at blog posts ay patuloy pa ring humihigpit sa kanilang pagsasalita sa publiko.
Ikaapat, ang “pagsisikap na palabasin” ng Hassabis ay patotoo sa isang mekanismo na dati nang malawakang inaasahan ngunit kakaunti lamang ang sinabi nang direkta ng mga aktor: ang ilang mga lider ng mga nangungunang laboratorio ay may malinaw na layunin sa komunikasyon kapag pinipili ang kanilang mga salita. Ito ay nangangahulugan na ang bawat interpretasyon sa kanilang mga pahayag ay kailangang maglalaman ng dalawang antas ng pagsusuri: ang mga katotohanang kanilang sinasabi, at ang kanilang sariling retorikal na estratehiya bilang isang kilos.
Ang mga taong seriosong binasa ang buong data ni Anthropic at ang mga taong tanging natandaan ang dalawang numero—“80% ng code ay isinulat ng AI” at “52 beses na pagpapabilis”—ay nagsasagot ng iba’t ibang antas ng signal. Ngunit sa usaping ito, maaaring mas dapat isaalang-alang ang “paano ito natatandaan” kaysa sa “ano ang totoong sinabi.”
Ang sariling malawak na artikulong ito ay isang eksaktong halimbawa ng fenomenong itinatala nito. Ginagamit nito ang mga datos upang buuin ang isang pakiramdam ng mabilis na pagpapabilis, samantalang pinapanatili nito ang pagkakaroon ng espasyo para sa pagliko sa pamamagitan ng mga pahalintulad at mga kwalipikasyon; itinatawag nito ang pandaigdigang koordinasyon at masusuri na pagpapabagal, ngunit sa mga nakaraang pagbabago sa patakaran, tinanggal na ang mga pangako para sa paghinto. Hindi ito hipokrisya o simpleng pagkakaiba sa pagitan ng pananalita at gawa. Ito ay isang institusyon na nagtatayo ng isang balanse sa pagitan ng teknikal na kawalan ng siguraduhan, komersyal na presyon, at pampublikong pananagutan. At ang pagsisikap ni Hassabis na “magsikap na magpalabas” ay direktang nagpapatotoo na ang ganitong balanse ay isang kilalang ginagamit na paraan sa mga pinakamataas na laboratorio.