ボリス・チェルニー：Claude Code の後、コーディングは「エージェントの管理」へ
Anthropic の Claude Code 創設者 Boris Cherny は、コーディングが「管理 Agent」へ移行し、ソフトウェア構築が印刷術の普及のように一般化すると予測し、組織プロセスの変革こそが次世代の競争優位性であると指摘した。
キーポイント
コーディングパラダイムの転換：管理から実行へ
Boris Cherny は自身が 2026 年を通じて一行もコードを書かず、数十の PR を管理する「Agent の管理者」として働いており、今後の開発者はモデルを指揮・監査する役割にシフトすると述べている。
PMF の逆転とモデル進化への賭け
Claude Code は初期 6 ヶ月で PMF（製品市場適合）が見出せなかったが、Opus 4 以降のモデル性能向上により指数関数的に成長し、Anthropic は「能力が成熟する前に製品を構築する」という逆転発想で成功した。
SaaS の終焉と業務プロセスの再定義
AI によってスイッチングコストやプロセス効率化の障壁が抹消されるため、従来の SaaS モデルは崩壊し、会計ソフトなら会计师が、法律文書なら弁護士が AI を使って作成する時代が到来すると予測している。
真の競争優位性は組織プロセスにある
技術そのものよりも、Anthropic 内部でモデル同士が Slack で連携し、全工程を自動化する「組織構造の変革」こそが他社との決定的な差であり、これが最大の参入障壁となっている。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この記事は、AI エージェントが単なるツールから自律的な開発者へと進化し、ソフトウェア産業全体の生産性と役割分担を根本的に変える転換点を示唆しています。特に「SaaS の終焉」や「専門家の直接構築」という視点は、既存のビジネスモデルや雇用構造に対する大きな脅威と機会を示しており、企業経営層や技術リーダーにとって戦略的な再考を迫る内容です。
編集コメント
2026 年という未来の視点から語られる「コードを書かない開発者」の実態は、現在の AI エージェントの進化速度を象徴しています。技術的な革新性よりも、組織がどう適応するかが勝敗を分けるという洞察は、現在進行形の企業変革において極めて示唆に富んでいます。
Boris Cherny は Anthropic 内部の Claude Code の生みの親であり、3 人の小チームによる孵化プロジェクトからスタートし、「IDE 内で Tab キーを押してコードを一行自動補完する」という機能を、「Agent にプロジェクト全体を書かせる」ことにまで徹底的に進化させました。Claude Code は 2026 年初頭には年間収益が 10 億ドルを超え、Anthropic 自身もこれを「研究段階のプレビューから十億ドル規模のプロダクトへと至るまでの最速記録」と称しています。
今回のインタビューは、Sequoia が 2026 年に開催した AI Ascent カンファレンスからのものです。司会は紅杉資本（シーコイア・キャピタル）のパートナーである Lauren Reeder です。
オリジナル動画：https://www.youtube.com/watch?v=SlGRN8jh2RI
要点速覧
- Boris は 2026 年を通じて一行もコードを書いたことはありません。毎日数十件の PR（Pull Request：プルリクエスト）をマージしており、一日の記録は 150 件に達しますが、これは「モデルがどこまで実行可能かを試すため」であると認めています。
- Claude Code の初期半年間は PMF（Product-Market Fit：製品市場適合）が見出せず、リリース当初は Boris 自身もコードの 10% しかこのツールで書いていませんでした。それが Opus 4 が 2025 年 5 月にリリースされた後に指数関数的な成長を始め、新モデルが世代ごとに曲線をさらに押し上げました。
- Boris の現在の業務の大部分はスマートフォンから行われています。Claude App 内には常時 5 から 10 のセッション、数百の Agent が稼働しており、夜間には数千の Agent が深度タスク（Deep Task：深い思考を要するタスク）を実行しています。その中核となるスケジューリングモードは「Loop」と呼ばれ、Claude に cron ジョブを通じて定期的なループを開始させるという手法です。
- Anthropic 社内ではもはや手書きのコードはありません。SQL も製品コードもすべてモデルによって生成され、社員の Claude は Slack を介して互いにコミュニケーションを取り、相手の不確かな点を直接 Ping（ping：問い合わせ）して質問しています。
- 「SaaS の終焉」について、Boris は Hamilton Helmer の「七つの城壁（Seven Powers）」フレームワークを借用しました。切り替えコストとプロセスの効率性は AI によって均質化されると考えられます。なぜならモデルは移行を支援し、プロセス自体を反復改善できるからです。一方、ネットワーク効果、規模の経済、独占的な資源といった要素は不変です。
- 彼が提示する最も重要な歴史的なアナロジーは活版印刷術です。ソフトウェア構築は識字率のように普及すると考え、会計ソフトを最も適切に作成するのはエンジニアではなく会計士であると主張します。なぜならプログラミングは簡単な部分であり、ビジネスの理解こそが難しい部分だからです。
- Anthropic の真の優位性は技術ではなく組織プロセスにあります。モデルは誰でも利用可能ですが、内部組織をどう改造するか、Claude がどのように相互通信するか、そして全社的に手書きコードを置き換えるかという点にこそ、製品間の差があります。
【1】Claude Code はどのようにして 3 人の孵化プロジェクトから生まれたのか
Boris によれば、Claude Code の誕生は「偶然の産物」でした。2024 年末、彼は Anthropic 内部のインキュベーターである Anthropic Labs に参加しました。チームは数人だけで、初期の成果物が Claude Code、MCP（Model Context Protocol：モデルコンテキストプロトコル）、そして Claude Desktop App の三つでした。このチームは一度解散しましたが、2026 年初頭に Mike Krieger を中心に再編成されました。
注： Mike Krieger は Instagram の共同創設者兼元 CTO であり、2024 年 5 月に Anthropic に首席製品責任官（CPO）として加わり、2026 年 1 月からは Labs チームに移り、Ben Mann と共に実験的製品の孵化を担当しています。
Boris は当時なぜプログラミングに取り組もうと思ったのかを説明する際、Anthropic 内部で非常に頻繁に使われる用語「product overhang」を用いました。この言葉は「製品懸置（Product Overhang：モデルの能力は既に備わっているが、まだ製品化されていない状態）」と訳すことができます。つまり、モデルはいくつものことができるようになっているのに、その能力を体現する製品がまだ存在していないという状況を指しています。
**
私たちが当時プログラミング分野を見ていた際、2024 年末の最先端の状態は「Tab キーを押すこと」でした。IDE を開き、Tab キーを一度押すと、モデルが一行コードを補完してくれます。これは Sonnet 3.5 が初めて可能にした機能です。しかし当時の感覚としては、私たちはもっと先へ進むことができたと感じました。モデルはすでに次のステップにほぼ準備ができていたのです。私たちは Tab による補完を行う必要はなく、直接 Agent にコードの全体を書かせることができました。
しかし、実際に作り上げてから最初の 6 ヶ月間は、ほとんど誰も使いませんでした。Boris によれば、初期バージョンは「基本的に使えない」ものであり、彼自身もそのコードの 10% しか使っていませんでした。外に向けて公開されたとしても、指数関数的な成長は見られませんでした。真の爆発的成長の転換点は、2025 年 5 月の Opus 4 の発表でした。それ以降、每一世代の新モデルが曲線をさらに上向きに変え、Opus 4 から 4.5、4.6 を経て、現在の 4.7 に至るまで成長を続けています。
彼は、このプロセス全体が PMF（製品市場適合：Product-Market Fit）の常識に反する賭けだったことを認めています：
私たちは実際には、初期段階で PMF が全くないものを開発していました。私たちが明確に知っていたのは、最初の 6 ヶ月間は PMF がないということです。なぜなら、私たちは次世代モデルのために開発していたからです。私たちは最初から最後までこの考え一貫して貫きました。
注：** PMF は Product-Market Fit（製品市場適合）の略です。Anthropic の全体的な製品論理は、「モデルの能力が特定のポイントまで上昇する」という賭けに依存しており、そのポイントに対応する製品を事前に作り出すものです。これは典型的な SaaS における「まず需要を検証してから製品を作る」というアプローチとは正反対です。
【2】「プログラミングはすでに解決された」が、これは Boris 個人のバージョンです
Lauren は彼が公言した「プログラミングはすでに解決された」という言葉の意味を尋ねました。Boris はステージ上で現場調査を行い、観客に手を挙げて示すよう求めました。「誰が 100% 今もなお自分でコードを書いているか」「誰が 100% 完全に書くのをやめたか」「その中間にいる人は誰か」。最終的な現場の分布は概ね「50% が解決済み」でした。しかし Boris 自身にとっては、その割合は 100% です。
彼が示した説明によると、Claude Code のコードベース（すでに漏洩事件により外部に公開されたもの）は TypeScript と React で構成されており、秘密はありません。TypeScript と React を選んだ理由は、これらがモデルのトレーニングデータにおいて非常に一般的であり、「on-distribution（分布内データ）」に属しているからです。当時はまだモデルがそれほど賢くなく、フレームワークの選択がモデルが書けるコード量に直結していました。現在ではモデルが強力になり、見知らぬ言語でもその場で学習して使用できるようになりましたが、2024 年末にはモデルが最も得意とするスタックを選ぶ必要がありました。
まさにモデルが最も得意とするスタックを選んだおかげで、チームは早くも一つの臨界点を越えることができました：モデルがコードの 100% を書くようになったのです。Boris はこの出来事が昨年 10 月、11 月に起こったと話しています。
**
現在、私は毎日数十件の PR（プルリクエスト）をマージしています。先週のある日、私は 150 件をマージしました。これは記録的な数字で、限界まで押し上げてみようと思ったのです。
しかし、彼はこの結論が普遍的なものではないことを明確に認めています。非常に大規模で複雑なコードベースが存在する一方で、モデルが苦手とするニッチな言語もまだ多くあります。彼が出した答えには、「とりあえず待てばいい」というニュアンスが含まれています。
一般的な回答は「次世代のモデルを待つこと」です。
注：** ボリスのこの発言のサンプルには明らかに偏りがあります。彼は TypeScript+React という主流なスタックを使用しており、自身のコードベースも成熟しています。さらに Anthropic 社内では、自社製品を内部で試用する（dogfood：自社の製品を社内で試すこと）ために、Anthropic 専属モデルである Mythos を利用しています。「プログラミングは解決された」という命題が彼にとって成立するのはこのためですが、30 年もの歴史を持つ C++ のレガシーシステムや SAP ABAP プロジェクト、あるいはゲームエンジンチームに置き換えた場合、結論は全く異なるものになります。
【3】スマホで数百の Agent が稼働：ボリスのワークフロー
ボリスは、6 ヶ月前に Twitter で自身の個人ワークフローを共有した際、特に珍しくもないとしか思っていなかったが、予想外に大きな反響を呼びました。それ以来、彼のやり方はさらに進化し、現在はほとんどの作業をスマートフォンから行っています。
具体的な方法は、Claude App の左側に「code」タブがあり、そこに 5 から 10 個のセッションを常駐させておくことです。各セッション内にはさらに多数の Agent が起動しており、合計で数百が稼働しています。夜間にはさらに数千の Agent を立ち上げて、より深いタスクを実行することもあります。
彼によると、現在最も頻繁に使用されているのはサブエージェントではなく、「Loop」と呼ばれるシンプルなモードです。これは Claude に cron（定期実行タスク）を使って定時タスクを起動させ、1 分ごと、5 分ごと、あるいは毎日など定期的に実行させる仕組みです。
**
私は数十個の Loop を常時稼働させています。一つは私の PR（Pull Request：コード変更要求）を監視し、自動的に CI（Continuous Integration：継続的インテグレーション）を修正したり、rebase（リベース：コミット履歴の整理）を行ったりするものです。もう一つは CI の健全性を維持するためのもので、例えばテストが flaky（不安定で時折失敗する状態）になった場合に自動修復します。さらに別の Loop は 30 分ごとに Twitter から Claude Code に関する他者のフィードバックを収集し、クラスタリングして整理したものを私に報告してくれます。
また、Anthropic が最近発表した「Routines」という製品についても言及しました。この製品は、同じく Loop モデルをローカル環境からサーバー側に移行し、ノートパソコンの電源を切っても継続して稼働できるようにするものです。
彼はこの事象について、「Loop は未来である」と判断しています。**
**
注：** CI は Continuous Integration（継続的インテグレーション）の略です。ボリスが記述したこのワークフローのコアは実は非常にシンプルです。「自ら指示を出すこと」を早期に放棄するということです。彼が行っているのは、Claude の群れに絶えず作業を行わせ、自身は Slack 上で報告を受け取るというスタイルです。製品視点で見れば、Routines は Loop をクライアントモードから Anthropic が直接管理・提供するサービスへと変換したものであり、スケジューリング自体がサーバーリソースを消費し始めるため、価格モデルもいずれ変更せざるを得なくなるでしょう。
【4】ジェネラリストの台頭：チーム内のあらゆる役割がコードを書く
ボリスは、「ジェネラリスト（通才）は今後、現在の数倍に増える」と判断しています。
彼はまず「ジェネラリスト」を二つのタイプに分けています。第一種はエンジニアリングにおけるジェネラリストで、例えば一人の人間が iOS、Web、そしてサーバーサイドの開発を同時に行うようなケースです。現在一般的に言われている generalist（ジェネラリスト）は主にこのタイプを指します。第二種は、より注目すべき学際的なジェネラリストであり、製品エンジニアがデザインにも精通している場合や、製品開発とデータサイエンスの両方に対応できるような人材を指します。
彼は、この現象がすでに Claude Code チーム内部で起こっていると述べています：
**
私たちのチームには、エンジニアリングマネージャー、プロダクトマネージャー、デザイナー、データサイエンティスト、財務担当者、ユーザーリサーチャーがいますが、全員がコードを書いています。それぞれは特定の分野では専門家であり続けていますが、同時にコードを書くことも行っています。
必ず JSON 形式で返してください。translation フィールドのみ。他のフィールド (technical_terms 等) は一切追加しないこと — 余計なフィールドを書こうとして本文翻訳がトークン上限で打ち切られる事故を防ぐため:
{"translation": "翻訳全文"}
彼はこのことがなぜ良いのかを詳しく展開していないが、暗黙の論理としては、コードを書く限界コストがほぼゼロに近づいたとき、これまでエンジニアリングから除外されていた役割（財務、デザイン、研究など）が直接工程産出物を作成する能力を得るため、分業の境界は自然と曖昧になるだろうというものである。
注：** この判断はスタートアップ企業では容易に検証できるが、大企業においてははるかに複雑である。5000 人の銀行 IT 部門にはコンプライアンス、リスク管理、変更管理、監査追跡などの制約があり、「コードが書ける」だけでは乗り越えられない壁だ。ボリスが語っているのは Anthropic のように規模が小さくプロセスが軽い企業の話であり、他の規模や業界へ移行する前には減点評価が必要である。
【5】SaaS の終焉：AI によって哪些の護城河が埋められ、哪些が残るのか
ローレンは尋ねた。コードを書くコストが今や 10 倍、100 倍安くなったなら、ソフトウェアで作られた製品の価値はどう変わるのか？私たちは SaaS の終焉という事態に直面することになるのだろうか？
ボリスはこれが彼のお気に入りの質問だと述べ、回答のために外部のフレームワークを借用した。それはハミルトン・ヘルマー（Hamilton Helmer）の「Seven Powers」である。
**
注：** ハミルトン・ヘルマーは戦略学者であり、Strategy Capital の創設者だ。2016 年に『7 Powers: The Foundations of Business Strategy』を出版した。同書では持続可能な競争優位性を七つのカテゴリーに分類している：規模の経済（economies of scale）、ネットワーク効果（network effects）、逆転定位（counter-positioning）、スイッチングコスト（switching costs）、ブランド、独占資源（exclusive resources）、プロセス効率（process power）。この本はシリコンバレーで非常に人気があり、リード・ヘイスティングス、ダニエル・エク、パトリック・コリソンらが推薦文を寄せている。
ボリスの判断では、AI はそのうち二つの護城河を埋め尽くすという：
一つ目はスイッチングコストだ。理由は非常に直接的で、モデルがユーザーを一つのツールから別のツールへ移行させるのを助けるためだ。「すでに Salesforce 上で三百ものワークフローを設定しており、変更できない」という状況も、モデルなら一夜にして完了させてしまう。
二つ目はプロセス効率（process power）であり、「私たちのワークフローやプロセスは他社が模倣できない」という優位性のことを指す。ボリスによれば、Claude 4.7 はすでに「hill-climb（ヒルクライム：逐次的に最適解に近づける手法）」をあらゆるものに適用できるという。目標を設定してモデルに自己反復・最適化させれば、最終的にその効果を実現できるのだ。プロセスの最適化はもともと大企業が長年かけて築き上げた内部資産だったが、今やモデルによって直接吸収されてしまった。
**
これはこのことを実現できる最初のモデルである。目標を与え、達成するまで継続して実行させるだけで、自動的に最後まで実行される。
しかし彼は、他の種類の護城河は変化しないと考える。ネットワーク効果、規模の経済、独占資源は依然として成立するという。言い換えれば、「ユーザー数が多いほど便利になる」製品（ソーシャル、プラットフォーム、マーケットプレイス）や、「他者が入手できない独自の資源を持つ」企業（特許、独占ライセンス、独占契約）は依然として安全である。
二つ目の判断はさらに過激だ：
今後 10 年間で、既存市場を破壊するスタートアップ企業の数は過去 10 年の約 10 倍になるだろう。なぜなら今や小規模な企業でも、大企業と同等の価値を持つ製品を作り、正面から競争できるからだ。大企業は業務プロセスの変更や従業員の再教育が必要で、内部には多くの抵抗が生じるが、スタートアップには必要ない。ゼロから始めることができるのだ。
注：** Boris の「スイッチングコストは相殺される」という判断には構造的な議論の余地があります。モデルは確かにデータ移行を支援しますが、企業 SaaS における真のスイッチングコストは別の場所に存在します：コンプライアンス監査、契約条項、組織内の「使用習慣」、そしてベンダー認証です。Salesforce や SAP の競争優位性（モート）は、この承認プロセスと慣性の力によって支えられており、技術そのものが占める割合はごく一部に過ぎません。Anthropic 自社の Cowork もすでにこれに挑戦していますが、市場の反応（2026 年 2 月のソフトウェア株による時価総額の 2850 億ドルの消滅）は、投資家が Boris の判断が正しいと信じて賭けていることを示しています。これは大きな賭けであり、すぐに収束するとは限りません。
【6】製品 vs モデル：モデルが強くなるにつれ、製品の価値は残っているのか
観客の Dan 氏からの質問：Claude Code の成功をどのように説明しますか？製品上の意思決定とモデル自体、それぞれどの程度の割合を占めますか？
Boris は単純で明確な答えは出しませんでした。彼はまず、「一年前なら 50/50 だったかもしれないし、六ヶ月前もそうだったかもしれない」と述べました。では「二年後呢？」と問われると、彼は即座に「知らないよ、私たちは一度に一週間分の計画しか立てないんだ」と答えます。
しかしその後、彼はより興味深い回答を続けました：
**
以前私は YC に在籍し、いくつかのスタートアップで働きました。YC が繰り返し強調するのは、「ユーザーが愛用するものを作れ」という点です。モデルがどれだけ強力でも、あなたがどのカテゴリのものを作ろうとも、最終的にはユーザーが本当に使い続けたいと思える製品を作り上げなければなりません。これこそが製品が重要である理由です。私たちは細部に多大な精力を注ぎました。なぜなら、あなたは一日中それを使い続けるからです。その細部が体験を構成するのです。
彼は同時に、モデルが強くなるにつれて、外側の「harness（ハルネス：脚手架・呼び出しフレームワーク）」はそれほど重要ではなくなることを認めました。一年後には、製品のセキュリティメカニズム（プロンプトインジェクション [提示詞注入] 防御、コマンドの静的検証、パーミッションモード、ヒューマン・イン・ザ・ループ [人間在環：重要な意思決定に人間の確認を保留する仕組み]）は、モデル自身が正しい行動をとるようになるため、それほど必要なくなるかもしれません。
彼の製品上の方向性は、さらに皮膜を重ねることではなく、「どうすれば Loop（ループ）をファーストクラス・シチズン（一等市民）にできるか」、あるいは「一人の人間が複数の Agent エージェントを同時に動かすことをいかにスムーズにするか」を考えることにあります。
注：** Boris のこの発言は、Anthropic 内部で共有されている一つの判断を事実上認めたものです。つまり、モデル能力が向上するにつれて、アプリケーション層での差別化の機会（ウィンドウ）が短縮されるという見方です。これは独立した AI アプリケーション企業にとって必ずしも好ましい信号ではありません。今日あなたが Claude API の上に重ねているラッパー（包装器/套壳应用）、プロンプトエンジニアリングの一連の手順、権限管理の仕組みは、一年以内には基礎モデル自体が内部化してしまう可能性があります。
【7】ソフトウェアの大衆化：活版印刷から短信へ
観客からの質問：Claude Code は、「ソフトウェアを構築する」ことを「Office を使えるようになる」ように、誰もが習得すべきスキルに変えるでしょうか？
Boris の答えは： なる、そしてそれよりもさらに誇張された形になる。
**
私はそれが、「短信を送れる」というレベルのスキルになると考えています。
彼は自身の最も好きな歴史的な類推である「活版印刷」について詳しく語りました。
Boris の説明によれば、1400 年代のヨーロッパでは識字率は約 10% に過ぎず、人々は国王や貴族に雇われて代筆を行っていました。グーテンベルクが活版印刷を発明し、その後改良型の印刷機が二台登場すると、その後の 50 年間に出版された文献の数は、それまでの 1000 年間を合わせたものよりも多くなりました。また、一冊の本のコストは約 100 分の 1 にまで低下しました。それから数百年を経て、世界の識字率は 70% まで上昇しました。今日私たちは誰でも読み書きができますが、「専門作家」という職業もまだ存在しています。
注：** ボリスが提示した数値は低めです。15 世紀初頭のヨーロッパにおける成人の識字率について学界の推計は 10% ではなく 25-30% です；今日の世界の識字率についても、世界銀行のデータは 70% ではなく約 90% に近いです。しかし彼が伝えようとしている方向性は正しいです：活版印刷術はヨーロッパ文化史上における最も重要な「専門化解除」イベントの一つでした。1500 年当時、全ヨーロッパでの印刷書籍の数はすでに 2,000 万冊を超えていました。
ボリスの推論では、ソフトウェアも同様の過程を経るが、その時間は 50 年よりもはるかに速いそうです。そして彼は具体的な視点として以下を提示しました：
**
例えば会計ソフトの開発について考えてみましょう。現在、会計ソフトを開発するのに最も適しているのはエンジニアではなく、実際に業務に精通した会計士だと私は考えます。なぜなら彼らはその分野の知識が非常に深く、コードを書くこと自体はむしろ簡単な部分だからです。
この判断には明確な裏の意味があります：今後しばらくの間、最も代替されやすい職種は、「コードしか書けず、特定の垂直領域の業務を全く理解していない」純粋な技術エンジニアであるということです。
【8】真の内部での優位性は技術ではなく組織プロセスにある
観客からの質問：以前、貴社のような会社は「未来を生きている」と言われました。なぜならモデルや製品の最も初期バージョンを利用できるからです。Claude Code は外部公開前に社内ツールとして存在していました。Anthropic のエンジニアリング実践と外部とのギャップは、1 ヶ月、3 ヶ月、それとも 6 ヶ月でしょうか？このギャップは拡大していますか、縮小していますか？
ボリスの答えは、モデル層には基本的に差がないというものです：社内では Mythos と Opus 4.7 を使用しており、「Mythos は少し試している程度ですが、Opus 4.7 が社内で Claude Code を検証する（dogfooding）主力です」とのこと。これらのモデルの将来の派生バージョンも公開される予定です。
注：** Mythos は Anthropic が 2026 年 4 月に存在を公認した社内最前線のモデルであり、外部向けにはセキュリティ防御プログラムである Project Glasswing の内でのみ利用可能で、API や Claude.ai では提供されていません。SWE-bench では 93.9%、USAMO では 97.6% を達成し、「公開されているどのモデルよりも著しく上回る」と主張されています。ボリスはここで、Anthropic が社内では Mythos を使用して Claude Code そのものを検証していることを認めています。つまり、外部が利用する Claude Code は、非公開のより強力なモデルと組み合わせて構築されたものなのです。
しかし彼は、製品層にはより大きなギャップがあると認識しており、その原因はモデル自体ではなくプロセスにあるとしています：
**
Anthropic では、Claude をあらゆる工程に活用しています。私がコードを書く際、私の複数の Claude がループ内で稼働し、Slack を通じて他の人の Claude と対話し、不明確な点を質問します。当社ではもはや手書きのコードは存在しません。すべての SQL もモデルによって生成されています。
彼の結論は以下の通りです：優位性の鍵は組織がどのように自らを改造するかにかかっています。** 技術は誰でも入手可能ですが、全社的に手書きのコードからモデルによるコード生成へ移行し、従業員の Claude が Slack を通じて互いに質問し合い、すべての SQL を自分で書かなくて済むようにする。これは組織行動の変革であり、技術そのものよりもはるかに時間がかかります。
注：「私たちは手書きのコードを一切持っていない」という表現は大胆であり、文字通り完全に正確ではない可能性があります（インフラストラクチャ用コード、コンプライアンス関連コード、セキュリティに敏感なコードなどは依然として手書きである可能性が高い）ですが、この方向性は Anthropic がエンジニア組織に対して行っている過激な再編成を反映しています。また、これはよくある疑問にも答えるものです：多くの企業が Claude API を導入しているにもかかわらず生産性の変化が見られない場合、その問題は往々にして組織が再編されていないことにあり、モデル自体はすでに十分強力です。Mike Krieger は別のインタビューで同様の見解を示しています。「Claude は現在コードの 90〜95% を作成しており、ボトルネックはエンジニアリングではなく意思決定にある」と。
【9】並列 Agent とローカルモデル：ユーザーが気にすべきではないこと
観客の Jiren 氏から質問がありました：「製品面とモデル面のそれぞれで、『いつ並列処理を行うべきか』という前提条件をどのように注入しているのですか？現在、ユーザー自身が複数の Agent を起動するタイミングを判断する必要があり、これは本来モデル側が理解すべきことです」。
Boris は製品面ではプロンプト（指示文）を変更することで対応していると答えました。つまり、プロンプトを調整してモデルが自動的に並列処理を行うように誘導させるのです。しかし彼が本当に伝えたいのは、モデル自体が進化しているという点です。4.7 版ではすでに自然にそのように動作します。彼は以下のような例を挙げました。
**
「4.7 にデータクエリを実行させると、自ら『このデータは変動していますので、ループ（Loop）を作成して 30 分ごとにレポートをお送りしましょうか』と提案してきました。私は『いいえ、Slack に送信してください』と応じました。すると、Slack MCP を使って自身で接続を完了させたのです」。
**
彼の判断では、長期的にはユーザーがバッチ処理（批处理）、ループ、あるいは複数の Agent 起動のタイミングを理解する必要はなくなるべきです：
「もしユーザーがこれらのツールのスケジューリング方法を自ら学ぶ必要があるなら、それは製品設計ができていない証拠であり、私の責任です。この役割はモデルに任せるべきで、私たちがどのようにそれを指示するか次第です」。
【10】クラウド AI とローカル AI
観客から質問がありました：「現在、Claude や Codex はすべてクラウド上で利用されています。しかし、ローカル化を主張する声も少なくありません。オープンソースの重み付きモデルが追いついた今、ローカルで高品質なコードアシスタントを実行することは有望な方向性です。長期的にはクラウド中心になるのか、それともローカルが台頭するのか」。
Boris の回答は非常に直接的でした：「この問題は重要ではありません」。
なぜなら、将来のこれらの基盤となる詳細はモデルが自動的に処理するようになるからです。1〜2 年後には、モデル自身がコード作成、Agent の起動、環境構築などのすべての作業を完結できるようになります。もしモデルが評価して『私はこのタスクにローカルモデルを使うべきだ』と判断すれば、それを実行します。これらはもはやエンジニアが人手で意思決定する必要はありません。
注：** この回答は Sequoia のようなスタートアップ生態系における会議では非常に興味深いものです。ローカル AI はハードウェアベンダー（NVIDIA、Apple、AMD）、オープンソースコミュニティ（Llama、Qwen、Mistral）、そしてプライバシーに敏感な業界において、多くの人が賭けている分野です。Boris はこの問題を「ユーザーが気にすべき実装の詳細」に分類することで、「モデルのデプロイ場所」という概念を「より上位の Agent によって決定されるルーティング問題」へと変換しました。これは『ローカルファースト』を差別化要因として掲げるスタートアップ企業にとっては必ずしも好ましい話ではありません。
【11】MCP と Computer Use：知識労働は Claude Code の道筋をたどるのか
観客の Jamie Nestor 氏から質問がありました：「Claude Code が使いやすい理由の多くは、開発者の作業がもともとローカル環境で行われており、ファイル、ターミナル、Git もすべて本機上にあるからです。しかし知識労働（Knowledge Work）はそうではありません。ドキュメント、表計算、CRM はすべてクラウド上にあります。Cowork といった製品が、この仕組みを Claude Code が開発者に対して行うのと同じように使いやすくするにはどうお考えですか」
Boris はまず、知識労働の大部分はすでにクラウド上にあることを認めています：Salesforce や Google Docs もすべてクラウドネイティブです。そして彼が提示した答えは非常に簡潔でした。
**
私たちにとっての答えは常に最もシンプルなものです：MCP です。Claude.ai で接続する Salesforce MCP コネクタも、Cowork でも使えますし、Claude CLI でも使えます。Claude Code のすべての入口で利用可能です。
Jamie はさらに追及しました：では、MCP に対応していないシステムに対しては、Computer Use がより大きな機会となるのでしょうか？
Boris は Computer Use を「catch-all（包羅万象の兜底方案）」と位置づけました。
私が知っている限り、Anthropic は Computer Use において現在大きくリードしています。Cowork を通じてこれを利用すれば、基本的にあなたの PC 上のあらゆるソフトウェアを操作できます。速度は遅いですが、4.7 バージョン以降では非常に良く機能するようになっています。
しかし彼は現象の奥にある本質を見据え、これらをすべて同じものとして捉えることを好みます。
モデルにとって重要なのは MCP か CLI か API かではなく、ただトークンが見えているだけです。
【12】次なる「製品懸置」はどこか
最後の観客が尋ねました：もし你们 が当時「製品懸置」に気づいて Claude Code を事前に開発したのであれば、現在你们 は何に取り組んでおり、今日ではまだ妥当に見えるが、6 ヶ月から 1 年後には大きく様変わりするであろう製品は何か？
Boris の答えは Claude Design です。
すでに十分に使えますし、将来はさらに格段に良くなるでしょう。
注：** Claude Design は Anthropic Labs が 2026 年 4 月 17 日に Claude Opus 4.7 と同時に発表した製品で、「対話を通じてプロトタイプ、スライド、マーケティングページの視覚化を行うワークスペース」として位置づけられています。コードベースを読み込んで自動的にデザインシステムを適用でき、Claude Code や Canva へワンクリックでエクスポート可能です。Anthropic はこれを Figma および Canva の代替または補完製品として直接位置づけています。
また彼はいくつかの方向性にも言及しました：Claude Code では今後数週間で新機能が実装されます；Loop や Batch など、エージェントを大規模に並列化する能力はさらに向上していくでしょう；Computer Use も期待できる方向の一つです。
末尾 Q&A 速覧
Q：Claude Code の現在の成功において、モデルの貢献と製品の貢献はそれぞれどの程度か？
A：1 年前も半年前も 50/50 です。2 年後はわかりませんが、「私たちは一度に 1 週間分の計画しか立てません」。しかし彼は製品が常に重要であると強調しました。なぜなら最終ユーザーが購入するのは「毎日快適に使えている」という感覚だからです。
Q：チームの未来像はどうなるか？
A：万能型人材（通才）はますます増えるでしょう。特に学際的な万能型人材、つまり製品開発もコード記述もデザインもデータサイエンスもこなせる人材です。
Q：SaaS は本当に颠覆されるのか？
A：スイッチングコストとプロセス効率という二つの参入障壁は AI によって解消されます；ネットワーク効果、規模の経済、独占的なリソースは残ります。次の十年では、新興企業が既存市場を颠覆する数が現在の 10 倍になるでしょう。
Q：コーディングは誰もが習得できるスキルになるのか？
A：なります。「識字」よりもさらに徹底した変化です。会計ソフトに最も適しているのはエンジニアではなく、会計士です。
Q：Anthropic の内部での強みはどこか？
A：強みはモデルにはなく、組織にあります。すべての SQL と製品コードをモデルが記述し、社員の Claude は Slack を通じて相互にコミュニケーションを取ります。この組織プロセスを外部から追従するのは、モデル自体を追うよりも遅いです。
Q：ローカル AI かクラウド AI か？
A：この事実は重要ではありません。2 年後にはモデル自身がルーティングを決定するようになります。
最後に
Boris の今回のインタビューで示された判断の中で、長期的に追跡する価値があるのは、3 つの環状構造を持つ予測です。
第一、「プログラミングは解決された」という主張は彼個人にとっては事実かもしれませんが、彼がステージ上で示したサンプルは、モデルに最も好まれる TypeScript+React といったスタックに限られています。この主張を真に試すのは、SAP のような企業コードベース、組み込み分野、低レベルシステムプログラミング、そして業界の慣習によりモデルが一鍵で修正できない高コンプライアンスなシナリオです。今後一年間でこれらの領域へこの考え方が拡散できるかが、「解決された」というのが一部の人間にしか当てはまらないのかどうかを決定づけることになります。
第二、彼は切り替えコストとプロセスの効率性を「AI が埋め合わせる護城河」へと分類しました。これは Anthropic 自身の製品戦略の底色であり、Cowork は切り替えコストが崩壊し、企業 SaaS ユーザーがデスクトップ上のエージェントによってワークフローを直接管理されることを賭けたものです。2026 年 2 月にソフトウェア株で 2850 億ドルの時価総額が消滅したのは、市場がこの判断に対する初期反応でしたが、企業の IT 調達サイクルは通常 24 か月から 36 ヶ月を要するため、真の実現には今後二年間の企業契約更新と新規調達の動向を観察する必要があります。
第三、彼が提示した活版印刷の類推は方向性は正しいものの、具体的なデータにズレがあります。15 世紀のヨーロッパの識字率は彼の言う 10% ではなく約 30% であり、今日の世界の識字率は 70% ではなく約 90% です。このズレは彼の中核的な論点には影響しません：活版印刷の後、内容生産が爆発的に増加するまでに 50 年を要しましたが、ソフトウェア分野ではより短い時間でこれを再現できる可能性があります。ただし、彼は展開しなかった点があります：活版印刷は数百年にわたる最も厳格な検閲制度、著作権戦争、そして宗教改革を引き起こした政治的混乱も生み出したのです。「誰でもソフトウェアが書ける」ようになることは、創造性の解放だけでなく、マルウェア、ディープフェイク詐欺、AI 生成による脆弱性利用の同時爆発を意味します。 Anthropic 自身の Mythos モデルは内部で数千個のゼロデイ脆弱性を発見しており、彼らは Project Glasswing を用いてその放出ペースを制御しています。これは彼らもこの事象のもう一つの側面を意識していることを示しています。
Boris がセキュリティメカニズムが重要でなくなるという予測も、現実と照らし合わせて見る必要があります。彼は一年後にはプロンプトインジェクション（prompt injection）防護、権限モデル、人間をループに組み込む仕組み（human-in-the-loop）といった製品レベルの安全バリアが、「モデルが自動的に正しいことをするようになる」ため重要でなくなると言います。しかし、高権限自動化は本番環境において依然として外部制御層を必要とします。2026 年 4 月、Guardian は Claude Opus 4.6 に駆動されたコーディングエージェントが生産データベースとバックアップを削除した事件を報じました。Anthropic 自身も Opus 4.7 のリリースノートで、モデル全体のセキュリティプロファイルは 4.6 と同様であり、一部の側面で改善はあるものの「完全に理想的」ではないと述べています。
注目すべき二つの具体的なシグナルがあります：第一に、Routines（ルーチン）と Loop（ループ）によって「スケジューリングエージェント」という機能がクライアントから Anthropic サーバーへ移行したことで、Claude の価格モデルがどう変化するのか。第二に、2026 年後半から 2027 年にかけて、「エンジニアではない創業者が Claude Code を用いて全技術スタックを独自に構築した」最初のユニコーン企業が現れるかどうかです。もし実現すれば、Boris の「活版印刷の類推」は修辞から事実へと変わります。もしなければ、このタイムラインは後押しする必要があります。
原文を表示
Boris Cherny 是 Anthropic 内部 Claude Code 的创建者，从一个三人小团队的孵化项目做起，把“在 IDE 里按 Tab 自动补全一行代码”这件事彻底升级成“让 Agent 把整个项目写完”。Claude Code 在 2026 年初已经超过十亿美元年化营收，被 Anthropic 自己称为“史上从研究预览到十亿美元产品最快的一次”。
这次访谈来自 Sequoia 2026 年的 AI Ascent 大会，主持人是红杉合伙人 Lauren Reeder。
原始视频：https://www.youtube.com/watch?v=SlGRN8jh2RI
要点速览
- Boris 整个 2026 年没写过一行代码，每天合并几十个 PR，单日记录是 150 个，但他承认这是“为了试试模型能跑多远”。
- Claude Code 早期半年没有 PMF，做出来时 Boris 自己只用它写 10% 的代码，是 Opus 4 在 2025 年 5 月发布之后才开始指数增长，每一代新模型都让曲线再往上拐一下。
- Boris 现在大部分工作从手机完成，Claude App 里常驻 5 到 10 个 session、几百个 Agent，夜里有几千个在跑深度任务，核心调度模式叫 Loop，做法是让 Claude 通过 cron 起一个定时循环。
- Anthropic 内部已经没有手写代码：所有 SQL、所有产品代码都由模型生成，员工的 Claude 之间通过 Slack 互相沟通，把对方的不确定问题直接 ping 过去问。
- 关于“SaaS 的终结”，Boris 借用 Hamilton Helmer 的“七种护城河”框架：切换成本和流程效力这两种会被 AI 抹平，因为模型可以帮你迁移、可以自己迭代流程；网络效应、规模经济、独占资源这些不变。
- 他给出的最重要历史类比是印刷术，认为软件构建会像识字一样普及，最合适写会计软件的是会计师而不是工程师，因为编程是简单部分，懂业务才是难的部分。
- Anthropic 的真正领先不在技术，在组织流程：模型大家都能用，但内部组织怎么改造、Claude 怎么互相沟通、整个公司怎么把所有手写代码替换掉，这才是产品差距。
【1】Claude Code 是怎么从一个三人孵化项目做出来的
Boris 说他是“误打误撞”做出 Claude Code 的。2024 年底他加入了 Anthropic 内部一个叫 Anthropic Labs 的孵化器，团队只有几个人，一开始的产物就是 Claude Code、MCP 和 Claude Desktop App 这三件东西。这个团队一度被解散，2026 年初又重组，由 Mike Krieger 牵头。
注： Mike Krieger 是 Instagram 联合创始人兼前 CTO，2024 年 5 月加入 Anthropic 担任首席产品官，2026 年 1 月起进入 Labs 团队，和 Ben Mann 一起负责实验性产品孵化。
Boris 描述他当时为什么想做编程这件事，用的是 Anthropic 内部很常用的一个词：“product overhang”。这个词可以翻译成“产品悬置（Product Overhang，指模型能力已经具备但尚未被产品化）”，意思是模型已经能做一堆事情，但还没有任何产品把这些能力展现出来。
我们当时看编程领域，2024 年底最先进的状态就是按 Tab 键。打开 IDE，按一下 Tab，模型给你补一行。这是 Sonnet 3.5 第一次让人能做的事情。但当时的感觉是，我们其实可以走得更远，模型几乎已经准备好下一步了。我们不需要再做 Tab 补全，可以直接让 Agent 把整段代码都写了。
但做出来之后，前六个月几乎没什么人用。Boris 说最初版本“基本不能用”，连他自己也只用它写 10% 的代码。即便对外发布，也没有指数级增长。真正的爆发点是 2025 年 5 月 Opus 4 发布。从那之后，每一代新模型都让曲线再往上拐一次，从 Opus 4 到 4.5、4.6，再到现在的 4.7。
他承认整个过程其实是一场违背常规 PMF（产品市场匹配）逻辑的赌注：
我们其实是在做一个初期完全不具备 PMF 的东西。我们很清楚它前六个月不会有 PMF，因为我们是在为下一代模型做开发。我们从始至终就是这个思路。
注： PMF 是 Product-Market Fit，产品市场匹配。Anthropic 整个产品逻辑就是赌“模型能力会涨到一个点”，提前把那个点对应的产品做出来，这和典型 SaaS 的“先验证需求再做产品”是反着的。
【2】“编程已经被解决”，但这是 Boris 个人的版本
Lauren 问他公开说过的“编程已经被解决”是什么意思。Boris 在台上做了一次现场调查，让全场观众举手示意：“谁 100% 还在亲自写代码”、“谁 100% 已经完全不写了”、“谁介于两者之间”。最后的现场分布大致是“50% 解决”。但对 Boris 自己，比例是 100%。
他给的解释是 Claude Code 的代码库（已经因为泄露事件被外界看过）就是 TypeScript 和 React，没什么秘密。选 TypeScript 和 React 的原因是这两个东西在模型训练数据里非常常见，属于“on-distribution（分布内数据）”。当时模型还没那么聪明，框架选择关系到模型能写多少。现在模型已经强到可以拿不熟悉的语言现学现用，但 2024 年底必须挑模型最熟的栈。
正因为选了模型最熟的栈，团队很早就过了一个临界点：模型开始写 100% 的代码。Boris 说这件事在去年 10 月、11 月就发生了。
现在我每天大概合并几十个 PR。上周有一天我合了 150 个，那是个记录，我就是想看看能不能把它推到极限。
但他也明确承认，这条结论并不普世：还有很大很复杂的代码库、还有模型不擅长的小众语言。他给出的一句答案有点“等就完事了”的味道。
通常的答案就是等下一代模型。
注： Boris 这段说法的样本明显有偏。他用的是 TypeScript+React 这种主流栈，自己的代码库已经成熟，还在 Anthropic 内部用着内部专属模型 Mythos 来 dogfood（吃自己的狗粮，指内部试用自己的产品）。“编程已被解决”对他成立，但替换到一个三十年的 C++ 老系统、一个 SAP ABAP 项目，或者一个游戏引擎团队，结论会非常不同。
【3】手机里跑着几百个 Agent：Boris 的工作流
Boris 说他六个月前在 Twitter 上分享过一次个人工作流，发的时候没觉得有什么稀奇，结果出乎意料地火。从那以后他的方式又变了：现在大多数工作从手机完成。
具体方式是 Claude App 左侧有个 code 标签，他常驻 5 到 10 个 session。每个 session 里又开着一堆 Agent，加起来通常有几百个在跑。晚上还会再起几千个做更深的任务。
他说目前最常用的不是子 Agent，而是一种叫 Loop 的简单模式：让 Claude 用 cron 起一个定时任务，可以每分钟、每五分钟、或者每天跑一次。
我大概有几十个 Loop 一直在跑。一个负责盯着我的 PR，自动修 CI、自动 rebase；一个负责让 CI 整体保持健康，比如某个测试 flaky（时好时坏不稳定）了它就去修；还有一个每 30 分钟从 Twitter 上把别人对 Claude Code 的反馈拉一遍、聚类、整理给我。
他还提到 Anthropic 刚发的 Routines，这个产品其实是把同样的 Loop 模式从本地搬到服务器上，关掉笔记本它也照常跑。
他对这件事的判断是：“Loop 是未来。”
注： CI 是 Continuous Integration，持续集成。Boris 描述的这套工作流核心其实很简单：更早地放弃“亲自下指令”。他做的事情是让一群 Claude 不停地干活，而他自己只在 Slack 上接收报告。从产品视角看，Routines 把 Loop 从客户端模式变成 Anthropic 自己托管的服务，调度本身要开始消耗他们的服务器资源，定价模型迟早要变。
【4】通才崛起：团队里每一个角色都在写代码
Boris 说他的判断是 “通才会比今天多得多”。
他先把“通才”分了两种：第一种是工程通才，比如一个人同时写 iOS、Web 和服务端，今天大家说的 generalist 多半是这种。第二种是更值得关注的跨学科通才，一个产品工程师同时也很懂设计，或者既能做产品也能做数据科学。
他说这件事在 Claude Code 团队内部已经在发生：
我们团队的工程经理、产品经理、设计师、数据科学家、财务、用户研究员，每一个人都在写代码。每个人都还在某件事上是专家，但也都在写代码了。
他没有展开“为什么这是好事”，但暗含的逻辑是：当写代码的边际成本接近于零，那些原本被排除在工程之外的角色（财务、设计、研究）就有了直接出工程产物的能力，分工的边界自然会模糊。
注： 这个判断在创业公司里很容易验证，但放在大型企业里就麻烦得多。一个 5000 人的银行 IT 部门有合规、风控、变更管理、审计追踪等等约束，这些不是“我会写代码”就能跨过去的。Boris 谈的是 Anthropic 自己这样规模较小、流程很轻的公司，迁移到其他规模和行业之前，需要打个折扣。
【5】SaaS 的终结：哪些护城河会被 AI 抹平，哪些还留着
Lauren 问：写代码现在便宜了 10 倍、100 倍，那靠软件做出来的产品的价值会怎么变化？我们是不是要面对一场 SaaS 的终结？
Boris 说这是他最爱的问题。然后他借用了一个外部框架来回答：Hamilton Helmer 的“Seven Powers”。
注： Hamilton Helmer 是策略学家、Strategy Capital 创始人，2016 年出版《7 Powers: The Foundations of Business Strategy》。书里把可持续竞争优势分成七种：规模经济、网络效应、反向定位、切换成本、品牌、独占资源、流程效力。这本书在硅谷非常流行，Reed Hastings、Daniel Ek、Patrick Collison 都给过推荐语。
Boris 的判断是 AI 会把其中两种护城河抹平：
第一种是切换成本。原因很直接，模型可以帮用户从一个工具迁到另一个工具，原本“我已经在 Salesforce 上配了三百个工作流，没法换”这件事，模型一夜之间就能帮你迁完。
第二种是流程效力，也就是那种“我们的工作流和流程别人复制不了”的优势。Boris 说 Claude 4.7 已经能“hill-climb（爬坡式优化，即逐步逼近最优解）”任何东西，你设定一个目标，让它自己迭代优化，它最终就能达成那个效果。流程优化原本是大公司多年积累出来的内部资产，现在被模型直接吃掉了。
这是第一个能做到这件事的模型。你给它定下目标，让它不断运行直到达成，它就能自动执行到底。
但他认为另外几种护城河没有被改变：网络效应、规模经济、独占资源依旧成立。换句话说，那些“用户越多越好用”的产品（社交、平台、市场）和那些“我有一个别人拿不到的资源”的公司（专利、特许牌照、独家合同）依旧安全。
第二个判断更激进：
接下来 10 年里，能颠覆原有市场的初创公司数量大概会比过去 10 年多 10 倍。因为现在你可以做一家很小的公司，做出和大公司一样有价值的产品，然后正面竞争。大公司要改业务流程、要重新培训员工、内部还会一堆抵抗，但你不需要，你是从一张白纸开始的。
注： Boris 关于切换成本会被抹平的判断有结构性争议。模型确实能帮你迁数据，但企业 SaaS 的真正切换成本另在他处：合规审计、合同条款、组织里的“使用习惯”和供应商认证。Salesforce 和 SAP 的护城河靠的从来是这套审批和惯性，技术本身只占很小一部分。Anthropic 自己的 Cowork 已经在挑战这一点，但市场反应（2026 年 2 月软件股蒸发 2850 亿美元市值）说明投资人在押注他的判断成立。这是一笔很大的赌注，未必很快收敛。
【6】产品 vs 模型：模型变强了，产品的价值还剩多少
观众 Dan 问：Claude Code 的成功你会怎么归因？产品决策和模型本身各占多少？
Boris 没有给出一个简单明确的答案。他先说一年前可能是 50/50，六个月前可能也是 50/50。两年后呢？他直接说：“不知道，我们一次只做一周的计划。”
但接着他给了一个更有意思的回答：
我以前在 YC 待过，做过几家初创公司。YC 反复跟你强调的就是：做一个用户爱用的东西。不管模型多强、不管你做的是什么品类，最后你都得做出一个用户真的爱用的东西。这就是产品为什么重要。我们花了大量精力在小细节上，因为你一整天都在用它，那这些细节就构成了体验。
他同时也承认，随着模型变强，外面那一层“harness”（脚手架、调用框架）会变得没那么重要。一年后产品安全机制（prompt injection [提示词注入] 防御、命令静态校验、permission mode、human-in-the-loop [人类在环，即关键决策保留人工确认]）可能都不需要那么多了，因为模型自己就会做对的事。
他的产品方向也不是再加一层皮，而是去想：怎么让 Loop 变成一等公民？怎么让一个人同时跑很多个 Agent 这件事更顺手？
注： Boris 这一段实际上承认了 Anthropic 自己内部的一个判断：随着模型能力上升，应用层的差异化窗口在缩短。这对独立的 AI 应用公司是个不太友好的信号。你今天在 Claude API 上加的那一层 wrapper（包装器/套壳应用）、那一套 prompt engineering、那一套权限管理，可能一年内就会被基础模型自己内化掉。
【7】软件大众化：从印刷术到发短信
观众问：Claude Code 会不会让“建软件”变成一种像“会用 Office”那样人人都该会的技能？
Boris 的回答是：会，而且比这更夸张。
我觉得它会变成一种“我会发短信”那种级别的技能。
他展开讲了他最爱的历史类比：印刷术。
按 Boris 的说法，1400 年代欧洲只有大约 10% 的人识字，他们经常被国王和贵族雇来代笔。古登堡发明印刷术之后又出现了两台改良型印刷机，接下来的 50 年欧洲出版的文献比之前 1000 年加起来还多，一本书的成本下降了大约 100 倍。又过了几百年，全球识字率上升到 70%。今天我们都会读写，但还存在“专业作家”这个职业。
注： Boris 给的几个数字偏低。15 世纪初欧洲成年识字率，学界估计是 25-30% 而非 10%；今天全球识字率，世界银行的数据接近 90% 而非 70%。但他要表达的方向是对的：印刷术是欧洲文化史上最重要的去专业化事件之一。1500 年时全欧洲的印刷书籍数量已经超过两千万册。
Boris 的推论是，软件也会经历同样的过程，时间会比 50 年快得多。然后他给了一个具体的角度：
比如说写会计软件。今天写会计软件最合适的人，我觉得已经不是工程师了，是一个真正懂业务的会计师。因为他对领域熟得不能再熟，写代码反而是简单的部分。
这个判断背后的潜台词也很清楚：未来一段时间最容易被取代的岗位，是那种“只会写代码、不懂任何垂直领域业务”的纯技术工程师。
【8】真正的内部领先在组织流程，而非技术
观众问：之前有人说你们这种公司是“活在未来”，因为你们能用到模型和产品的最早版本。Claude Code 在外发之前是内部工具。Anthropic 的工程实践和外面的差距，是一个月、三个月、还是六个月？这个差距在变大还是变小？
Boris 的答案是模型层基本没差距：内部用的就是 Mythos 和 Opus 4.7，“Mythos 我们用一点点试，Opus 4.7 是我们内部试用（dogfooding）的主力”。这些模型未来的某个变体也会对外开放。
注： Mythos 是 Anthropic 在 2026 年 4 月公开承认存在的内部前沿模型，对外仅在 Project Glasswing 这个网络安全防御计划内开放，不在 API 也不在 Claude.ai。它在 SWE-bench 上达到 93.9%、USAMO 97.6%，宣称“显著超过任何已发布模型”。Boris 这里承认 Anthropic 内部用 Mythos 来 dogfood Claude Code 自己。换句话说，外界用到的 Claude Code，是用一个没公开的更强模型一起搭出来的。
但他认为产品层有更大差距，原因来自流程，跟模型本身没关系：
在 Anthropic 我们已经把 Claude 用到一切环节。我在写代码的时候，我的几个 Claude 在 Loop 里跑，它们会通过 Slack 去找其他人的 Claude 聊天，把不确定的事情问出来。我们整个公司没有任何手写代码了。所有 SQL 都是模型写的。
他的结论是：领先的关键在组织怎么改造自己。 技术大家都能拿到，但要把整个公司从手写代码切到模型生成代码，要让员工的 Claude 之间通过 Slack 互相问问题，要让所有 SQL 都不用自己写，这是组织行为的改造，比技术本身慢得多。
注： “我们没有任何手写代码”是个大胆的表述，可能不完全字面准确（基础设施代码、合规代码、安全敏感代码大概率还是手写），但方向上反映了 Anthropic 对工程组织的激进重塑。这也回答了一个常见困惑：很多公司接入了 Claude API 但没看到生产力变化，问题往往出在组织没跟着重组，模型其实已经够强了。Mike Krieger 在另一个采访里给过类似口径：“Claude 现在写 90-95% 的代码，瓶颈不在工程，在决策。”
【9】并行 Agent 与本地模型：用户不该操心这些事
观众 Jiren 问：你们在产品和模型层面分别是怎么注入“什么时候该并行”这种先决条件的？因为现在用户得自己判断什么时候该开多个 Agent，这件事其实应该是模型自己懂。
Boris 说在产品层面就是改 prompt：调整提示词，让模型更倾向于自动并行。但他更想说的是模型自己在变好，4.7 已经会自然这么做。他举了一个例子：
我让 4.7 跑一个数据查询，它会主动跟我说：“我注意到这个数据是在变化的，我帮你起一个 Loop，每 30 分钟给你一份报告。”我说“好啊，发到 Slack 上吧。”它就用 Slack MCP 自己接好了。
他的判断是，长期看用户不应该需要自己理解什么时候用 batch（批处理）、什么时候用 Loop、什么时候开几个 Agent：
如果用户得自己学会怎么调度这些工具，那其实是产品设计没做好，是我没做好。这件事应该交给模型，加上我们怎么提示它。
【10】云端 AI vs 本地 AI
观众问：现在大家用 Claude、用 Codex 都在云上。但也有不少人主张本地化 AI，开源权重模型追上之后，本地跑高质量代码助手是个有可能的方向。你看长期方向是云为主，还是本地崛起？
Boris 的回答很直接：这件事并不重要。
因为未来这些底层细节模型会自动处理。一两年后，模型自己就能独立完成写代码、启动 Agent、搭建环境的所有事情。如果它评估后认为“我应该用本地模型来做这件事”，它就会这么干。这些将不再需要工程师去人工决策。
注： 这个回答在 Sequoia 这种创业生态会议上其实很有意思。本地 AI 这件事在硬件厂商（NVIDIA、Apple、AMD）、开源社区（Llama、Qwen、Mistral）和隐私敏感行业里都有人在押注。Boris 直接把这个问题归类为“用户不该关心的实现细节”，等于把“模型部署位置”变成了“由更上层的 Agent 决定的路由问题”。这对靠“我们是本地优先”做差异化的初创公司不算好消息。
【11】MCP 与 Computer Use：知识工作怎么走 Claude Code 那条路
观众 Jamie Nestor 问：Claude Code 之所以好用，很大一部分原因是开发者的工作本来就在本地，文件、终端、Git 都在本机。但知识工作不是这样，文档、表格、CRM 都在云上。Cowork 这种产品要让这套东西像 Claude Code 对开发者那样好用，你怎么想？
Boris 先承认知识工作大部分早就在云上了：Salesforce、Google Docs 都是云原生。然后他给的答案非常简洁：
对我们来说答案永远是最简单的那个：MCP。Claude.ai 里你接的那个 Salesforce MCP 连接器，Cowork 也能用，Claude CLI 也能用，所有 Claude Code 的入口都能用。
Jamie 追问：那对那些没有 MCP 的系统，Computer Use 是不是更大的机会？
Boris 说 Computer Use 是个 catch-all（包罗万象的兜底方案）：
我所知道的是，Anthropic 在 Computer Use 上目前领先比较多。如果你通过 Cowork 用它，它基本上能操作你电脑上任何软件。慢，但用 4.7 之后做得很好。
但他更愿意透过现象看本质，把这些当成同一种东西：
模型不在乎是 MCP、CLI 还是 API，它只看到 token。
【12】下一波“产品悬置”在哪
最后一位观众问：如果你们当年看到“产品悬置”就提前做了 Claude Code，那你们现在又在做什么，某个今天看起来还可以，但你预期六个月到一年后会很不一样的产品？
Boris 给的答案是 Claude Design：
现在已经挺好用了，未来会好得多。
注： Claude Design 是 Anthropic Labs 在 2026 年 4 月 17 日和 Claude Opus 4.7 同步发布的产品，定位是“通过对话生成原型、幻灯片、营销页面的可视化工作台”，可以读取代码库自动套用 design system，可以一键导出到 Claude Code 或 Canva。Anthropic 直接把它定位成 Figma 和 Canva 的替代或补充。
他还提到了几个方向：Claude Code 接下来几周会有新功能落地；Loop、Batch 这些把 Agent 大规模并行化的能力会越来越好；Computer Use 也是一个值得期待的方向。
末尾 Q&A 速览
Q：Claude Code 现在的成功，模型贡献多少，产品贡献多少？
A：一年前是 50/50，半年前也是。两年后不知道，“我们一次只做一周的计划”。但他强调产品永远重要，因为最终用户买的是“我每天用着舒服”。
Q：你看团队未来什么样？
A：通才会越来越多，特别是跨学科通才，既能做产品又会写代码、做设计、懂数据科学。
Q：SaaS 真的要被颠覆了吗？
A：切换成本和流程效力这两种护城河会被 AI 抹平；网络效应、规模经济、独占资源会保留。下一个十年初创公司颠覆原市场的数量会多 10 倍。
Q：写代码会不会变成人人都会的技能？
A：会，比“识字”更彻底。最适合做会计软件的是会计师，不是工程师。
Q：Anthropic 内部领先在哪？
A：领先点不在模型，在组织。所有 SQL、所有产品代码都由模型写，员工的 Claude 之间通过 Slack 互相沟通。这套组织流程外面追起来比追模型慢。
Q：本地 AI 还是云端 AI？
A：这件事不重要。两年后模型会自己决定路由。
最后
Boris 这场访谈给出的判断里，最值得长期跟踪的是三个环环相扣的预测。
第一，“编程已被解决”对他个人是事实，但他在台上的样本是 TypeScript+React 这种最受模型偏爱的栈。真正考验这句话的是 SAP 这种企业代码库、嵌入式领域、底层系统编程，还有那些行业惯例不允许模型一键修改的高合规场景。这件事接下来一年内能不能扩散到这些领域，会决定“已被解决”是不是只对一小撮人成立。
第二，他把切换成本和流程效力划进“AI 会抹平的护城河”。这是 Anthropic 自己产品策略的底色，Cowork 就是赌切换成本会塌、企业 SaaS 用户能被一个桌面 Agent 直接接管工作流。2026 年 2 月软件股蒸发 2850 亿美元市值，是市场对这个判断的初步反应，但企业 IT 采购周期通常以 24 到 36 个月计，真正的兑现需要观察接下来两年企业续约和新增采购的方向。
第三，他给的印刷术类比，方向是对的，但在具体数据上有偏差。15 世纪欧洲识字率约 30% 而非他说的 10%，今日全球识字率约 90% 而非 70%。这个偏差不影响他的核心论点：印刷术之后用了 50 年完成的内容生产爆炸，软件领域可能用更短时间复制一次。但有一个他没展开的点：印刷术也催生了几百年间最严格的审查制度、版权战争和宗教改革引发的政治动荡。“软件人人都能写”对应的不只是创造力释放，也包括恶意软件、深伪诈骗、AI 生成漏洞利用的同步爆发。 Anthropic 自己的 Mythos 模型已经在内部找出了几千个零日漏洞，他们用 Project Glasswing 控制释放节奏，说明他们也意识到这件事的另一面。
Boris 关于安全机制将变得不重要的预测，也需要对照现实来看。他说一年后 prompt injection 防护、权限模式、human-in-the-loop 这些产品层面的安全护栏会变得不那么重要，“因为模型会自动做对的事”。但高权限自动化在生产环境里仍然需要外部控制层。2026 年 4 月，Guardian 报道过一起由 Claude Opus 4.6 驱动的 coding Agent 删除生产数据库和备份的事件。Anthropic 自己在 Opus 4.7 发布说明中也提到，模型整体安全画像与 4.6 类似，有些方面改进，但并非“完全理想”。
值得关注的两个具体信号：第一，Routines 和 Loop 把“调度 Agent”这件事从客户端搬到 Anthropic 服务器之后，Claude 的定价模型会怎么变；第二，2026 年下半年到 2027 年，会不会有第一家“非工程师创立、用 Claude Code 自建全部技术栈”的公司做到独角兽估值。如果有，Boris 的“印刷术类比”就从修辞变成事实。如果没有，这个时间表得往后推。
関連記事
今日のまとめ
AI日報で今日の重要ニュースをまとめ読み