Claude降智了？
近日，AMD AI集团高级总监Stella Laurenzo向Anthropic开炮。
她用团队真实生产日志，对6,852 个会话文件中的17,871个思考块、234,760次工具调用做了回溯分析。
数据显示，Claude从2月中旬开始出现了明显的行为退化。
Claude的思考中位数从2200字符暴跌至600字符，下降67%-73%；
编辑前阅读文件次数从6.6次锐减到2次，甚至三分之一的修改完全不读文件就直接动手。
Stella在分析中指出，由于推理能力下降，模型在修改代码之前逐渐不再完整阅读代码。
她写道："当思考流于表面时，模型会默认采取成本最 低的操作"。
这不是个例，早在3月份，开发者们的不满已经开始集中爆发。
在X上，有用户写道：“我还以为最近几周Claude是我自己疯了。它感觉更慢、更懒，像回答前就不思考了，结果我没幻觉”。
Reddit上也有用户抱怨：“Claude感觉没那么有意识了，像被做了脑叶切除术。除了变笨，它还开始不问就擅自做极端操作……”。
还有人表示这是Anthropic对用户赤裸裸的背刺：“他们只是把问题对我们所有用户变得不可见，就是觉得‘你量不到我就不给你看’……这就是AI实验室优化利润而不是输出质量的下场”。
从用户吐槽到数据实锤，基本坐实了Claude的降智行为。
而Anthropic的官方回应，也默认了思考深度和effort确实在被持续调整。
如果这是Anthropic有意而为之，那是不是意味着，以后模型能力会在不知不觉中“缩水”？
又或者，最强的模型能力，将不再平等地提供给所有人？
1 Claude降智“有意为之”
Claude Opus 4.6和其编码专用模式Claude Code，在2026年1月推出时，曾被开发者奉为编码天花板。
它思考深度惊人、research-first（先调研再动手），长上下文处理稳定，多文件重构几乎无 敌。
AMD内部团队甚至用它在周末就把19万行遗留代码全部merge上线，生产力直接拉满。
然而转折发生在2月初。
Anthropic低调推出“adaptive thinking”功能，官方描述是“让模型根据任务复杂度智能调整思考深度”。
表面上看是用户友好，实则开启了全局节流开关。
3月初，模型默认effort值被悄然降至medium，同时思考过程摘要被快速隐藏，用户再也无法一眼看出模型到底想了多深。
同一时期，Anthropic连续发布14个小版本更新，却遭遇5次大规模宕机，显示出算力和负载压力已经逼近极限。
开发者反馈开始集中爆发，有人注意到高峰期（美东下午）表现尤其差，怀疑是负载动态节流。
直到4月份AMD AI总监亲自下场，用数据实锤彻底引爆了舆论。
至此，Anthropic的Claude Code负责人Boris Cherny才不得不发布了一条官方回复。
他表示，“adaptive thinking”影响的是thinking的显示，而不是底层推理，并坚持这是“有意优化”而非bug。用户若想改善效果，可以手动把effort调到high。
Anthropic的潜台词很清楚：降智不是bug，是我们特意做的产品优化，你们自己调参数就行。
这番回应瞬间点燃了更大的怒火。
关键在于，从2月中旬到4月初，Anthropic从未提前公告任何重大变更。
大量付费用户在毫不知情的情况下，订阅费用一分没少，模型却被悄然节流。
所以Claude的降智并不是模型“脑子坏了”，而是Anthropic在做一种更隐蔽、也更商业化的动作：
通过调低默认思考深度，去换更快的速度、更低的负载和GPU成本。
2 模型能力分层
这场降智风暴的背后，其实有一个值得警惕的现象：
模型能力已经开始分层。
Stella的测算很直白：按AWS Bedrock的on-demand定价口径，她团队3月的实际推理成本约为42,121美元，而同月实际支付的Claude Code订阅费只有400美元。
这个差额至少说明，在极端重度使用场景下，订阅制收费与真实算力消耗之间存在巨大缺口。
这很有可能是Anthropic用资本烧钱换来的市场份额，但这种补贴是有边界的。
当重度用户的推理消耗达到某个阈值，商业模式的可持续性就开始动摇。
Boris Cherny在回应中透露了一个关键信号：Anthropic正在测试为Teams和Enterprise用户默认开启high effort模式。
换句话说，更强的推理正在被当成一种更昂贵的资源来分层配置，不再是人人默认平等获得的能力。
这意味着大模型的商业模式将进一步分化。
如今Anthropic公司80%营收来自企业服务和API调用，高粘性B端才是真正的命脉。
当下Anthropic的种种动作，都是为了把企业使用往自己的第 一方平台里收。
对于高价值的B端客户，Anthropic大概率会加速推出更强的企业级版本，为支付真实成本的企业客户提供完整的模型能力。
而C端月付用户，只能继续享用“够用就好”的降智版，满足聊天、写文案、代码补全等轻量化需求，但绝不触及成本红线。
至于中间地带，那些既需要复杂推理、又无力承担企业定价的独立开发者、小型团队，将成为最受挤压的群体。
有用户在X上发帖证实：
“Claude企业版API的表现比Pro/Max订阅好得多。用同一个测试框架测试，企业版和Pro/Max的行为方式就是不一样。但这也意味着现在每个月要花4-12k美元，具体取决于我同时运行多少个线程”。
也就是说，未来大模型的商业化路径，大概率是B端优先、C端降本。
3 谁来为降智买单？
Claude的降智事件，绝非孤例，而是整个AI行业进入商业化下半场的缩影。
无论是OpenAI对GPT系列多次暗地缩水降级，还是Google对Gemini静默限流，都在重复同一个剧本：
先用高性能吸引用户上钩，再通过软件节流控制成本。
必然的结果就是，B端能用高价买到更强模型，外加SLA保障，而C端则拿到蒸馏版、低effort版的平民模型。
C端模型增智的速度，已经明显落后于B端。
更严重的是，这种分化是隐性的。
Anthropic等厂商正在以一种难以察觉的方式降低推理预算，普通用户不会收到任何提示。
这种选择在短期内或许能缓解算力成本压力，但长期代价是品牌信任度的丧失。
当Claude会偷偷降智成为用户共识，Anthropic失去的将不仅仅是几个重度用户，而是整个生态系统对AI普惠、透明叙事的信心。
更宏观地看，Claude事件是AI行业从野蛮生长转向精耕细作的缩影。
补贴期结束了，真实成本开始显现，谁来承担这些成本？
是像这样压缩C端体验、提高B端定价，还是等待软硬件革命带来效率突破，这都将决定未来五年AI应用的格局。
未来趋势已初见苗头，AI不再是越来越聪明的普惠神话，而是走向精英化分层。
