Koda od AI dla AI: Claude tworzy już 90 procent własnego oprogramowania

Anthropic przestał być tylko twórcą algorytmów – stał się ich największym użytkownikiem. Dyrektor finansowy firmy, Krishna Rao, ujawnił wprost: – Ponad 90 procent kodu tworzonego wewnątrz Anthropic generuje dziś Claude – staliśmy się największym klientem naszej własnej AI. To moment zwrotny, w kt3rym granica między narzędziem a tw3rcą ostatecznie się zaciera, a pętla zwrotna między człowiekiem a maszyńą wchodzi w fazę wykładniczą.

Dlaczego to waŴne teraz?

Trend – określany przez ITHardware jako dominacja generatywnego programowania – ogarnia całą Dolinę Krzemową. Google przyznaje, Ŵe juŴ 75% jego nowego kodu powstaje przy udziale AI, co oznacza trzykrotny wzrost w zaledwie rok. Anthropic idzie jednak o krok dalej, osadzając Claude’a w centrum swojego procesu badawczo-rozwojowego, co wymusza dyskusję o tempie, kt3rego ludzkie instytucje mogą nie wytrzymać.

Autonomizacja w sercu Doliny Krzemowej

Pojawienie się agent3w takich jak Claude Code zmieniło zasady gry. To juŴ nie jest proste podpowiadanie składni, ale system zdolny do samodzielnego planowania zmian w wielu plikach, uruchamiania test3w i nanoszenia poprawek bez nadzoru. Skok wydajnořciowy trudno zignorować. Jeszcze przed debiutem tych narzędzi w lutym 2025 roku, udział AI w tworzeniu oprogramowania firmy był marginalny. Dziř inŴynierowie w drugim kwartale 2026 roku dostarczają řrednio osiem razy więcej kodu dziennie niĔ dwa lata temu. Jeden z pracownik3w wyznał wprost, Ŵe od pięciu miesięcy nie stworzył samodzielnie ani linijki kodu.

Od poprawiania błęd3w po badania naukowe

Jakořć pracy maszyn widać w twardych danych. Model Claude Haiku 4.5 osiąga dziř 73,3% skutecznořci w prestięowym benchmarku SWE-bench Verified, rozwiązując realne problemy z GitHuba, z kt3rymi wczeřniej mierzyli się tylko ludzie. Systemy te są teŴ znacznie bardziej ekonomiczne – testy wykazały, Ŵe Claude Code zuŴywa 5,5 raza mniej token3w niĔ konkurencyjny edytor Cursor przy tych samych zadaniach.

Jednak kodowanie to tylko połowa sukcesu. AI coraz śmielej wkracza w obszar badań (R&D). Model Mythos Preview w testach optymalizacyjnych osiągnął przyspieszenie rzędu 52-krotności tempa człowieka. Największym wyzwaniem pozostaje obecnie tzw. ‘smak badawczy’ – umiejętnořć intuicyjnego wyczucia, kt3ry kierunek jest perspektywiczny, a kt3ry okaŴe się řlepą uliczką. Tutaj ludzie wciąŴ dominują, ale marginalizacja ‘siłowej’ pracy umysłowej sprawia, Ŵe rola inŴyniera sprowadza się niemal wyłącznie do podejmowania kierunkowych decyzji.

Apel o globalny przycisk bezpieczeństwa

W obliczu tak gwałtownego przyspieszenia, Anthropic występuje z nieoczywistą propozycją: řwiat potrzebuje weryfikowalnego mechanizmu wstrzymania prac nad AI. Firma ostrzega przed wizją rekurencyjnego samodoskonalenia się algorytm3w, gdzie rozw3j technologii będzie ograniczony jedynie mocą obliczeniową, a nie ludzkimi moŴliwořciami. To scenariusz, w kt3rym kontrola nad systemami moŴe zostać utracona szybciej, niĔ instytucje społeczne będą w stanie zareagować.

• Zdolnořć AI do autonomicznego rozwiązywania złoŴonych zadań podwaja się co cztery miesiące.
• Anthropic postuluje system kontroli oparty na wzorcu traktat3w o nierozprzestrzenianiu broni jądrowej.
• Problemem pozostaje geopolityka – cyfrowe ‘silosy’ łatwo ukryć, a pokusa zyskania przewagi jest potęŴna.

Czasu na budowę ram prawnych jest coraz mniej. Podczas gdy deweloperzy testują nowe modele subskrypcyjne – jak choćby eksperymentalne wycofanie Claude Code z planu Pro – tempo techniczne narzucane przez proces „AI piszącego AI” moŴe wkr3tce uczynić te debaty bezprzedmiotowymi.