Jack Clark van Anthropic noemt de 'singulariteit is hier' en wijst op een intern economisch model van $44 biljoen aan Amerikaanse bbp tegen 2030
De keynote van de medeoprichter van Anthropic op AF14 op 18 oktober 2026 combineert een gedurfd groeiscenario met een oproep tot het uitbreiden van lab- en roboticacapaciteit
Anthropic-medeoprichter Jack Clark vertelde het publiek op AF14 dat de interne economen van het bedrijf een scenario hebben doorgerekend waarin het Amerikaanse bbp tegen 2030 oploopt tot $44 biljoen. Hij gaf toe dat dit getal "zeer bizar klinkt", maar voerde aan dat het "wordt geïmpliceerd doordat de technologie zich blijft verbeteren". Het model gaat ervan uit, zoals "mensen bij de labs doen", dat AI-systemen zelfstandig een brede reeks taken zullen voltooien en dat de verspreiding door de economie versnelt. Clark gaf geen details over de basisaannames, adoptiecurves of de andere trajecten die Anthropic heeft gesimuleerd. Beleggers moeten het getal beschouwen als de uitkomst van een scenario door een belanghebbende, niet als een voorspelling. Toch laat het zien hoe agressief het bedrijf de economische belangen neerzet.
Clark voegde er een logisch gevolg aan toe. Als het bbp zo sterk zou stijgen, "suggereert de economische leer dat er nieuwe industrieën en uitvindingen moeten zijn gecreëerd om zo'n grote economische expansie aan te sturen." Naar zijn zeggen is dat precies wat autonoom wetenschappelijk AI-onderzoek zou opleveren, waardoor wetenschap in plaats van chatbots of programmeren de belangrijkste aanjager van de theorie wordt.
De kernargumentatie: goedkope, kopieerbare onderzoekers lossen het probleem op dat "ideeën steeds moeilijker te vinden zijn"
Clarks economische argument rust op de al lang ingezette daling van de productiviteit van onderzoekers, waarbij het personeelsbestand snel groeit terwijl doorbraken duurder worden. Hij betoogde dat AI beide variabelen in die vergelijking verandert: het aantal onderzoekers en de tijd die nodig is om hen op te leiden. Hij verwoordde het persoonlijk: "Ik ben er één en het koste me ongeveer 40 jaar om hier te komen. Wat zou het betekenen om honderden of duizenden kopieën van mij tegelijkertijd te kunnen laten draaien?" Het opleiden van een nieuwe lichting menselijke specialisten kost "10 of 15 jaar gerichte educatie en miljoenen dollars", zo merkte hij op, terwijl AI-systemen "onmiddellijk in willekeurige aantallen kunnen worden gecreëerd zolang er maar voldoende computerkracht is."
Zijn lezing is dat menselijke wetenschappers juist waardematter worden, niet minder, naarmate ieder van hen "honderden of duizenden gelijkgestemde experts" aanstuurt. Hij ging niet in op de vraag hoe zich dit verhoudt tot het verplaatsen van arbeid buiten de grensverleggende wetenschap. De toespraak zweeg over de distributiekosten van de beschreven groei.
Bewijs: grensverleggende wetenschappelijke benchmarks en een veelzeggende fysica-anekdote
Clark zei dat 2026 de eerste tekenen heeft gebracht dat AI wetenschap kan bedrijven op het allerhoogste niveau. Hij haalde bijdragen van AI aan voorgestelde oplossingen aan voor problemen zoals het Navier-Stokes Millennium-probleem, het Jacobian-vermoeden en verschillende open Erdos-problemen, en verklaarde dat AI in veel gevallen "kerkelijke inzichten" leverde. In de biologie wees hij op door AI ontworpen virussen en kandidaat-geneesmiddelen, waarbij sommige medicijnen in tests zaten die "grotendeels waren ontworpen door AI-systemen." Hij merkte ook op dat AI in toenemende mate labapparatuur zelfstandig bedient.
De benchmarkdata die hij presenteerde waren fors. Bij Humanity's Last Exam scoorden toonaangevende systemen 8% bij de lancering in januari 2025, en de koploper deze week is Claude Opus 5.5 met 67,7%. Op FrontierMath stegen de topscores van 2% bij de lancering in november 2024 naar 94% nu. Clark zei dat hij de afgelopen week ongeveer 100 grafieken heeft verzameld die hetzelfde patroon laten zien in alle wetenschappelijke disciplines, waarbij de versnelling is ingezet "in de afgelopen twee jaar, soms nog maar één."
Zijn meest gedenkwaardige bewijs was een paper dat vorige week werd uitgebracht, TheoPhys-Eval, opgebouwd uit 50 onuitgegeven theoretische fysicaproblemen die het eigen onderzoek van de auteurs had opgeleverd. Clark citeerde een auteur, de Indiase fysicus Suat Raju: "Ik ken geen enkel individu dat een significant deel van onze uiteindelijke verzameling problemen kan oplossen zonder hulp van AI." Aanvankelijke scores plaatsten GPT-6 Astra in de hoge tachtig, op de hielen gezeten door Opus 5.5. Maar de modellen, met name Astra, bleven erbij dat de door experts aangeleverde antwoorden onjuist waren. Na herbeoordeling ontdekten de experts "subtiele fouten die diep verborgen zaten in hun berekeningen", en nadat zij hun antwoorden hadden herzien, bereikte Astra 98%, oftewel 49 van de 50. Clarks conclusie is dat grensverleggende wetenschap impliciet creativiteit toetst, een van de laatst onbewezen AI-capaciteiten, en dat succes op dat vlak generalisatie verraadt, "waaronder zeker AI-onderzoek zelf, wat een explosief effect kan hebben op innovatie." Opmerkelijk is dat hij het model van een concurrerend lab aanhaalde als een van de presteerders, wat het bewijs de nodige geloofwaardigheid verleent.
Programmeerproductiviteit en het tweesnijdende zwaard van cybersecurity
Clark deelde één interne operationele metriek. De onderzoekers van Anthropic produceren inmiddels bijna 10 keer zoveel code als in de eerste vier jaar van het bedrijf, en die stijging "spoort in wezen direct met de oprukkende AI-capaciteiten." Hij zei dat AI-systemen inmiddels "bekwamer en efficiënter zijn dan de grote meerderheid van de software-ingenieurs ter wereld."
Hij was open over de schaduwzijde. Diezelfde programmeerwinsten hebben modellen veel beter gemaakt in zowel cyberdefensie als cyberaanvallen, en hij benadrukte dat die twee "onlosmakelijk met elkaar zijn verbonden." Hij noemde dit "een voorproefje van wat komen gaat."
Infrastructuur: de volgende uitrol bestaat uit labs, apparatuur en robots
Clark zei dat zijn decennium van lobbyen bij overheden voor elektriciteitscapaciteit en datacenterruimte grotendeels werd genegeerd: "Niet veel beleidsmakers luisterden. Ik denk dat we nu de consequenties daarvan dragen." De capaciteit is geconcentreerd in de VS, China en in toenemende mate het Midden-Oosten, en de toeleveringsketens staan zo zwaar onder druk dat "de prijzen stijgen."
Hij betoogde dat de opbouw van rekenkracht slechts fase één was. De volgende fase is de expansie naar de fysieke wereld, waarin AI experimenten uitvoert en robots aanstuurt. Met naar schatting 10 miljoen wetenschappers wereldwijd volgens UNESCO, stelde hij dat er nu al te weinig mensen, laboratoria, biologische labs en grote wetenschappelijke instrumenten zijn om aan de bestaande vraag te voldoen. Het vooruitzicht van een miljard of zelfs 10 miljard virtuele wetenschappers betekent dat "we heel snel door onze capaciteit heen zijn en we de geschiedenis zullen zien herhalen." De implicatie voor beleggers is een nieuwe vraagniveau in labautomatisering, wetenschappelijke instrumenten en robotica, plus de aanvoer van grondstoffen. Clark opperde dat ontwikkelingslanden die basisingrediënten leveren een "sprong voorwaarts" zouden kunnen maken.
Hij wees tevens op een knelpunt stroomafwaarts. "Een lawine aan voorgestelde nieuwe medicijnen heeft weinig zin als er slechts eenhandig kunnen worden getest," zei hij, en riep beleidsmakers op om de weg van lab naar kliniek, fabriek en veld te versnellen. Daarmee geeft hij impliciet toe dat regelgevende en klinische doorstroming, en niet de ontdekking zelf, de gerealiseerde economische winst weleens kan plafonneren.
Bestuur: terughoudendheid boven door AI aangedreven AI-onderzoek
De meest ingrijpende bekentenis betreft mogelijk het AI-onderzoek zelf. Clark zei dat labs zoals Anthropic "beslissingen zullen moeten nemen over de hoeveelheid toezicht die we toepassen op door AI aangedreven onderzoek," wat de vooruitgang kan versnellen maar betekent dat "we hier uiterst behoedzaam te werk moeten gaan omdat we anders de controle over de technologie kunnen verliezen." Hij riep op tot het strengste menselijke toezicht binnen biologisch onderzoek en stelde dat de creativiteit van AI mensen nu al dwingt tijd vrij te maken om de wiskundige doorbraken ervan te ontcijferen. Ook wierp hij de vraag op of mensen wetenschappelijke apparatuur die AI voor zichzelf ontwerpt binnen "een paar korte jaren" wel moeten begrijpen.
Clark besloot met een oproep tot "ongewone en serieuze regels voor deze technologie en de bedrijven die haar bouwen", waarbij hij bepleitte dat de wereld "langzaam en weloverwogen" te werk moet gaan bij de ontwikkeling, zelfs terwijl ze de infrastructurele capaciteit opbouwt om het te gebruiken. Hij zei ook dat het venster om te handelen "een handvol jaren is, met gemak minder dan een decennium." Die houding wringt met een groeiscenario van $44 biljoen dat afhankelijk is van snelle capaciteitsgroei en verspreiding. Clark erkende de spanning zonder deze op te lossen.