Claude "降智"风波：你的 AI 变笨了，还是有人偷偷拧小了水龙头？

上周有个同事发消息问我："你有没有觉得 Claude 最近变笨了？"

我反问他："怎么个笨法？"

他说："以前让它改个 bug，它会先看完相关代码再动手。现在呢？直接上来就改，改完一跑，到处报错。就像一个实习生，以前还认真做笔记，现在直接拍脑袋。"

我说："你不是一个人。"

过去两个月，Twitter、GitHub、Reddit 上，关于"Claude 变笨了"的讨论像潮水一样涌来。有人说是幻觉，有人说是阴谋，有人甩出了 23 万次 API 调用的数据分析。

到底发生了什么？今天我们来一层一层揭开这个谜。

---

"降智"到底是一种什么感受？

先说清楚"降智"是什么。

它不是 Claude 不能用了，也不是它开始胡说八道。而是一种更微妙的退化——它变"浅"了。

以前你让 Claude Code 帮你重构一个模块，它会先花时间读完所有相关文件，理清依赖关系，然后给你一个深思熟虑的方案。现在呢？它看两眼就动手，改完之后你发现它漏掉了三个关联文件。

打个比方：你去找一个老中医看病。以前他望闻问切，把脉五分钟，开方子考虑各种禁忌。突然有一天，他摸了一下你的手腕，两秒钟就开方子了。药还是那些药，但你心里犯嘀咕——这个方子，他真的"想过"吗？

用户的体感非常统一：

• 思考变浅了：复杂问题不再深入推理，直接给出"最简修复"
• 研究变少了：改代码之前读的文件数量大幅减少
• 指令跟随变差了：不再严格遵守 CLAUDE.md 里的规则
• 循环变多了：陷入"试错-报错-再试"的死循环，而不是一步到位

如果只有一两个人这么说，可能是错觉。但当 Twitter 上每天都有开发者晒出"before vs after"的对比截图时，你就知道这不是心理作用了。

但"感觉变笨了"是一回事，"真的变笨了"是另一回事。有没有人拿数据说话？

还真有。而且来头不小。

AMD 的 23 万次调用，揭开了什么？

2026 年 4 月 2 日，一个名叫 Stella Laurenzo 的人在 GitHub 上发了一篇长帖。

她不是普通用户——她是 AMD AI 组的高级总监，负责 AI 编译器和开发工具。换句话说，她自己就是做 AI 底层基础设施的。

她做了一件大多数人做不到的事：把自己几个月的 Claude Code 使用记录全部导出来，做了一次完整的逆向审计。

数据量是这样的：

• 6,852 个会话文件
• 17,871 个思考块（thinking blocks）
• 234,760 次工具调用

她算了一笔账：按标准 API 价格，这些用量每月值 42,121 美元。而她的订阅费？每月 400 美元。一个 122 倍的差距。

更关键的发现是：这种退化不是渐进式的，而是阶梯式的。每一次跳变，都对应着 Anthropic 在后台做的一次配置修改。

数据不会撒谎。但数据需要有人会读。Laurenzo 读出了三个关键的时间节点。

这就是故事真正精彩的地方。

三个"静悄悄"的改动：不是菜变了，是盘子变小了

Laurenzo 的分析指出了三个精确的日期，每个日期对应 Anthropic 的一次"静默更新"：

我来逐个拆解。

第一刀：Adaptive Thinking（2 月 9 日）

这个改动的意思是：模型不再对每个问题投入同样的思考力度，而是自己判断这个问题需要想多久。

听起来很合理对吧？简单问题少想，复杂问题多想，省时省钱。

问题在于：模型对"这个问题有多复杂"的判断，经常是错的。

很多资深工程师的任务，表面上看起来简单——"帮我重构一下这个函数"。但实际上，这个函数可能牵扯到五个模块的依赖、三个边界条件和一个历史遗留 bug。模型看了一眼觉得"哦，就改个函数嘛"，分配了最低思考预算，甚至在某些回合直接分配了零思考预算。

打个比方：你让一个医生看病，他现在有权自己决定要不要做检查。感冒？不检查了，直接开药。问题是，有些"看起来像感冒"的病，可能是肺炎。

第二刀：默认 Effort 从 High 降到 Medium（3 月 3 日）

这一刀才是真正的"降智元凶"。

Anthropic 的 Claude Code 有一个 effort 参数，控制模型每次回答时的推理深度。之前默认是 high，3 月 3 日被改成了 medium。

这就像你去自助餐厅，以前盘子是大盘，现在换成了小碟子。食物还是那些食物，但你每次能拿的量少了一半。吃完一碟你可以再去拿，但大多数人不会——因为你甚至不知道盘子变小了。

第三刀：隐藏思考过程（3 月 5 日）

Anthropic 添加了一个名为 redact-thinking-2026-02-12 的 HTTP 头，让 Claude Code 不再将思考过程返回到本地日志中。

官方说法是：这只是一个 UI 优化，减少延迟，"不影响思考本身"。

但结果是：用户失去了验证模型是否在认真思考的唯一窗口。你再也看不到模型有没有在"想"，只能看到它的输出。

三刀下去，效果叠加：模型自己决定少想，默认参数又把思考上限压低，最后你连它在不在想都看不到了。

完美的"隐形降级"。

但 Anthropic 不这么认为。

官方回应为什么没人买账？

Laurenzo 的帖子发出后，Claude Code 的负责人 Boris Cherny 亲自下场回应了。

Cherny 的核心论点是：

"我们没有削弱模型。我们只是根据用户反馈，调低了默认的努力程度。很多用户之前抱怨 Claude 消耗 Token 太多、太慢。你随时可以通过 /effort high 调回来。"
—— Boris Cherny, Claude Code 负责人

技术上说，这段话没有错。

但用户不买账。原因有三：

第一，没有人告诉用户。这三个改动没有出现在任何显著的 release notes 中。一个直接影响产品核心体验的参数变更，就这么静悄悄地上线了。你投诉网速变慢了，运营商说"我们调了你的套餐，但你可以打电话改回来"——问题是，你根本不知道套餐被改了。

第二，"你可以调回来"是一个伪解决方案。大多数用户根本不知道 /effort 这个命令的存在。知道的人也不知道默认值被改了。让用户自己去挖配置项来恢复原有体验，这不叫"用户可以选择"，这叫"把责任推给用户"。

第三，这打破了 Anthropic 的品牌承诺。Anthropic 一直以来的定位是"最透明、最注重安全"的 AI 公司。当你的核心差异化是"我们比 OpenAI 更值得信任"时，一次隐蔽的性能缩水，杀伤力比竞争对手做同样的事大十倍。

Cherny 后来做了让步：承诺为 Teams 和 Enterprise 用户将默认 effort 恢复为 high。但对 Pro 和 Max 用户——也就是最广泛的付费群体——没有任何变化。

信任一旦裂开，用户会拿放大镜看你的每一个细节。

但如果我们跳出情绪，冷静想一个问题：Anthropic 为什么要这么做？他们疯了吗？得罪用户对他们有什么好处？

答案藏在一道数学题里。

订阅制 AI 的不可能三角

还记得 Laurenzo 算的那笔账吗？她每月付 400 美元，实际用了价值 42,121 美元的算力。122 倍。

这不是个例。有报道指出，一个 200 美元/月的 Claude Max 订阅用户，可能跑出价值 1,000 到 5,000 美元的计算任务。

这就是订阅制 AI 的根本困境。

想象一下你开了一家健身房。你卖 200 元/月的会员卡，赌的是大多数人办了卡不怎么来。前三年确实如此。然后突然有一天，所有会员都开始每天来练三小时，而且每个人都要用最贵的器械。

你怎么办？

你有三个选择：

1. 涨价——但用户会跑
2. 扩容——但 GPU 不是一夜之间长出来的
3. 偷偷降低服务质量——把跑步机的最高速度从 20 调到 15

Anthropic 选了第三条路。或者更准确地说，他们选了第三条路，但不承认。

事实上，Anthropic 不是唯一面临这个困境的公司。

2026 年 3 月底，Anthropic 公开调整了 Claude 的使用额度——高峰时段（太平洋时间早 5 点到 11 点），所有订阅层级的 5 小时会话配额都会加速消耗。影响了约 7% 的用户。

更激进的是，Anthropic 直接封禁了通过第三方代理（如 OpenClaw）无限调用 Claude 的路径，把这些用户推向按量付费。

有一个独立监测网站叫 "AI Stupid Level"，专门追踪各家 AI 模型的实时性能波动。它的存在本身就说明了一个问题：用户已经不信任 AI 公司对自家产品质量的自我评估了。

所有包月 AI 的噩梦，不是用户不来，而是用户真的用起来了。

你该怎么办？

讲到这里，回到最实际的问题：作为用户，你能做什么？

立刻能做的三件事

第一，手动调高 effort 级别。在 Claude Code 中输入 /effort high 或 /effort max。这个设置是"粘性"的，会持续到下次会话。这一步能恢复大部分被"缩水"的推理深度。

# 在 Claude Code 中设置最大推理深度
/effort max

# 或者通过环境变量禁用 adaptive thinking
export CLAUDE_CODE_DISABLE_ADAPTIVE_THINKING=1

第二，在提示词中显式要求深度思考。告诉 Claude "先列出所有相关文件，再制定修改方案，最后再动手"。这会让模型的自适应机制把更多预算分配给推理。

第三，不要把鸡蛋放在一个篮子里。如果你的工作流对 AI 编程助手有强依赖，确保你对 Cursor、GitHub Copilot 或 Windsurf 有基本的熟悉度。不是说要换，而是要有 Plan B。

---

现在，让我们退一步，看看这场争议的全貌。

关于"AI 公司是否应该在订阅框架内静默调整服务质量"，技术圈有两派泾渭分明的声音：

"务实派"说：这是正常的产品运营。没有哪家 SaaS 公司不做资源调度。Netflix 在高峰期降码率，AWS 在过载时限流，这些都是行业惯例。Anthropic 需要在成本和体验之间找平衡，而且他们提供了手动覆盖的选项。用户要做的只是学会调参数。

"信任派"说：AI 不是流媒体。视频降码率你眼睛看得出来，但推理深度的缩水，用户可能几周后才从线上 bug 里发现。更重要的是，Anthropic 是靠"我们比竞争对手更透明"起家的。如果你的品牌就是信任，那隐蔽的降级就是最大的品牌自杀。至少，改之前发个通知，这不过分吧？

我的立场：我站"信任派"，但带一个前提条件。

我理解 Anthropic 的成本压力是真实的。122 倍的成本倒挂，任何公司都扛不住。但解决成本问题的方式，应该是公开调价或分级服务，而不是在暗处拧水龙头。

你可以把自助餐改成限量供应，但你得在门口挂个牌子。

这场风波给所有 AI 从业者提了一个醒：当 AI 成为工作流的基础设施，它的可靠性就不再是"体验问题"，而是"信任问题"。而信任，是这个行业最稀缺、也最脆弱的资产。

与其抱怨 AI 变笨了，不如想想——你的工作流，有没有 Plan B？