人工智能初创公司 Anthropic 旗下 Claude 系列工具的接连更新，引发了美股市场的剧烈震荡，AI 技术对传统产业的颠覆性影响成为市场核心焦虑点，从软件股到大型科技企业，多板块遭遇重挫，市场陷入 “先抛售再求证” 的恐慌交易模式，而 Anthropic 即将到来的产品直播更让市场的不安情绪达到顶峰。
此次美股大跌的直接导火索，是 Citrini Research 发布的一篇假想研报，该报告描绘了 2028 年 AI 技术可能导致白领大规模失业、消费者支出下降、软件相关贷款违约乃至经济萎缩的悲观图景，成为压垮市场情绪的最后一根稻草。美东时间 2 月 23 日，道琼斯工业平均指数暴跌超 800 点，科技股集中的纳斯达克指数下跌 1.1%，软件股成为重灾区，软件 ETF IGV 收跌近 4.8%，创两年多新低，本月更是大概率创下 2008 年以来最差单月表现，DoorDash、American Express 等企业股价均大幅下跌。
IBM 则成为此次 AI 恐慌中最具代表性的受害者，其股价单日暴跌 13.15%，创 2000 年以来最大单日跌幅，市值单日蒸发约 310 亿美元，2 月份累计跌幅已达 27%，有望创下 1968 年以来最大单月跌幅。这一切的根源，是 Anthropic 发布的 Claude Code 工具具备了 COBOL 代码库现代化改造的能力。COBOL 作为上世纪 50 年代末开发的商业编程语言，支撑着美国 95% 的 ATM 交易，每天全球有数千亿行该代码在金融、航空、政府等关键领域运行，而运行这些代码的大型主机大多由 IBM 制造，相关业务更是 IBM 的核心营收支柱。
长期以来，COBOL 系统的现代化改造是行业难题，掌握该语言的专业人才逐年减少，理解旧代码的成本甚至比重写代码更高，企业往往需要花费数年时间和巨额资金完成改造，而 IBM 则凭借对这一老旧系统的深度理解，构建起庞大的咨询服务帝国，企业每年需向其支付数千万美元用于系统维护和升级。但 Claude Code 的出现彻底改变了这一格局，它能自动梳理数千行代码的依赖关系、还原无文档的工作流程、识别人工分析师数月才能发现的潜在风险，将原本数年的改造工作压缩至几个季度，大幅降低了改造成本。有用户表示，此前每年花费 210 万美元请 IBM 完成的 COBOL 系统升级，通过 Claude Code 仅用 9 小时就完成，这让市场对 IBM 的商业护城河产生强烈质疑。
事实上，这并非 Anthropic 首次搅动美股市场。2026 年以来，该公司的每一次产品更新都引发了相关行业的股价暴跌。1 月 30 日，Anthropic 发布 Claude Cowork 生产力工具的 11 款行业插件，覆盖法律、金融、销售等领域，直接冲击传统软件 “按席位收费” 的商业模式，引发全球软件股剧烈震荡，单日蒸发市值约 2850-3000 亿美元，Salesforce、Adobe 等企业跌幅超 40%；2 月 20 日，其推出的 Claude Code Security 功能，可自动扫描代码库安全漏洞，又导致 CrowdStrike、Zscaler 等网络安全公司股价集体大跌，相关 ETF 跌至 2023 年 11 月以来新低。
面对市场的剧烈反应，业内也出现了不同的声音，不少分析人士认为投资者的恐慌情绪被过度放大。IBM 方面回应称，公司早在 2023 年就推出了自有 AI 工具 watsonx Code Assistant for Z，用于 COBOL 代码转换，且多年来深耕代码现代化领域，Claude Code 仅能完成代码语法转换，而 COBOL 系统改造的核心难点在于理解 60 年来无文档记录的业务逻辑，以及数据架构重构、运行时环境替换等工程挑战，这正是 IBM 数十年来积累的核心竞争力。有业内人士指出，企业客户不会轻易放弃价值数十亿美元的现有系统，IBM 若能转向 AI 驱动的现代化改造，仍有望保住咨询业务收入。
市场的焦虑还体现在对 Anthropic 即将到来的产品直播的担忧上。该公司将于美东时间 2 月 24 日上午举行在线直播，展示 Claude 的最新功能并发布新产品，目标受众直指企业高管，凸显其布局企业级市场的野心。目前 Claude 已形成 Pro 和 Max 两个版本的定价体系，能实现聊天、生成代码、数据可视化等多种功能，被定位为企业的 “思考伙伴”。分析师认为，投资者因担心此次直播会带来新的行业颠覆信息，选择提前抛售股票，这种谨慎态度反映出市场对 AI 技术快速迭代的复杂情绪：一方面认可其长期发展潜力，另一方面又对其冲击现有商业模式和市场格局充满担忧。
从软件 SaaS、网络安全到传统大型机服务，Anthropic 的每一次动作都在重塑市场对 AI 技术的认知，也让美股市场陷入持续的波动中。此次 AI 恐慌背后，是传统产业面对技术变革的集体焦虑，而未来 AI 技术还将重构多少行业的代码、系统和流程，成为摆在所有企业面前的核心问题。对于市场而言，如何理性看待 AI 技术的发展节奏，平衡短期冲击与长期价值，将是走出当前恐慌的关键。
