在 AI 圈，几乎所有人都在讨论 AI 什么取代我，取代数学家、设计师、经济学家，但被「杀死」最多次的一定是程序员。 Anthropic 给出了一个谁都没料到的答案： 在 程序员 被取代之前，先替换掉 是程序员用了二十年的工具。 由于 Claude 写代码的速度实在太快，在 Anthropic 内部真正的瓶颈反而是人类过去几十年发明的软件工具，它们已经开始处理不了 AI 7x24 生产力的代码。 图｜https://www.anthropic.com/engineering/redesigning-source-control 没办法，Anthropic 用一个 7 人团队，还是用 Claude，用 5 个月的时间，从零打造了一套全新的代码版本控制系统，把整个大仓库迁过去。 平均每 3 秒合入一次代码 所以，过去几个月里，Anthropic 内部究竟产生了多少代码。 今年 5 月，Anthropic 整个公司平均每天合并（Merge，即代码通过审核正式入库）的代码变更大约是 2500 次，这完全是一家大型科技公司相当活跃的水平。 但到了今年 9 月，短短四个月后，这个数字暴涨了 12 倍，达到了每天 30000 次。 图｜2026 年 1 月至 9 月，每天合并到 Anthropic 单体仓库的更改。 如果换算成时间，意味着 24 小时不间断，平均每 2.8 秒，就有一段经过测试和审查的新代码被放进 Anthropic 的核心代码库里。 更可怕的是 「我们预计这种增长速度短期内根本不会放缓。内部对合并代码的潜在需求几乎是无限的，我们每扫除一个基础设施瓶颈，代码产量就会立刻迎来下一波暴涨。」 这套旧的代码版本控制系统到底怎么了。 统治编程界 20 年的 Git，接不住 AI 很多非技术背景但关注 AI 的朋友，可能经常听说 GitHub 上多少多少个 Star 的项目，GitHub 就是全球最大的开源社区，也是无数 AI 项目的发源地，Meta 的 Llama、DeepSeek 的开源模型，代码都托管在上面。 GitHub 里的「Git」，就是 全球几千万程序员每天都在用的版本控制系统 。 或者如果你让 Cursor、Claude Code、Codex 改代码，最后「提交」（commit）走的也是这套系统。 图｜类似这种 Diff 是 Git 常见的功能 如果把公司的代码库是一份所有人共同编辑的「超级在线文档」，那么 Git 就是底下的历史版本「时光机与管理员」。 它由 Linux 之父 Linus Torvalds 在 2005 年发明，负责记录谁在哪一秒改了哪一行字，确保几千人同时修改不会互相覆盖，随时还能一键回退。 图｜git 会存储每个文件与初始版本的差异以及存储项目随时间改变的快照 在过去 21 年里，Git 是当之无愧的工业界绝对标准。它的底层基因里，写着一个属于 2005 年的假设：程序员可能在任何地方（主要是没有网络的地方）写代码。 为了让人在没网的飞机或咖啡馆里也能翻看历史记录、对比修改，Git 采用的是「去中心化」设计。每当我们要干活，它默认把整个代码库的所有历史（在 Anthropic，这个包接近 100 GB），完完整整地复印一份下载到你的电脑上。 这个设计在「人写代码」的时代堪称完美，直到 AI 开始写代码。Git 引以为傲的「离线可用、人人持有完整副本」，在这个场景下纯属浪费。 每天 2500 万次的 Checkout，即在不同的分支之间切换、恢复文件、创建新分支等，每一次都要去拉取庞大的代码包，如果不加特殊优化，每天会产生超过 600 PB 的数据流量，这相当于每天在公司内网里来回搬运 1.2 亿部 4K 高清电影。 为了让 Git 服务继续，Anthropic 巅峰时期在内部维护了数百台 Git 镜像服务器做分流。但因为每秒钟都有新代码合入，镜像同步的速度根本赶不上 Claude 写代码的速度。 Anthropic 也发现我们为什么要用一套为「断网人类」设计的系统，去服务一群「永远在线」的 AI 智能体？ 为 AI 量身定制的 Scion 想通这一点后，Anthropic 决定不再给 Git 打补丁，直接重造轮子，推出了自研版本控制系统 Scion。 图｜Scion 中变更集的形状 既然 AI 智能体永远在线，那就没必要在本地存 100 GB 的历史记录。谁最后改了这一行？两个版本差在哪？Agent 直接发个 API 请求问服务器就行，甚至连代码文件都不用下载到本地。 现在的 Scion 支持「虚拟化 checkout」，AI 改哪个文件夹，就只拉取哪个文件夹；甚至只有当程序真正去读取某一行文件时，数据才会从内存缓存里流式传过去。 同时，Scion 砍掉了繁琐的本地打包和全局锁，AI 提交一次代码