Anthropic颠覆OpenAI了吗?

marsbitPublicado a 2026-04-30Actualizado a 2026-04-30

在全球AI竞赛进入白热化状态的这个春天,《华尔街日报》近日的一篇报道,在大洋彼岸掀起轩然大波。

这篇报道的主角是人工智能领域(曾经)的绝对霸主,OpenAI。

《华尔街日报》报道称,OpenAI首席财务官Sarah Friar在内部指出:

ChatGPT未能实现到2025年底周活跃用户达到10亿的目标,2026年也多次未能达到月度收入目标;

与此同时,还在努力应对用户流失的问题(在编码与企业市场被Anthropic争抢用户,在消费市场被谷歌争抢用户)。

尽管这份报道随后被Sam Altman和Sarah Friar联合指责“荒谬”,但并未能消除其所带来的影响,这一消息公布后,“OpenAI概念股”应声大跌。

与之截然相反的是,Anthropic近日交出了一组亮眼的经营数据:

Anthropic年化营收运行率(ARR)已达到300亿美元,超越OpenAI的240-250亿美元区间。

私募交易平台Forge Global首席执行官Kelly Rodriques此前更是透露了另一组数据——在该平台上,Anthropic的估值已经达到1万亿美元,而OpenAI徘徊在8800亿美元左右

这些数据密集披露的时间,恰逢OpenAI和Anthropic筹备IPO上市的关键时期,而面对这样的两极反转,一个至关重要的问题跃然纸面:

Anthropic已经颠覆OpenAI了吗?

01 大模型之争的缘起之地

OpenAI与Anthropic的故事,本质上是运营鬼才和技术天才的一次理念分裂。

2015年12月,OpenAI在美国旧金山成立,11位创始成员没有一个平庸之辈,有来自头部创业加速器YC的Sam Altman,有师从美国人工智能教父Hilton的Ilya Sutskever,甚至有那位科技狂人Elon Musk。

这家公司最初以非营利组织形式运营,以“最有利于全人类的方式开发通用人工智能(AGI)”来标榜自己,也因此在美国科技领域吸引了不少天赋异禀的技术人才,这其中就包括Dario Amodei和Daniela Amodei姐弟俩。

Dario Amodei是在2016年加入的OpenAI,并很快升到了研究副总裁,深度参与了后来的GPT-2、GPT-3等项目的研究,而他的姐姐Daniela Amodei则在OpenAI担任安全与政策相关的高管,并与Jared Kaplan、Jack Clark、Chris Olah、Tom Brown等,共同组成了OpenAI安全与Scaling研究的核心力量。

然而,这姐弟俩与OpenAI的矛盾随着团队在人工智能领域的深入研究不断加深,他们信奉的是,在Scaling之外要投入足够资源进行“alignment and safety”(对齐与安全),不能仅靠更多算力来自然解决价值观问题。

这样的理念与当时正值高速发展的OpenAI,尤其是OpenAI实际掌权者Sam Altman的理念相悖。

于是,Dario Amodei和Daniela Amodei在2020年底离职,并基于他们信奉的理念筹备创业,与他们一同离职的还有多位OpenAI安全团队的核心员工。

2021年,一家由多位OpenAI核心高管和前员工组成的公司正式成立,并取名为Anthropic。

Anthropic定位为公共利益公司(Public Benefit Corporation),明确提出“有用、诚实、无害”(“helpful,honest,and harmless”,简称3H)的模型训练原则,并提出了Constitutional AI训练方法——通过可解释的“宪法”原则指导模型行为。

这也为他们后来在商业化道路上与美国国防部产生冲突,埋下了一颗种子。

与OpenAI早期的“明星云集、多元背景”不同,Anthropic的核心团队是由Dario Amodei在OpenAI内部精心挑选的队员组成,更像一个价值观高度一致的“精英研究小组”,这让他们有了OpenAI无法比拟的凝聚力和稳定性。

而这样稳定的核心团队,为Anthropic后续技术研发和应对商业化过程中的冲击打下了坚实的基础。

不过,也正是对于安全的执念和谨慎,他们错过了大模型在消费市场的第一波风口。

Dario Amodei在一次采访中曾透露:“2022年,我们已经有了Claude 1的早期版本,这是在ChatGPT发布之前,但我们选择不发布,因为担心这会引发军备竞赛,没有足够时间安全地构建系统。”

不过,他的前东家,OpenAI并不会这么想。

实际上,OpenAI正是在探得Anthropic已经酝酿出一款聊天机器人后,迅速于2022年11月推出了那个改变全球人工智能产业格局的ChatGPT。

随后的故事人尽皆知,ChatGPT一夜爆火,大模型大行其道,OpenAI随后在品牌、用户规模和资本市场上取得了压倒性胜利,成为全世界瞩目的大模型一哥。

Anthropic直到2023年3月才正式推出Claude第一个版本,虽然践行了自己的初心和团队的理念,但却慢了这关键一步。

正是这一步之慢,让Anthropic在很长一段时间内,至少在全球的新闻报道中,成了OpenAI的配角。

也正是这一步之慢,让Anthropic想清楚了自己的商业化路径——避开消费市场的红海,转向企业市场,强调安全性、长上下文、复杂推理和可靠输出

在随后几年里,Anthropic不断打磨Claude的编码质量、文档分析和专业任务执行能力,而远离风暴中心的他们,在模型能力和品牌口碑上却悄悄成长起来,尤其受到重视合规的大型企业和开发者的青睐。

Dario Amodei在回顾时表示:“我们确实在消费者市场让出了先机,但我们相信,长期来看,企业需要的是可信赖、可控的AI,而非只是有趣的聊天工具。

这样的战略定位,也让Anthropic在大模型烧钱大战后的商业模型建立上的优势建立,埋下了伏笔。

02 王冠之下的内忧外患

ChatGPT的全球爆火不仅让OpenAI公司估值火箭式上升,更将大模型推向了大众视野,大众自然是喜欢“懒人”式AI服务的,但全球用户数亿用户的涌入,进一步加速了OpenAI对算力的需求,以及对资金的需求。

实际上,早在模型训练之际,OpenAI就已经感受到了大模型的烧钱速度,尤其对算力的需求,引入一位“有钱、有算力”的投资人,就成了OpenAI的一个迫切需求。

于是,Sam Altman在2019年多次往返西雅图,向微软寻求帮助,微软在这一年向OpenAI注资10亿美元,成为了OpenAI的独家云计算供应商。

在这之后,是一段OpenAI与微软的蜜月期,微软先后向OpenAI投资超过130亿美元,OpenAI则将自己的技术集成到了微软的搜索、云计算等产品体系中,微软也借着这次机会,又与谷歌在搜索这一战场,展开了一次激烈的较量

OpenAI+微软的组合,当时也确实给谷歌吓的不轻,至于微软后来为什么没能颠覆谷歌,那是另一个故事。

凭借ChatGPT打下来的江山,以及随后在大模型领域不断烧钱迭代,OpenAI在大模型消费市场站稳了脚跟,尤其是2024年与苹果的合作,进一步巩固了OpenAI的江湖地位。

2024年,本就在云计算领域没有深厚家底的苹果,几经折腾也没能整出一个像样的“ChatGPT”后,最终选择接入OpenAI的ChatGPT。

OpenAI的模型和技术由此被集成到了苹果的Apple Intelligence和Siri中,用户可选择调用ChatGPT辅助复杂查询,这让OpenAI进一步触达了更广泛的消费主力军,为OpenAI的商业计划打下了基础。

不过,就在OpenAI全军出击之时,大模型在全球迎来了研究热潮。

首先是Meta、谷歌等美国本土科技巨头开始加强对大模型的自研,Meta走了一条开源的“野路子”,志在另辟蹊径,后来这条路也福泽了不少国内大模型团队,本就是transformer架构原创署名团队的谷歌,则整合了谷歌大脑和deepmind团队,加强了对Gemini的开发。

后来,谷歌成了OpenAI在消费市场最大的敌人,甚至好不容争取到的苹果,后来也选择与谷歌来了个世界和解——苹果手机用上了谷歌的Gemini模型。

与此同时,OpenAI内部在2023年底,更是上演了惊心动魄的宫斗戏——在OpenAI首席科学家Ilya Sutskever等人的策划下,OpenAI董事会集体罢免了Sam Altman,理由是“他在与董事会的沟通中不够一贯坦诚”,这一事件震惊行业。

尽管在随后员工大规模请愿下,Sam Altman迅速回归,但随后,OpenAI面临的是核心人才迅速流失,尤其是最初的11位创始成员,已有8人选择离开:

Ilya Sutskever在2024年5月离职并创办了Safe Superintelligence (SSI),Andrej Karpathy同年离职创办了Eureka Labs,同年离职的还有John Schulman,他则是选择加入到了当时已经成长为OpenAI另一个无法忽视的劲敌。Anthropic的阵营。

John Schulman在离职声明中表示:“我希望深化对AI对齐的研究,回归一线技术工作。”

当然,在那段时间里,从OpenAI转投Anthropic的科学家,远不止这一位

此外,OpenAI还长期存在另一个外忧,早年间离职的Elon Musk一直指责OpenAI不道德,背离开源和非盈利初心,并对OpenAI展开了长期诉讼。

就在OpenAI处于内忧外患之际,Anthropic却得到了充分发展,一边接收自OpenAI阵营转投而来的顶级AI人才,一边与亚马逊形成战略同盟。

早在2023年,Anthropic与亚马逊展开合作,合作内容包括Anthropic使用AWS Trainium芯片训练和部署其AI模型,并合作打造拥有近50万颗Trainium2芯片的算力集群,此外,亚马逊陆续向Anthropic真金白银投了80亿美元。

更为重要的是,目前已经有超过10万家客户在AWS上运行Anthropic Claude模型,由此带来的商业化价值,相较于在消费市场步履艰难的OpenAI形成了鲜明的对比。

2026年初,Sam Altman终于妥协,计划在免费和低价版ChatGPT中引入广告,以支持其基础设施支出并维持普惠。

这一举动在业界引起了广泛讨论,也给了Anthropic嘲笑OpenAI的机会。

03 谁能笑到最后?

在2026年2月8日开幕的第六十届超级碗(Super Bowl)赛场上,充斥着人工智能赞助商的广告,其中最有趣的是Anthropic打出的广告:

"Ads are coming to AI. But not to Claude. Keep thinking."

Anthropic斥资数百万美元在美国全民赛事上投放的诸如此类广告,目标直指OpenAI的广告计划——毫不留情地直接嘲讽OpenAI计划在ChatGPT免费中引入广告的行为

OpenAI的Sam Altman自然不是那种吃哑巴亏的人,他回应称广告“有趣但明显不诚实”,并指责Anthropic“authoritarian”(专制),强调OpenAI的目标是让AI惠及“数十亿无法支付订阅费的人”,而Anthropic“只为富人提供昂贵产品”

这一公开互怼,实质上是双方商业模式根本分歧的体现。

OpenAI的路数更接近互联网时代的“搜索引擎”:通过ChatGPT积累海量用户,再转化为生态与多层次变现,追求规模效应与普惠叙事,互联网广告收入必然是其商业模式的重要组成部分,其优势在于品牌影响力、微软生态整合与多模态体验,但面临高额基础设施成本与盈利路径压力。

实际上,OpenAI的广告路数也确实卓有成效,广告试点项目仅仅两个月就拿到了1亿美元营收。

基于此,OpenAI向他们的投资者做了一个广告收入的预期数据:

预计2026年达到25亿美元,2027年达到110亿美元,2028年达到250亿美元,2029年达到530亿美元,并于2030年最终达到1000亿美元

Anthropic则更像互联网时代的“云服务提供商”:聚焦企业级可靠性和安全性,通过Constitutional AI降低采用风险,获取高价值、稳定合同。其单位经济性更好,毛利率更高,在编码和代理工具领域增长迅猛。

尽管二者商业化路径看似有一定差异,但谁又都不服谁,都想将对方干趴下。

所以当时间来到2026年后,我们看到OpenAI与Anthropic之间的竞争变得越来越激烈,二者不仅都在紧急筹备IPO上市,争夺美国大模型第一股的权重位置,还在年初同一天(2026年2月5日)发布了新模型(Claude Opus 4.6/GPT-5.3-Codex)。

不过,对于大多数专业用户而言,或许并不是非A即B,由于GPT优于执行速度、Claude强于智能体协作和长上下文处理,不少用户在将二者搭配应用,采用“GPT快速生成 + Claude深度审查”的混合工作流。

回过头再来看这两个“冤家”,早已经没有了早些年遥不可及的差距,Anthropic不仅追平了二者之间的差距,甚至在由OpenClaw掀起的智能体应用爆发的这一年里,Claude在智能体协作和长上下文处理上的优势被不断放大,有了颠覆OpenAI江湖地位的意思。

当然,变量依然存在,就在近日,两边下注的亚马逊再次与OpenAI加强合作关系,旗下AI平台Bedrock接入了OpenAI最新大模型、代码生成工具Codex等一系列产品。

实际上,不只是亚马逊在两边下注,OpenAI曾经的盟友微软也在2025年年底联手英伟达,150亿美元投资了Anthropic。

这一次,轮到备受增速放缓、人才流失、巨额成本支出压力的OpenAI来思考,如何在AI商业化最为关键的这一年,守住自己前半程打下的大好江山?

本文来自微信公众号“锌产业”,作者:山竹

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Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad que poseen tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en la oferta de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances de IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la mainnet con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en el equilibrio de los costos asociados con el procesamiento de IA y el mantenimiento de una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones de habilidades lingüísticas verificadas por blockchain. Además, la expansión entre cadenas podría permitir al proyecto acceder a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Aunque su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se relacionan con la educación lingüística, empoderando a las comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

441 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

Qué es DUOLINGO AI

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