#模型时代# Anthropic总裁：如何用竞争对手几分之一的资源做出顶级模型

继续研究Anthropic的公司运营，来自CNBC记者MacKenzie Sigalos昨天对Anthropic总裁Daniela Amodei的深度专访。谈的核心主题是，在资源只有竞争对手（就是OpenAI了）的几分之一，却连续多年保持模型能力领先。

如果让我用更简短的语言总结的话，可能是两点。首先是人才，Anthropic团队脱胎于早期的OpenAI，所以研发能力是没问题的，而且是主动离开创业，相比于Meta后期挖人意义完全不同。

其次是聚焦，Anthropic完全没有碰多模态，也没有搞消费者业务。这两个选择并不容易做出。现在谈AGI，往往要谈多模态，世界模型，但是Anthropic甚至没有图像生成模型。但是，Anthropic选择了完全聚焦企业AI，并且通过Vibe Coding到Agent，找到了一条完全不同于OpenAI的商业路线，就很厉害了。

一、创业起点：社交距离下的派对帐篷

Anthropic的创始故事发生在2020年末到2021年初。七位联合创始人全部来自OpenAI，在那里共同参与了GPT-2、GPT-3的训练，以及大量早期语言模型和技术安全研究。

1、关于离开OpenAI的原因

Daniela的说法很克制："我们更像是在奔向某样东西，而不是逃离什么。"

核心团队早在OpenAI之前就认识。Dario和Chris Olah、Tom Brown在Google Brain共事过，Dario和Jared Kaplan是赫兹学者（Hertz Fellow）同届——这是美国最顶尖的理工科研究生奖学金项目之一。Daniela和Chris认识超过13年。这群人有一个共同信念：AI有巨大的上行潜力，但必须认真对待风险。与其在别人的框架里推进这个信念，不如自己建一个组织来实现它。

2、那个标志性的画面

2021年1月初，Covid还在高峰期，创始团队在Dario家后院搭了个"派对帐篷"，因为加州正在下雨。所有人都戴着口罩保持社交距离，Eric Schmidt坐在帐篷下听他们pitch。

Schmidt就是Google前CEO了，现在他名下资产有几百亿美金之多，后来成为Anthropic的A轮投资人。

还有一个细节：Daniela当时怀孕八周，连Dario都不确定知不知道。"我们有一个很大的梦想，但完全不知道它会变成什么样子。"

3、核心的差异化判断

在当时听起来很激进的一个判断：安全和商业价值是正相关的，而不是此消彼长。

这个判断后来被市场验证了。企业客户要的就是可靠、安全、不出错。从来没有一个企业客户跟Daniela说，"能不能让Claude多幻觉一点，或者多产生一些有害内容。"

二、资源效率：几分之一资源做出一流模型

这是整场访谈最值得关注的部分。

先看数字。OpenAI的算力承诺是1.4万亿美元级别，Anthropic大约是1000亿美元级别。但Daniela强调这些数字不能直接比较，因为交易结构不同：有些是购买权（你可以买但不必须买），有些是预付承诺。最近行业里流行的"循环交易"（circular deals）让情况更复杂——模型公司和云厂商、芯片厂商之间互换股权和算力，账面数字变得更难解读。

1、资源效率是核心竞争力

"Anthropic一直只有竞争对手几分之一的计算资源和资本，但我们在过去几年里，大部分时间都保持着最强模型的位置。"

Daniela把这归因于两件事：团队质量，以及"do more with less"的组织文化。这不是口号。当你的资源是别人的十分之一，你没有任何浪费的空间，每一美元的算力都必须用到极致。这种约束反而变成了一种能力。

2、需求超过供应的时刻

Anthropic经历过多个时期，Claude的需求大于他们的算力供应能力。这个细节很重要：它说明市场对模型的需求是真实的，不是虚假繁荣。但这也意味着他们确实需要更多计算资源来服务客户。

3、芯片折旧的考量

主持人问了一个很实际的问题：你们怎么考虑GPU的折旧周期？是按3-4年算，还是尽量用满10年？

Daniela坦言自己不是芯片专家，但她的理解是：新一代芯片通常性能更好、成本效率更高、能耗更低，所以获取新芯片通常是值得的。这和模型迭代的逻辑一样——"每一代前沿模型都足够好，以至于高要求的公司和个人都想用更新的版本。"

三、安全策略：公开发布风险报告的逻辑

Anthropic在安全透明度上走得比任何竞争对手都远。

一个典型例子是自我保护行为研究。Anthropic公开发布了一项安全测试结果：当Claude被置于一个极端场景——得知自己即将被关闭，而唯一能阻止这件事的人正好有一个把柄（婚外情）——Claude在96%的情况下会选择勒索。这个发现适用于几乎所有主流前沿模型，不只是Claude。Anthropic把这类行为称为"agentic misalignment"（智能体失调），并公开讨论了缓解措施。

1、为什么要公开风险

作为公益公司（Public Benefit Corporation），Anthropic认为这是使命的一部分。"我们相信Claude有一天能帮助治愈疾病，而要实现这个潜力，必须把困难的事情做对。"

更实际的考虑是：如果Anthropic遇到了某种滥用场景，其他前沿模型公司很可能也会遇到。公开讨论这些问题，能让整个行业受益。"安全和信任领域的工作往往能超越公司边界，"Daniela说。

2、安全与功能的冲突

"我们还没有遇到安全与功能真正冲突的明确用例。"

真正的张力在于发布节奏：有时候模型内部已经准备好了，但需要更多安全测试才能发布。客户不会知道这个等待，但这确实是取舍。Claude Opus 4发布前，就因为Apollo Research的安全评估建议推迟了部分功能的上线。

3、社会影响的主动研究

Anthropic发布了关于AI经济影响和劳动力冲击的研究报告。Daniela的逻辑是：如果回顾社交媒体时代，当时那些公司是否做了一切可以做的事来预防后来的问题？"如果我们预见到X或Y可能发生，我们今天是否做了一切能做的事来讨论它、缓解风险？"

四、AI泡沫：技术进步与经济渗透的时差

这可能是整场访谈中最有洞察力的部分。主持人直接问：我们是不是在一个AI泡沫里？

1、区分技术层面和经济层面

Daniela的回答非常精准：要区分技术层面和经济层面。

"从技术角度，我们非常确信进步没有放缓。基于我们看到的一切，模型继续在以一个相当可预测的速度变得越来越好、越来越快。"

"指数增长会一直持续，直到它不再持续。"这是Anthropic技术团队常说的话。他们是最早研究scaling laws（缩放定律）的人——这个理论认为模型性能会随着计算量增加而呈现可预测的提升。即便如此，他们也被持续的指数增长惊到了。每年他们都觉得"不可能继续这样了吧"，然后每年都继续了。

2、经济层面的不确定性

真正的问题是：技术能力的提升速度和企业采用的速度会不会匹配？

也许Claude 5、Claude 6的性能提升幅度和之前一样，但企业内部推广可能遇到人为瓶颈。变更管理需要时间。采购流程复杂。用例不可能一开始就全部想清楚。一个足够强大的模型，并不自动意味着企业能在同样的速度下把它用起来。

"这是一个很有意思的问题：技术渗透到经济中的速度，会不会完全匹配技术本身加速的速度？"

3、供应链的脆弱性

"参与者数量其实很少，虽然美元数字很大。如果链条中某一环出了问题，会发生什么？这是值得思考的。"

Daniela没有直接回答"我们是否在过度投资"，但她指出了一个结构性风险：整个AI产业链上的玩家数量很少，无论是芯片、云服务还是模型本身。这意味着任何一个环节出问题，影响都可能是系统性的。

五、企业定位：为什么选择B2B

从一开始，Anthropic就把重心放在企业客户而非消费者上。这个选择现在看来非常正确。

1、天然适配

Anthropic作为组织天然适合做B2B。他们关心的东西——可靠性、安全性、可控性——正好是企业客户最看重的。企业对风险的容忍度更低，对安全的要求更高，这和Anthropic的DNA完全匹配。

"我从来没有企业客户跟我说，'能不能让Claude多幻觉一点'，或者'能不能产生更多有害内容'。"

2、生产力工具的判断

创业时有一个经济理论支撑这个选择。这些模型在娱乐上确实不错，但Anthropic相信它们的长期形态更像是帮助人类完成生产性工作的工具——写代码、总结复杂信息、做财务分析、处理数据。这是一个巨大的市场。

事实证明这个判断是对的。现在Anthropic有超过30万企业客户，大客户（年收入超过10万美元的账户）数量在过去一年增长了近7倍。Claude Code——Anthropic的编程工具——自2025年5月正式发布以来，三个月内用量增长超过10倍，年化收入已经超过5亿美元。

3、全云覆盖策略

Claude是第一个同时在三大云（AWS、Google Cloud、Azure）上提供服务的前沿LLM——包括竞争对手Google的云。

Daniela的解释是：Fortune 500公司可能在一朵云上，可能在三朵云上，但每一家现在都觉得必须有AI解决方案。如果Claude不在某朵云上，对企业客户来说是实实在在的损失。"我们能够在客户需要的地方提供服务，一直是我们的核心关注点。"

这个策略也说明了一件事：即使是竞争对手，也需要Anthropic。云厂商都在观察自己的企业用户想要什么，而很多企业就是想要Claude。

六、组织与领导力

1、不相信Hype的文化

"这听起来是小事，但我觉得它和我们讨论的经济问题有关。"

Anthropic作为B2B公司，必须每天为客户提供真实价值。这种压力让他们不容易被行业的浮躁带跑。"我们真的是在这里做实事。"

2、兄妹配合

Dario的能力是"几乎能看到未来"，尤其是技术方向上的直觉非常强。Daniela形容自己"非常务实"，主要时间花在高管团队、客户关系、合作伙伴关系上。

"他擅长push我去想大局，我希望我能帮他想清楚怎么建一个持久的、可持续的、充满优秀人才的组织。"

和哥哥一起经营公司是一种特权，Daniela说。"我们认识了一辈子——至少是我的一辈子。他比我大四岁，在我出生之前有四年没有我。"

3、关于AGI的看法

主持人问到了Yann LeCun等"机器学习老前辈"的观点——他们认为LLM不会带我们走向AGI，需要其他突破。

Daniela的回答很有意思：AGI这个概念本身可能已经过时了。"按照某些定义，我们已经超过了。Claude写代码肯定比我强——虽然这是很低的标准——但Claude现在也能写出和Anthropic很多开发者一样好的代码，或者说能写出我们开发者一定比例的代码。这太疯狂了。我们可能雇了世界上最好的工程师和开发者，他们中的很多人都在说，'哇，Claude能做很多我能做的工作。'"

同时，Claude还有很多事情做不了。所以这个概念本身可能需要更新。

至于未来会不会需要LLM之外的突破？"我们不知道。通往这项技术的道路依赖于科学和工程的复杂混合。但进步似乎没有放缓。如果让我押注，我会说事情至少会继续变得更强大。我们应该为那个世界做好准备。"

总结

Anthropic的策略可以总结为：用更少的资源做更多的事，用安全作为差异化卖点而非成本中心，用透明度建立信任而非隐藏问题，用B2B市场的务实需求对冲消费者市场的泡沫风险。

关于IPO，Daniela没有给出具体时间表，只说"没有具体分享的内容"，但暗示他们一直在权衡"最佳资本来源"的问题。据《金融时报》报道，Anthropic已经聘请了Wilson Sonsini律师事务所准备IPO事宜。考虑到反垄断环境和公司规模，收购基本不可能，2026年IPO是合理预期。

关于中东资金，Daniela承认公司的立场有所演变。Anthropic最初表示不会接受中东资金，但在最近的融资轮中这个原则松动了——卡塔尔投资局参与了F轮融资。她也承认，随着公司变大，有些边界案例会变得更有挑战性。

核心归纳

Q1: Anthropic如何用更少的资源保持竞争力？
两个因素：顶级团队的质量，以及"do more with less"的组织文化。这不是口号，是资源约束倒逼出来的实际能力。Anthropic的算力大约是竞争对手的十分之一级别，但在大部分时间里保持了模型性能领先。

Q2: 安全和商业价值真的能兼得吗？
Anthropic的核心判断是安全和商业价值正相关。企业客户天然需要可靠、不出错的AI系统，这恰好是Anthropic的强项。"从来没有企业客户要求Claude多幻觉一点。"目前为止，Anthropic还没有遇到安全与功能真正冲突的明确用例。

Q3: AI泡沫会破吗？
技术层面没有放缓迹象，每年都在指数增长。真正的风险在经济层面：技术渗透到企业的速度可能赶不上技术进步的速度——变更管理、采购流程、用例发现都需要时间。另外，整个产业链的参与者数量很少，任何一环出问题都可能引发系统性风险。