上周，OpenAI 和 Anthropic 分別發(fā)布了一份，兩個(gè)報(bào)告有一點(diǎn)給我印象非常深：使用 ChatGPT 的用戶行為中非工作消息的比例越來(lái)越大，已經(jīng)占到了差不多 73%；

而使用 Claude 的用戶行為中則幾乎都與工作相關(guān)，AI 更多被當(dāng)作工具／助手／協(xié)作者，特別是與編程以及增強(qiáng)人類能力這塊。

兩家走出了非常具有自己特色的路徑：OpenAI 的發(fā)展一直延續(xù)了綜合能力的提升，在推理和多模態(tài)各方面全面發(fā)展。而 Anthropic 則以代碼和工具使用能力為特色，逐步形成適合真實(shí)世界軟件工程任務(wù)的口碑和標(biāo)簽。

OpenAI 最新一輪融資讓其估值達(dá)到了 3000 億美金，而 Anthropic 同樣達(dá)到了 1830 億美金，可以說(shuō)都挺瘋狂的。

成為 Anthropic 不比追趕 OpenAI 容易

Anthropic 的發(fā)力和快速突破點(diǎn)是 Coding 和 Agent 能力，目前它是 Agentic Coding 這個(gè)領(lǐng)域的主導(dǎo)，自己推出的 Claude Code 也成為 Agentic Coding 里增長(zhǎng)最快的產(chǎn)品，6 個(gè)月時(shí)間 ARR 達(dá)到 4 億美金，Claude 4 上線后兩月內(nèi)其收入增長(zhǎng)了 5 倍。

最近在跟一位朋友交流國(guó)內(nèi) AI 大模型未來(lái)的機(jī)會(huì)點(diǎn)時(shí)聊到一個(gè)反常識(shí)的觀點(diǎn)：大家可能會(huì)覺(jué)得追趕 OpenAI 的難度要高于 Anthropic，因?yàn)榍罢咝枰瑫r(shí)滿足天時(shí)地利人和的條件，而后者需要的是單點(diǎn)突破的能力。但實(shí)際上，做 Anthropic 的難度更大，因?yàn)樽鳛樽冯S者，大家很容易困在行業(yè)領(lǐng)頭羊 OpenAI 設(shè)定好的技術(shù)路線圖，亦步亦趨。敢于提出和驗(yàn)證不同的路徑才有可能成為 Anthropic。

這可能就是為什么直到最近幾個(gè)月，中國(guó)的AI模型公司才意識(shí)到 OpenAI 的路線不是唯一正確解，從而加快了追趕 Anthropic 的步伐。

7月初，月之暗面發(fā)布的 Kimi K2，技術(shù)博客標(biāo)題就叫 Open Agentic Intelligence。并且在官方文檔中首次提供了與 Claude Code 完整兼容的接入指南，可以直接在 Claude Code 中使用 K2 模型。

7月末，阿里的 Qwen3-Coder 編程模型以及智譜發(fā)布的 GLM-4.5，都在往替代 Claude Code 的方向上靠。

8月底，DeepSeek 發(fā)布的 DeepSeek-V3.1，也包括了兼容 Anthropic API 的能力，可以用與調(diào)用 Claude / Anthropic API 類似的方式調(diào)用 DeepSeek 的模型和服務(wù)。

9月初，Anthropic 嚴(yán)格限制來(lái)自中國(guó)企業(yè)的使用后，國(guó)內(nèi) AI 迅速做出了反應(yīng)，希望成為 Claude 的有力替代。

Anthropic 如何成功挑戰(zhàn) OpenAI 設(shè)定的技術(shù)路線圖？答案要從一年多之前說(shuō)起。

Anthropic 的賭注

2024年3月，Anthropic 在發(fā)布 Claude 3 系列模型的時(shí)候，依然是 OpenAI 的追隨者，除了強(qiáng)調(diào)更長(zhǎng)的上下文，模型本身并沒(méi)有什么特別突出的能力，官方強(qiáng)調(diào)的也是跟 OpenAI 一樣的各項(xiàng)通用能力。

三個(gè)月后，Anthropic 模型策略的轉(zhuǎn)折點(diǎn)開(kāi)始顯現(xiàn)。2024 年 6 月發(fā)布 Claude 3.5 Sonnet 的時(shí)候，Anthropic 第一次提出了內(nèi)部的 Agentic Coding 評(píng)估基準(zhǔn)，突出了模型在真實(shí)世界中修復(fù)代碼庫(kù)中的錯(cuò)誤或添加功能的能力，重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)“在得到指導(dǎo)并提供相關(guān)工具時(shí)，Sonnet 3.5 可以獨(dú)立編寫(xiě)、編輯和執(zhí)行代碼，具備復(fù)雜的推理和故障排除能力。它輕松處理代碼轉(zhuǎn)換，使其在更新遺留應(yīng)用程序和遷移代碼庫(kù)方面特別有效。”

2024 年 10 月，新版的 Claude 3.5 Sonnet（沒(méi)錯(cuò)，這是個(gè)糟糕的產(chǎn)品名字，后來(lái)他們應(yīng)該吸取了起名字的教訓(xùn)），通過(guò) Computer use 功能，將模型“工具使用”能力提升到了一個(gè)新的階段。這一次他們開(kāi)始的全部重點(diǎn)都是“業(yè)界領(lǐng)先的軟件工程能力”。OpenAI 在 8 月份發(fā)布的 swe-bench Verified 基準(zhǔn)評(píng)測(cè)，成了 Anthropic 模型最看重的一項(xiàng)能力展示的窗口。這可能會(huì)讓人想起 Google 發(fā)布的 Transformer 成就了 OpenAI 的 GPT 系列模型。AI 研究的開(kāi)放，促進(jìn)了行業(yè)的快速發(fā)展，讓大家可以互相成就。

2024 年 11 月，Anthropic 發(fā)布了模型上下文協(xié)議（Model Context Protocol），讓模型的工具使用能力有機(jī)會(huì)規(guī)模化擴(kuò)展。后來(lái)，這個(gè)協(xié)議幾乎成為了行業(yè)里事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)，Google、OpenAI 都宣布兼容，大量廠商推出了自己的MCP工具。

再后來(lái)，Claude 3.7、4.0、4.1 模型陸續(xù)發(fā)布，基于 Claude 模型的 Cursor 等編程工具成為行業(yè)熱門(mén)產(chǎn)品，自己下場(chǎng)做的 Claude Code 第一次把 Agentic Coding 能力更淋漓盡致地呈現(xiàn)在行業(yè)面前。

至此，Anthropic 讓 OpenAI 成為了 Agentic Coding 領(lǐng)域的追趕者，也把自己的估值推上了近 2000 億美元的驚人水平。

避免困在 OpenAI 設(shè)定的路線圖里

Anthropic 找到了突圍點(diǎn)，但 AI 行業(yè)的其他公司被困在 OpenAI 設(shè)定的路線圖里。DeepSeek R1 帶來(lái)的沖擊，更是讓大家普遍堅(jiān)信只有把 L2 的“深度思考”能力做好了，才有機(jī)會(huì)進(jìn)入 L3 的 Agent 階段。

Kimi 的創(chuàng)始人楊植麟最近在接受《語(yǔ)言即世界》的采訪時(shí)，多次 cue 到了 Anthropic 和 Claude 模型，他點(diǎn)出 Anthropic 并沒(méi)有完全按照 OpenAI 設(shè)定的 L1 到 L5 路線發(fā)展，在 L2 的推理上做得并不多，而是著重在 L3 Agent 上發(fā)力，最終取得了突破。這可能也是為什么 Kimi 的 K2 模型發(fā)力 agentic 能力，而不是優(yōu)先做長(zhǎng)思考版本的原因。

追隨領(lǐng)頭羊是一個(gè)更不需要思考的戰(zhàn)略。如果一個(gè)中國(guó)公司的戰(zhàn)略是緊緊跟追 OpenAI，那它幾乎必然會(huì)困在 OpenAI 設(shè)定的路線圖里，在 Agent 模型方面慢半拍到一拍。對(duì)于中國(guó) AI 大模型創(chuàng)業(yè)公司而言，融資金額普遍有限，出牌的機(jī)會(huì)并不多，可能慢板拍就意味著掉隊(duì)的開(kāi)始。

這讓我想起了張一鳴在某次采訪中說(shuō)過(guò)的一段話，“對(duì)事情的認(rèn)知是最關(guān)鍵的，你對(duì)這件事情的理解，就是你在這件事情上的競(jìng)爭(zhēng)力。因?yàn)槔碚撋掀渌纳a(chǎn)要素都可以構(gòu)建�！�一個(gè)更直白的版本是，除了認(rèn)知，其他生產(chǎn)要素都是可以構(gòu)建的。

想要避免困在別人設(shè)定的路徑里，中國(guó) AI 行業(yè)需要更多像梁文鋒和楊植麟這樣的深度思考者，就像 DeepSeek 對(duì)模型 MoE 架構(gòu)的探索，Kimi 對(duì)下一代深度學(xué)習(xí)優(yōu)化器的探索。

月之暗面的 Kimi 模型，最早以“長(zhǎng)文本”理念被人所知。2023 年 10 月，Kimi 剛上線時(shí)就打出了支持 20 萬(wàn)字輸入的理念。是當(dāng)時(shí)上下文最長(zhǎng)的 AI 助手產(chǎn)品，大概是當(dāng)時(shí) Claude 的兩倍。楊植麟甚至提出了“Lossless Long Context is Everything”的說(shuō)法，這讓人想到其實(shí)他的學(xué)術(shù)成名作 Transformer-XL，本質(zhì)目的就是讓模型從底層算法層面就能支持更長(zhǎng)的上下文。

2025 年 1 月，跟 DeepSeek R1 同一天推出“長(zhǎng)思考”的推理模型 K1.5 沒(méi)什么聲響，直到 7 月份開(kāi)源了萬(wàn)億參數(shù)的 Kimi K2 模型，獲得技術(shù)圈的普遍認(rèn)可，甚至被 Nature 發(fā)文稱是中國(guó)的“又一個(gè) DeepSeek 時(shí)刻”。在采訪中，當(dāng)被問(wèn)到 Kimi 是否想成為 Anthropic 時(shí)，楊植麟回答說(shuō)，“做中國(guó)的 XXX”本身就是不成立的——“很難用這樣的方式去定義。中美的語(yǔ)境、土壤不一樣，今天更多是從全球視角去思考問(wèn)題�！�

對(duì)中國(guó) AI 公司而言，Anthropic 帶來(lái)的最大價(jià)值或許就是激勵(lì)更多人，不僅僅做追隨者，而是探索屬于自己的道路。

Anthropic 可能也不是最終答案

如果站在 OpenAI 的角度，Anthropic 的成功顯然是一次偷襲，他們被對(duì)手打到了一個(gè)自己不夠重視的領(lǐng)域。他們最近的回應(yīng)是 GPT-5-Codex ，一個(gè)專門(mén)針對(duì)軟件開(kāi)發(fā)優(yōu)化的模型，以及 Codex CLI 工具。從開(kāi)發(fā)者的反饋來(lái)看， GPT-5-Codex 與 Claude 模型的體驗(yàn)有所不同，GPT-5 更側(cè)重于深入思考之后，再采取行動(dòng)，而 Claude 更側(cè)重于邊采取行動(dòng)邊思考。對(duì)于很多高難度任務(wù)而言，思考清楚再動(dòng)手，可能是更好的選擇。

所以，Claude 也不一定就是軟件工程的最終答案，對(duì)于中國(guó)的 AI 公司而言，沒(méi)有野心的追隨者，永遠(yuǎn)只能是追隨者。

End！

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