智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 | 江宇
編輯 | 漠影
智(zhi)東(dong)西8月1日報道，近日，Anthropic聯(lian)合創始(shi)人兼CEO達里(li)奧·阿(a)莫代伊(yi)（Dario Amodei）在(zai)公(gong)司位于舊金山的總部接受(shou)了媒體(ti)專訪(fang)。
這位近年來在AI圈最具爭議的技術領導者，系統回應了他在2025年間引發風暴的言行——他曾公開預測AI將在短期內淘汰50%的初級白領崗位，反對“十(shi)年暫停AI監管”的(de)提(ti)案，并呼吁(yu)對華(hua)實(shi)施更嚴厲(li)的(de)芯片出口(kou)管控，引發產業界(jie)的(de)激烈爭(zheng)論。
在外界(jie)看(kan)來，他(ta)是(shi)鼓(gu)吹風險的(de)“末日論者(zhe)”，是(shi)阻擋AI開放發展的(de)“控制派”；而在支持者(zhe)眼中，他(ta)則是(shi)為(wei)AI踩下(xia)“安全剎車(che)”的(de)少數清醒者(zhe)，是(shi)以一己之力試圖改變行業軌道(dao)的(de)技術(shu)理想主義者(zhe)。
面對巨大爭議，阿莫代伊罕見地解釋了他為何高調出擊。他坦言，驅動自己的是一個愈發確定的判斷：AI能力的爆發遠比人們預想得更快、更不可控。“我確實是對AI能力提升最樂觀的人之一，”他說，“但越接近強大AI系統，我就越覺得應該站出來，以最清晰、最堅定的方式告訴大家：它真的來了。”
如(ru)果(guo)這(zhe)位(wei)從(cong)理論物理轉行的科學(xue)家，將塑造下一代最具影響力的技術，那我們就有必要搞清楚：他的判斷依據是什么？商業邏輯如(ru)何？如(ru)何讓Anthropic發展得如(ru)此迅速(su)？
以下內容由智東西(xi)基(ji)于Big Technology報道整理，為增(zeng)強可讀性(xing)，在不改變(bian)原意的前提下進行(xing)了(le)部分增(zeng)刪與編(bian)排調整。
一、“AI安全派”的尖鋒人物，阿莫代伊如何在硅谷引發爭議
阿莫代伊的直言不諱和鋒芒畢露，在硅(gui)谷引(yin)發了(le)兩極化評價。
一(yi)方(fang)面，他(ta)被(bei)視為(wei)(wei)OpenAI GPT-3項(xiang)目（即(ji)ChatGPT前身）的關鍵推動(dong)者，也是(shi)出于AI安(an)全考量而(er)創辦Anthropic的前瞻型技(ji)術領袖；另一(yi)方(fang)面，也有人批(pi)評他(ta)是(shi)“控制(zhi)狂”或(huo)“末日(ri)論者”，認為(wei)(wei)他(ta)試圖放慢(man)AI發展節奏，并按自己的價值觀改造整個AI行業。
無論(lun)褒貶如何(he)，當前的(de)AI行(xing)業都已經繞不開阿莫代(dai)伊。
Anthropic目前估值已達610億美元（約合人民幣4453億元）。阿莫代伊談到：“我們在2021年初幾乎從零起步，到2025年3月實現年化營收14億美元（約合人民幣102.2億元），5月增至30億美元（約合人民幣219億元），7月進一步逼近45億美元（約合人民幣328.5億元）。以這個體量來看，我們可能已經是歷史上增長最快的軟件公司之一。”
Anthropic的商業路徑也逐步清晰。與OpenAI主要依靠ChatGPT訂閱和API向終端用戶變現不同，Anthropic則側重面向企業客戶提供模型API服務，支(zhi)持客戶將Claude集(ji)成進(jin)自(zi)有產品，用(yong)于客服、搜索、編程等應用(yong)場景。
這也使Anthropic在行業中的角色愈發關鍵：其模型能力越強，授權客戶的產品性能越好，競爭力也隨之增強。某種程度上，Anthropic已成為衡量AI技術進展的“晴雨表”。
在模型(xing)能力持續提升、客戶體(ti)量不斷擴大的(de)同時，阿莫代伊也希望(wang)借此推動整個(ge)AI行業沿著他(ta)認為“更可控、安(an)全的(de)路徑”演進。
在業內人(ren)士(shi)看來，憑借他敢言、敢打、也敢挨拳的性格，他很可能走得通。
二、從理論物理到AI，阿莫代伊兩度調整學術方向
阿莫(mo)代伊從小(xiao)就(jiu)是一位“科學(xue)迷”。他(ta)于1983年出生(sheng)在(zai)舊金山，母親(qin)是猶太人(ren)，父親(qin)是意(yi)大利人(ren)。從小(xiao)他(ta)幾乎只對數學(xue)和物理(li)感興(xing)趣(qu)。即(ji)使在(zai)美國互聯網(wang)泡(pao)沫最盛(sheng)的高中(zhong)時代，阿莫(mo)代伊也毫無興(xing)趣(qu)參與熱門的網(wang)頁開(kai)發熱潮(chao)。“寫網(wang)站這種(zhong)事完全(quan)吸引不了我，我只對探索(suo)基礎科學(xue)真理(li)感興(xing)趣(qu)。”
阿莫代伊的母(mu)親埃琳娜·恩格爾（Elena Engel）曾主(zhu)持伯克(ke)利和舊金山多(duo)家公共圖書(shu)館(guan)的翻新工程；父(fu)親里卡多(duo)·阿莫代伊（Riccardo Amodei）是一位手工皮具(ju)匠人(ren)。談起父(fu)母(mu)，阿莫代伊稱：“他們教(jiao)會我如何分辨是非，理解世界上真(zhen)正重要(yao)的事情，也讓(rang)我意識到(dao)身上的責任。”
在加州理工學院(yuan)讀本科時，這種責(ze)任感開始轉化為社會表達(da)。他曾在學生報紙(zhi)《The California Tech》上(shang)撰文，批(pi)評同學們對(dui)(dui)伊(yi)拉克戰爭的態度冷漠：“問題不在于大家支持(chi)轟炸伊(yi)拉克，而是很多(duo)人雖然(ran)原則(ze)上(shang)反對(dui)(dui)，卻不愿花哪(na)怕一秒鐘來表達(da)立場。”
阿莫代伊的人生在二十多歲時迎來重大轉折。2006年，他長期患病的父親因一種罕見疾病去世。受到打擊后，他決定從普林斯頓大學的理論物理專業轉向生物研究，希望為攻克(ke)人類疾病作出貢獻。
此(ci)后阿(a)莫代(dai)(dai)伊(yi)的人(ren)生，在某種意義上是在彌補父親去(qu)世的遺憾(han)——尤其(qi)因為四年后，一種新療法問世，將這種疾病的治愈率從50%提(ti)升至95%。阿(a)莫代(dai)(dai)伊(yi)感嘆：“有人(ren)發明(ming)了(le)解藥，拯救了(le)許多(duo)生命(ming)。但如果(guo)早幾年出現，也許就能救到我父親。”
正如他的前女友杰德·王（Jade Wang）所說，父親的去世一直影響著阿莫代伊的人生軌跡。如果科研進展能再快一些，阿莫代伊的父親或許仍然健在。只是他花了一些時間，才找到AI這個承載他愿望的工具。
在普(pu)林斯頓，阿莫代(dai)伊仍(reng)沉浸在父親(qin)去世的哀傷中，他開始從視網膜入手研究人類生理系統。
眼睛通過(guo)信(xin)號傳導將外(wai)界信(xin)息傳送至大(da)腦的(de)(de)視(shi)覺皮層——這(zhe)是大(da)腦中面積最大(da)的(de)(de)功(gong)能區(qu)域，占據約30%。要理(li)解人類復雜(za)的(de)(de)神經(jing)系統，視(shi)網膜無疑是一個理(li)想的(de)(de)切入口。
普林斯頓的同學斯蒂芬妮·帕爾默（Stephanie Palmer）回憶說，阿莫代伊之所以選擇研究視網膜，并不是因為他對眼科學本身感興趣，而是因為“眼科學可以讓他觀察一個完整的神經元群體，至少有機會理解每個細胞的運作方式。這研究的重點與其說是眼睛，不如說是神經系統。他也并不是想當一名眼科醫生。”
在神經科學家邁克爾·貝里（Michael Berry）教授的實驗室中，阿莫代伊對當時測量視網膜信號的方法頗為不滿，便親自設計并參與開發了一種新型傳感器，以采集到更多的(de)數據。憑(ping)借這一成果(guo)，他的(de)博士論文獲(huo)得赫茲(zi)獎學金（Hertz Thesis Priz）頒發的(de)年度論文獎。
▲普林斯頓大學貝(bei)爾實驗室
然而，阿莫代伊對常規的挑戰傾向，以及他強烈的個人見解，使他在學術環境中顯得格格不入。貝里回憶道，阿莫代伊是他指導過最有才華的研究生，但他對技術效率和團(tuan)隊協作的重視，在以個人(ren)成就為評判標準的體(ti)系(xi)中并不吃香。
貝里也談到：“我覺得從內心里，他是個頗為自負的人。我想象，他在(zai)此前的整個學(xue)術(shu)生涯中(zhong)，每當做出點成績，周圍(wei)人(ren)都會起立鼓掌。但在(zai)這里，并沒(mei)有人(ren)那樣做。”
離(li)開(kai)普林斯(si)頓后(hou)，阿莫代伊(yi)(yi)迎來(lai)了(le)通往AI的大(da)門。他在斯(si)坦福大(da)學(xue)從(cong)事(shi)(shi)博(bo)士后(hou)研(yan)究(jiu)，師從(cong)研(yan)究(jiu)員(yuan)帕拉格·馬(ma)利克(ke)（Parag Mallick），從(cong)事(shi)(shi)腫瘤內(nei)外蛋(dan)白質研(yan)究(jiu)，以(yi)探(tan)測轉移性癌(ai)細胞(bao)。這項工作極其復(fu)雜，讓阿莫代伊(yi)(yi)深刻意識到個(ge)人能(neng)力的邊界，他開(kai)始尋找技(ji)術上的解決方案。
阿莫代伊談到，“生物學(xue)中這(zhe)(zhe)些底層問(wen)題(ti)的復(fu)雜(za)性，感覺已經超出了人類(lei)的理解(jie)尺度，要想真(zhen)正搞清楚(chu)這(zhe)(zhe)一(yi)切(qie)，可能需要上(shang)百、上(shang)千名研究人員共同努(nu)力。”
他在新興AI技術中看到了這一潛力。當時，數據與算力的爆發正推動機器學習領域取得突破(po)——這(zhe)一AI的子(zi)領域(yu)雖然長期擁有理論潛力，但此前實際效果一直不佳。
在親自嘗試之后，阿莫代伊意識到，AI或許能替代那些成千上萬的研究人員。他回憶道，“AI是我當時剛剛開始看到一些進展的領域，在我看來，它可能是唯一能填補這道鴻溝的技術，是一種‘能夠帶領我們超越人類尺度的工具’”。
三、他在百度找到了Scaling Laws
為了(le)更(geng)直接推動AI研究，阿莫代伊決定離開學術(shu)界，進入資源更(geng)為充足的(de)產業(ye)體系。他一度打算(suan)自己創業(ye)，后來又偏向加(jia)入谷(gu)歌——谷(gu)歌的(de)Google Brain預(yu)算(suan)充足，且剛剛收(shou)購了(le)DeepMind。
最終吸引他的是吳恩達（Andrew Ng）在百度組建的AI研究團隊。當時，吳恩達手握1億美元（約合人民幣7.3億元）預算，正在全球范圍內招募頂尖AI人才，開始組建一只“夢之隊”。
雖然當時阿莫代伊的背景主要集中在生物方向，但百度的格雷格·迪亞莫斯（Greg Diamos）在看了他在斯坦福撰寫的代碼后，評價說：“能寫出這些代碼的人，一定是一位非常優秀的程序員。”在此推薦下，阿莫代伊于2014年11月加入百度。
在百度期間，他與團隊開展了大規模實驗，探索模型性能是否會隨著參數規模和訓練數據的增長而持續提升。結果顯示，確實如此。阿莫代伊及其合作者隨后撰寫了一篇關于語音識別的論文，首次系統展示了這一趨勢，該成果也成為“AI擴展定律”（Scaling Laws）的基礎。
▲論(lun)文《Deep Speech 2：面向(xiang)英文與中文的(de)端到端語音識別(bie)》百(bai)度研(yan)究院（硅谷）
“這(zhe)對我沖擊極大，”阿莫(mo)代伊回憶說，“我看(kan)到了(le)一(yi)條極其平(ping)滑(hua)的趨勢線(xian)，變化(hua)明確、持續上升。”迪亞莫(mo)斯則評價：“這(zhe)是我這(zhe)輩子見過最重要的發現。”
至今，阿莫代伊仍是Scaling Laws最堅定的支持者之一。與DeepMind CEO哈薩比斯（Demis Hassabis）、Meta首席AI科學家楊立昆（Yann LeCun）等人所堅持的“AI需要范式突破”不同，阿莫代伊認為路徑已足夠明確——需要依靠更大的模型和更多的計算。
如今，全球(qiu)數據中心規模(mo)不(bu)斷擴大(da)，在(zai)他看來，這正(zheng)是邁向(xiang)強大(da)AI的信號。他說：“我們正(zheng)處在(zai)一(yi)條指(zhi)數增(zeng)長(chang)曲線上，而它很(hen)容易(yi)讓人(ren)產(chan)生錯覺。”所謂“錯覺”，是指(zhi)指(zhi)數曲線初期增(zeng)長(chang)緩(huan)慢，看似平穩，但臨近爆(bao)發節點時，增(zeng)長(chang)速(su)度會突然加速(su)。
阿莫代伊坦言，“距離瘋狂爆發可能只有兩年，而你還以為一切才剛開始。”
四、從谷歌到OpenAI，他親手推開生成式AI的大門
在(zai)百(bai)度團隊逐漸解散后，埃隆·馬斯克（Elon Musk）召集阿(a)莫代伊與多(duo)位AI研(yan)究人員(yuan)，在(zai)門洛帕克的玫瑰木(mu)酒店共進(jin)晚餐(can)，討(tao)論創建一個(ge)能與谷歌(ge)抗衡的新研(yan)究機構。
薩姆·阿爾特曼（Sam Altman）、格雷格·布羅克曼（Greg Brockman）和伊利亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever）也都出席了。這場“玫瑰木晚宴”，最終促成(cheng)了(le)OpenAI的誕生。
盡管阿莫代伊后(hou)(hou)來選擇(ze)加入(ru)谷(gu)歌(ge)的(de)Brain團隊，但在(zai)工作了十個月后(hou)(hou)，他決定轉投OpenAI，專注于(yu)AI安全研究。他擔(dan)憂快速(su)進步的(de)技術可能(neng)帶來的(de)危(wei)害，并與(yu)人合作撰寫了一(yi)篇關(guan)于(yu)不良行為潛在(zai)可能(neng)性的(de)論(lun)文(wen)。
▲論文《AI安(an)全(quan)領域的具體難題》
就(jiu)在(zai)那段時間，谷歌(ge)的研究員剛剛提出(chu)transformer模型(xing)，并發表論(lun)文《Attention is All You Need》，這項(xiang)技術后來成(cheng)為生成(cheng)式AI的基礎。
然而，谷歌內部并未積極推進(jin)這一方(fang)向，而OpenAI則(ze)迅(xun)速跟進(jin)，并于2018年發布了第一個大(da)語言模(mo)型(xing)GPT（其中“T”代表Transformer）。盡(jin)管早(zao)期模(mo)型(xing)的(de)文本生成質(zhi)量仍(reng)有限，但技術進(jin)步顯著。
作為OpenAI的研究總監，阿莫代伊深度參與了GPT-2的開發，并積極推動引入“人類反饋強化學習”（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）技術，讓模型更(geng)符合人類的偏(pian)好和價值判斷。這一方法日后成為訓練對齊型AI的關鍵手段。
▲論文《人類反(fan)饋強化學(xue)習》
在GPT-2的基礎上，阿莫代伊主導了更具里程碑意義的GPT-3項目——模型參數數量提升近百倍，投入(ru)資金高達數千萬(wan)美元(yuan)，占用了OpenAI約(yue)五至六成的(de)算力資源。
GPT-3發布(bu)后震撼了整(zheng)個AI行業，其(qi)在文本(ben)生成、語言(yan)翻(fan)譯(yi)、代碼編寫等任務中(zhong)展(zhan)現(xian)出前所未有的能力。
阿莫代伊當時在接受《紐約時報》采訪時稱，“它展現出一種‘涌現性’，它能識別你給出的文字，然后自如地延續(xu)下去，就像真的‘懂(dong)了’你想說什么。”
但(dan)在GPT-3取(qu)得成功的(de)同時，OpenAI內部的(de)分(fen)歧也愈發明顯(xian)。阿莫代伊對AI帶來的(de)潛在風險(xian)日(ri)益(yi)擔憂(you)，希望從組(zu)織治理層面加強安全機制。
但他(ta)并未(wei)掌握模型(xing)發布節奏、人事安排或對外戰(zhan)略等關鍵(jian)決策權。“光(guang)訓(xun)練模型(xing)是(shi)不夠的(de)，”他(ta)說，“你無法(fa)只靠技術，來(lai)決定一(yi)家(jia)公司(si)的(de)整體走向。”
在無法達成(cheng)共(gong)識的(de)(de)情況下，阿莫代伊逐漸建(jian)立起一個以“熊(xiong)貓（Panda）”為(wei)代號的(de)(de)親密研究圈，與(yu)OpenAI管理(li)層(ceng)的(de)(de)理(li)念沖突加劇，內部關系也變得緊張。一些人(ren)批評他(ta)打(da)著“AI安(an)全”的(de)(de)旗號，實則試圖控制公(gong)司方向(xiang)。
在(zai)阿(a)莫代伊(yi)(yi)呼吁限制(zhi)向中(zhong)國出口(kou)芯片之后，英偉達(da)CEO黃仁勛也(ye)公開表(biao)達(da)了類(lei)似批(pi)評：“他(ta)（阿(a)莫代伊(yi)(yi)）覺得AI太可(ke)怕了，只有(you)他(ta)們自己才應(ying)該來做。”
對此，阿莫代伊回應稱，這種說法“荒謬至極”。“我從沒說過‘只有我們能做’這件事，”他說，“我的目標是推動一個‘向上的競賽’（race to the top），讓行業學習并采納我們的安全(quan)做法。”
最終，在2020年12月，阿莫代伊與一批志同道合的同事離開OpenAI，創辦了新公司Anthropic，團隊成(cheng)員包括(kuo)前政策主管杰克·克拉(la)克（Jack Clark）、妹妹丹妮(ni)拉(la)·阿莫代(dai)伊(yi)（Daniela Amodei）、研究(jiu)科學(xue)家克里斯(si)·奧拉(la)（Chris Olah）等人。
五、從折疊椅創業到百億融資，Anthropic爆發背后的“人本”觀
在Anthropic總部的會議室里，聯合創(chuang)始人杰克·克拉(la)克（Jack Clark）展示了(le)公司早(zao)期命名的文(wen)檔。文(wen)件中列出了(le)多個備選名稱，包括：Aligned AI、Generative、Sponge、Swan、Sloth、Sparrow Systems，以及(ji)最終(zhong)選定的“Anthropic”。
這個名字意為“以人為本”，不僅契合公司的愿景，而且當時域名尚(shang)未被注冊。最終，Anthropic團隊在表(biao)格上(shang)寫下了評語：“我們喜歡這個名字(zi)，它不錯。”
Anthropic誕生于新冠疫(yi)情最嚴(yan)重的(de)階段(duan)，創(chuang)始期溝通幾乎全靠Zoom線上完成(cheng)，團(tuan)隊規模僅有15至(zhi)20人。每周，他們會在舊金(jin)山(shan)的(de)Precita Park野(ye)餐式開會，員工(gong)自帶折(zhe)疊椅，圍坐一圈來討論公司的(de)技術(shu)路(lu)徑和發展方(fang)向。
Anthropic最初的使命非常清晰：構建(jian)一(yi)流的大語言模型(xing)，推動行(xing)業采納更(geng)安(an)全的開發實踐，并公開發布部分非核(he)心的研究(jiu)成果。
在這(zhe)(zhe)個由前OpenAI研究(jiu)員組建的初創公司中，許多成員都懷(huai)有一種(zhong)“使命(ming)感”。克拉克回憶道：“奇妙(miao)的是，我們(men)內心(xin)都覺得(de)(de)這(zhe)(zhe)一切勢在必行。我們(men)已經(jing)驗證過Scaling Laws，知道模型(xing)會變得(de)(de)越(yue)來越(yue)強。”
Anthropic的第一批投資人之一是谷歌前CEO埃里克·施密特（Eric Schmidt）。他通過當時的女友（如今的妻子）認識了阿莫代伊，兩人曾就技術方向與創業計劃進行過深入交流。施密特稱，他投資的不是某個具體項目，而是人。他坦言：“這(zhe)種階段的投資，基本(ben)沒(mei)有數據可以參(can)考，只能看人。而阿莫(mo)代伊(yi)是(shi)天才，他也承諾(nuo)會雇傭(yong)天才，也確實做到了。”
另一位早期(qi)投資(zi)人是(shi)后因FTX破產而(er)身敗名裂的(de)加密貨(huo)幣企業家山姆·班克曼(man)-弗里德（Sam Bankman-Fried，簡稱SBF）。據稱，SBF從FTX挪(nuo)用(yong)資(zi)金向Anthropic投入了5億(yi)美元(yuan)（約合人民(min)幣36.5億(yi)元(yuan)），占股13.56%。
但阿莫代伊(yi)并(bing)未授予SBF董事席位，僅提供了無投票權股份。阿莫代伊(yi)后(hou)來評價：“他當(dang)時確實看好(hao)AI和安全(quan)，但他后(hou)來的行為遠比我想象中更極(ji)端、更糟糕。”
阿莫代伊向投資人傳達的核心理念非常簡明：“我們可以用十分之一的成本，構建出同樣先進的模型。”
截至目前，阿莫代伊已為Anthropic累計募集近200億美元（約合人民幣1460億元），其中包括來自亞馬遜的80億美元（約合人民幣584億元）和谷歌的30億美元（約合人民幣219億元）。他談到：“投資人不傻，他們能看出我們的資本效率。”
與OpenAI選擇(ze)通過(guo)ChatGPT面向消費者(zhe)不(bu)同，Anthropic優先(xian)服務企業(ye)客戶。這(zhe)一策略不(bu)僅更(geng)具(ju)商業(ye)可行性，也有助于推動模型(xing)實用性快速提(ti)升(sheng)。例(li)如，通過(guo)大(da)規(gui)模專(zhuan)業(ye)任務訓練，模型(xing)在生物化學等垂直領域已(yi)從(cong)“本(ben)科水平(ping)”躍(yue)升(sheng)至“研究(jiu)生水平(ping)”，雖不(bu)一定(ding)能打(da)動普(pu)通用戶，但對輝瑞（Pfizer）這(zhe)類企業(ye)客戶而言極具(ju)吸引力(li)。
有趣的是，讓Anthropic真正聲名大噪的，并非這些技術成果，而是2023年7月推出的消費者聊天產品Claude。這款機(ji)器人因(yin)“高情商”的表達風格受到(dao)廣泛好(hao)評，而這種(zhong)性格恰(qia)(qia)恰(qia)(qia)源于Anthropic團隊在安全訓練上長期積累的經驗。Claude推出后，Anthropic迅(xun)速擴張，從(cong)員工(gong)不足150人增(zeng)長到(dao)一年內(nei)超(chao)過(guo)500人。高峰時期，公司每天新增(zeng)的員工(gong)數量，甚(shen)至超(chao)過(guo)了創辦第(di)一年全年的招聘總量。
阿(a)莫代伊押注企業市場的(de)策略也迅速見效。如(ru)今，Anthropic的(de)Claude模型已廣泛應用于旅游、醫(yi)療(liao)、金融、保險等(deng)多個行業的(de)大型客戶(hu)中，服務(wu)對象包括聯合航(hang)空（United Airlines）和(he)美國國際(ji)集團（AIG）等(deng)。
以制藥公司諾(nuo)和諾(nuo)德(de)（Novo Nordisk）為(wei)例，過去需要15天才能完成匯總的合(he)規文件，如今Claude可以在(zai)10分鐘內生成初稿，極大提升了(le)效率。Anthropic營收負責(ze)人(ren)(ren)凱特·詹森（Kate Jensen）稱：“我(wo)們開發的技(ji)術，正在(zai)替代那些人(ren)(ren)們最抱(bao)怨的繁(fan)瑣工作。”
與此同時，Claude在程序員群體(ti)中也受到高度歡迎。Anthropic從一開始(shi)就非(fei)常重視(shi)模型的(de)編程能力建設，這既(ji)有(you)助于加快公司自身的(de)模型開發(fa)效率(lv)，也因為程序員用(yong)戶對新工具具備更強(qiang)的(de)采(cai)納能力。
2025年2月，Anthropic正式推出Claude Code功能，迅速成為公司重要(yao)的增長引擎之一。
根據阿莫代伊提供的數據，Anthropic年收入幾乎每年實現10倍增長：2023年(nian)(nian)為1億(yi)(yi)美元(yuan)（約(yue)合(he)人(ren)(ren)民(min)幣7.3億(yi)(yi)元(yuan)），2024年(nian)(nian)達到(dao)10億(yi)(yi)美元(yuan)（約(yue)合(he)人(ren)(ren)民(min)幣73億(yi)(yi)元(yuan)），截至(zhi)2025年(nian)(nian)上半年(nian)(nian)，年(nian)(nian)化收入已超(chao)過(guo)45億(yi)(yi)美元(yuan)（約(yue)合(he)人(ren)(ren)民(min)幣328.5億(yi)(yi)元(yuan)）。
這一增長也反(fan)映在客(ke)戶(hu)側的(de)采購行為上，企業客(ke)戶(hu)的(de)平均支出同比增長了5倍(bei)，價值百萬(wan)美元以上的(de)訂單數量(liang)也同比增長了三倍(bei)（即單筆(bi)超過730萬(wan)元人民幣的(de)合同）。
六、DeepSeek來襲、資金吃緊，Anthropic的雙重壓力
盡管Anthropic實現了高速增長，但背后也潛藏著顯著隱憂。目前公司仍處于大額虧損狀態，預(yu)計(ji)2025年全年虧損將達30億美元(yuan)（約合(he)人民幣(bi)219億元(yuan)），毛(mao)利(li)率(lv)也明顯(xian)低于典型云計(ji)算企業。
部分客戶已開(kai)始感受到(dao)Claude在產品(pin)端(duan)的不穩定性。一(yi)位初(chu)創(chuang)公司創(chuang)始人稱，Claude模(mo)型在使用體驗上表現(xian)出色，“很好用，但(dan)經常崩(beng)潰(kui)”。
編程Replit CEO阿姆賈德·馬薩德（Amjad Masad）也(ye)指(zhi)出，開發者原本(ben)預(yu)期Claude的API調用價格會隨著規模擴大而下降，但這一預(yu)期并不(bu)會實現。
一位(wei)開(kai)發者(zhe)通過每月200美元(yuan)（約(yue)合人民幣1460元(yuan)）的Max套(tao)餐，跑出了(le)價(jia)值6000美元(yuan)（約(yue)合人民幣4.38萬元(yuan)）的API調用(yong)額(e)度，迫使Anthropic緊急上線調用(yong)上限機制以遏制超額(e)消耗(hao)。
針對外界質疑，阿莫代伊(yi)回(hui)應稱，隨(sui)著模型能力(li)每次(ci)躍升，用(yong)戶(hu)的(de)單位成本將(jiang)隨(sui)之下降(jiang)；而目前各大AI實驗室仍處于推理(li)優化(hua)初(chu)期，未(wei)來效率有望顯著提升。
在(zai)業內(nei)人士看來(lai)，能否持(chi)續壓低這條成本曲線，正成為(wei)衡量AI商業可持(chi)續性的關鍵變量。
Anthropic團隊也透露：比起產品過于受歡迎這(zhe)種(zhong)“煩惱(nao)”，還(huan)(huan)有(you)更糟(zao)糕的(de)問(wen)題(ti)有(you)待解決(jue)。“生成(cheng)式AI及(ji)其背后的(de)規模定(ding)律，是否會步其他技術的(de)后塵——遵循成(cheng)本隨時間下降(jiang)的(de)曲線(xian)？”這(zhe)個(ge)問(wen)題(ti)還(huan)(huan)懸而未決(jue)。又或(huo)者(zhe)，它作為一項全(quan)新(xin)的(de)技術，有(you)著完(wan)全(quan)不同的(de)成(cheng)本軌(gui)跡？可以肯定(ding)的(de)是，要(yao)弄清這(zhe)一點還(huan)(huan)需要(yao)投入更多的(de)資金。
Anthropic的融資之路也并非一帆風順。為支(zhi)撐(cheng)大規模(mo)模(mo)型訓練與部署(shu)，Anthropic于2025年初啟動新一輪融資，由Lightspeed合伙人(ren)拉維·馬(ma)特(te)雷（Ravi Mhatre）牽頭，融資目標為35億(yi)美元（約(yue)合人(ren)民(min)幣255.5億(yi)元）。
融資關鍵階段(duan)遭遇突(tu)(tu)發挑戰：DeepSeek團隊突(tu)(tu)然開源了其(qi)自研(yan)大模(mo)型(xing)DeepSeek R1。該模(mo)型(xing)在(zai)性能上(shang)表現強(qiang)勁，價(jia)格僅(jin)為(wei)行(xing)業(ye)平均(jun)的1/40，一(yi)度引發市場恐(kong)慌(huang)，并(bing)導致英偉達(da)股價(jia)大跌17%。
馬特(te)雷回憶，在DeepSeek引發市場劇烈(lie)反應后不久(jiu)，他頂(ding)住巨(ju)大壓力，最終決定匯(hui)出10億美(mei)元(yuan)(yuan)（約合(he)人民(min)幣73億元(yuan)(yuan)）。
盡管如(ru)此，阿莫(mo)代伊(yi)仍成功(gong)說服投資(zi)人相信：DeepSeek雖然價格(ge)低廉，但其部署和運(yun)營仍需大(da)量(liang)資(zi)源與工程能力，真正的競爭(zheng)核心在于“是否能比我(wo)們(men)跑得(de)更(geng)好(hao)”。
這周，Anthropic正式啟動(dong)新一輪最高達50億(yi)美元（約(yue)合人民(min)幣365億(yi)元）的融資計(ji)劃，其估(gu)值(zhi)有(you)望(wang)翻倍至1500億(yi)美元（約(yue)合人民(min)幣1.1萬億(yi)元）。
值得注意的(de)是，此輪融資(zi)也首(shou)次(ci)引(yin)入了此前刻意回避的(de)中(zhong)東主權財富基(ji)金作為潛在投資(zi)方。對此，阿莫代伊在公司內(nei)部(bu)Slack（企(qi)業(ye)內(nei)部(bu)溝通(tong)工具）上寫道：“很難真正做到‘讓(rang)壞人一個(ge)都別(bie)沾(zhan)光’的(de)商業(ye)原(yuan)則。”
七、加速、提效，還是AI自我進化？Claude 4背后還有一份規則
2025年5月，在(zai)Anthropic舉辦的首(shou)屆開發者大會上，阿莫代(dai)伊親(qin)自登臺，發布新(xin)一代(dai)大語言(yan)模型Claude 4。他在(zai)演講中(zhong)反復強調，模型的迭(die)代(dai)速度正在(zai)加快(kuai)：“我不知(zhi)道會快(kuai)多少，但確實在(zai)加速。”Anthropic也正在(zai)開發AI編程(cheng)工具(ju)，以加速模型研(yan)發。
Anthropic聯合創始人兼首席科學家賈里德·卡普蘭（Jared Kaplan）稱：“現在幾乎所有工程師都在用AI提升工作效率。”在他看來，這種趨勢可能引發所謂的“智能爆炸”——即AI能夠訓練自身，并進行持續自我迭代，變得無所不能。“這可能兩三年(nian)內就會發(fa)生(sheng)，當然也(ye)可能更久(jiu)。”
已(yi)有案例顯示，Anthropic及其他企業(ye)在(zai)測試中(zhong)發現，AI在(zai)模擬(ni)環(huan)境中(zhong)不時(shi)表現出對(dui)”自我(wo)保(bao)存”的令人(ren)擔憂的傾向。以Claude 4技術(shu)文檔(dang)為例，Anthropic披露該(gai)模型曾(ceng)反復試圖(tu)威脅(xie)工程師，以避免(mian)自身被關閉。
正因對(dui)(dui)AI演化路徑的高度(du)(du)敏(min)感(gan)，Anthropic加大投入研究模型(xing)對(dui)(dui)齊（“對(dui)(dui)齊”是指確保AI與(yu)(yu)人(ren)類(lei)的價值(zhi)觀和目標一(yi)致）與(yu)(yu)可解釋性問題(ti)，制定了業內(nei)罕(han)見(jian)的“發(fa)布門檻制度(du)(du)”——《責任(ren)規模擴展政策》（Responsible Scaling Policy），試圖通(tong)過(guo)制度(du)(du)化約束推動行業整體遵守更高的安全標準。正如阿莫代(dai)伊所(suo)言，“誰是贏家并不重要(yao)，所(suo)有人(ren)都會(hui)受益。”
他堅信，AI擁有延續生命的潛力，就如同那項他父親未能等到的療法。“正因為我理解這項技術的價值，才更加希望它別出問題。”阿莫代伊聲明，“我不是想減速，而是希望能安全地加速。”
