撰文：小餅，深潮 TechFlow
這可能是今年最熱血的 AI 復仇爽劇。
曾經的大模型霸主 OpenAI 風頭不再。它的前員工帶着六個人出走創立的 Anthropic，正在從收入、估值、企業市場份額等維度蠶食着 OpenAI 的領先地位。
二級市場的溫度差最為直觀。Next Round Capital 的創始人 Ken Smythe 面前堆著 6 億美元的 OpenAI 老股轉讓申請，六家對沖基金和風投機構排著隊要出貨。去年這個時候，這些股票幾天之內就會被搶光。現在呢？他在幾百個機構投資者的池子裡翻了個遍，一個接盤的都找不到。
同時，20 億美元的現金正在排隊購買 Anthropic 的股份。
在鏈上衍生品平台 Ventuals 上，Anthropic 的隱含估值短暫超越了 OpenAI，8636 億對 8461 億。
更能說明問題的是高盛的態度。將 OpenAI 的老股出售給高淨值客戶時，已不再收取利潤分成，等同於打折甩賣以求脫手；而出售 Anthropic 的份額時，卻仍收取 15% 至 20% 的 carry，買不買隨你。
成立僅五年的 Anthropic，如何一步步完成對老東家 OpenAI 的超越？
出走
故事要從 2020 年說起。
那一年，Dario Amodei 還是 OpenAI 的研究副總裁，參與構建了 GPT-2 和 GPT-3。關於他為何離開，矽谷流傳著多種版本，有人說是因為微軟的投資改變了 OpenAI 的性質，有人說是安全理念上的根本分歧。
Dario 曾在 Lex Fridman 的播客上親自談過這個問題，大意是：與他人的願景爭辯是極其低效的，與其試圖改變他人，不如帶上你信任的人，去做你真正想做的事。
2021 年，Dario 帶著妹妹 Daniela 和另外五名 OpenAI 核心研究員出走，創立 Anthropic。
Sam Altman 當時可能沒太在意。那時 OpenAI 如日中天，幾位研究員離開並不算什麼大事。
但在 2023 年 11 月那場「董事會政變」鬧得最兇的時候，OpenAI 的董事會甚至找上 Dario，問他是否願意取代 Altman 擔任 CEO，順便將兩家公司合併。
Dario 拒絕了，他要的不是 OpenAI 首席执行官的位子，而是按照自己的邏輯從頭搭建一套東西。
從 2021 年到 2024 年，Anthropic 在外界看來幾乎是隱形的。
When ChatGPT ignited global attention at the end of 2022, Claude was still in internal testing. The Anthropic team felt its safety standards weren’t met and weren’t in a rush to launch. While competitors were scrambling for users and headlines, Dario was still meticulously refining a training method called “Constitutional AI,” which enables the model to self-regulate according to a predefined set of “constitutional” principles.
當時不少人覺得 Anthropic 有點扭捏，市場窗口就那麼大，你不搶別人就搶了。
但現在回頭看，Anthropic 在這段「隱形期」做了一個極其重要的選擇：它從第一天起就把重心放在 API 和企業客戶上，幾乎沒花力氣做消費者端的產品推廣。
2023 年 Claude 剛推出時，其在 C 端的知名度與 ChatGPT 相差甚遠，普通用戶根本不知道它的存在。
Dario 的邏輯大概是這樣，消費者的注意力來得快去得也快，企業合約簽下來才是真金白銀。
這個判斷在當時看來很保守，但在 2026 年被證明是正確的。當然，Anthropic 是「高瞻遠矚選了企業路線」還是「消費者市場打不過 ChatGPT 被迫轉 B 端」，這兩種敘事可能都有一部分是真的。
到 2025 年初，Anthropic 的年化收入悄悄爬到了 10 億美元，當時這個數字沒引起太大關注，畢竟 OpenAI 已經是百億級了，誰也沒想到接下來會發生什麼。
逆襲
Numbers speak for themselves.
Anthropic 的年化收入（ARR）：2025 年 1 月 10 億美元，年底 90 億，2026 年 2 月 140 億，3 月 190 億，4 月初突破 300 億。
OpenAI同期：2025年約130億，到2026年4月大約250億。
Anthropic 在 15 個月內增長了 30 倍，從落後 OpenAI 一個數量級反超 20%。OpenAI 自身的增長也不慢，但與 Anthropic 相比，就變成了「穩健增長 vs 指數爆炸」的對比。
這裡最大的結構性差異在於，OpenAI 80% 以上的收入來自 ChatGPT 的消費者訂閱。9 億週活躍用戶，數字很唬人，但付費率只有 5% 左右，剩下的 95% 在白嫖算力。
Anthropic 的收入則正好相反，80% 來自企業客戶和 API 調用。
企業收入和消費者收入是完全不同的物種。
企業合約簽訂後不易更換，使用越久切換成本越高，續約率高，金額逐年增長。
消費者訂閱隨時可取消，哪天推出新東西就流失一批。
用交易的語言說，一個是長期資產，一個是短期資產。
再看幾個具體數據。到 2026 年 4 月，年費超過 100 萬美元的 Anthropic 企業客戶突破 1000 家，兩個月內翻了一倍。財富 10 強中 8 家使用 Claude。在代碼生成這最核心的賽道，Claude 拿走了 42% 到 54% 的全球市場份額，OpenAI 僅有 21%。Ramp 的企業支出數據顯示，Anthropic 在企業 AI 支出中的佔比從 2025 年初的 10% 飆升至 2026 年 2 月的 65% 以上。
這些數字是否意味著 OpenAI「不行了」？未必。但它們確實說明了一件事：一年前人們認為不可動搖的先發優勢——品牌、用戶基數、生態系統——在企業市場中幾乎沒有發揮作用，企業採購決策遵循的是另一套邏輯。
Claude Code
Anthropic 收入爆炸的導火線，是一款叫 Claude Code 的產品。
2025 年 5 月發布，至 11 月年化收入突破 10 億美元，2026 年 2 月超過 25 億。一款產品從零到 25 億美元，9 個月。
查閱 SaaS 行業的歷史記錄，找不到更快的案例。Cursor 花了一年多才達到 5 億，GitHub Copilot 則用了更久。
Claude Code 與以往的 AI 編程工具到底有什麼區別？
簡單來說，GitHub Copilot 會在你寫代碼時幫你補全下一行，但你仍然是實際動手的人。Claude Code 則是當你告訴它「我要一個用戶登錄模塊」，它會自行編寫代碼、建立文件、運行測試並提交變更，你只需在旁觀看即可。
這個區別聽起來只是程度上的差異，實際上是範式轉換，一個是「更好的工具」，另一個是「取代你工作的同事」。
Anthropic 內部的數據更能說明問題。
Claude Code 的負責人 Boris Cherny 表示，他現在 100% 的日常程式碼都是透過 Claude Code 撰寫的，整個工程團隊 70% 到 90% 的程式碼由它生成。Claude Code 自身程式碼庫的 90%，也是由它自己撰寫的。
Pragmatic Engineer 於 2026 年 2 月對 15000 名開發者進行了調查，Claude Code 在「最受歡迎的 AI 編碼工具」中排名第一。到 2026 年初，GitHub 上 4% 的公開提交來自 Claude Code，年底預計將超過 20%。
Claude Code 的成功揭示了一個 AI 行業很多人不願面對的現實：聊天機器人這個品類本身的商業天花板可能很低。真正能讓企業掏大錢的，是嵌入工作流程、替代具體崗位職能的 AI 工具。
ChatGPT 開啟了 AI 的大門，但進門後往左走還是往右走，決定了誰能把用戶轉化為收入。Anthropic 往右走了，走進了企業的生產環節。
2026 年 1 月，Anthropic 推出了 Cowork，將同樣的思路從開發者推廣至所有白領職位。四名工程師在 10 天內打造的產品，大部分代碼由 Claude Code 自行撰寫。
自 Claude Cowork 上線以來，全球 SaaS 板塊累計蒸發了約 2 萬億美元市值。
人
產品和戰略是顯而易見的差異，但真正的關鍵在於：人。
先看 OpenAI 那邊，2024 年到 2025 年，這家公司經歷了一輪系統性的高層流失。
聯合創始人兼首席科學家 Ilya Sutskever 離開，創立了 Safe Superintelligence。首席技術官 Mira Murati 離開，創立了 Thinking Machines Lab。聯合創始人 John Schulman 與超級對齊團隊負責人 Jan Leike 前往 Anthropic。
首席研究官 Bob McGrew 離職，研究副總裁 Barret Zoph 離職，聯合創始人兼總裁 Greg Brockman 長期休假。2025 年夏天，至少 7 名研究員被 Meta 的超級智能實驗室挖走。
在 OpenAI 最初的 11 位聯合創始人中，到 2025 年底，僅剩 Sam Altman 和研究員 Wojciech Zaremba 兩人仍在全職工作。一位前員工對 Fortune 說：沒有 Ilya 的 OpenAI 是一家不同的公司，沒有 Greg 的 OpenAI 是一家非常不同的公司。
Anthropic 這邊是另一番景象。
七位聯合創始人 Dario Amodei、Daniela Amodei、Jared Kaplan、Jack Clark、Sam McCandlish、Ben Mann、Tom Brown 全部仍在職，成立五年來未發生任何高階管理層的公開離職。
這個對比太鮮明了，值得追問：Anthropic 到底做了什麼，讓人留下來？
Forbes 在 2026 年初估算，七位聯合創始人各自持有約 1.8% 的股份，差距極小。按 3800 億美元估值計算，每人股份價值約 68 億美元。這種近乎均等的股權結構與矽谷的常見做法截然不同，後者通常由 CEO 拿下最大份額，其餘創始人依次遞減。均等持股至少消除了創始團隊內部最常見的裂痕來源：誰覺得自己吃了虧。
股權只是表層，更值得關注的是 Dario Amodei 對管理的時間投入。
他在 Dwarkesh Podcast 上表示，自己大約三分之一到 40% 的時間花在「確保 Anthropic 的文化是好的」上。對於一家 AI 公司的 CEO 來說，這個比例異常地高。隨著公司擴張至 2500 人，他已無法參與每一個技術和產品決策，因此他選擇將精力集中在更「槓桿化」的事務上：確保所有人方向一致。
該如何操作？
他每兩週舉辦一次全公司會議，內部稱為「DVQ」——Dario Vision Quest。這個名字由員工命名，Dario 本人曾想更換，因為聽起來像致幻劑體驗。每次會議他都會準備三到四頁文件，站在全公司面前講述一小時，內容涵蓋產品策略、地緣政治到對 AI 行業趨勢的判斷，公司大多數員工都會出席或遠端參與。
在更日常的層面，Anthropic 擁有一套「筆記本頻道」的 Slack 文化。每位員工，包括 Dario 本人，都會維護一個公開的 Slack 頻道，隨時發布自己的想法、工作進展，甚至困惑。
增長負責人 Amol Avasare 在 Lenny's Podcast 上將其比作「內部的 Twitter 資訊流」，你可以隨時加入研究團隊或任何其他部門的頻道，了解他們的想法。Dario 鼓勵員工「直接與他爭辯」。
他在《財富》的採訪中表示：「我的目標是建立一種『告訴公司真相』的聲譽，直接指出問題，避免使用『corpo speak』（那種防禦性、政治正確的企業語言）。如果你僱用的是你信賴的人，那麼你就可以毫無過濾地溝通。」
這種「反公關式」的內部溝通風格，與 OpenAI 形成鮮明對比。OpenAI 在 2023 年底的董事會危機中，內部資訊斷裂到連 CTO 都不確定發生了什麼。
Anthropic 的文化篩選從招聘階段就已開始。每位候選人，不論申請何種職位，都必須經歷一輪統一的「文化面試」。只有入職滿 30 天並完成多階段文化培訓的員工，才有資格擔任文化面試官。其邏輯是：文化傳遞至關重要，不能交給尚未真正理解公司文化的人來執行。
據報導，文化面試中有一個問題是這樣的：如果 Anthropic 因無法保證安全性而決定不發布模型，導致你的股權歸零，你願意接受嗎？
這不是一個修辭問題，技術能力再強，答不對這道題的人不會被錄用。
另一個細節：Anthropic 的所有技術崗位，從新員工到創始高管，均使用同一個頭銜「Member of Technical Staff」，沒有「高級」、「首席」、「傑出」等級別區分。員工之間互稱「螞蟻」（ants，取自 Anthropic 的縮寫）。
公司甚至聘請了一位全職哲學家 Amanda Askell，她的工作是塑造 Claude 的道德判斷框架。她對 Time 說過一句話：有時感覺就像你有一個 6 歲的孩子，你在教它什麼是善良，但等它長到 15 歲，它在所有方面都會比你聰明。
Daniela Amodei 的角色在這套體系中經常被低估。
Dario 負責技術願景和對外代表，Daniela 則管理執行、文化、人才和運營基礎設施。據報導，研究、產品、銷售和運營的高階管理團隊均直接向她匯報。她在招聘時有明確的偏好：尋找溝通能力強、情商高、善良、富有好奇心且樂於助人的人才。在一個由技術創始人主導的行業中，這種對「軟素質」的重視並不常見。
Anthropic 的七位創始人均已簽署承諾捐出 80% 的財富，近 30 名 Anthropic 員工報名參加 2026 年舊金山的 EA（有效利他主義）會議，人數超過 OpenAI、Google DeepMind、xAI 和 Meta 超級智能實驗室與會人數的總和兩倍以上。
AI 公司的核心資產是人的大腦。代碼可以複製，算力可以購買，但研究員的直覺和判斷力是帶不走的。
當你的首席科學家、CTO、首席研究官在兩年內相繼離開時，你所失去的東西無法用融資金額來衡量。Anthropic 在人才層面的穩定性，可能是它所有優勢中最難被複製的一個。
All victories are victories of values.
OpenAI 怎麼了？
Here, it is necessary to speak up for OpenAI.
Anthropic 的收入已超越 OpenAI，二級市場情緒也在轉向。但 OpenAI 並未崩潰，它剛剛完成了 1220 億美元的融資，參與方包括亞馬遜、英偉達、軟銀、微軟。ChatGPT 仍有 9 億週活躍用戶。
在消費者心智中，「AI」和「ChatGPT」幾乎是同義詞，但 OpenAI 確實有一些結構性問題，而且這些問題在 2026 年同時爆發了。
財務上的壓力是最直接的。
OpenAI 預計 2026 年虧損 140 億美元。2023 年至 2028 年的累計虧損可能高達 440 億美元。HSBC 分析師認為，盈利不會在 2030 年之前到來。《華爾街日報》的估算顯示，到 2030 年，OpenAI 的年訓練成本將達到 1250 億美元，Anthropic 同期約為 300 億。同樣從事前沿模型訓練，成本相差四倍，這一差距需要解釋。部分原因是 OpenAI 的算力基礎設施投入更為激進，部分則可能是效率問題。資本市場顯然非常關注這一差距，Anthropic 預計 2027 年實現正向現金流，而 OpenAI 則將盈虧平衡點推至 2030 年。
產品層面也出現了一些狀況。
Sora 於 2026 年 3 月關閉。據報導，這個視頻生成工具的運營成本每天高達 1,500 萬美元，而總收入僅為 210 萬美元。關閉還導致與迪士尼的合作關係受挫，一筆據稱達 10 億美元級別的投資意向就此化為泡影。OpenAI 新任 AGI 部署負責人 Fidji Simo 對員工說了一句很直白的話，大意是公司「承受不起被副線任務分散注意力了」。
接著是廣告。2026 年 2 月，OpenAI 在 ChatGPT 的免費版和 Go 版中加入了廣告。這件事本身並不算大新聞，許多產品都有廣告模式。但放在 OpenAI 身上就顯得格外刺眼，因為 Sam Altman 在 2024 年曾明確表示廣告是「最後手段」，並說廣告與 AI 的結合讓他感到「獨特地不安」。從「獨特地不安」到「正式上線」，中間只隔了 15 個月。9 億用戶中只有 5% 訂閱付費，這個數字逼得他做出了這個選擇。
公司治理方面則更為複雜。從非營利轉為營利的重組歷時近一年，期間經歷了埃隆·馬斯克的訴訟、前員工的聯名反對信、諾貝爾獎得主署名的公開信，以及加州和特拉華兩州總檢察長的審查。2025 年 10 月終於完成重組，非營利基金會保留了 26% 的股份與控制權。批評者認為此安排形同虛設。
這些事情單獨看都不致命。加在一起，它們畫出了一幅不太好的圖景：一家曾經引領行業想像力的公司，現在的新聞頭條被治理內鬥、產品關停和廣告填滿了。
戰事未了
Anthropic 的勢頭確實很猛。收入反超、二級市場追捧、五角大樓事件帶來的全球免費 PR。但有一件事值得記住：如果你在 2023 年底問任何一位行業分析師「OpenAI 會不會被超越」，99% 的人會說不可能。共識反轉得這麼快，本身就應該讓人對當前的新共識保持警惕。
幾件確定性比較高的事。Anthropic 走企業路線走對了，80% 的企業收入結構比 ChatGPT 的消費者模式健康得多，這在財務數據上有充分支撐。Claude Code 是一個真正的产品突破，9 個月做到 25 億美元 ARR，這個速度本身就能說明問題。
但不確定的事情同樣多。OpenAI 擁有 9 億週活躍用戶和全球最強的 AI 品牌認知度。如果它找到了有效的消費者變現方式，哪怕只是把付費用率從 5% 提高到 10%，整個故事就要重寫一遍。AI 這個行業有一個讓預測變得危險的特性：一次重大的模型突破就可能重新洗牌。
Secondary market fund flows are indeed pointing us in a certain direction, but the secondary market has also chased after WeWork.
較為克制的結論是：在 AI 商業化的第一回合中，Anthropic 的路徑已被證明，而 OpenAI 的路徑正受到質疑。但「勝負已分」這四個字，現在還說不出口，這場戰役才打到中段。
當達里奧·阿莫代伊在2021年帶着六個人離開OpenAI時，大概沒人能預料到今天這個局面。一個出身於安全研究的人，在一個所有人都在比速度的行業裡，靠着更少的資金和更多的自我約束，把老東家逼入了需要向投資人寫備忘錄解釋競爭力的境地。
這個故事最有趣的地方在於，到現在為止還沒有結局。
免責聲明：本文不構成投資建議。文中涉及的估值數據來自二級市場交易平台和公開報導，可能與實際交易價格存在偏差。