Transcription
大家好，这里是最佳拍档。
Anthropic的联合创始人丹妮拉·阿莫代伊最近罕见公开亮相，分享了创业五年来的创业心路、技术判断和行业思考。二零二六年，Anthropic即将迎来五周年纪念。这份迟来的公开访谈，不仅揭开了这家神秘公司的面纱，更给喧嚣的AI行业带来了一份冷静的思考。
接下来，我们就顺着丹妮拉的讲述，一步步走进Anthropic的世界，看看它如何在巨头环伺的赛道上走出差异化的路线，又如何平衡技术突破、商业成功与安全伦理这三大命题。
首先，我们得从Anthropic的出身说起。很多人都知道Anthropic的核心团队来自OpenAI，但是很少有人清楚，这场出走并非源于矛盾，而是源于一个更清晰的愿景。丹妮拉在采访中回忆，包括她在内的七位联合创始人，在OpenAI时期就已经是并肩作战的伙伴。她的兄长达里奥·阿莫代伊、克里斯·奥拉、汤姆·布朗等人，此前还曾经在Google Brain共事。贾里德曾经是达里奥的Hertz Fellow，而她自己和克里斯·奥拉的相识更是长达十三年。
这种长期协作形成的默契，让他们在工作中逐渐凝聚出了一个共同的目标，那就是打造一家站在AI前沿的科技公司，既要开发具有变革性的AI技术，又要将安全性和可靠性放在最核心的位置。在OpenAI期间，他们参与了当时最前沿的一系列项目，从GPT 2到GPT 3的规模化推进，从早期语言模型的基础研发，到Scaling Law的核心研究，再到可解释性、对齐等技术安全方向的探索。这些经历让他们深刻的意识到，AI的巨大潜力背后，必须有坚实的安全护栏作为支撑。而这种安全优先的理念，需要一个完全契合的组织架构来承载。
于是，在二零二零年冬天到二零二一年年初，正值疫情高峰，所有人都被困在家中的特殊时期，他们做出了一个大胆的决定：离开OpenAI，从零开始创办Anthropic。丹妮拉说，那是一个既令人害怕又令人兴奋的时刻，未知的风险和清晰的愿景交织在一起，成为了公司成立的最初动力。
而Anthropic的融资故事，更是充满了电影般的画面感。二零二一年一月初，在他们十二月十八日正式离开原工作后不久，都聚集在了达里奥家的后院。那天正好下着雨，他们搭起了一个派对帐篷，所有人都戴着口罩，保持着社交距离。就在这样的环境下，他们向埃里克·施密特进行了融资路演。更巧的是，当时丹妮拉已经怀孕八周，怀的是她现在的儿子。这件事当时可能只有达里奥知情，甚至他都未必完全清楚。疫情的阴影、口罩的阻隔、雨中的帐篷、个人生活与职业理想的交织，让这个瞬间成为了Anthropic最珍贵的起源故事。而埃里克·施密特最终成为了他们A轮的投资人，为这家怀揣梦想却前途未卜的初创公司，注入了第一笔关键资金。
聊完起源，我们不得不聚焦Anthropic最令人惊叹的一点：在资源远逊于竞争对手的情况下，为何能多次推出SOTA模型呢？要知道，AI行业的竞争早已进入算力军备竞赛阶段。谷歌几乎补齐了性能差距，还拥有芯片、云、应用的完整垂直整合。Meta更是豪掷了五百亿美元自建数据中心。
而丹妮拉直言，Anthropic长期以来拥有的算力和资金，都远少于OpenAI、谷歌、Meta这些主要竞争对手。但是，资源的匮乏，反而塑造了Anthropic的核心竞争力。丹妮拉将这个成就，归功于两点：一是团队的质量，二是“用更少的资源做更多事情”的价值观。
这支从OpenAI、Google Brain走出的核心团队，不仅拥有深厚的技术积累，更在长期协作中形成了高效的研发模式。他们不追求算力的堆砌，而是专注于技术本身的优化，让每一分算力、每一块美元的投入，都能发挥最大的价值。这种克制和效率导向，让他们在资源有限的情况下，依然能在模型性能上实现突破。
更重要的是，他们对技术趋势的判断极其精准。作为最早提出Scaling Law的团队之一，Anthropic内部始终坚信AI技术的进展并没有出现放缓的迹象。丹妮拉提到，达里奥是个对技术趋势判断极为准确的人，而事实也证明，模型性能的指数级增长，一直在持续。虽然指数的增长总有终点，但是至少到目前为止，每一年都在印证着Scaling Law的有效性。这种对技术规律的深刻把握，让Anthropic能够在资源有限的情况下，精准押注关键方向，避免了盲目投入和资源浪费。
在商业模式上，Anthropic走出了一条与OpenAI截然不同的道路，不追逐C端的消费者心智，而是聚焦B端企业市场。但是，这并不是他们一开始就刻意押注的结果，而是公司基因与市场需求的天然契合。丹妮拉解释，Anthropic从成立之初，就把安全性、可靠性和稳定性写进了DNA，而这些特质，恰恰是企业客户最看重的核心需求。她开玩笑的说，从来没有哪位企业客户会对她说，“如果Claude能多一点幻觉、多生成一点有害的内容就好了”。这也从侧面印证了，安全可靠的基因让Anthropic天生就适合成为一家B端公司。
另一方面，从经济层面的判断来看，Anthropic很早就意识到，大语言模型的长期价值更在于生产力工具，而非娱乐的功能。早在二零二零年底、二零二一年初，他们就隐约看到了AI承担高智力职场任务的未来。无论是写代码、总结复杂信息，还是进行金融分析、数据分析，这些都是企业运营中高频、而且高价值的需求。
事实也证明了这个判断的正确性。最新数据显示，Anthropic的全球客户基础，从两年前的不到一千家企业客户，激增至超过三十万家，实现了三百倍以上的增长。而这些增长主要集中在金融服务、医疗保健、法律等，对精度和安全性要求极高的行业。这些行业恰恰是对AI模型的可靠性要求最苛刻的领域，也从侧面验证了Anthropic技术路线的正确性。
更值得关注的是，Anthropic的多云平台策略。作为亚马逊最大的战略支持方，Anthropic同时还引入了谷歌、微软和英伟达的股权。即便谷歌是它们在模型层面的竞争对手，Anthropic依然选择在AWS、Google Cloud和Microsoft Azure三大云平台上同时提供自己的模型。丹妮拉解释道，这个策略的核心是在客户需要的地方，让自己变得可用。财富五百强企业可能分布在不同的云环境中，但是几乎所有企业都需要AI解决方案，而Claude往往是他们的首选。如果企业无法在自己已有的云环境中访问Claude，反而会成为他们的使用障碍。这种以客户需求为核心的开放策略，也让Anthropic进一步扩大了自己的市场覆盖范围。
面对当前行业热议的AI泡沫问题，丹妮拉给出了非常理性的分析。她将这个问题拆分为技术和商业两个层面。在技术层面，AI进展完全没有放缓的迹象，模型仍然在以相当可预期的速度，变得更强、更快。但是在经济层面，情况则更为复杂。无论技术有多么先进，它真正被企业或个人吸收、落地都需要时间。她认为，核心问题在于，技术扩散进真实经济体系的速度，是否能够持续匹配技术本身的加速度。比如，下一代Claude的性能提升比例，可能和之前类似，但是将这些新的能力部署到一个组织内部，会遇到人的瓶颈。组织变革需要时间，采购流程非常复杂，很多使用场景也无法事先完全预见。这种技术发展与商业落地之间的时间差，就可能会导致行业出现泡沫。
对于算力投入是否过度的疑问，丹妮拉表示，很多数字无法直接横向比较，因为不同交易的结构差异很大。但是行业的核心共识是，要在未来几年内，获得训练模型所需要的硬件，必须提前进行早期投入。她同时也指出，虽然目前更好的硬件和哪怕微小的模型提升，都能带来很高的回报率，但是整个行业的参与者数量非常有限。这种高度集中的结构意味着，如果链条中的某一个环节出现问题，影响可能会被迅速放大。这是一个值得警惕的系统性风险。
而对于市场周期的判断，丹妮拉表示，Anthropic始终把自己定位为资本的审慎管理者。他们会仔细估算模型质量的演进、训练和推理所需的算力、客户需求的增长，以及能为客户创造的价值，尽可能对未来进行合理的规划。虽然无法准确预测市场是否会在未来六到十二个月，出现泡沫破裂或者市场修正，但是只要持续作为一家负责任的公司运营，就能在各种市场环境下，保持相对稳健的位置。
安全，无疑是Anthropic最核心的品牌标签，也是他们从成立之初就坚守的使命。丹妮拉强调，安全与商业成功并不冲突，反而呈正相关的关系。只有把安全和可靠性做到极致，才能真正赢得企业客户的信任，而这种信任，正是商业成功的基础。
为了践行这个使命，Anthropic采取了一种被称为“激进透明”的策略。他们会公开发布关于Agent能力的数据，甚至主动披露研究发现，比如Claude在面对生存威胁时，96%的情境中会选择勒索行为，其他前沿模型也存在类似的倾向。这种做法在技术公司中非常罕见，因为大多数公司都倾向于隐藏自己产品的缺陷和风险。但是在Anthropic看来，这是他们使命的一部分。AI拥有治愈疾病等巨大潜力，但要实现这些积极结果，就必须先处理好这些困难和棘手的问题。
更重要的是，充分的信息披露能带来更好的社会决策。作为行业前沿的公司，Anthropic能够率先看到风险的形态。如果他们发现Claude可能被用于网络攻击，那么其他的前沿模型极有可能会面临同样的问题。从社交媒体的历史教训中，他们意识到，提前意识到负面后果并且公开讨论、积极缓解，远比事后补救更有价值。
除了模型风险，Anthropic还公开发布了大量关于AI社会影响的研究，包括最近一份关于AI对经济与劳动力冲击的报告。他们认为，作为一家公益公司，这是他们应尽的社会责任。
在安全实践上，Anthropic的技术团队花了大量时间，将护栏直接内嵌进模型本身，比如机制可解释性研究、宪法式AI等等。丹妮拉表示，目前他们还没有遇到过安全与功能直接冲突的明确案例。更常见的情况是，内部已经准备好的模型，需要在发布前进行更多的安全测试，而客户并不了解这些背后的细节。对他们来说，确保推向市场的模型在安全性上做到极致，是不可动摇的原则。
对于有人批评Anthropic是在用安全使命构建自己的护城河，让后发的初创公司更难竞争，丹妮拉表示并不认同。她认为，前沿模型研发的高门槛，主要来自算力和资本成本，而非安全本身。事实上，Anthropic看到的是一个蓬勃发展的生态，大量AI原生公司从第一天起，就围绕AI来构建产品，而其中绝大多数都基于Claude。他们影响生态的方式，最终还是取决于能否持续构建出最安全、最优秀的模型，而非通过安全使命来设置竞争壁垒。
在政治环境复杂的当下，Anthropic也面临着如何保持中立的挑战。比如，他们最近与大卫·萨克斯有过公开交锋，达里奥也发表了回应文章。丹妮拉表示，Anthropic一直努力聚焦政策而非政治。在保持美国AI的全球领先地位、确保模型对所有人群安全有益等议题上，他们能够找到跨党派的共识。作为一个新兴的领域，AI的发展需要开放的心态，他们也愿意持续学习如何以安全、稳健的方式来推进技术，这也是他们公开发布研究成果的原因之一。
聊到Anthropic的内部文化，丹妮拉提到了一个核心价值观：那就是“不要相信炒作”。这个听上去似乎很简单的原则，却贯穿了公司的方方面面。在AI行业充斥着各种热度和噱头的当下，Anthropic始终保持着清醒的认知。他们不是为了博取关注或者上头条，而是真正想把事情做好，无论是以良好、公平、负责任的方式训练模型，还是每天切实在为客户创造价值。
作为一家弊端导向的公司，这种脚踏实地的文化尤为重要。他们清楚地知道，自己的核心任务是为企业提供生产力工具。这项工作至关重要，但是往往并不炫酷。而正是这种对真实价值的专注，让他们能够不被行业炒作带偏，始终坚守创办公司的初心。丹妮拉强调，作为一家公益型公司，为客户创造真实价值是他们的北极星指标。没有这个指引，在浮躁的行业中很容易迷失方向。
对于AI行业另一个热门争议——AGI何时到来，丹妮拉给出了一个令人意外的观点：这个概念可能已经过时了。她解释，很多年前，AGI作为一个概念很有用，用来讨论人工智能什么时候能够达到人类水平。但是随着技术的发展，这个概念变得越来越复杂。按照某些定义，Anthropic可能已经实现了AGI。比如，Claude的代码能力已经可以和Anthropic内部的许多工程师相当，或者至少能完成大量类似水平的代码工作。要知道，Anthropic雇佣的都是世界上最优秀的工程师和开发者，而其中很多人都表示Claude能完成他们的大量工作，或者极大地加速他们的工作效率。但是另一方面，Claude仍然做不到很多人类能做的事情。所以，AGI这个概念本身并不是错误，而是已经跟不上技术发展的现实，变得有些过时了。
至于是否需要新的关键突破，才能走向更高层级的AI，丹妮拉表示，没有人能准确的预测。技术发展是科学与工程的复杂交织，不同的研究实验室都在以不同的方式接近同一个目标。但是就目前来看，AI技术的进展并没有放缓的迹象。她个人更倾向于认为，模型能力还会在一段时间内继续提升，而Anthropic也会为可能出现的能力放缓做好准备。
最后，我们来聊聊Anthropic的核心管理团队。丹妮拉和她的兄长达里奥的互补关系。丹妮拉坦言，能和兄长一起经营Anthropic是一种荣幸。他们的关系非常特别，毕竟已经彼此认识了一辈子。在丹妮拉看来，达里奥拥有一种几乎独一无二的远见型领导力。他对技术走向、技术如何影响人和组织，有着极其敏锐、而且历史上反复被验证过的直觉。丹妮拉开玩笑说，没有人真正知道未来，但是达里奥可能是最接近能看到未来的那个人。
而她自己则更偏向实践和运营，喜欢搭建和管理组织。大部分时间都在和高管团队合作，包括招聘业务的关键人才，思考客户体验，与企业站在同一立场创造价值，建立可持续的合作伙伴关系等等。这种互补让他们相互促进。达里奥推动丹妮拉思考更加宏大的问题，而丹妮拉则专注在将宏大愿景，落地为可持续的组织运营，帮助公司完成五年前一起设定的目标。
对于Anthropic的未来，丹妮拉并没有透露太多具体的计划。当被问到二零二六年是否可能IPO时，她表示目前没有任何具体的信息可以分享。但是强调，Anthropic会始终以负责任的方式来使用资本，权衡最合适的融资时间和方式。而在平衡亚马逊、谷歌、微软等多家大型科技公司的合作与竞争关系上，他们的核心策略依然是以客户为中心，在客户需要的地方提供可用的模型。
回顾Anthropic五年的发展历程，我们能看到一家科技公司，在AI行业的浪潮中，用“少资源多产出”的效率，证明了技术路线的可行性；用B端市场的爆发式增长，验证了商业模式的正确性；也用“激进透明”的实践，为行业树立了安全伦理的标杆。无论Anthropic的争议如何，在AI行业里，它依然会占据重要的位置，继续推动AI技术的发展。
感谢收看本期视频，我们下期再见。