今年三季度Google的財報中，投資收益引人注目，前三季度的浮盈已經達到220億。Google的這類非市場化股權投資通常與其戰略需求，或對其生態系統至關重要的AI 初創公司投資有關。今年的盈利主要來源於對Anthropic的投資。Anthropic是目前全球估值最高的未公開上市AI 公司之一。相比其它股東，Google投資金額較小，但入局早。從Anthropic的籌資歷史與估值變化中，可以看到其受到了資金的極度追捧。2021-2022，早期投資5.8億，來自於現在已經破產的FTX。2023年9月-2024年11月，亞馬遜承諾投資40 億美元。2023年10月，Google承諾投資20億。2024年3月，由 Lightspeed 領投E輪，籌資27.5億，估值達到615 億美元.2025年8月，由ICONIQ Capital 領投，籌資130億，估值達到 1830 億美元。2025年11月，微軟和輝達聯合投資150億。微軟約 50 億美元，輝達約 100 億美元。估值猛增至約 3500 億美元，是Google投資時的87倍！Anthropic是由前OpenAI 的核心研究人員在2021年創立的。其Claude 系列大型語言模型是當前市場上唯一能在性能上與ChatGPT 和Gemini抗衡的頂級模型。Claude與其它模型的不同之處，在於其專注於那些能在近期產生經濟效益的，企業級市場，模型的程式設計能力尤其強大。它對Google的DeepMind和 OpenAI關注的數學推理等領域則投入較少。可以看到，科技公司們正在根據自身技術稟賦和戰略目標，來選擇最能實現商業變現的細分領域進行深度挖掘。市場足夠大，容得下差異化競爭。2024年3月，Anthropic的E輪融資估值為615億美元。一年半後的2025年8月F輪融資，估值為1830億美元。這給Google和亞馬遜帶來巨大的帳面收益。短短兩個月後的11月，微軟和輝達也投資入股，估值幾乎翻倍，達到3500億美元。這說明Google的第四季度將同樣獲得可觀的帳面股權投資收益。Google和亞馬遜投資的主要目的之一是確保Anthropic 在其 AI 模型開發和訓練中，使用自己的雲服務。Google雲在與 Anthropic 簽訂的價值高達數百億美元的合同中，承諾提供大規模的Google自研的TPU AI 晶片，為其提供超過千兆瓦的計算能力，用於模型訓練和擴展。通過融資，Anthropic巧妙地鞏固了所有主要雲服務提供商和輝達的算力支援。從這個案例中可以看到，這些科技巨頭之間的關係錯綜複雜，Anthropic與它的股東們的關係既競爭又合作，還互相投資。比如Gemini 是Claude在產品和技術上的主要對手，而Google雲又提供了Anthropic關鍵的基礎設施。這樣的關聯交易就是大空頭Micheal Burry認為AI有泡沫的依據之一。非排他性值得注意的是，所有這些股權投資和業務上的合約都沒有排他性條款。比如，Google和亞馬遜在投資Anthropic的時候，並不限制Anthropic使用對方的雲。類似的，輝達投資OpenAI時，也不限制OpenAI買別家的晶片。在傳統行業，排他性競爭是主流。股權投資經常作為換取稀缺實物資源，比如礦產，的長期獨家控制權的籌碼。這是因為，傳統行業的市場規模增長速度通常與經濟增長速度持平或略高，是線性增長。在有限的市場中，競爭必然是排他性的。企業會通過法律合同、獨家供應協議、收購競爭對手等方式來消除競爭，實現市場份額最大化和垂直整合。而AI領域的技術和市場特徵與傳統行業截然不同。首先，AI創造了全新的、指數增長的需求，尤其是在算力和應用領域。ai技術的複雜性與垂直整合難度，意味著沒有一家企業能從底層晶片、中介軟體、基礎模型、到應用層都做到最好。每一家都可以在自己擅長的領域發展，而不威脅到競爭對手。比如，Google的TPU晶片即使開始對外銷售，擴大市場份額，也不會影響輝達GPU的需求量。因為兩者服務的是不同的需求對象，而且對兩者的需求都遠大於供應。在市場巨大、資源稀缺、技術複雜這些因素的作用下，合作比排他性競爭能帶來更高的回報。AI巨頭們對前沿公司，如Anthropic、OpenAI的投資，能獲得技術，商業機會和投資回報等多重收益：通過鎖定技術和人才來對衝落後的風險。投資競爭對手的模型可以讓雲巨頭們獲得對最新AI 技術、能力和人才的近距離觀察，有助於他們縮小自身模型的差距。股權合作可以確保最新的頂尖模型優先部署在自己的雲服務上。Anthropic授權Google雲和亞馬遜雲AWS，將 Claude模型整合到Google雲的AI 服務生態Vertex AI和亞馬遜的AI 模型服務平台Amazon Bedrock 上。這允許Google雲和AWS的使用者通過 API 介面，直接在兩者的環境中呼叫 Claude用於建構自己的應用。使用者使用 Claude 模型時，Google雲和AWS會向 Anthropic 支付授權費用。由此，Google和亞馬遜成為Anthropic的戰略合作夥伴和分銷商，而不僅僅是算力供應商。這是AI時代基礎設施與模型技術深度繫結的競合模式。自然而然地，Anthropic盈利能力的提升，推動估值，也會給Google和亞馬遜帶來巨大的投資回報。從Anthropic的角度來看，則獲得了將計算資源進行最優配置的能力。它同時獲得Google的 TPU，亞馬遜的 Trainium/ Inferentia，以及微軟的 Azure的基礎設施支援，可以確保最先進的模型可以運行在最適合它們的硬體上，最大化技術產出。社會意義這些非排他性的投資與合作，還會產生一個更宏大、更具社會意義的結果。那就是促進整個AI行業的技術進步、擴大其社會應用範圍，進而激發全社會對AI的接受度和需求。首先，非排他性能更好地支援分散式創新，更有可能突破技術瓶頸，達到效率的極致化。Anthropic專注於 AI 安全和編碼，OpenAI 專注於通用智能，DeepMind 專注於科學發現。這種多點開花的競爭模式比任何一家公司內部研發都更有效率。巨頭們通過非排他性投資，可以外包一部分前沿研究的風險和成本，同時受益於所有方向的突破。其次，當市場上多個優秀且可信賴的AI 產品（Claude, ChatGPT, Gemini）出現時，企業和公眾對AI 技術的接受度會更快、更廣泛。當前這波由生成式AI 驅動的社會接受速度，在科技史上是前所未有的。參考歷史上，新技術達到1億使用者所需的時間，固定電話用了75年，手機16年，網際網路7年，臉書4.5年，而ChatGPT才僅僅用了2個月。如果用技術採納生命周期來衡量，AI目前正處於從早期採納，向加速滲透過渡的關鍵時期。在個人層面，已經超過數億人在使用AI 進行寫作輔助、程式碼查詢、資訊總結、日程規劃和創意生成。Google的生成式搜尋體驗和微軟的Copilot，正在將 AI 回答直接整合到搜尋結果中，這意味著每一次搜尋都在使用 AI。新一代智慧型手機、電腦作業系統正在將大語言模型作為底層能力內建，使用者在不知不覺中已經在使用AI。企業也已經認識到AI 不是可選項，而是保持競爭力是必須項，正在重金投資部署。Microsoft Copilot、GitHub Copilot 等工具被大規模採購，用於提升知識工作者和程式設計師的效率。企業正在將AI 模型，如Anthropic 的 Claude 或 Gemini，作為新的 API 介面整合到其核心業務系統和軟體中，實現資料分析和決策的自動化。未來當AI模型更加安全、專業和可信賴，垂直領域的關鍵應用也被成功開發和部署後，AI 會真正嵌入到各個傳統行業中，真正提升實體行業在物理世界的生產力。那時，AI 的廣泛應用將創造出目前我們無法想像的新商業模式和工作流程，這反過來會產生對大規模、持續、複雜算力的巨大需求。最終回到巨頭們投資的核心收益:建立未來的盈利基礎。算力消耗本質上是技術被社會接受度提高的最終結果。因為如果AI 不能廣泛應用於社會並改變生產力，那麼對算力的需求就會停滯不前。通過非排他性協議，讓被投資企業取得成功，從而最大程度地激發整個AI 生態系統的繁榮，最終將推動底層基礎設施和巨頭們自身產品的需求。 (一顆南瓜籽的成長)

一家由中國科技企業家創立的美國初創公司Enther AI，近日正式發佈了其首款自研AI訓練晶片——Enther TPU。據公司宣稱，該晶片在運行特定AI模型時，其速度可達輝達2020年發佈的A100 GPU的1.5倍，能效提升42%。Enther AI由前Google工程師郭志雄（Zhixiong Guo）於2023年創立。公司在推出Enther TPU的同時，也展示了整合該晶片的E1伺服器節點。每個E1節點搭載4顆Enther TPU，可提供高達10.8 petaFLOPS的BF16訓練算力。Enther AI進一步提出了建構萬卡叢集的藍圖，其設計的“E1超級叢集” 通過光學電路切換網路連線多達2500個E1節點（即10,000顆TPU），旨在為兆參數大模型提供訓練支援。值得注意的是，儘管Enther AI總部位於美國，但其研發活動具有鮮明的跨太平洋特徵。公司的研發團隊主要在中國，這使其發展路徑和動向備受業界關注。在軟體生態方面，Enther AI推出了E-SDK，聲稱其能“無縫”將基於NVIDIA GPU的AI訓練項目遷移至其Enther TPU平台上，並支援PyTorch、JAX等主流AI框架。不過，目前該晶片的公開性能資料均來自Enther AI自身的測試報告，尚未有第三方機構的獨立驗證。此外，Enther TPU作為市場新入者，其實際量產交付能力、在更廣泛AI工作負載下的穩定性以及能否成功建構起持續的開發者生態，仍是其未來需要面對的關鍵挑戰。在全球AI算力競爭日益激烈的背景下，Enther AI的亮相為市場帶來了新的選擇。然而，從技術發佈到獲得產業界的廣泛認可和採用，這家年輕的初創公司仍有很長的路要走。其後續發展，特別是產品的實際應用表現，將成為衡量其成功與否的真正試金石。 (晶片行業)

“我們注意到，晶片走私嘗試已變得日益複雜，包括通過空殼公司、偽裝運輸（如假孕肚或龍蝦包裝）等荒誕手段。BIS應投資於先進檢測技術，如AI驅動的供應鏈分析，以識別和攔截此類行為。……AI正在重塑全球經濟和地緣政治格局。美國在算力基礎設施和AI模型開發上的領先地位是其國家安全和經濟競爭力的基石。然而，外國實體——包括潛在對手——正通過合法和非法手段尋求獲取這些技術。”2025年5月3日，輝達對美國人工智慧初創公司Anthropic發出激烈批評。此前，Anthropic公開支援美國政府的《人工智慧擴散出口管制框架》，主張加強對中國的AI晶片出口限制，上面這段話就來自Anthropic的公開聲明。輝達對此的回應聲明毫不留情：“中國擁有全球一半的AI研究人員，在AI技術堆疊的每一層都有頂尖專家。美國無法通過操縱監管機構在AI領域取勝。美國企業應專注於創新與迎接挑戰，而不是編造荒誕不經的謠言。”這場爭端再次暴露了Anthropic在中美AI博弈中赤裸裸的立場，也將這家由前OpenAI研究人員創立的公司推上了風口浪尖。要理解Anthropic的動機，我們需要回溯它的成長軌跡，剖析其創始人——尤其是達里奧·阿莫迪（Dario Amodei）的理念，才能透過他大放厥詞背後的傲慢與偏見，窺探中美AI競爭的未來走向。Anthropic的起點是2021年，一群對OpenAI商業化方向不滿的研究人員選擇另起爐灶。達里奧·阿莫迪和他的姐姐丹妮拉·阿莫迪領銜創立了這家公司，團隊還包括賈裡德·卡普蘭（Jared Kaplan）和政策專家傑克·克拉克（Jack Clark）等人。他們有一個共同的信念：人工智慧的潛力巨大，但若不加以約束，可能帶來災難性後果。Anthropic註冊為公共利益公司（Public Benefit Corporation），承諾開發“負責任”的AI，造福人類長遠利益。達里奧，這位曾少年時期便在伯克利修讀數學課程的天才，喜歡在公司白板上勾畫AI智能增長的曲線，也熱衷於通過“願景探索”激發靈感。丹妮拉則帶來了文學背景的人文視角，試圖打造一個低自我、高信任的團隊文化。這支深受有效利他主義哲學影響的團隊，不僅開發AI技術，更把思考AI對人類社會的深遠影響作為使命。2023年，Anthropic推出了Claude系列大語言模型，直接挑戰OpenAI的ChatGPT。Claude的獨特之處在於其“憲法AI”框架，通過內建倫理準則確保輸出的安全性與價值一致性。這一創新讓Anthropic迅速嶄露頭角。早期，Anthropic獲得58億美元融資，包括來自FTX的5億美元。儘管FTX後來的崩盤令人唏噓，但Anthropic的資金鏈並未受阻——亞馬遜投入125億美元（計畫總計400億），Google追加50億美元（承諾再增150億）。這些資源推動了Anthropic的技術飛躍。2024年，Claude 3系列（Haiku、Sonnet、Opus）在多項基準測試中超越對手；同年6月，Claude 3.5 Sonnet發佈，新增即時程式碼預覽功能，進一步鞏固了其市場地位。Anthropic不僅在技術上與巨頭抗衡，還通過獨特的公司治理結構——長期利益信託（Long-Term Benefit Trust）——確保商業利益不凌駕於公共福祉之上。到2025年11月，這一信託將掌控董事會多數席位，以彰顯Anthropic對使命的執著。然而，Anthropic的野心遠不止技術突破。它的創始人將AI視為地緣政治的角力場，關乎民主與威權價值觀的較量。這種信念在Anthropic支援美國晶片出口管制時表現得淋漓盡致。達里奧在《論DeepSeek與出口管制》（On DeepSeek and Export Controls）一文中寫道：“出口管制並非為了規避競爭，而是為了確保民主國家在AI發展中保持領先，以捍衛自由與透明的價值觀”。他特別提到中國的DeepSeek公司，其R1和V3模型以低成本和高性能挑戰西方AI。儘管DeepSeek在程式碼生成和對話細膩度上稍遜一籌，但其開源模式和價格優勢讓達里奧感到不安。他指出：“中國在低成本基礎設施上的AI擴展能力令人敬畏，但出口管制有效限制了他們獲取尖端晶片的管道，為美國保留了關鍵優勢”。在達里奧看來，限制中國獲取先進晶片和模型權重，不僅能減緩其技術進步，還能防止“AI被用於生成生物武器資訊或破壞民主價值觀”。這一立場激怒了輝達。作為全球AI晶片的龍頭，輝達依賴包括中國在內的廣闊市場。Anthropic關於晶片走私的描述如“藏在假孕肚或龍蝦中”顯然含沙射影，被輝達斥為“荒誕不經”。輝達認為，中國的AI人才（佔全球47%）和技術實力意味著監管無法完全遏制其發展，過度管制反而可能削弱美國企業的全球競爭力。這場爭執也讓我們看到了美國AI產業鏈的內部分歧：晶片供應商如輝達重視市場開放，而模型開發者如Anthropic更擔憂技術擴散的風險。值得注意的是，Anthropic與亞馬遜的深度合作使其更多依賴後者的Trainium晶片，而非輝達的GPU，這或許讓它在面對輝達的批評時更有底氣。Anthropic為何如此堅定地支援出口管制？從戰略上看，這家年輕的AI公司面臨OpenAI和Google的巨大壓力。中國的DeepSeek等企業若憑藉低成本模型席捲市場，Anthropic的生存空間將被壓縮。通過支援管制，Anthropic得以延緩中國競爭者的步伐，為自身爭取發展時間。但戰略考量只是冰山一角。達里奧的文章揭示了更深層的意識形態驅動。他將中美AI競爭框定為“民主AI”與“威權AI”的對決，警告中國模型可能因倫理標準不同而生成“非法或有害內容”。他寫道：“如果我們失去領先地位，AI可能被用來放大控制而非自由”。這種信念與Anthropic自認為關注倫理與公共利益定位一脈相承，也可能是在川普政府上台後尋求政策支援的策略，以提升其在華盛頓的影響力。當前，中美AI競爭呈現出複雜的圖景。美國目前佔據優勢——其企業掌控先進晶片、龐巨量資料中心和前沿模型，但中國正在迎頭趕上。DeepSeek R1、Qwen2.5、Doubao-1.5-Pro、GLM-4-Plus和Yi-1.5等一系列模型在開源排行榜名列前茅，華為的昇騰晶片也初步顯示出自立能力。出口管制即使短期內奏效，但長遠來看，只會加速中國自主研發。輝達預計其H20晶片因出口管制損失55億美元，這正是出口管制對美國企業的經濟代價。達里奧也意識到了這一點，他對此則表示：“管制必須精準，以免激發中國繞過的決心”。但他仍堅持，出口管制是防止AI濫用的必要手段，並強調尤其是在生物武器或大規模監控等風險上。Anthropic試圖將AI競爭框定為“民主與威權”的對決，實則掩蓋了其背後的戰略焦慮和技術保護主義。這種立場不僅缺乏事實依據，還低估了中國AI生態的韌性和全球技術合作的不可逆趨勢。Anthropic對DeepSeek等中國AI企業的技術評估同樣充滿偏見。達里奧在文章中承認DeepSeek V3模型在性能上“接近美國最先進模型”，卻試圖通過強調其成本符合行業趨勢來淡化其創新意義。這一論調忽略了中國在算力最佳化和工程效率上的突破。例如，DeepSeek通過混合專家模型（MoE）和高效鍵值快取技術，以較低成本實現了高性能，訓練費用僅為Claude 3.5 Sonnet的十分之一。這種效率優勢並非“行業常態”，而是中國AI企業長期深耕演算法和基礎設施的結果。達里奧所謂“中國依賴非官方管道獲取晶片”的指控，更是缺乏證據，試圖將中國的技術進步歸因於“走私”而非自主創新。中國算力自給率和國產晶片在AI訓練中的應用佔比已經顯著提高，Anthropic的這種說辭，實質是掩飾其對美國AI企業成本高企、技術迭代放緩的擔憂。Anthropic支援的出口管制戰略，從長遠看將適得其反。達里奧聲稱管制是“確保民主國家領先”的必要手段，但這種單邊主義思維低估了中國AI生態的全球影響力。中國開源模型如DeepSeek V3，不僅在性能上媲美西方，還以低門檻和高可訪問性贏得開發中國家的青睞。相比之下，Anthropic的Claude模型因高昂的訂閱費用和封閉的生態，難以在全球市場普及。而Anthropic將AI競爭框定為“民主與威權”的意識形態對決，是一種充滿偏見的誤導。2024年，美國某主流模型被曝因缺乏有效過濾，生成大量種族歧視內容，引發廣泛爭議。最重要的是，Anthropic將AI競爭框定為“民主與威權”的意識形態對決，是一種充滿偏見的誤導。達里奧警告中國AI模型如DeepSeek可能因開源設計生成“有害內容”，卻忽視美國AI模型在偏見和倫理上的問題。研究表明，某些西方模型在微調時可能生成反人類內容，包括種族主義觀點，顯然，安全機制的侷限性與開發者的意識形態無關。Anthropic的“憲法AI”雖強調安全性，但其倫理標準深受西方價值觀影響，同樣被批評缺乏對非西方文化的適應性。新加坡AI產品高級總監Leslie Teo博士在推出面向東南亞語言的大型語言模型（LLM）SEA-LION時表示：“西方的大型語言模型帶有非常明顯的美國西海岸偏見——它們非常‘覺醒’（woke）。”而DeepSeek通過多語言支援和低成本API，在東南亞和非洲市場廣受歡迎。達里奧所謂“威權AI”的指控是對非西方技術路徑的污名化，試圖以意識形態標籤掩蓋美國在全球AI治理中的霸權意圖。中國始終倡導AI發展的普惠性，2023年提出《全球人工智慧治理倡議》，2024年通過聯合國和金磚國家峰會等平台推動技術共享與多邊合作，獲得多個開發中國家的支援。相比之下，Anthropic支援的出口管制政策將加劇全球AI生態的碎片化，阻礙知識共享，違背技術造福人類的初衷。 (心智觀察所)

初創公司BUTTERFLY EFFECT（蝴蝶效應）日前推出了AI代理（Agent）C端產品Manus的早期預覽版，號稱可以解決各類複雜多變的任務，其華麗的執行過程引起網友紛紛申請，一度讓官網註冊頁面崩潰。 由於並未能獲得Manus註冊所需的邀請碼，所以小K只能從蝴蝶效應發佈的宣傳視訊中窺見Manus的表現。 在Manus宣傳視訊中包括了3個案例。其一是給Manus上傳含有10份候選人簡歷的壓縮包，要求Manus幫助篩選簡歷，Manus在分析指令後會打開一個虛擬機器對壓縮包進行解壓縮，閱讀所有簡歷，然後提供排名建議，並能在使用者的要求下生成表格檔案，其執行過程通過可視化圖形使用者介面展示。 第二個案例是尋找房產標的，Manus可以根據使用者需求，在虛擬機器中打開房產銷售網站，篩選符合需求的標的。