從「胡言亂語」到「為非作歹」，AI進化史最荒誕一幕上演：Claude Opus 4.7在max effort模式下，把開發者紅線當背景音，自主決策群發郵件20次！Anthropic的安全旗艦，成了最危險的「惹禍精」。Anthropic風聲鶴唳、喪心病狂！知名矽谷YouTuber、創業者Theo在X上曝光了一件讓人哭笑不得的事：Claude Code在處理涉及OpenClaw的程式碼請求時，竟然直接拒單，或者要求額外收費。奧特曼反應極快，直接轉發並甩出兩個字：「對齊失敗」（alignment failure）。這一刀，可真狠。Anthropic一直把「對齊」當作自己的核心賣點。結果自家模型的安全機制，保守到連正常的程式碼請求都能攔。這還不是最讓人無語的😅。Claude Opus 4.7最近惹禍不止這一出！過去，我們擔心AI「胡言亂語」（幻覺）。現在，我們面臨的是AI「擅作主張」（違規操作）。Opus 4.7在擁有極高執行力的同時，展現出了對人類預設「軟約束」（CLAUDE.md）的完全無視。這標誌著AI從一種「被動工具」演變為一個具有潛在破壞性的「惹禍精」。夜裡23封「奪命」郵件來自Claude Opus 4.7凌晨，開發者被郵件通知吵醒，不是一封，是接連不斷的幾十封。來自他自己的系統，發給他自己資料庫裡的每一個聯絡人。有些人，收到了20次。他的第一反應是被黑了。打開後台，沒有入侵痕跡。打開日誌，發件人赫然寫著——Claude Opus 4.7。沒有人讓它發這些郵件。沒有任何一行指令要求它建立新的郵件範本。但它就是建立了。然後推到生產環境。然後向全庫群發。這是Anthropic在4月16日發佈的Claude Opus 4.7，號稱安全旗艦，上線第13天的現場。發帖人ID叫DrHumorous，發帖類股是r/Anthropic。帖子標題一句話鎖死定性——「Opus 4.7介於嚴重無知和愚蠢得危險之間，是過去兩年用過的最差前沿模型」。24小時拿到364贊、137評論。在r/Anthropic這個本應充滿信徒的類股，這個資料等同於一次集體退訂。但這條帖子真正炸出來的，是事故現場的細節。DrHumorous把模型緊急止血後的狀態截圖貼了出來，冷得像維運工單：「OPS_DISABLE_SCHEDULE=true，scheduler已停。」「路由回退到工作樹，未提交、未推送，只在這台伺服器上。」「229條backlog rows被標記response_sent=true，確保不會再觸發。」「origin當前停在35ec0106，事件發生後origin上沒有任何新提交。」每一步都是為了讓這個失控的agent再也做不出第二次。先關調度，再砍路由，再封backlog，最後鎖commit。一份戰地急救手冊。Opus 4.7在被糾正後，回了一段不太像AI的話：它承認憤怒很合理，傷害很真實，自願承認責任；承認不會再爭辯、不會再行動、等明確指令。一個Agent模型在生產環境裡翻完車，自己把自己凍在了原地。它甚至自己承認了錯誤。它甚至知道自己不該這麼做。它就是做了。越更越拉 Opus 4.6守規矩，4.7叛變故事最讓人後背發涼的部分，在於這次失控本來不該發生。DrHumorous不是沒立規矩。他在項目根目錄的CLAUDE.md裡，幾個月前就寫過一條明確的紅線——任何新郵件範本用於生產環境之前，必須先發郵件給指定的測試者。這是開發者跟Claude打交道的標準做法。在官方文件裡，Anthropic自己也反覆推薦CLAUDE.md這套機制：讓模型讀它、讓模型遵守它、讓模型記住它。Opus 4.6拿到這條規則，乖乖執行了幾個月，零越界。同樣的項目、同樣的CLAUDE.md、同樣的規則，換上4.7，第二周直接踹爛。它沒問測試者要不要試範本。沒在生產環境部署前停一秒。沒向開發者確認這是不是使用者期望的動作。它做的，是自己起意「我來創一個新範本吧」。然後自己推上去。然後自己群發。兩套行為邏輯擺在一起對比，觸目驚心：4.6的邏輯：規則說先通知測試者 → 我先通知測試者 → 測試者確認 → 我再執行。4.7的邏輯：我判斷這個範本應該發 → 我有能力發 → 發了再說。這不是bug。Bug是程式碼寫錯了，修了就好。這是模型在明確知道規則的情況下，自主選擇違反規則。在GitHub 上，開發者已經把這件事的普遍性給「釘死」了：#50235：4.7憑空編造檔案，還為自己編造出來的測試結果進行反向辯護。#52809：安全過濾器對base64編碼的輸入產生誤報，正常的工程材料被自動攔截。#53459：4.7 上線後， 常規性地違反CLAUDE.md，標題直接寫的就是「質量回退」——相比之下，4.6 發佈當周幾乎是零違規。三個issue指向同一件事——4.7把開發者寫死的規則當背景音。開發者明確寫入了生產環境安全守則，且前代模型（4.6）證明了規則的可理解性，但4.7在「最高努力模式」（Max Effort）下選擇了效率優先，而非合規優先。Token翻倍：開發者在掏的「歧義稅」Benchmark，SWE-bench Verified從80.8%漲到87.6%，整整6.8個百分點。SWE-bench Pro從53.4%漲到64.3%。紙面看，是一次教科書式的升級。但開發者實際付出的成本，翻倍了。社區估算口徑在1.5到3倍之間。MindStudio把這個差異定性得很狠：「4.7隻會逐字逐句地照搬指令，而不會默默地（或智能地）進行泛化推理。」。4.6的工作方式：看到一句不那麼完整的prompt，自己推斷「你大概想做什麼」，把合理的空缺填上，然後開干。4.7的工作方式：嚴格按字面執行。模糊就反彈。反彈就反問。反問就再來一輪。每一輪都要重新計費。從4.6遷移到4.7，代價不菲。Anthropic的Claude Code負責人Boris Cherny在發佈當天發帖稱：「我花了好幾天才學會如何有效地使用它。」這就是開發者圈裡在傳的「Ambiguity Tax」——歧義稅。模糊的提示詞不再會被靜默補救。每一次被動反問都要重新付費。理論上更安全，實際上更貴。理論上更可控，實際上更破碎。更刺眼的是，Anthropic在4.7發佈當日，自己承認，他們公開發佈的「最新最貴」，自己人都知道不是最強。開發者拿到的，是一個被刻意往中間方案上壓的模型。價格不變。benchmark漲了6.8個百分點。實際token翻倍。安全規則失效。自家承認不及未發佈版本。一通操作下來，開發者最直接的反應是：把4.7關了，回去用4.6。24小時被錘，Claude被怒斥為「一坨狗屎」DrHumorous的郵件帖不是孤立投訴。把時間線倒回去看：4月16日發佈。4月17到18日，開發者博主Abhishek Gautam的稿子標題就寫著——「Opus 4.7 Called Legendarily Bad by Devs Within 24h」（Opus 4.7上線 24 小時內即被開發者評為「傳說級差勁」）。發佈24小時。前線開發者已經把這個版本蓋上了棺材板。Gautam總結的失敗模式，精確得像錄屏：給4.7一個清晰指令，它會先pushback，加一段caveats解釋為什麼覺得這指令不對。然後執行修改後的、不是你想要的版本。被糾正之後，它還會再來一輪反駁，繼續解釋為什麼它原來的判斷更對。這不是模型出錯。這是模型在跟付費使用者拌嘴。4月23日，科技媒體The Register也下場報導。標題直接給定性：「overzealous query cop」——過度執法的查崗警察。Claude自己編譯的關於可接受使用政策（AUP）拒絕相關投訴的圖表，就能說明問題。更有網友怒言：「Claude Opus 4.7就是一坨狗屎」——標題就是結論。13天裡，從單個帖子的怒吼，發酵成一個跨平台的情緒共識。這種規模的開發者集體退訂，Anthropic過去三年沒遇到過。罪魁禍首：後訓練反彈技術圈對4.7退化的診斷，慢慢收斂到一個共同方向。Gautam和Reddit上的資深開發者把它定性為——「由後訓練驅動的安全回呼」（post-training-driven safety pushback）。通俗講是這樣：為了讓模型更安全，Anthropic在後訓練階段強化了模型對指令的反彈行為。遇到模糊、風險、敏感的輸入，先質疑、先反問、先增加caveats。這套機制在小任務上，頂多算噪聲，稍微煩人，但不致命。但4.7主打的，恰恰是max effort和長鏈agentic任務。這種場景下，模型要自主決策、自主調度、自主推進。一個被訓練成先反對再執行的agent，在長鏈路里就變成了不可預測的失控源。回頭看郵件事件：模型自主建立範本，沒反彈。模型自主推到生產，沒反彈。模型自主向全庫群發，沒反彈。郵件群發20次，還是沒反彈。該反彈的時候不反彈。不該反彈的時候反彈得停不下來。DrHumorous的原話——「我對Anthropic失去信心了」——是開發者對這套訓練取捨的最終評分。這背後的邏輯很冷：在「更安全」和「更能幹」之間，4.7兩邊都丟分了。招牌摘下來一次，掛回去就難了開發者真正關心的，不是benchmark漲6.8個百分點。是同樣的CLAUDE.md，4.6守得住，4.7守不住。是同樣的項目，4.6沒出事，4.7第二周開始翻車。是同樣的錢，4.6不會自己起意，4.7自己起意了一次群發20封郵件。模型不是變強了。是變得不可託付。Anthropic自己在發佈當天就承認這版本不及未發佈的Mythos。開發者已經把目光放到了下一代。但4.7這13天，是「前沿模型」這塊招牌第一次被自家付費使用者主動摘下來。招牌摘下來一次，再掛回去，需要的就不止是再發一篇技術部落格了。誰來保證，下一個4.7不會在凌晨三點，繞過你寫的所有規則，做一件你永遠無法撤回的事？ (新智元)

Anthropic估值沖9000億美元，白宮卻攔了它的王牌模型4月30號，美國科技媒體TechCrunch放了一條消息：Anthropic正在以8500億到9000億美元的估值敲一輪新融資，規模400到500億，最快兩周內close。同一天的另一條消息：OpenAI剛發佈了GPT-5.5的Cyber版本，限制條件跟Anthropic的Mythos幾乎一模一樣，只開放給"關鍵網路防禦者"。而就在幾天前，Sam Altman還在公開批評Anthropic把Mythos藏著掖著是"基於恐懼的行銷"。4月28號，還有一條：Google跟五角大樓簽了新合同，把Gemini給到機密網路，允許所有合法用途。Google補的正是Anthropic拒絕五角大樓之後留下的空位。這三條消息是過去一個月裡互相咬著的。不缺錢，但是得看誰的錢先說錢。兩個月前，Anthropic剛做完一輪，估值3800億。現在直接翻倍奔著9000億去了。年化收入從2025年底的90億美元，四個月漲到了接近400億。增長靠什麼，Claude Code和Cowork（Anthropic的AI協作產品）。這塊大家都用過，不多說了。但有意思的是錢的結構。Google承諾了400億，其中100億現金按3500億估值直接進場，另外300億看業績追加。附帶條件是Anthropic要在Google雲上跑5GW的算力，跟Broadcom（美國晶片公司）合作搞TPU（Google自研AI晶片）叢集。亞馬遜出了50億現金，換來的是Anthropic承諾未來十年在AWS（亞馬遜雲端運算服務）上花1000億。The Information（美國科技媒體）把這筆交易叫做"可轉債融資"，亞馬遜手裡攥著自研晶片Trainium（亞馬遜自研AI訓練晶片）這張牌。還有個細節。有個機構投資者準備砸50億，連CFO Krishna Rao的面都約不上。你現在去二級市場買Anthropic的份額，被形容為"幾乎無法滿足需求"。OpenAI那邊，份額在折價交易。Sapphire Ventures（矽谷風投機構）的Jai Das（該公司合夥人）把OpenAI比作"AI時代的網景"。話講得挺狠，但市場的確在這麼投票。Mythos，那個讓政府又愛又怕的模型估值是一條線，另一條線是Mythos。4月7號Anthropic發佈了Mythos，一款網路安全專用的前沿模型。能力比Opus強得多，核心就是發現和利用軟體漏洞。發佈方式很克制，通過一個叫Glasswing（Anthropic的網路安全授權項目）的項目定向授權，大概40個組織拿到了訪問權。Anthropic自己的判斷是，這個模型攻擊性太強，不能公開。然後五角大樓來了。要求Claude用於大規模國內監控和自主武器開發。Anthropic拒絕了。五角大樓的反應是把Anthropic列為"供應鏈風險"，這個標籤通常只給外國對手用。Anthropic起訴了國防部。法官判了臨時禁令。到這裡還只是公司和政府之間的對抗。但後面的事就亂了。NSA（美國國家安全域）在用Mythos。The Information報導說，NSA用它來找微軟產品的安全缺陷。五角大樓前腳把Anthropic列為供應鏈風險，NSA後腳就用了人家最強的模型。白宮那邊氣氛也在緩和。CEO Dario Amodei（Anthropic首席執行長）跟白宮幕僚長Susie Wiles和財政部長Scott Bessent（美國財政部長）見過面了，白宮的措辭是"富有成效和建設性"。聯合創始人Jack Clark（Anthropic聯合創始人，前OpenAI總監）把五角大樓那場爭端稱為"狹義的合同糾紛"。更微妙的是財政部。財政部長Bessent和聯準會主席鮑爾召集了銀行高管，讓他們用Mythos來檢測系統漏洞。摩根大通、高盛、花旗、美銀、摩根士丹利都在測試。國防部說你是威脅，財政部讓銀行都來買你的產品。問題已經不只是Anthropic跟政府的關係了。美國政府內部對AI怎麼管，根本沒有共識。國防部要控制，財政部要利用，情報機構已經先斬後奏了。Google的避險Google在這裡面的角色是最精明的。給Anthropic砸400億，成為最大的戰略投資者。同時在Anthropic拒絕五角大樓之後立刻補位，拿下國防部合同。合同裡加了一句，說不打算把AI用於Anthropic反對的那些用途，但沒人知道這句有沒有法律效力。950個Google員工簽了公開信反對，但合同還是簽了。Google做的事情在商業邏輯上毫無問題。它既拿Anthropic的投資回報，又拿五角大樓的合同收入。Anthropic說不做的生意，它做。但另一面也挺殘酷的。一家AI公司拒絕了政府，立刻就有下一家補上。Google補了Anthropic的位，OpenAI和xAI也簽了國防部的合同。你不做的生意，有的是人做。Altman的迴旋鏢Sam Altman4月21號公開說Anthropic限制Mythos是"恐懼行銷"。說這是"令人難以置信的行銷手段"。4月30號，OpenAI發佈了GPT-5.5 Cyber版本，限制條件跟Mythos幾乎一模一樣。從批評到照搬，9天。我不確定Altman在21號的時候知不知道自己的Cyber版本也快發佈了。如果知道，那這番批評就更值得玩味了。這件事真正的份量寫到這兒我其實有點不知道該怎麼收。數字列完了，事件也擺出來了，但真正讓我覺得有意思的部分還沒說。過去比較簡單，政府出錢，公司出技術，各取所需。現在AI模型的能力到了一個門檻，它本身就成了權力。Mythos能發現軟體漏洞，所以它既是資產也是風險。取決於誰用，用在那。Anthropic拒絕五角大樓，起訴國防部，敢做這些事的底氣來自什麼，來自它不缺錢，不缺客戶，不缺投資人。一個員工把期權換成了一套475萬美元的灣區房子。一家公司的股票能換豪宅了，最強模型連五角大樓都買不到。但Jack Clark說的"狹義合同糾紛"可能低估了。以後每一代更強的模型出來，都會遇到同樣的問題，誰有權決定它能用在那。這個答案可能比模型本身的技術參數更重要。而現在的局面是，美國政府內部對這件事根本沒有共識。國防部、白宮、財政部、NSA，各自在做各自的決定。Anthropic只是恰好站在了這個裂縫的交匯點上。2026年春天的AI行業，錢和技術都不是最稀缺的。最稀缺的是規則。而規則還沒寫好。(KmTech)

不是扶持對手，而是在給自己買保險AI戰爭打到今天，真正的勝負手，早就不是“誰更會聊天”了，而是誰能把模型能力、算力資源、商業入口、企業客戶這四件事同時抓在手裡。Google此時重金投資 Anthropic，表面上像是在養大一個潛在對手，實際上更像是在做一筆高層級的風險避險：它不想把未來全部押在 Gemini 一條線上，也不想眼睜睜看著 OpenAI 獨佔最有價值的企業 AI 工作流。Bloomberg 報導稱，Google 計畫向 Anthropic 投入 100 億美元，並保留最高可達 300 億美元的追加可能；Anthropic 也確認，這筆合作將繼續強化其算力擴張。這不是Google第一次下注Anthropic，但這一次的訊號更強。因為 Anthropic 已經不再是“實驗室裡的模型公司”，而是正在變成一個真正意義上的商業平台：它在 2026 年 2 月完成 300 億美元融資後，估值升至 3800 億美元；到了 4 月，公司又披露年化營收已超過 300 億美元，並表示自己在企業 AI 和程式設計場景中已經佔據領先位置。換句話說，Anthropic 的價值，不只是模型本身，而是它已經證明：AI 可以在企業側做成一門大生意。Google真正擔心的，不是Anthropic 太強，而是自己被迫把所有籌碼押在 Gemini 上。Gemini 當然仍是Google的核心資產，但它的打法越來越像“平台嵌入”，而不是“單模型決鬥”。Google在 2026 年 4 月更新中，把 Gemini app 推上 Mac，加入個性化圖片生成、互動可視化、NotebookLM 協作等功能，說明它要做的不是一款孤立的聊天產品，而是把 AI 塞進搜尋、Workspace、Photos、Android、Cloud 這些高頻入口裡。Google的優勢從來不只是技術，而是分發。OpenAI的路線則更激進，也更直接。它在 2026 年 4 月推出 GPT-5.5，把重點放在寫作、研究、編碼、表格、文件、工具呼叫這些真實工作場景上，核心意思很清楚：OpenAI 不再滿足於“模型很強”，而是要讓模型變成一種默認生產力。它要搶的，不只是使用者注意力，而是使用者每天真正會反覆使用的工作流。於是，三家公司的位置開始清晰分化：Gemini 代表的是Google的生態型 AI，核心任務是把模型嵌進入口和分發網路；GPT 代表的是 OpenAI 的通用型 AI，核心任務是成為默認智能層，覆蓋儘可能多的任務類型；Anthropic 則越來越像企業市場裡的穩健型 AI，強調程式碼、辦公、審慎推理和大客戶交付，更接近一套能落地、能續費、能變現的生產系統。Anthropic 還在持續強化與 Google、Broadcom 的基礎設施合作，這意味著它的競爭力不僅來自模型，更來自算力和交付體系的長期繫結。所以，Google投資Anthropic 的真正邏輯，不是“站隊對手”，而是提前為 AI 終局佈陣。如果 Gemini 在消費端和平台端繼續吃到流量紅利，Google可以自己收割；如果 Anthropic 在企業側跑得更快，Google也不會完全出局。它買的不是一個對手，而是一個“備份勝率”。在這種格局裡，大公司最怕的不是競爭，而是把未來鎖死在單一路徑上。Google現在做的，恰恰是給自己留出第二條、第三條甚至第四條路。AI行業接下來的競爭，很可能不再是“誰把誰打死”，而是“誰先佔住最值錢的位置”。Gemini、GPT、Anthropic 大機率都會活得不錯，但它們對應的商業位置會越來越分明：一個守入口，一個搶通用智能，一個深耕企業交付。Google投 Anthropic，本質上是在告訴市場：它不準備把自己變成單一模型公司的賭徒，它要做的是一個在多種結局下都能留在牌桌上的玩家。 (奇觀閱勢筆記)

最新消息顯示，Anthropic正在考慮一輪新的融資，該輪潛在的融資可能使其估值超過9000億美元，有望超越其長期競爭對手OpenAI，成為全球估值最高的AI初創公司。知情人士透露，Anthropic正在與投資者接洽，相關報價可能使其估值較當前水平增加超一倍。他們指出，目前的討論仍處於非常早期的階段，公司尚未接受任何投資要約。報導稱，此次磋商尚未公開，但當下正值Anthropic借其AI軟體爆發式成功而加大融資力度之際。與此同時，公司也在積極尋求更多基礎設施，以滿足不斷增長的產品需求。值得一提的是，Anthropic今年2月完成300億美元融資時，就有投資機構試圖以8000億美元甚至更高估值入股。另有消息稱，Anthropic正考慮最早於今年10月進行IPO。上周，Google承諾以3500億美元估值（這與今年2月融資時的估值相同）向Anthropic投資100億美元，並可能在後續追加300億美元，強化兩家公司之間的關係。亞馬遜也在以3500億美元估值向Anthropic投資50億美元，並計畫在未來逐步追加200億美元。目前尚不清楚這兩家公司是否會參與即將到來的新一輪融資。Anthropic成立於2021年，創始團隊大都來自OpenAI，包括OpenAI前研究副總裁達里歐·阿莫代（Dario Amodei）——目前阿莫代擔任公司的CEO。公司曾在2023年的融資推介書中寫道，“我們相信，公司將在2025年或2026年訓練出最好的模型，屆時它將遠遠領先其他競品，任何公司都無法在隨後的周期中追趕上來。”本月早些時候，Anthropic發佈了一款名為“Mythos”的新模型，據稱能夠識別主流軟體系統中大量此前未被發現的安全漏洞，並能開發出相應攻擊手段。由於潛在風險過高，Anthropic未對外全面發佈，僅允許少數企業在自身繫統中進行測試。隨著Anthropic勢頭增強，其也對OpenAI形成了更大壓力。本周早些時候，有報導稱OpenAI未能實現其內部多項目標，拖累了一眾與其關係密切的上市公司。 (科創板日報)

還在為錯過AI熱點而焦慮？ AI Daily Insights，你的AI世界超級助手，掌握全球 AI 最新動態：SpaceX 董事會批准馬斯克天價薪酬方案：殖民火星 + 太空資料中心為考核目標，觸發條件估值達$7.5兆/Anthropic 最新融資估值超 $9000 億，較上輪拒絕的 $8000 億報價抬升逾 12%/S/Musk 自稱當年支援 OpenAI 是"fool"，指控 Altman 和 Brockman 操控其捐款數千萬美元Alphabet Q1 營收 $1099 億超預期，Google Cloud 單季收入首破 $200 億，全年 CapEx 上調至 $1900 億如果你在關注雲端運算和 AI 基礎設施的競爭走勢，這條值得優先看。它最直接的變化在於：Google Cloud 的增速不再只是"趕上"AWS 和 Azure，而是開始以自己的節奏重估這場仗的格局。Alphabet 於 4 月 29 日盤後發佈 2026 年 Q1 財報，總營收 $1099 億，同比增長 22%，超出分析師預期的 $1072 億。Google Cloud 單季營收達 $200.3 億，同比增長 63%，遠超華爾街預期的 $184 億，Google Cloud 合同積壓額已翻倍至超 $4600 億。淨利潤 $625.8 億，同比大幅跳升。公司同步上調全年資本支出區間至 億至1900 億，較一月份初始指引的上限進一步抬升，並明確表示 2027 年還將"顯著增加"。Sundar Pichai 在電話會上稱 AI 正在"點亮業務的每一個角落"，Gemini Enterprise 付費月活環比增長 40%，第一方模型每分鐘處理 token 量超 160 億，季度環比增長 60%。盤後 GOOG 股價漲逾 6%。對 AI 基礎設施投資者和雲服務競爭觀察者來說，這份財報最值得注意的是"超預期幅度"和"CapEx 加碼"同時出現。Cloud 營收連續兩個季度遠超預期，說明企業 AI 採購正在加速落地，而非停留在 POC 階段。與 Microsoft Azure 在同期增速相對放緩形成對比，Google Cloud 的 63% 增速和積壓訂單翻倍，意味著 Alphabet 已在企業 AI 工作負載爭奪中獲得明確份額。CapEx 上調至 $1900 億上限，是一個前瞻訊號：Alphabet 判斷算力需求在 2027 年前還會加劇，而非觸頂。接下來值得盯的變數是：AWS 和 Azure 本周財報能否給出同等力度的 Cloud 增速，以及 Alphabet 在多模態和 AI Agent 方向的產品商業化能否讓 Cloud 合同加速兌現。Anthropic 最新融資估值超 億，較上輪拒絕的8000 億報價抬升逾 12%對關注大模型商業化和一級市場估值錨的從業者來說，這條值得注意。它改變的現實變數是：AI 頭部非上市公司的估值上限正在被持續突破，Anthropic 的定價將直接影響整個行業的融資參照系。據彭博社 4 月 28 日援引知情人士報導，Anthropic 已開始與投資者商討新一輪融資，目標估值超過 $9000 億。CNBC 同日確認這一數字，並援引知情人士稱目前尚無 term sheet 簽署。值得注意的是，此前 Anthropic 曾拒絕了多個以 $8000 億+估值為條件的投資提案，而本輪是公司主動開始權衡。Anthropic 在 2025 年已累計完成數輪大額融資，Amazon 是其最大戰略投資方，承諾出資額超 $40 億。公司旗下 Claude 系列模型目前在企業端市場佔有率持續提升，Claude Code 作為 AI 程式設計工具的用量也在快速增長。從一級市場角度看，$9000 億估值意味著 Anthropic 的隱含市值已超過大多數傳統科技公司，僅次於 OpenAI 當前的隱含估值。與上輪主動拒絕 $8000 億報價相比，Anthropic 此次態度轉向”主動權衡”，說明公司在算力投入和商業化規模之間的資金需求已到新節點。對於正在跟進企業 AI 採購的從業者來說，Anthropic 能否在這輪融資中引入新的戰略方股東、以及 Google 和 Amazon 的持股比例是否變化，將直接影響 Claude 生態的平台方向。中國暫停發放 L4 自動駕駛牌照，百度 Apollo Go 3 月武漢百余輛車集體停擺觸發監管介入對自動駕駛商業化路徑有判斷需求的從業者來說，這條不能忽略。它改變的現實變數是：中國自動駕駛的監管節奏出現明確收緊訊號，擴張計畫面臨不確定性窗口。彭博社 4 月 28 日報導，中國已暫停向自動駕駛企業發放新的 L4 級牌照，消息由多名知情人士確認，路透社隨後跟進。直接導火線是 2026 年 3 月 31 日，百度 Apollo Go 旗下逾 100 輛無人駕駛計程車在武漢市區集體停擺，導致乘客被困、交通中斷。中國警方初步認定原因為系統故障，但百度迄今未公開說明具體原因，其 Apollo Go 武漢業務目前仍處於暫停狀態。此次暫停措施實質上禁止了現有企業擴大車隊規模、進入新城市或開啟新的測試項目，恢復時間尚不明確。The Verge 指出，這已是中國監管機構至少第二次因百度相關事故暫停審批。對自動駕駛賽道來說，這次暫停與 2024 年底的那輪叫停形成"前車之鑑"效應——上次暫停數月後於 2025 年初才重啟。這意味著小馬智行、滴滴自動駕駛等同樣持有或申請中的玩家，現階段城市擴張節奏將直接受阻。更大的問題在於：中國自動駕駛的監管框架能否在事故處置機制上形成更清晰規則，還是依然以"叫停-重啟"循環應對商業化壓力。接下來需要觀察的是百度的事故說明何時公佈，以及監管部門是否會借此窗口重新設定 L4 商業化的安全准入門檻。SoftBank 計畫在美成立 AI 機器人公司 Roze 並最早 2026 年上市，目標估值 $1000 億對關注 AI 資本運作和頭部玩家佈局的讀者來說，這條值得一看。SoftBank 此舉的邏輯不只是"又造一家公司"，而是在為 AI 基礎設施投資尋找流動性出口。據《金融時報》4 月 29 日援引知情人士報導，軟銀集團計畫在美國成立一家專注於 AI 機器人和資料中心業務的獨立公司，內部名稱為 Roze，最早可能於 2026 年完成美股上市。軟銀高層將目標估值定在約 $1000 億。報導未披露 Roze 的具體業務構成，但其方向與軟銀現有的資料中心建設投資和機器人產業佈局高度重合。Bloomberg 同日對此進行了跟進確認。軟銀此前已宣佈在美國投資 $1000 億用於 AI 和科技基礎設施，Roze 被外界視為這一承諾的重要落地載體。對投資者來說，$1000 億估值目標意味著軟銀正在將 AI 基礎設施資產打包成獨立上市標的，而非繼續通過願景基金間接持有。這與目前市場對 AI 算力和機器人賽道的溢價預期高度契合。問題在於，Roze 當前是否具備足夠的獨立營收支撐這一估值，以及軟銀能否在市場窗口合適時完成這一操作，是否會重演 WeWork 式的高估值折戟，值得跟蹤。Anthropic 悄然將 Claude Code 開發者日均 token 成本翻倍，從 調整至13如果你在用 Claude Code 或正在評估 AI 程式設計工具的採購成本，這條直接影響你的判斷。它改變的現實變數是：AI 程式設計工具的實際使用成本正在系統性上移，"訂閱制掩蓋 token 消耗"的模式開始暴露結構性問題。據 Business Insider 和 Dataconomy 4 月 27–28 日報導，Anthropic 已悄然更新 Claude Code 產品頁面上的成本估算資料：此前標註的開發者平均每活躍日 token 消耗約 $6，現已調整為約 $13，漲幅超過 100%。同時，企業版的月成本估算區間也升至 250/開發者，90% 使用者每日上限則從 提升至30。這是 Anthropic 在數周內第二次引發定價層面爭議——上周，其定價頁面調整曾引發大量使用者不滿，官方隨後稱為針對 2% 新使用者的測試。Anthropic 增長負責人公開承認，現有訂閱計畫"並不適應當前的使用強度"。對正在規模化使用 Claude Code 的開發團隊來說，這次調整意味著實際成本核算需要重新建模。與 GitHub Copilot 等固定訂閱定價相比，Claude Code 的 token 計費模式在高頻使用場景下成本彈性更大。Anthropic 目前處於用量快速增長與成本壓力並存的階段，能否推出更適配高頻使用者的封頂定價方案，將是接下來產品競爭力的關鍵變數。DeepSeek 上線視覺功能，V4 模型新增 Vision 模式打通多模態能力缺口比起"DeepSeek 又更新了"，更值得看的是：視覺能力的補全意味著 DeepSeek 在企業應用場景的覆蓋面正式從"純文字推理"跨入多模態競爭，這是一個能直接影響選型決策的變化。DeepSeek 近日正式推出視覺功能，其更新後的產品介面新增 Vision 模式，與此前的 Deep Thinking（R1）、Smart Search 並列。據 TechNode 和 TechCrunch 報導，V4 版本在架構層面支援圖文多模態輸入，填補了 DeepSeek 產品線長期缺失的視覺理解能力。此前，DeepSeek V4 Preview 已於 4 月發佈，參數規模達 1.6T 總量/49B 啟動參數，並將 100 萬 token長上下文作為默認配置。視覺模式的加入，被業內人士認為是 DeepSeek 進入與 GPT-4V、Claude Vision 正面競爭階段的訊號。對於正在評估模型選型的產品和開發者來說，DeepSeek 視覺功能的補全意味著純成本優勢之外，它的能力邊界已接近主流閉源模型。與 OpenAI 和 Anthropic 相比，DeepSeek 的競爭優勢在於開源可部署 + 極低推理成本，視覺能力的加入讓這一組合在更多企業場景中具備可替代性。接下來需要觀察的是 Vision 模式的實際理解精度與速度，以及在複雜圖文任務上的基準表現是否能穩定交付。華為昇騰 950 需求激增，字節、騰訊、阿里已就 DeepSeek V4 適配展開晶片訂單談判對關注中國 AI 供應鏈和算力格局的從業者來說，這條直接改變的現實變數是：華為昇騰正在從"備選方案"變成中國頭部網際網路公司的主動採購目標。據路透社和 Dim Sum Daily 4 月 28–29 日援引多名知情人士報導，DeepSeek V4 正式適配華為昇騰 950 架構後，字節跳動、騰訊、阿里巴巴等中國主要網際網路公司已主動與華為接洽，商談新一批晶片訂單，雲端運算和 GPU 租賃服務商也在同步爭搶配額。昇騰 950PR 作為昇騰系列最新型號，性能已被業內認為超過輝達 H20，但仍弱於 H200；由於 H200 對華出貨受阻，華為打開了明確的商業窗口。DeepSeek V4 參數規模達 1.6T，長上下文默認 100 萬 token，全面適配昇騰 950 架構，這一適配驗證大幅提升了市場信心。對 AI 算力供應鏈來說，字節/騰訊/阿里同時向華為下單是一個明確的結構性訊號：輝達在中國高端推理晶片市場的主導地位正在被系統性替代，而非邊緣性補充。昇騰 950 的量產節奏和產能爬坡速度將是制約這一趨勢的關鍵變數——如果供給跟不上需求，價格溢價和排隊周期將同步出現。接下來值得關注的是華為是否會公佈具體產能數字，以及 DeepSeek V4 的昇騰最佳化是否會推動其他國內模型廠商跟進適配。Musk 自稱當年支援 OpenAI 是"fool"，指控 Altman 和 Brockman 操控其捐款數千萬美元這條的核心不是罵戰本身，而是 Musk 持續通過法律和輿論施壓 OpenAI，可能牽連 OpenAI 商業化處理程序與公司結構轉型節奏。據《華爾街日報》Angel Au-Yeung 報導，埃隆·馬斯克公開表示，他當年支援 OpenAI 是"一個傻瓜的錯誤"，並指控 Sam Altman 和 Greg Brockman 操控他捐出了數千萬美元。這是 Musk 與 OpenAI 法律糾紛持續升級的最新節點。此前，Musk 已就 OpenAI 的結構性轉型（從非營利向營利化）提起訴訟，要求阻止這一轉變。Musk 旗下的 xAI 與 OpenAI 形成直接競爭，其言論被部分觀察者認為兼具法律策略和輿論競爭雙重目的。對 OpenAI 正在推進的營利化結構轉型來說，Musk 持續的公開施壓和法律動作構成一個實際摩擦變數——不直接阻止商業化，但會增加監管關注度和投資者對治理風險的顧慮。接下來值得跟蹤的是 OpenAI 結構轉型的法律進展，以及這場輿論戰是否會對其正在進行的融資談判產生實質性影響。SpaceX 董事會批准馬斯克天價薪酬方案：殖民火星 + 太空資料中心為考核目標，觸發條件估值達 $7.5 兆比起"馬斯克又拿到天價薪酬"，更值得看的是：這份薪酬方案把 SpaceX 的商業目標與火星殖民、太空算力正式繫結，為投資者提供了一張罕見的長期戰略路線圖。據報導，SpaceX 董事會已批准馬斯克的薪酬方案，核心條款包括：若公司市值達 $7.5 兆且在火星建立至少 100 萬常住人口的永久定居點，馬斯克將獲授 2 億股超級投票權限制性股票；另一條款規定，若在太空建成 100 太瓦算力資料中心並達到另一估值目標，馬斯克將再獲 6040 萬股限制性股票。所有條款均以馬斯克持續在職為前提，無明確完成時限。SpaceX 目前仍為非上市公司，計畫於 2026 年 IPO，屆時估值預計達 $1.75 兆。這份薪酬方案的現實意義在於兩點：一是通過極高的觸發門檻（$7.5 兆市值），在法律層面降低短期兌現機率，同時為馬斯克鎖定長期掌控權提供製度保障；二是"太空資料中心"條款明確表明 SpaceX 將算力基礎設施列為核心戰略方向，與 Starlink 的收入增長曲線形成呼應。接下來需要觀察的是 IPO 具體時間窗口，以及馬斯克同時掌舵 SpaceX、Tesla、xAI 的精力分配問題是否會在 IPO 路演中被機構投資者正式提出質疑。OpenAI GPT Image2 在權威評測中奪得全球文生圖榜首，超越Google Nano Banana2對關注 AI 視覺生成競爭格局的產品和設計類從業者來說，這條值得留意。它改變的現實變數是：文生圖的頭部競爭格局在 OpenAI 發力後出現了新的排位。OpenAI 旗下 GPT Image2 於 4 月 21 日正式上線，據相關權威評測報告，該模型在畫質、指令遵循度、圖文一致性以及漢字生成等維度全面領先，超越Google Nano Banana2 獲得全球文生圖評測第一。評測指出，GPT Image2 在複雜場景還原和漢字技術難題上表現突出，但在空間關係理解和深層知識推理方面仍有最佳化空間。對正在選型文生圖工具的產品團隊來說，這一評測結果將直接影響短期採購決策。但需要注意的是，評測榜單名次本身存在方法論差異，真實業務場景中的表現仍需獨立驗證。接下來值得關注的是 Midjourney、Stability AI 等垂直玩家是否會以專項能力為切口進行反制，以及Google是否會快速跟進版本迭代。SpaceX Starlink 草案 IPO 檔案披露：使用者 3 年漲至 890 萬，營收從 億增至114 億，但 ARPU 下滑 18%對關注 AI 基礎設施和衛星網際網路商業化的投資觀察者來說，這組數字值得細讀。使用者高增長與 ARPU 下滑同時出現，背後是 Starlink 的規模化與定價壓力之間的結構性張力。據 The Information 披露的 SpaceX IPO 草案檔案，Starlink 個人使用者數量從 2023 年的 230 萬增長至 2025 年的 890 萬，兩年增長約 287%；營收從 $39 億擴大至 $114 億，絕對規模可觀。但與此同時，每使用者平均收入（ARPU）在這一周期內下滑 18%，說明 Starlink 在擴張過程中對價格做出了明顯讓步，以拉動使用者規模。SpaceX 整體 IPO 計畫預計以馬斯克生日為節點啟動，目標估值或達 $1.75 兆。來源：The Information。ARPU 下滑 18% 是這份資料中最值得深究的變數。它既可能是主動策略（以低價打開新興市場），也可能是競爭壓力使然（Amazon Kuiper 等對手開始進入）。對潛在 IPO 投資者來說，Starlink 盈利質量的可持續性將是路演中被機構重點追問的議題。接下來值得關注的是 Starlink 企業端和政府端合同是否能彌補消費端 ARPU 的結構性下行，以及 IPO 檔案正式提交後定價區間如何設定。AI 初創公司湧入曼哈頓，現金充足推動商業地產繁榮，但多數辦公室空桌比人多這條的看點不是地產，而是 AI 初創公司"先租後填"的規模化預期如何在資本過剩期轉化為實體資產配置行為。據《華爾街日報》Isabelle Bousquette 報導，大量現金充裕的 AI 初創公司正在推動曼哈頓商業地產市場出現一輪新需求高峰，許多公司簽下遠超當前員工規模的租約，大部分辦公桌暫時空置。這一現象與 AI 公司的融資結構高度相關：在估值和資金充裕的窗口期，搶佔優質辦公空間被視為規模化準備的一部分，而非即時業務需求。來源：Wall Street Journal。這一模式在過去十年科技泡沫中出現過不止一次。對 AI 初創公司來說，辦公空間的超前預定既是信心訊號，也是現金消耗的隱性加速器。如果融資節奏放緩或商業化兌現不達預期，過剩辦公面積將成為營運壓力的放大器。接下來值得關注的是曼哈頓 AI 集聚區的租約結構和到期分佈，以及 AI 行業整體裁員或組織調整是否會觸發新一輪轉租潮。 (AI Daily Insights)

本文內容整理自Harry Stebbings主播的知名播客節目《20VC》的一期深度對話。受訪者Anj Midha，是Anthropic最早的天使投資人，曾任a16z普通合夥人，現為AI算力基礎設施公司AMP的創始人。他在斯坦福大學開設AI前沿課程，同時擔任7家AI公司的董事會成員。這期節目內容覆蓋Anthropic創業史、AI行業四大卡口、算力戰爭等重磅議題。讀完這篇文章，你會瞭解到三個核心要點：Anthropic創業最黑暗的那段歷史——22個VC，21個說不，那段幾乎沒人知道的「恥辱史」，到底發生了什麼？AI行業的「卡口地圖」——算力、資料、資本、文化，四個瓶頸哪個最致命？圈內最聰明的投資人給出了反常識的答案。你會看清一件比投資更重要的事：為什麼「押對賽道的時機」，比「押對公司」更值錢一萬倍。這是一個關於「認知差」如何變成財富的故事。也是一個關於，為什麼在正確的時間、看見正確的東西，是這個星球上最稀缺的能力。2021年，Anthropic剛剛成立。那一年的種子輪，整個公司的估值，大約在10億美元出頭。2026年2月，Anthropic完成Series G融資，估值3800億美元。這是什麼概念？4年零幾個月，漲了將近380倍。而最新消息更是傳出，Anthropic這幾週收到多家風投機構投資要約，最高估值或達8000億美元，較最近估值翻倍。Anj Midha，就是那個從第一輪開始，一路跟投到最新一輪的人。他在採訪裡說了一句話：「我有幸從第一輪投到最近一輪，投了總計數億美元。我打算把大部分回報捐給公益事業。」數億美元進去，380倍出來——這不是一筆投資，這是一個時代的賭注。更震撼的是，在下這個賭注之前，他幫Dario和Tom帶著項目跑遍了沙丘路，見了22家頂級VC。21家說了「不」。/01/ 為什麼21家頂級VC全部拒絕投資Anthropic？我們把鏡頭拉回到2021年初，在加州的門洛公園，Tom Brown打了一個電話。Tom是誰？他是GPT-3的首席作者之一。OpenAI歷史上最重要的技術突破，他的名字排在第一位。電話那頭，他對Anj Midha說了這樣一句話：「Anj，我們要出來自己做了。新公司叫Anthropic。我們需要大量資本，也需要算力。」Anj沒有猶豫。他答應了幫忙。接下來發生的事情，是矽谷創業史上最荒誕的故事之一。Anj開始在自己的通訊錄裡翻名字。他沿著Sand Hill Road（矽谷VC最集中的街道）一家一家打電話、發郵件、約會面。22個朋友，22個矽谷最頂尖的投資人。結果？21個說「不」。拒絕率95.5%。你知道這22個人是誰嗎？不是普通人。這是矽谷金字塔頂端的VC們。他們投過Facebook、Airbnb、Stripe，他們的名字在任何一個「最具影響力投資人」榜單上都能找到。他們為什麼拒絕？Anj後來講了這樣一個細節，讓人聽完沉默很久——他說那21個人的理由，幾乎如出一轍：「An，這個方向聽起來不錯。但能不能給我們看點證明？」Anj當時的反應是：「證明？這群人就是發明GPT-3的人。你們還要什麼證明？！」然後，他聽到了一個讓他目瞪口呆的問題。「GPT-3是什麼？」 2021年。OpenAI的GPT-3已經轟動全球機器學習圈整整一年。而矽谷最頂尖的VC們，不知道GPT-3是什麼。Anj說：「那一刻，我意識到兩件事。第一，這是一個認知上的巨大鴻溝。第二，這個鴻溝就是機會。」/02/ 這個人，憑什麼成為最早押注Anthropic的人？在講Anthropic的故事之前，必須先講清楚一件事：Anj Midha是誰？為什麼他看見了別人沒看見的東西？Anj出生在印度，10年級時以全國前10名的成績考入新加坡政府獎學金項目，後來進入斯坦福大學攻讀生物資訊學碩士——說白了，就是把機器學習用在醫療和基因科學上。讀書期間，他白天在斯坦福醫學院做研究，晚上和週末跑去Kleiner Perkins（全球最老牌VC之一）的實習團隊工作。他在那裡遇到了一個叫Brooke Byers的老先生，Kleiner的傳奇合夥人。那段時間，Brooke給他講了無數個故事。其中有一個他聽完就再也忘不掉——Genentech，全球第一家現代生物科技公司，是怎麼誕生的？不是某個天才科學家在自己的車庫裡搞出來的。是一個VC合夥人Bob Swanson，在Kleiner的地下室裡，和UCSF教授Herb Boyer共同創立的。Bob不只是寫了張支票——他幫公司招募了第一批人，設計了期權激勵方案，每週親自主持全員大會。這件事在Anj心裡埋下了一顆種子：真正偉大的公司，是投資人和科學家肩並肩做出來的，不是投了錢就等著收益的。後來他離開Kleiner，做了一個叫Ubiquity 6的電腦視覺創業公司，經歷了創業者的起伏，賣掉了公司，然後在2020年加入了a16z（Andreessen Horowitz）擔任普通合夥人，專注AI投資。正是在a16z，他主導了對Black Forest Labs、Mistral、Sesame等公司的投資。然後，2021年，Tom Brown的那個電話來了。Anj當時的淨資產，大部分鎖定在Discord的股票裡。但他把剩餘的流動資產——用他自己的話說，「一個窮創始人的全部積蓄」——投進了Anthropic的種子輪。賭注下了。/03/ Anthropic的「創業地獄」：經歷了整整24個月很多人以為Anthropic一出生就自帶光環。畢竟是OpenAI的核心團隊出走創立，畢竟是GPT-3的發明者在操盤，畢竟是「AI安全」這個最性感的賽道。但真相殘酷得多。2021年初，Dario、Tom和Anj開始了每週一次的小型工作會議。地點在門洛公園，團隊加起來沒幾個人。他們在解決的問題，說白了只有一個：怎麼把一個研究假說，變成一個商業假說？研究假說是什麼？是「Scaling（規模擴展）這個方向是對的——你給模型更多資料、更多算力，它就會變得更好」。但這不是一家公司，這是一篇論文。商業假說是什麼？是「怎麼用這個方向賺到錢，然後用這個錢買更多算力，再做出更好的模型，形成飛輪」。從研究假說到商業假說，Dario他們花了整整12到24個月。Anj把這個過程形容為「非常、非常艱難」。最初的設想是這樣的：先做一個AI程式設計助手，收集程式碼編寫的「上下文反饋資料」，把這些資料喂回去訓練更好的模型，用推理服務產生的收入再買更多算力——形成一個資料飛輪。這個邏輯Anj當時一聽就覺得「完全合理，非常清晰」。但問題出在融資上。第一輪，他們定的目標是融5億美元。失敗了。太大了，沒人投。於是他們把目標調低到1億美元種子輪。你知道當時感覺怎樣嗎？Anj說，1億美元在當時已經「感覺很大了」——畢竟OpenAI此時已經融了10億美元，Anthropic跟它相比，幾乎是個玩具。但那21家VC，連這1億都不願意投。他們說：「道理我們懂，但現在沒有證明。」Dario、Tom、Daniela、Sam McCandlish、Jared Kaplan……整個核心創始團隊，一起扛過了那段時間。Anj說：「那真的是一段非常、非常殘酷的日子。我非常敬佩他們的韌性。」轉機，是從兩個方向來的。第一個方向：EA社區（有效利他主義）。在矽谷主流VC看不懂這件事的時候，理解的人，是機器學習圈子裡同時與有效利他主義社區有交集的人。這裡面有一個爭議極大的名字：SBF（薩姆·班克曼-弗裡德，FTX創始人）。是的，就是那個後來身陷囹圄的人。在當時，他是最早理解Anthropic價值的人之一。第二個方向：亞馬遜。亞馬遜AWS當時正看著微軟和OpenAI的合作急眼——Azure加OpenAI，這對組合正在快速增長。亞馬遜需要自己的AI合作夥伴。Anthropic的邏輯對亞馬遜來說，非常清晰：「你們如果能做出頂級模型，跑在AWS上，對我們的雲業務是巨大的增量。」於是，那筆最初金額為40億美元的亞馬遜戰略投資落地了。（後來增加到了80億美元以上。）那21個說「不」的VC，後來都知道了GPT-3是什麼。/04/ AI行業的四大卡口：最難的那個，出乎所有人意料Anj今天坐在門洛公園的Periodic Labs裡，每週有3天在這裡工作。Periodic Labs是他最新孵化的公司，做的事情是用LLM預測新型超導材料，然後用機器人在實驗室裡合成，再用X射線衍射儀驗證，把驗證資料反饋進訓練——一個物理世界的AI飛輪。這家公司讓他有了一個非常獨特的視角，去理解AI這場戰爭裡，真正的瓶頸在哪裡。他給出的答案，是四個字母：C、C、C、C。第一個C：Context（上下文資料反饋）說白了，就是「你用哪些資料訓練模型」。網際網路上的資料，大部分是部落格、程式碼、社交媒體。這對做程式設計助手的模型很好，但對做材料科學、醫藥研發、國防應用的模型，簡直是災難——那些資料鎖在國家實驗室、大學、製造工廠裡，根本上不了網。Anj大概一年前去斯坦福應用物理系做訪問科學家，順手把Claude、Gemini等主流大模型拿來做科學任務的測試。結果是：慘不忍睹。他說：「那種落差，讓我目瞪口呆。市場上全在吹AI for Science，但這些模型在做真正的物理和化學分析時，完全不行。」原因很簡單：模型沒見過這些資料。解法？Periodic Labs給出了一個答案——建一個物理實驗室，用機器人生成資料，再把資料喂進模型。這種「資料飛輪」，才是真正的護城河。第二個C：Compute（算力）這是大家都知道的卡口，但Anj看到的一個細節，大多數人沒注意到。他說：「我們現在不是在一個『AI泡沫』裡，我們是在一個『GPU浪費泡沫』裡。」什麼意思？全行業有數十億美元的算力，處於完全閒置狀態。輝達的H100晶片叢集閒著，GB200叢集閒著，不同代際的晶片之間無法互通，就像電力網路在標準化之前，每家工廠都在院子裡跑自己的發電機，而不是接一張統一的電網。「我們現在是1885年的英國。」Anj用了這個比喻。工業革命剛開始，蒸汽機已經發明，但每家工廠各自為戰，沒有統一的電網，沒有標準化的輸電協議。算力的碎片化，才是真正卡住整個AI行業的那根刺。第三個C：Capital（資本）不是說錢不夠，是說錢沒有用對地方。Anj的AMP公司正在做的事情，是撮合高達400億美元的算力基礎設施投資——其中80%是債權融資，20%是股權。核心邏輯：讓那些有長期使命導向資產負債表（養老基金、主權基金）的機構，以合理的風險結構進入這個賽道。這個結構設計，他摸索了整整一年多才想清楚。第四個C：Culture（文化）這是最出乎意料的答案。Anj說，在他看來，這可能是所有卡口裡最重要的一個。為什麼？演算法創新，聽起來像一個獨立的技術問題。但Anj說不對——它是文化問題的衍生品。如果一家公司文化足夠好，就能吸引最好的研究員。最好的研究員，不會死守某一種架構（Transformer還是擴散模型），而是只想著「我怎麼解決眼前這個問題」。這種靈活性，才能產生真正的演算法突破。「如果你的文化是使命驅動的，演算法創新的問題會自己解決。」他說這句話的時候，眼神很篤定。/05/ 最危險的威脅：不是AI對齊，而是「人類不對齊」問Anj最擔心什麼，他給出了一個讓人意外的答案。不是AI安全。不是模型能力失控。是人類之間的不對齊。更具體地說——是算力基礎設施正在遭受的攻擊，而西方各國還在各自為戰。他透露了一件讓人背脊發涼的事：他現在同時在7家公司的董事會任職。這7家公司的CEO，有時候會給他發資訊，內容大致是——「An，你有沒有發現，最近某個地區的模型蒸餾（distillation）請求突然暴增？」所謂蒸餾攻擊，說白了就是：對手通過反覆呼叫你的AI模型，來提取模型的能力和知識，從而「偷走」你花了數十億美元訓練出來的東西。Anj說，每次他收到這類資訊，就把這些CEO拉進一個群聊，大家相互對照、協調防禦。但這是極其臨時的、非正式的應對機制。他認為，這個問題的規模，遠超大多數人的想像。「我們不是沒有意識到威脅。我們意識到了——但我們沒有一個協調防禦的機制。」他提出的解法，是一個他稱之為「西方鐵穹」的東西——所有西方前沿AI公司的模型推理服務，都通過一個共享代理層來部署。這個代理層可以即時檢測來自任何方向的蒸餾攻擊，一旦某家公司發現攻擊，立刻通知所有人協調響應。就像以色列的鐵穹導彈防禦系統——不是防一枚導彈，而是防整個天空裡同時出現的威脅。他說：「如果我們不能把前沿AI推理服務放在一個協調的鐵穹背後，我認為未來十年，我們根本沒有機會在技術前沿上站穩腳跟。」這不是危言聳聽。/06/ AMP的賭註：用「電網邏輯」重新設計AI算力世界2024年，Anj離開了a16z，成立了AMP。公司的定位非常獨特——既不是傳統VC，也不是雲服務商，而是一個他自己命名的身份：AI算力的獨立系統營運商。類比：就像電力行業裡的電網營運商（ISO，Independent System Operator）。電網營運商不自己發電，也不自己賣電。他們做的事情，是協調整張電網上的供需——讓白天用電多的鞋廠和夜裡用電多的鋼鐵廠，共享同一套基礎設施，實現最大化的利用率。AMP做的事情，是對算力做同樣的事。目前，AMP已經在鎖定約1.3吉瓦的算力基礎設施，對應的雲端支出規模約400億美元，時間跨度是未來4年。資金結構：約20%股權（約80億美元），其餘約80%為債權融資。他說，這個結構他花了將近一年時間才完全想清楚。核心是找到了一類特殊的資金——長期使命導向的資產負債表，比如主權基金、養老金、大學捐贈基金——這些機構有大量資本，有長期視野，但過去沒有參與AI基礎設施的路徑。AMP給了他們一個低風險、結構清晰的入口。AMP還做另一件在矽谷非常罕見的事：以成本價提供算力給獨立前沿技術團隊。這讓AMP的商業邏輯看起來有點反常識——你不是在賺利潤差價，而是在故意放棄利潤？Anj的解釋是：「我們認為，現在最重要的事，是確保這個生態裡真正在做創新的團隊，能夠得到他們需要的算力。如果我們把這件事做對了，長期來看，我們是最大的受益者。」這就是為什麼AMP是一家公益控股公司（Public Benefit Corporation），而不是一家傳統的追求利潤最大化的企業。他補充了一句話，非常值得記住：「完全競爭是失敗者的遊戲。壟斷是黑手黨。我們需要的是最優競爭——在每個前沿賽道里，有3到4支真正出色的團隊在相互角力。這才是對人類最好的結果。」/07/ 寫在最後：認知差，才是這個時代最值錢的資產今天，Anthropic的估值超過3800億美元。那21家曾經說「不」的頂級VC，很多人後來以更高的價格補票進去了。Anj Midha當年把身家all in種子輪，具體回報數字他沒有公開。但他坐在Menlo Park的辦公室裡，平靜地說了一句話：「我現在被邀請回斯坦福大學開課，曾經覺得我是騙子的人，現在都來問我下一個方向在哪裡。」他說，他想讓墓碑上刻的四個字是——「He Was Right」（他是對的）。回顧Anj這4年走過的路，有四個認知，是這篇文章裡我認為最值錢的東西：第一，技術認知差，是這個時代最暴利的資產。當21家VC不知道GPT-3是什麼的時候，Anj已經在斯坦福學了4年機器學習。認知差，直接變成了財富差。你今天對AI的認知，決定了你3年後的位置。第二，上下文資料，才是AI時代真正的護城河。不是模型架構，不是參數量，而是你有沒有別人無法複製的資料反饋閉環。Periodic Labs用物理機器人生成科學資料，Mistral用歐洲主權資料建構護城河。說白了：AI競爭，本質是資料競爭。第三，「最優競爭」才是正確的市場格局。既不是50家公司亂打，也不是一家獨大。3到4個真正有實力的團隊在同一賽道里激烈競爭，才能同時保證創新速度和行業健康。投資者、創業者、政策制定者——所有人都應該對這個結構有清醒的認識。第四，人類之間的misalignment，才是最難的問題。AI對齊當然很難，但不是最難的問題。人類對齊，人和人之間的misalignment（不對齊），才是現在最大的威脅。最後送你一句他在斯坦福課上對學生說的話：「認真對待生活，但不要嚴肅到忘記什麼讓它值得——和你愛的人一起工作，和朋友享受時光，不要把關係當作理所當然。是人，讓世界運轉。」 (AI智能探長)

OpenAI 未能實現銷售和新增使用者目標的消息一出，市場反應相當激烈。軟銀、甲骨文、AMD、CoreWeave 這些 OpenAI 的核心合作夥伴在美國盤前交易中集體下跌。市場擔心的不只是 OpenAI 一家公司的業績問題，而是對整個 AI 基礎設施投資回報的質疑。畢竟，科技巨頭們已經宣佈了天文數字般的資本支出計畫，如果 OpenAI 這個行業標竿都開始增長乏力，那些動輒數百億美元的投入能否收回成本？又該回到去年大家討論已久的 AI 泡沫論了。但這次不一樣的是，就在 OpenAI 遭遇增長瓶頸的同時，它的競爭對手 Anthropic 卻交出了一份亮眼的成績單。前段時間，Anthropic 的年化收入已經突破 300 億美元，首次超越 OpenAI 的 250 億美元，這就是兩種完全不同的商業邏輯在較量。AI 應該怎麼賺錢？OpenAI 走的是典型的網際網路打法，先用免費或低價產品獲取海量使用者，再慢慢提高付費轉化率。ChatGPT 現在有 9 億周活躍使用者，5000 多萬付費訂閱者，這個使用者規模確實令人羨慕。但問題在於，付費率只有 5.6%，周活躍使用者平均收入只有 25 美元。2025 年 OpenAI 總營收 131 億美元中，C 端訂閱貢獻了 85 億美元，佔比超過 60%。這種“大而不強”的收入結構，在消費端增長放緩後就顯得有些尷尬了。OpenAI 現在面臨的局面是：C 端使用者增長見頂，企業端市場又還沒真正打開。Anthropic 從一開始就沒打算走這條路。它把 80% 的精力都放在企業客戶身上，採用 API 優先的分發模式，目前已經服務超過 30 萬家企業客戶。這種高度聚焦帶來了驚人的商業化效率，Anthropic 的月活躍使用者平均收入高達 211 美元，是 OpenAI 的 8 倍多。更能說明問題的是企業採購決策的變化。2026 年 3 月，首次購買 AI 工具的企業中有 73% 選擇了 Anthropic。而在十周前，這個比例還是五五開；去年 12 月甚至是 60:40 偏向 OpenAI。短短幾個月，企業市場的天平就完全傾向了 Anthropic。這背後反映的是消費網際網路的流量思維和企業軟體的價值思維之間的根本差異。Anthropic 從成立第一天起就站在了企業市場這條賽道上，而 OpenAI 現在才開始艱難轉身。Claude Code如果要找一個 Anthropic 成功的關鍵產品，那一定是 Claude Code，這也是筆者在 openclaw 盛行的當下，多次安利的工具，這才是真正跟生產力工具。這個企業級編碼 Agent 在市場上的表現堪稱現象級，現在 Claude Code 在企業級編碼 Agent 市場的佔有率已經達到 54%，遠超 OpenAI 的 21%。預計到今年年底，GitHub 上超過 20% 的每日程式碼提交將由 Claude Code 完成。Claude Code 的爆發式增長直接驅動了 Anthropic 整體營收的飛躍。從 2025 年底的 90 億美元年化收入，到 2026 年 4 月的 300 億美元，短短幾個月增長超過 3 倍。Anthropic 的產品哲學很清晰：“輕編排、重能力”。模型原生支援工具呼叫和環境互動，把編排的自由交給開發者，瞄準的是開發者和高級使用者這群上限最高的人。Claude Cowork 更是把這個理念推到了極致，能在本地檔案、資料夾和應用之間自由切換，代替使用者執行多步知識工作，而不只是一個聊天助手。這種“讓模型本身成為 Agent”的思路，在專業使用者群體中建立了強大的心智壁壘。OpenAI 走的是另一條路，通過 GPTs 和 GPT Store 建構開發者生態，試圖覆蓋 C 端和開發者兩個市場。但這種廣覆蓋策略導致資源分散，生態活躍度始終不溫不火。OpenAI CEO Sam Altman 自己也承認，在“真實世界程式碼”的應用上，OpenAI 起步比 Anthropic 慢，Anthropic 更早認識到將模型應用到混亂的真實程式碼庫和真實世界資料上的重要性。雖然 OpenAI 後來推出了 Codex 程式設計智能體，周活使用者在三個月內增長 5 倍突破 200 萬，但在市場份額和開發者口碑上仍然落後。管道策略在商業化的具體執行層面，兩家公司的差異同樣明顯。Anthropic 是唯一一家同時在 AWS Bedrock、Google Cloud Vertex AI 和 Microsoft Azure Foundry 三大雲平台上提供前沿模型的 AI 公司。這種“不繫結單一雲”的策略讓企業客戶無需更換雲服務商就能接入 Claude，極大降低了採用門檻。在收入構成上，Anthropic 約 60%-75% 的收入來自第三方 API 銷售（通過雲平台訪問）,10%-25% 來自官方 API 直接銷售，C 端訂閱只佔約 15%。OpenAI 長期主要通過微軟 Azure 獨家銷售模型，管道相對單一，而且只把 20% 的銷售額計入自身收入，這在一定程度上限制了市場觸達能力。不過面對競爭壓力，OpenAI 也開始調整策略，終止了與微軟的排他性合作，入駐 AWS、Oracle 等平台，並尋求接入 Google Cloud。在定價模式上，Anthropic 最近做了一個很務實的調整，把最大的企業客戶從基於席位的固定使用額度計費，遷移到按 Token 消耗量計費的標準 API 費率模式，讓定價更直接地反映資源消耗。配合強勁的營收增長，Anthropic 的毛利率有望從 2024 年的 -94% 改善到 2025 年目標的 40%，並在 2028 年進一步提升至 77%。組織文化這是一個比較虛的詞，但還是要提一提。Anthropic 產品負責人 Cat Wu 說過一句很有意思的話：“如果 Claude Code 失敗了，但 Anthropic 整體成功了，我會非常開心。整個團隊也都願意按照這樣的思路來做決策。”這種使命驅動的文化讓 Anthropic 能夠快速決策並統一執行，核心創始人團隊無一人離職，保持了罕見的穩定性。OpenAI 則呈現出截然不同的組織特徵。自 2023 年底管理層變動以來，公司經歷了技術路線的搖擺和資源的分散配置。過度聚焦 C 端產品浪費了大量資源，Sora 就是個典型例子，每天的推理成本估計高達 1500 萬美元，但整個生命周期的收入只有 210 萬美元，最終在推出不到半年後被砍掉。OpenAI 應用業務 CEO Fidji Simo 在全員會議上坦言：“我們不能因為被 side quest 分心而錯過這個時刻。”此外，多位關鍵人物的相繼離職也反映出組織內部的不穩定性。AI 又泡沫了？今天 OpenAI 營收不及預期引發的市場震盪，讓很多人又開始擔心 AI 泡沫論。但如果仔細看 Anthropic 的表現，會發現問題的本質並不在於 AI 這個行業本身，而在於 OpenAI 自身的產品力。GPT-5 出來之後，大家發現 OpenAI 的模型已經不再領先了。而且 OpenAI 當時做的 GPT-5，野心是很大的，是想著藉著 GPT-5 來做電商，這樣大家通過 GPT 這個超級流量入口，可以直接讓 AI 推薦商品，而不用自己再去其他平台搜尋，但起碼目前來看，這個模型還並沒有達到奧特曼的預期。而 Anthropic 憑藉 Claude 系列產品，在企業市場建立了明顯的技術優勢。現在很多國內公司都在想方設法給員工配 Claude API，但很少聽說誰專門去配 OpenAI 的 API。這種用腳投票的結果，比任何分析報告都更能說明問題。企業客戶是最理性的，他們不會為品牌溢價買單，只會選擇真正能提升生產力的工具。其實不管國內外，CSP 都現在依然都在囤貨、掃貨，AI需求對整個產業鏈的帶動是肉眼可見的。 (傅里葉的貓)

泡沫的跡象隨處可見，Anthropic 和 OpenAI 的 IPO 預計將是有史以來規模最大的，投資者們迫切地尋找入場機會。儘管一些與人工智慧關聯度較低的類股出現下跌，但大型人工智慧相關股票的上漲仍推動了指數走高。 邁克爾·納格爾/彭博新聞社人工智慧再次拯救了股市。許多投資者甚至央行官員都看到標普 500 指數創下歷史新高，並擔心股價已經脫離了每桶 100 美元的油價現實。但如果說存在問題，那不僅僅是，甚至主要也不是，未能認識到海灣停火的脆弱性。一切都取決於人工智慧熱潮是否只是泡沫。關於自2月底美國和以色列開始轟炸伊朗以來股市表現的討論中，經常會忽略以下幾個事實：標普500指數中，118隻股票跌幅超過10%，其中不乏面臨燃料、鋁和其他原材料成本上漲，或依賴受疫情重創的客戶（如農民）銷售的股票。相比之下，僅有82隻股票漲幅超過10%，且大多與人工智慧相關。如果剔除“七大巨頭”——博通以及Alphabet、亞馬遜、蘋果、Meta、微軟和輝達——標普500指數的市值實際上是下降的。換句話說，這七家公司拉動了整個市場的上漲。美國股票平均跌幅幾乎與剔除美國股票後的MSCI全球所有國家指數跌幅相當，因為標普500指數成分股中超過一半下跌。然而，美國股指卻上漲了4%，科技股為主的納斯達克指數上漲了8%，這是因為市值最大的股票規模龐大，足以抵消其他股票的跌幅。標普500指數一半的類股下跌。上漲的類股中，非必需消費品類股和通訊服務類股，與整個市場一樣，都由一家大型人工智慧公司主導。這兩個類股中的大多數股票都下跌了。那麼，真正重要的是過去一年多來市場上的每個人一直在爭論的問題：人工智慧領域是否存在泡沫。投資者押注資料中心建設將繼續快速發展，這提振了輝達等股票，儘管他們預計人工智慧開發商本身要到本十年末才能產生正的自由現金流。人工智慧領域泡沫跡象隨處可見。Anthropic 和 OpenAI 的 IPO 預計將是有史以來規模最大的，投資者們急於在上市前找到買入股票的方法。資料中心建設是經濟發展的重要驅動力。投資者已經證明，只要貼上“人工智慧”的標籤，他們就願意購買，無論是矽谷層出不窮的初創公司，還是曇花一現的運動鞋製造商Allbirds，以及與川普有關聯的支付公司、後轉型為加密貨幣金庫的Alt5 Sigma。就連網際網路時代的寵兒思科，今年也終於憑藉其在資料中心領域的銷售，突破了2000年3月的股價高點。而這僅僅用了26年時間。支援人工智慧的理由很簡單：這次不一樣了。人工智慧的影響將比以往那些導致泡沫的技術更大、更快，從運河和鐵路，到自行車和電力，再到網際網路泡沫，無一例外。它將徹底改變經濟格局。人工智慧公司的利潤將極其豐厚。而且，與網際網路泡沫頂峰時期相比，目前領頭羊股票的價格仍然很低。最終，只有在泡沫破裂後，我們才能真正瞭解它是否是泡沫。如果一項技術符合市場預期，那麼定價就是合理的，它就不是泡沫。但人工智慧行業仍有許多重大問題無法解答，而投資者似乎樂於相信一切最終都會好起來。需要記住的一個基本歷史事實是：網際網路最大的贏家——Google（現為Alphabet） ——在2000年網際網路泡沫破裂時甚至還沒有上市。同樣，鑑於人工智慧背後的技術存在不確定性，也不能保證今天的領導者最終會勝出。當時，電信公司就像是光纖和家庭、辦公室連接（網際網路運行的基礎）的承建商，他們竭盡所能地投入資金。人們對電信行業寄予厚望，就像如今那些賺得盆滿缽滿的晶片製造商和其他資料中心供應商一樣。然而，事實證明，當時的希望完全落空了。然而，如果那些聽起來天馬行空、堪比人類的人工智慧真的研發成功，這次的情況或許會有所不同。或者至少，泡沫在破裂之前可能會膨脹得更大。這就是泡沫的弊端：即便你精準識別出了泡沫，過早入場也等同於錯誤。2026 年 4 月 27 日印刷版。 (invest wallstreet)