抓住风口
本期要点:领头羊OpenAI正在被围攻?
你好,我是王煜全,这里是王煜全要闻评论。
最近,就在大家还在翘首以待GPT-5时,一则消息却引爆了AI行业。
8月1日, Anthropic突然单方面撤销了OpenAI使用其大模型Claude的API权限。
Anthropic的CEO,Dario Amodei
Anthropic发言人给出的理由也算直截了当,OpenAI涉嫌违反服务条款,利用在AI编程领域表现卓越的Claude Code,为即将发布的GPT-5进行能力评估和安全测试。
OpenAI则称使用第三方AI进行对比评测是行业惯例,Anthropic切断API的做法令他们感到失望。
其实,就在一个月前,当传闻OpenAI有意收购AI编程初创公司Windsurf时,Anthropic就停止了对Windsurf的服务授权。当时Anthropic的高管就表示,把Claude的API卖给OpenAI不太合适。
这件事看似不大,但我认为标志着AI巨头之争已从拼模型能力,转向争夺垂直市场和商业护城河。毫无疑问,AI编程已经成为了闭源模型争夺的价值高地。而OpenAI的领先优势正在被各个垂直赛道的领跑者所瓦解,也说明未来AI生态将走向应用化阶段。
围攻
首先,这次Anthropic敢于对OpenAI断供,无疑表明,他们在AI编程这一细分赛道上已经建立了绝对的领先优势。
OpenAI虽然是这一轮AI浪潮的引领者,也拥有高达7亿的庞大用户基础,但并没有形成赢家通吃的局面。
在标准编程测试中,Claude模型的代码正确率就比OpenAI的ChatGPT高出几个百分点。
这个差距看似微小,但在实际开发中影响显著。例如,开发者在处理复杂的跨模块bug时,使用Claude Code可能一次性得到正确解决方案,而使用其他工具(如GPT模型)则需要多次尝试和手动调整,这可能就意味着数小时的调试时间。这种效率上的差异,就是形成用户忠诚度的关键。
这种技术优势也带来了商业上的正向循环。
在大模型的应用中,代码生成类请求消耗的计算Token是普通对话的几十倍,调用API产生的费用也就远高于日常聊天问答。同时,更高的使用量也有助于Anthropic持续优化Claude在代码生成方面的能力。
目前,Anthropic的年化收入已从年初的10亿美元增长至40亿美元,预计到2025年底将达到90至100亿美元,紧追OpenAI的120亿美元年化收入。这一惊人增长速度很大程度上得益于Claude Code的表现。
而这样的成绩也受到了资本市场的青睐。2024年初,Anthropic估值还不到200亿美元,但最近他们正在进行新一轮融资,估值可能将飙升至1700亿美元。
然而,我想指出的是,Anthropic在代码生成领域的崛起和挑战只是一个缩影,其实OpenAI正面临来自垂直领域的多重侵蚀。
例如在AI搜索领域,谷歌在搜索中集成了生成式AI功能AI Overviews(AI概览),上线后月活跃用户即达到15亿。虽然这让谷歌陷入了左右手互搏的窘境,毕竟AI模式将打击他们基于传统搜索的广告模式,但也让OpenAI的搜索流量下降了10个百分点。
更引人注目的是初创公司Perplexity AI。它在两年内实现了3000万月活和1.5亿美元的年化收入,估值从年初的5亿美元暴涨至180亿美元。黄仁勋也曾公开表示几乎每天使用Perplexity。
此外,DeepSeek在AI搜索领域也占到了约7%,Grok也占了3%。
这些产品为用户提供了更多选择。未来,谁能提供更好的搜索体验,并探索出新的商业模式,就有可能削弱OpenAI在这一领域的竞争力。
AI应用化
不过,最后,我更想强调的是,真正的颠覆性力量还是各类垂直领域模型和应用。尤其是随着DeepSeek等开源模型在性能上已经接近闭源模型的水平,这一趋势就变得愈加明显。
在大多数垂直应用领域,比如市场营销、客户服务、法律文书处理、内部知识库问答、甚至医疗影像的初步筛查,越来越多的应用是基于开源模型所构建,而不是像GPT这样的闭源通用大模型。
因为当企业的应用场景足够垂直且数据积累达到一定量级时,将核心业务数据交给一个外部闭源模型,存在数据安全和成本不可控的风险。
相比之下,选择一个性能接近顶尖闭源模型、并且可以部署在私有云或本地服务器上的开源模型,更能保障数据安全和隐私,无需持续支付API调用费用,还可以通过微调(Fine-tuning)更好地适配企业自身的数据和业务逻辑,从而获得更好的性能和更高的投资回报(ROI)。
也正是在这样的压力下,昨天OpenAI突然发布了两款模型:gpt‑oss‑120b与gpt‑oss‑20b。这两个模型支持本地部署和离线本地运行,以保护数据隐私。尽管核心代码和数据并未完全开源,但OpenAI的这个举动,显然是为了重新争取开发者生态。
但OpenAI仅做到这一步还远远不够。随着应用化趋势逐渐明显,模型适应特定业务需求,远比单纯追求高性能更重要。如果OpenAI不能进一步构建特定领域的护城河并在产业生态发力,将在各个领域被竞争对手超越。
多年以后当我们回看今天的时候,会看到OpenAI对GPT Store的忽视,可能是走下坡路的重要原因之一,因为那是他们的模型能力输送给各个业务领域的最佳方式。没有了GPT Store的加持,他们只能靠自身的内部团队去盯紧一个个热门领域,这无疑将拉长他们的战线,暴露出越来越多的弱点。
所以,我预计,新一代大模型如GPT-5在某些方面的改进可能不会让普通用户感到惊艳,但在编程能力上可能会进步巨大。
不过,我也想强调,这正意味着AI产业正逐渐转向更加注重实际应用以及变现效果的新阶段,我们或将看到AI生态将走向一个闭源模型和开源模型混合共生的未来。闭源模型可能继续在AI编程、AI搜索等具有普遍需求的领域技术保持领先,并服务于对性能要求较高的大型企业,而开源模型则会成为垂直应用和中小企业内部部署的首选。
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王煜全要闻评论,我们明天见。
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“OpenAI的战略问题”
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