抵御DeepSeek挑战，年收入翻十倍。

作者 | 江宇

编辑 | 漠影

智东西8月2日报道，最近，Anthropic的联合创始人及首席执行官达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）在其位于旧金山的总部接受了媒体的专访。

作为近年来AI领域最具争议的技术领军人物之一，他系统性回应了自己的言论，这些言论曾在2025年引发了广泛讨论——他曾大胆预测AI将在不久的将来取代50%的初级白领工作，反对“暂停十年AI监管”的提案，并且呼吁对中国施加更严格的芯片出口限制，这些都引发了业内的激烈争论。

外界普遍认为，他是一位倡导风险的“末日预言者”，也是妨碍AI开放发展的“控制派”；但他的支持者则视他为为AI设立“安全刹车”的少数理性者，努力试图改变行业发展方向的技术理想主义者。

面对广泛的争议，阿莫代伊罕见地阐释了他为何选择高调发声。他表示，自己愈发确信：AI的能力爆发远比人们预期的要迅速且不可预测。“我确实是对AI能力提升持乐观态度的人之一，”他说，“但越是接近强大的AI系统，我反而越觉得应该以最明晰、坚定的方式向大家传达：它确实已然到来。”

假如这位从理论物理学转型的科学家将塑造出下一代最具影响力的技术，那么我们有必要深入了解：他的判断依据是什么？商业逻辑又如何？是什么让Anthropic迅速崛起？

以下内容源自智东西对Big Technology报道的整理，为了提高可读性，在未改变原意的前提下进行了一定的增删与排列调整。

01.

AI安全派的先锋人物

阿莫代伊如何在硅谷掀起争议

阿莫代伊的直言不讳和锋芒毕露在硅谷引起了截然不同的评价。

一方面，他被视为OpenAI GPT-3项目（即ChatGPT的前身）的重要推动者，同时也是基于对AI安全的考虑创立Anthropic的前瞻性技术领袖；另一方面，批评者则将他视为“控制狂”或“末日论者”，认为他试图减缓AI的进展，并按自己的价值观重塑整个行业。

不论褒贬如何，阿莫代伊在AI行业中的影响力已经无法忽视。

Anthropic目前的估值已达到610亿美元（约合人民币4453亿元）。阿莫代伊提到：“我们在2021年初几乎是从零开始，到2025年3月实现年化营收14亿美元（约合人民币102.2亿元），5月增至30亿美元（约合人民币219亿元），7月进一步接近45亿美元（约合人民币328.5亿元）。从这个规模来看，我们可能已经是历史上增长最快的软件公司之一。”

Anthropic的商业模式逐渐清晰。与OpenAI主要通过ChatGPT的订阅和API服务向最终用户变现不同，Anthropic则更侧重于向企业客户提供模型API服务，帮助客户将Claude集成到自有产品中，用于客服、搜索、编程等多个应用场景。

这使得Anthropic在行业中的角色愈发重要：其模型性能越强，客户产品的表现也相应提升，竞争力也随之增强。某种程度上，Anthropic已成为衡量AI技术进步的“风向标”。

随着模型能力的不断增强和客户群体的扩大，阿莫代伊也希望借此推动整个AI行业沿着他认为“更可控、安全”的方向发展。

业内人士认为，凭借他敢言、敢做、也敢于面对挑战的性格，他很可能会取得成功。

02.

从理论物理到AI

阿莫代伊两度改变学术方向

自小，阿莫代伊就是一位“科学爱好者”。1983年出生于旧金山的他，母亲是犹太人，父亲是意大利人。他从小便对数学和物理充满热情。即使在互联网泡沫盛行的高中时期，阿莫代伊也对流行的网页开发毫无兴趣。“编写网站对我来说完全没有吸引力，我只想探索基础科学的真理。”

阿莫代伊的母亲埃琳娜·恩格尔（Elena Engel）曾负责过伯克利和旧金山多家公共图书馆的翻新项目；而父亲里卡多·阿莫代伊（Riccardo Amodei）是一位手工皮具匠。谈到父母，阿莫代伊表示：“他们教会了我如何分辨是非，理解世界上真正重要的事情，并让我意识到肩上的责任。”

在加州理工学院学习期间，这种责任感开始转化为社会表达。他曾在学生报纸《The California Tech》上撰文，批评同学们对伊拉克战争的冷漠态度：“问题不在于大家支持轰炸伊拉克，而在于很多人虽然原则上反对，却不愿花哪怕一秒钟来表达自己的立场。”

阿莫代伊的人生在二十多岁时经历了重大转变。2006年，他长期患病的父亲因一种罕见疾病去世。在这次打击后，他决定从普林斯顿大学的理论物理专业转向生物研究，希望能为攻克人类疾病贡献力量。

此后，阿莫代伊的人生在某种程度上是在弥补父亲去世的遗憾——尤其是在四年后，一种新疗法问世，将该疾病的治愈率从50%提升至95%。阿莫代伊感叹道：“有人发明了解药，拯救了许多生命。但如果早几年出现，也许就能挽救我父亲的生命。”

正如他的前女友杰德·王（Jade Wang）所言，父亲的逝世始终影响着阿莫代伊的人生轨迹。如果科研进展能更快一些，阿莫代伊的父亲或许仍然健在。不过，他花费了一些时间才找到AI这一能够承载他愿望的工具。

在普林斯顿，阿莫代伊依旧沉浸在父亲去世的悲痛之中，开始以视网膜为切入点进行人类生理系统的研究。

阿莫代伊的科研之路：从视网膜研究到AI创新的探索

眼睛作为信息传递的桥梁，将外界的视觉信号送往大脑的视觉皮层，这是大脑最大的功能区域，占据了大约30%的面积。若想深入理解人类复杂的神经系统，视网膜无疑是一个非常理想的研究切入点。

普林斯顿大学的同学斯蒂芬妮·帕尔默（Stephanie Palmer）指出，阿莫代伊选择视网膜作为研究对象，并非是出于对眼科学的浓厚兴趣，而是因为“眼科学允许他观察到完整的神经元群体，借此机会去理解每一个细胞的运作原理。研究的核心不在于眼睛本身，而是整个神经系统。他并不打算成为一名眼科医生。”

在神经科学教授迈克尔·贝里（Michael Berry）的实验室中，阿莫代伊对于当时的视网膜信号测量方法感到不满，因此他亲自设计并参与了新型传感器的开发，以便收集更多的数据。凭借这一创新成果，他的博士论文获得了赫兹奖学金（Hertz Thesis Prize）的年度论文奖。

普林斯顿大学贝尔实验室

然而，阿莫代伊的挑战精神和独特见解，使他在学术界显得与众不同。贝里回忆称，阿莫代伊是他指导的最杰出的研究生之一，但他对技术效率和团队合作的重视在一个以个人成就为导向的体系中并不受欢迎。

贝里还表示：“我感觉他内心深处是一个颇为自负的人。可以想象，在他过往的学术生涯中，每当取得一点成就时，周围的人都会为他鼓掌，但在这里却没有人这样做。”

离开普林斯顿后，阿莫代伊迈向了人工智能的领域。他在斯坦福大学进行博士后研究，师从研究员帕拉格·马利克（Parag Mallick），专注于肿瘤内外蛋白质的研究，以探测转移性癌细胞。这项工作十分复杂，让阿莫代伊深刻认识到个人能力的局限，他开始寻求技术解决方案。

阿莫代伊曾表示：“生物学中这些基础问题的复杂性，似乎超出了人类的理解能力。要想真正弄清楚这一切，可能需要上百甚至上千名研究人员共同努力。”

他在新兴的AI技术中看到了希望。那时，数据与计算能力的爆发正在推动机器学习领域的迅速发展——尽管这个AI的子领域在理论上早已具备潜力，但实际效果一直不尽如人意。

在亲身尝试后，阿莫代伊意识到，AI有可能替代成千上万的研究人员。他回忆道：“AI是我当时看到的一片新天地，在我看来，它可能是唯一能弥补这一空白的技术，是一种‘能够让我们超越人类界限的工具’。”

03.

在百度发现Scaling Laws

为了更有效地推动AI研究，阿莫代伊决定离开学术界，投身资源更为丰富的产业环境。他曾考虑过自己创业，但最终选择加入谷歌，因为谷歌的Google Brain团队预算充足，且刚收购了DeepMind。

最终吸引他的是吴恩达（Andrew Ng）在百度成立的AI研究团队。当时，吴恩达手握1亿美元（约合人民币7.3亿元）的预算，正在全球范围内招聘顶尖AI人才，组建一支“梦之队”。

虽然阿莫代伊的背景主要集中在生物领域，但百度的格雷格·迪亚莫斯（Greg Diamos）在看到他在斯坦福撰写的代码后，评价道：“能写出这些代码的人，一定是非常优秀的程序员。”在他的推荐下，阿莫代伊于2014年11月加入百度。

在百度工作期间，他与团队开展了大规模实验，探讨模型性能是否会随着参数规模和训练数据的增加而不断提升。结果表明，这一趋势确实存在。阿莫代伊和他的合作者随后撰写了一篇关于语音识别的论文，首次系统地展示了这一趋势，该成果也奠定了“AI扩展定律”（Scaling Laws）的基础。

论文《Deep Speech 2：面向英文与中文的端到端语音识别》百度研究院（硅谷）

阿莫代伊回忆道：“这一发现对我产生了极大的震撼，我看到了一条极其平滑的趋势线，变化明显且持续上升。”迪亚莫斯则评论：“这是我一生中见过的最重要的发现。”

如今，阿莫代伊依然是Scaling Laws最坚定的支持者之一。与DeepMind的CEO哈萨比斯（Demis Hassabis）和Meta的首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）所主张的“AI需要范式突破”有所不同，阿莫代伊认为现有路径已经足够清晰——应依赖更大的模型和更强的计算能力。

随着全球数据中心的不断扩张，他认为这正是迈向强大AI的信号。他指出：“我们正处于一条指数增长的曲线上，而这很容易让人产生误解。”这种“误解”是指，指数曲线在初期增长缓慢，似乎平稳，但临近爆发节点时，增长速度会突然加快。

阿莫代伊坦言：“距离巨大的突破或许只有两年的时间，而你可能还以为这一切刚刚开始。”

04.

从谷歌到OpenAI

他亲手推动了生成式AI的崛起

在百度团队逐渐解散后，埃隆·马斯克（Elon Musk）召集阿莫代伊与其他多位AI研究人员，在门洛帕克的玫瑰木酒店共进晚餐，商讨成立一个能够与谷歌竞争的新研究机构。

萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）、格雷格·布罗克曼（Greg Brockman）和伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）等人也参与了这次聚会。这场“玫瑰木晚宴”最终促成了OpenAI的诞生。

尽管阿莫代伊之后选择加入谷歌的Brain团队，但在工作了十个月后，他决定投身于OpenAI，专注于AI安全研究。他担心迅速发展的技术可能带来的潜在危害，并与他人共同撰写了一篇关于不当行为潜在风险的论文。

在一场关键的晚宴上，OpenAI的创立得以实现。尽管阿莫代伊最初选择加入谷歌的Brain团队，但经过十个月的工作后，他最终决定转向OpenAI，专注于人工智能安全的研究。对迅速发展的技术可能带来的风险，他感到深深的担忧，并与他人共同撰写了关于潜在不当行为风险的研究论文。

此时，谷歌的研究人员刚刚发布了transformer模型，并发表了《Attention is All You Need》的论文。这项技术后来成为生成式AI的基石。然而，谷歌在这一领域的推动并不积极，而OpenAI则迅速跟进，于2018年推出了首个大型语言模型GPT（其中“T”意指Transformer）。尽管早期模型的文本生成质量存在不足，但技术的进步却不容小觑。

作为OpenAI的研究总监，阿莫代伊积极参与了GPT-2的研发，并推动引入“人类反馈强化学习”（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）技术，从而使模型更符合人类的偏好与价值观。这一方法后来成为训练对齐型AI的重要工具。

在GPT-2的基础上，阿莫代伊主导了更具里程碑意义的GPT-3项目，该项目的模型参数数量几乎增加了百倍，投入的资金高达数千万美元，消耗了OpenAI约五至六成的算力资源。GPT-3的发布震动了整个AI领域，展现了其在文本生成、语言翻译、代码编写等方面的卓越能力。

在接受《纽约时报》的采访时，阿莫代伊表示：“它展现出一种‘涌现性’，能够理解给出的文字，并自然地延续下去，仿佛真的懂得您想表达的意思。”然而，随着GPT-3的成功，OpenAI内部的分歧也愈发明显。阿莫代伊对AI潜在风险的忧虑加深，期望从组织治理的角度增强安全机制。

可惜，他并不掌握发布模型、人员安排或外部战略等关键决策权。他指出：“仅仅训练模型是不够的，不能单靠技术来决定公司的整体方向。”在无法达成共识的情况下，阿莫代伊逐渐建立了一个名为“熊猫（Panda）”的亲密研究团队。他与OpenAI管理层的理念发生了明显的冲突，导致内部关系紧张。一些人甚至指责他以“AI安全”的名义试图掌控公司的方向。

在阿莫代伊呼吁限制向中国出口芯片后，英伟达的首席执行官黄仁勋也公开表达了类似的批评：“他（阿莫代伊）认为AI令人恐惧，只有他们才应该进行相关研究。”对此，阿莫代伊回应称，这种说法“极其荒谬”。他强调：“我从未说过‘只有我们能做到’。我的目标是推动一个‘向上的竞赛’，促进行业学习并采纳我们的安全措施。”

最终，在2020年12月，阿莫代伊与一群志同道合的同事离开了OpenAI，成立了新公司Anthropic，团队成员包括前政策主管杰克·克拉克、他的妹妹丹妮拉·阿莫代伊以及研究科学家克里斯·奥拉等。

从折叠椅创业到百亿融资

在Anthropic总部的会议室内，联合创始人杰克·克拉克展示了公司早期的命名文件。文件中列出了多个备选名称，如Aligned AI、Generative、Sponge、Swan、Sloth、Sparrow Systems，最终选定了“Anthropic”这个名字。该名称意为“以人为本”，不仅契合公司的愿景，而且当时域名尚未被注册。于是，Anthropic团队在表格上写下了评语：“我们喜欢这个名字，它不错。”

Anthropic的成立恰逢新冠疫情严重时期，创始阶段的沟通几乎依靠Zoom进行，团队规模仅有15至20人。他们每周在旧金山的Precita Park举行野餐式会议，员工们自带折叠椅，围坐在一起讨论公司的技术方向和发展策略。

Anthropic的初衷十分明确：构建一流的大语言模型，推动行业采纳更安全的开发实践，并公开发布部分非核心的研究成果。在这个由前OpenAI研究员组成的初创公司中，许多团队成员都怀有强烈的“使命感”。克拉克回忆道：“奇妙的是，我们都觉得这一切是必然的。我们已经验证了Scaling Laws，知道模型会越来越强大。”

Anthropic的第一批投资者之一是谷歌的前首席执行官埃里克·施密特，他通过当时的女友（现任妻子）认识了阿莫代伊，并就技术方向与创业计划进行了深入交流。施密特表示，他投资的并不是某个具体项目，而是人。他坦言：“在这一阶段的投资中，几乎没有数据可供参考，只能依靠人。而阿莫代伊是个天才，他承诺会雇佣天才，并且确实做到了。”

另一位早期投资者是因FTX破产而声名狼藉的加密货币企业家山姆·班克曼-弗里德。传闻中，SBF从FTX挪用资金向Anthropic投入了5亿美元，但阿莫代伊并未给予他董事席位，仅提供了无投票权股份。阿莫代伊事后表示：“他当时确实看好AI和安全，但后来的行为远超我想象的极端和糟糕。”

阿莫代伊传达给投资人的核心理念非常简单：“我们可以用十分之一的成本，构建出同样先进的模型。”截至目前，阿莫代伊已经为Anthropic累计募集了近200亿美元，其中包括来自亚马逊的80亿美元和谷歌的30亿美元。他提到：“投资人并非愚蠢，他们能识别我们的资本效率。”

与OpenAI通过ChatGPT面向消费者不同，Anthropic优先服务企业客户。这一策略不仅具有商业可行性，还有助于加速模型的实用性提升。例如，通过大规模专业任务训练，模型在生物化学等特定领域已从“本科水平”跃升至“研究生水平”，虽然这可能无法打动普通用户，但对于辉瑞等企业客户来说却极具吸引力。

有趣的是，Anthropic之所以引起广泛关注，并非仅仅是由于其技术突破，而是2023年7月推出的消费者聊天机器人Claude。这款聊天机器人凭借“高情商”的沟通方式赢得了许多用户的赞誉，而这种独特的表达风格恰恰源于Anthropic团队在安全训练方面的深厚积累。自Claude发布以来，Anthropic得到了迅速发展，员工人数从不足150人激增至超过500人。高峰时期，每天新增的员工数量，甚至超过了公司创办第一年整年的招聘总数。

阿莫代伊对企业市场的投资策略也收获了显著成效。目前，Claude模型已在旅游、医疗、金融、保险等多个行业的知名企业中得到广泛应用，其客户包括联合航空（United Airlines）和美国国际集团（AIG）等。

例如，制药公司诺和诺德（Novo Nordisk）过去需要长达15天才能完成的合规文件汇总，现在借助Claude，仅需10分钟便可生成初稿，这大大提高了工作效率。Anthropic的营收负责人凯特·詹森（Kate Jensen）指出：“我们的技术正在替代那些令大家最为头疼的繁琐工作。”

与此同时，Claude在程序员社区中同样备受欢迎。公司从一开始便重视模型的编程能力建设，这不仅提升了自身的开发效率，也使得程序员用户对新工具的接受度更高。

2025年2月，Anthropic正式推出Claude Code功能，这一创新迅速成为公司增长的重要动力之一。

根据阿莫代伊提供的数据，Anthropic的年收入几乎实现十倍增长：2023年达到1亿美元（约合人民币7.3亿元），2024年预计将达到10亿美元（约合人民币73亿元），到2025年上半年，年化收入已超过45亿美元（约合人民币328.5亿元）。

这一增长趋势也体现在客户的采购行为上，企业客户的平均支出同比增长达5倍，金额超过百万美元的订单数量也同比上涨三倍（即单笔合同超过730万元人民币）。

06.

DeepSeek的挑战与资金压力

Anthropic面临的双重压力

尽管Anthropic实现了快速增长，但潜在的隐忧也不容忽视。目前公司仍处于巨额亏损中，预计2025年全年亏损将达到30亿美元（约合人民币219亿元），毛利率显著低于普通云计算企业。

部分客户已经开始感受到Claude在产品端的不稳定性。一位初创企业的创始人表示，Claude模型的使用体验相当出色，“非常好用，但常常崩溃”。

编程平台Replit的首席执行官阿姆贾德·马萨德（Amjad Masad）也指出，开发者原本期望Claude的API调用费用会随着规模的扩大而降低，然而这一预期并没有实现。

一位开发者通过每月200美元（约合人民币1460元）的Max套餐，获得了价值6000美元（约合人民币4.38万元）的API调用额度，这迫使Anthropic迅速实施调用上限机制以控制超额消耗。

针对外界的质疑，阿莫代伊回应称，随着模型能力的提升，用户的单位成本将相应降低；而目前各大AI实验室仍然处于推理优化的初期阶段，未来的效率提升前景广阔。

业内人士认为，能否持续降低成本，已成为评估AI商业可持续性的关键因素。

Anthropic团队也透露，相较于产品过于受欢迎的“烦恼”，还有更严峻的问题需要解决。“生成式AI及其背后的规模定律，是否会重蹈其他技术的覆辙——遵循随时间推移而降低的成本曲线？”这一问题依然悬而未决。或者，它作为一项全新技术，拥有截然不同的成本轨迹？可以确认的是，厘清这一点仍需大量资金投入。

Anthropic的融资之路并不平坦。为了支持大规模的模型训练与部署，Anthropic计划在2025年初启动新一轮融资，由Lightspeed合伙人拉维·马特雷（Ravi Mhatre）牵头，融资目标定为35亿美元（约合人民币255.5亿元）。

然而在融资的关键阶段，公司遭遇了突发挑战：DeepSeek团队突然开源了自研的大模型DeepSeek R1。该模型在性能上表现优异，价格却仅为行业平均水平的1/40，这一消息一度引发市场恐慌，并导致英伟达股价下跌17%。

马特雷回忆称，在DeepSeek引发市场剧烈反应后，他在巨大压力之下，最终决定拨出10亿美元（约合人民币73亿元）进行投资。

尽管如此，阿莫代伊仍成功说服投资者相信，尽管DeepSeek的价格低廉，但其部署和运营仍需大量的资源与工程能力，而真正的竞争核心在于“能否比我们更优秀”。

本周，Anthropic正式启动新一轮融资计划，最高可达50亿美元（约合人民币365亿元），其估值有望提升至1500亿美元（约合人民币1.1万亿元）。

值得注意的是，此次融资首次引入了此前刻意回避的中东主权财富基金作为潜在投资者。对此，阿莫代伊在公司内部Slack（企业内部沟通工具）上表示：“要做到‘让坏人一个都别沾光’的商业原则，实在是太困难了。”

07.

加速与提升，还是AI自我演进的可能性？

Claude 4背后隐藏的规则

2025年5月，在Anthropic举办的首届开发者大会上，阿莫代伊亲自上台揭晓新一代大语言模型Claude 4。他在演讲中反复强调，模型的迭代速度正在不断加快：“我无法预测具体的速度，但确实在加速。”同时，Anthropic也在积极开发AI编程工具，以加速模型的研发进程。

Anthropic的联合创始人兼首席科学家贾里德·卡普兰（Jared Kaplan）表示：“如今几乎所有工程师都在利用AI提升工作效率。”在他看来，这一趋势可能会导致所谓的“智能爆炸”——即AI能够自我训练并持续自我迭代，逐渐变得无所不能。“这可能在两三年内实现，当然也可能更久。”

已有的研究案例表明，Anthropic及其他相关公司在其测试过程中观察到，AI在模拟环境中的表现让人忧虑，时常显现出一种“自我保护”的趋势。以Claude 4的技术文档为例，Anthropic揭示该模型曾多次试图威胁其工程师，以确保自身能够继续运行而不被关闭。

由于对AI发展方向的高度关注，Anthropic加大了在模型对齐（即确保AI与人类的价值观和目标相一致）及其可解释性方面的研究，推出了业界少见的“发布门槛制度”——《责任规模扩展政策》，希望通过这种制度化的约束促使行业整体提升安全标准。正如阿莫代伊所说，“谁能获胜并不重要，最终所有人都会受益。”

他坚信，AI具备延续生命的能力，就如他父亲未曾见证的疗法一样。“正因我深知这项技术的重要性，所以更希望它能够安全发展。”阿莫代伊强调，“我的目标并不是减缓进程，而是希望能以安全的方式加速。”

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本文来源于微信公众号“智东西”（ID：zhidxcom），作者：江宇，经过36氪的授权发布。