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提到OpenAI，可以说它是当今人工智能革命的代名词。随着ChatGPT的推出，生成式AI进入了公众的视野，同时OpenAI也因此成为行业的领军者。

尽管如此，AI大模型的竞争并不仅限于OpenAI自一家。自2022年7月以来，科技界中一直在关注的另一家公司是Anthropic。

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在2024年，生成式AI的融资趋势愈发集中，Anthropic已成为最后三家主要参与者之一。除了融资之外，该公司在企业市场的进展也在快速逼近OpenAI。

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接下来，我们将深入探讨Anthropic，这家被视为OpenAI“叛军”的公司为何让OpenAI的高层感受到前所未有的压力，它与OpenAI之间的竞争到底达到了何种程度。

1. OpenAI的焦虑来源于何处？

根据《The information》的报道，今年秋季，OpenAI进行了一次内部基准测试。

这一测试的结果在OpenAI内部引发了轩然大波：Anthropic的AI编程模型Claude在多个关键指标上超越了OpenAI自己的模型！这样的结果显然对OpenAI而言无疑是个坏消息。

因为，代码自动生成能力一直以来都是OpenAI引以为傲的亮点，也是ChatGPT吸引大量付费用户的重要卖点。如今，这片“自留地”被Claude所侵占，OpenAI管理层的焦虑可想而知。

更为雪上加霜的是，OpenAI去年投资的初创企业Cursor在今年7月作出了一个决定：将Anthropic的Claude模型作为其AI代码助手的默认选项，取代了OpenAI的产品。

Cursor的联合创始人Aman Sanger在10月的一档播客中分享了原因：Claude 3.5 Sonnet是“当前最适合”代码编写的模型，能够更好地理解用户需求。

Claude的超越不仅仅停留在数据层面，已经在商业领域产生了实质性的影响。

Anthropic的增长与收入主管Kate Jensen透露，过去三个月，该公司来自AI编程客户的年化收入增长了惊人的十倍，与我们在周四直播中分享的数据调查形成了鲜明对比。

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诸如Airtable、LexisNexis和Intercom等知名企业，纷纷将Claude视为其人工智能解决方案的首选，纷纷对其在复杂任务处理、提升效率与准确性方面的出色表现给予高度评价。

Airtable的首席执行官Howie Liu指出，Claude更为宽广的上下文窗口使得员工能够上传较长的销售电话记录，从而更精准地提炼对话的细节。而LexisNexis的首席技术官Jeff Reihl则表示，该公司约60%的人工智能功能依赖Claude，主要用于法律文件的起草与分析，Claude在此方面的表现尤为突出。

Anthropic的叛逆基因

Claude的开发公司Anthropic，其七位创始人均为OpenAI的前成员，CEO Dario Amodei曾是OpenAI的研究副总裁。

Dario领导了GPT-2和GPT-3模型的研发，并撰写了有关人类反馈强化学习的开创性论文，成为最早见证Scaling Law的研究者之一。

背景深厚的Anthropic领导团队

据前员工的透露，2020年，Amodei兄妹曾与OpenAI的CEO Sam Altman及总裁Greg Brockman在项目管理和人工智能安全等问题上产生分歧，最终导致与OpenAI的决裂。

正因如此，Anthropic在2022年夏季开发了一款AI聊天机器人，但并未急于推出，而是选择进行更深入的安全测试。前哨当时注意到，公司的愿景专注于研发可解释的AI技术。

一年之后，尽管ChatGPT已成为市场的先行者，Anthropic还是在热潮中逐渐进入竞争。最初的Claude版本在性能和价格上均不及ChatGPT，直到OpenAI内部动荡分散资源，Anthropic凭借更宽广的上下文和通过人类反馈提升的AI理解能力，逐渐在市场上站稳了脚跟。

技术竞赛如火如荼，若稍有松懈，竞争对手便会迅速追上。

如今的Anthropic在技术层面已不逊色于OpenAI。最近，SemiAnalysis发布了一篇深入分析，指出Anthropic已完成下一代AI大模型Claude 3.5 Opus的训练，展现出卓越的性能。

出于成本考虑，Anthropic并未发布Opus，而是将其用作优化3.5 Sonnet模型的教练，通过Opus生成的合成数据进行强化学习与AI反馈（RLAIF），从而提升3.5 Sonnet的性能。

这种策略有效地利用了Opus的强大能力，同时也彰显了他们在解决AI训练中的根本问题：数据稀缺。

合成数据：是指通过AI模型生成的数据，用于训练其他AI模型。Anthropic借助Claude Opus生成高质量的合成数据，从而提高Claude 3.5 Sonnet的性能，减少对传统数据集的依赖，加速模型迭代。而OpenAI仍主要依赖于人工标注的数据。

RLAIF（通过AI反馈的强化学习）：与依赖人类反馈的RLHF（通过人类反馈的强化学习）不同，RLAIF通过AI模型对输出进行评估和反馈。这种方法不仅降低了成本，也加快了模型训练的速度，Anthropic在其Constitutional AI中采用了RLAIF的方法。

AI军备竞赛的新趋势

随着推理计算成为AI的最新发展方向，OpenAI正在探索并行处理多个推理流，并选择出现频率最高的答案以提高准确性，充分利用搜索作为AI进步的关键因素。

技术竞赛远未结束，商业挑战接踵而至。两家公司均获得投资者的40亿美元融资，新一轮的军备竞赛才刚刚开始。这不仅是技术路线的较量，也是商业模式和生态系统建设的综合对抗。

随着多模态的扩展和开源模型的快速发展，AI产业的格局可能会发生剧变。

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