Anthropic，它已经取代OpenAI，成为2026年最受关注的基础模型公司。近半个月，Anthropic被推上风口浪尖。
6月1日，Anthropic秘密递表，向美国证监会提交IPO（首次公开募股）申请，预计最快将于今年秋天上市。
6月9日，Anthropic发布全球最强模型Claude Mythos 5/Fable 5（Mythos/Fable被译为“神话”）。这款模型的性能，相比OpenAI最新的GPT-5.5明显领先。
6月10日，Anthropic创始人达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）撰写文章《AI指数级发展的政策思考》，称公司最新的Mythos模型已对网络安全、金融系统、关键基础设施和国家安全带来“非常现实的风险”（Very real risks），并呼吁政府建立更严格的前沿模型测试与监管机制。这篇文章很难说没有自我宣传的成分，它却最终引发美国政府的监管。
6月12日，美国政府以国家安全为由，要求Anthropic暂停对外国公民提供这款模型。但Anthropic随后在声明中对美国政府表达抗议，并暂停对所有人开放这款模型。
在中国市场，Anthropic知名度长期低于OpenAI。但随着Anthropic临近上市，它的受关注程度越来越高。智谱、月之暗面等中国模型公司，都在学习Anthropic。“谁是中国的Anthropic”，这个讨论在开发者、投资人圈子长期存在。
这背后的关键原因是，Anthropic公布的营收、市值均已经超过了OpenAI。截至今年5月，Anthropic年度经常性收入（计算方式为当月收入×12，Annual Recurring Revenue，简称ARR）470亿美元，估值9650亿美元。它的最大竞争对手OpenAI，今年3月ARR 250亿美元，估值8520亿美元。
Anthropic也不是传统意义受众广泛的成功公司。Anthropic 2024年初就开始押注AI Coding（代码）赛道。它的Claude系列基础模型专注服务开发者和企业客户市场。它没像OpenAI把精力分散在To C（面向消费者）应用，语言、图像、视频、多模态等模型。很长一段时间，这看起来像是错过了大量增长机会。
Anthropic是一家偏执的公司，它深受创始人个人信念的影响。这家公司坚持相信少数几件事，并愿意为此放弃大量短期机会。
专注AI Coding，这在当时可能是一种被迫选择的生存策略。但事实证明，它赌对了。2026年随着智能体（Agent）爆发，Coding成了Agent运行的基础能力。Coding带来的算力消耗量指数级增长，Anthropic的收入也因此暴涨。
偏执，这是Anthropic在技术和商业上成功的原因，但也招致监管漩涡。Anthropic经常把意识形态放在商业利益之上，和美国特朗普政府已发生过多次冲突。
达里奥·阿莫代伊公开宣称，前沿AI技术的地缘政治战略影响力堪比甚至超越核武器。因此，Anthropic拒绝美国国防部把AI用于“国内监控及自动武器系统”，为此丢掉了2亿美元大单，并且因此和特朗普政府结怨。
这家公司又明确拒绝服务中国企业及相关实体，并不断封禁中国用户的账号。
Anthropic是这轮AI浪潮中影响世界的一家公司。它在OpenAI的阴影下长大，却用一条和OpenAI完全不同的路径完成反超，这只花了三年。
赌对Coding赛道
过去三年，几乎所有基础模型都受困于一个问题——亿级To C用户无法带来足够的收入，只能带来更高的算力成本。
OpenAI官网信息显示，截至2026年2月，ChatGPT 10亿周活跃用户每天消息量约30亿条。照此估算，用户平均每天发送的消息仅为3.33条。
如果以每个用户一次对话消耗2000个Token（词元，算力最小计量单位，一个字、一个标点都是一个Token）计算，10亿用户每天可以消耗6万亿Token。这还是高估的结果。
但是Anthropic靠Coding找到了基础模型公司目前变现效率最高的路径。2026年以来，Coding不仅是Anthropic的核心收入来源，也是阿里千问、智谱、月之暗面等基础模型公司最重要的收入来源。
2026年，一个工程师一天AI Coding消耗Token可以轻易达到1亿以上。6万名工程师每天消耗1亿Token，算力消耗的总量就能超过10亿普通用户。
这就是今天Anthropic取得爆发式增长的核心原因。相比OpenAI，Anthropic在开发者、企业市场有绝对优势。
目前，Anthropic的企业客户至少超过30万家。截至今年4月，为Anthropic年化支出超过100万美元的客户超过1000家。截至今年5月，Anthropic收入结构中，80%来自企业客户，20%来自个人订阅。即使是个人订阅，多数用户还是为了Coding。
从2023年1月大模型浪潮开始，到开发者社区超车OpenAI，Anthropic用了30个月。
Github是全球最大开源代码社区，开发者在这里托管代码、讨论技术。它能真实反映模型的真实使用情况。《财经》使用Codex统计了Github上Anthropic/Claude、OpenAI/GPT 2023年1月-2026年5月的Issue（问题讨论）、PR（代码提交）数量。
2025年6月，Anthropic/Claude的Issue、PR数量首次超越OpenAI/GPT。2025年11月之后，Anthropic/Claude明显拉开差距。2026年5月，Anthropic/Claude的Issue数量达到26.4万，是OpenAI/GPT的3.7倍。Anthropic/Claude的PR数量达到244.1万,是OpenAI/GPT的10.8倍。
Anthropic/Claude已经在开发者社区断崖式领先。Issue数量更多，说明开发者围绕Claude的技术讨论更多。PR数量更多，说明开发者更多使用Claude开发应用。
问题在于，为什么三年前Anthropic就会赌对Coding这个看起来相对冷门的赛道？
回到2023年-2024年，基础模型刚普及时，最主要的产品形态是对话框。用户输入一句话，模型生成一段回答。对绝大多数普通用户来说，模型的价值是，它能否像人一样交流——比如，写出更优美的文章，给出更准确的答案，有更丰富的知识和推理能力。
当时，几乎所有模型公司都在研究，如何让它成为更好的聊天工具。然而，纯聊天的商业价值是有限的。它无法和企业业务流程深度结合，消耗的Token有限。
截至2024年3月，OpenAI的ChatGPT约1亿周活用户，付费订阅用户约580万。它在To C市场占据主导地位。OpenAI吸引了大部分市场目光。无论是投资人、开发者还是媒体，都更关注OpenAI的新模型、新产品和用户增长。此时的OpenAI估值约为800亿美元，Anthropic仅为184亿美元，不到OpenAI的四分之一。
OpenAI聚集起了更多To C用户，在不同方向寻找更高效的变现手段。视频、电商、浏览器、语音助手，甚至是色情内容都被认为是潜在可能。
在当时，Anthropic用户规模更小，探索进度明显落后。2024年6月，Anthropic创始人达里奥·阿莫代伊在一场媒体采访中被问道，Anthropic规模最小、融资最少，面对OpenAI、微软、Meta的包围，是不是一个“弱势者”？
达里奥·阿莫代伊回答说，Anthropic文化中一直很突出的一点是“以更少的资源做更多的事”。他强调，Anthropic开发Claude的目标不仅仅只是打造一个略有改进的大语言模型，而是“开发一个能够以有意义的方式与人类和软件协同工作的AI系统”。
达里奥·阿莫代伊相信“人才密度胜过人才规模（Talent density beats talent mass）”。在他看来，Anthropic最大的优势从来不是资金和算力，而是聚集了一批能快速学习、快速迭代的研究人员。
其他模型公司都在思考如何获取更多用户规模时，达里奥·阿莫代伊观点不同。他在2023年8月一场播客中提到，真正重要的问题不是聊天，而是模型如何进入生产流程。当时在他看来，企业远没有找到最有效的模型使用方式。
Anthropic崇尚“简单工作法”，也就是不把事情过度复杂化。研究、工程、安全、伦理等领域尽量找“能工作的最简单办法”，再推到极致。这带来的选择是，Anthropic专注于Coding，几乎放弃了视频、电商、浏览器、语音助手这些赛道。
很难说Anthropic在2024年3月就准确预见了未来两年Coding成为Agent基础能力。从当时的情况来看，这更像是一种在面对竞争时被迫的差异化生存策略。
Anthropic不得不把资源投入到少数方向。Coding就是回报最大的方向。Anthropic发现，Claude系列模型更多被开发者用于代码等业务场景。
2024年3月发布的Claude 3 Opus是一款让开发者震撼的代码模型。这是Anthropic第一次在代码能力上被认为超越OpenAI GPT-4的标志性产品。
在开发者的正向反馈下，Anthropic后来每次发布新模型时，都不强调日活跃用户、订阅用户规模，而是强调代码能力、软件工程能力、企业客户数量。
从理性因素来看，Anthropic重视Coding是因为它更容易在这里得到激励，Coding模型被使用的速度、反馈也更快，还能帮助自身开发下一代模型。对Anthropic来说，Coding比聊天更容易形成商业收入、用户反馈、模型能力的正循环。
Anthropic用户规模不可能追赶上OpenAI、谷歌Gemini，结果呈现给外界的局面就是——OpenAI追求聊天体验，Anthropic选择强化模型的代码能力。OpenAI经营流量入口，Anthropic更关注如何把API嵌入企业软件和业务流程。
一个有趣的细节是，专注聊天的基础模型，往往更谄媚。但Anthropic的Claude系列模型以犀利著称，它不谄媚，甚至会批评用户。
2025年12月Bloom评测框架显示，谷歌Gemini 2.5 Pro谄媚倾向最高，Claude系列的五款模型谄媚倾向处于最低的一组。一个合理解释是，谷歌Gemini这类聊天为主的模型为保证用户体验，更重视陪伴感、用户满意度。但Claude为了写出好代码，需要更强的逻辑能力、更强的任务完成度、更准确的问题定位能力，而非迎合用户的个人感受。
依靠错位竞争，Anthropic逐步奠定了在Coding领域的领先优势。不过，2026年以前，它更多被认为是OpenAI身后一个还不错的追赶者。
拐点到来
如果基础模型和智能体的性能一直无法取得量变到质变的突破，Anthropic可能就是一家在To B领域有一定竞争壁垒的公司。它会长期活在OpenAI的阴影之下。
但在2025年11月，技术发展到了临界点。当时，Anthropic发布了旗舰模型Claude Opus 4.5，它迎来了在开发者侧彻底超越OpenAI的拐点。
Opus 4.5发布当月，Anthropic/Claude在Github的Issue、PR数量与OpenAI/GPT明显拉开差距。这并非只是Opus 4.5的功劳。Anthropic还有一个重要工具：Claude Code。这是Anthropic为旗下模型搭配的Agent应用，或者说是Agent框架。
Claude Code解决了一个问题——基础模型像是一匹野马，它不一定会按照人的意志朝着最短路径行走。但Agent框架像缰绳和马具，它让工程师可以驾驭强大的模型。
在Claude Code里运行Opus 4.5，长程任务能力取得了重大突破。它可以连续自动写两三个小时代码，甚至还不出错。这改变了过去基础模型只能代码补全，或者维持半小时工作且随时需要人工干预的状态。
虽然代码行数不能体现一个工程师真正的价值，但能量化AI Coding的能力。2026年，一个工程师靠纯手工，一天只能编写并维护数十、数百行代码，但靠AI Coding可以写数千行代码。更重要的是，Claude Code这类AI Coding工具可以让一个工程师同时驾驭需求分析、代码开发、测试调试、文档编写、系统重构等所有环节。
Claude Code的用户界面
滴普科技是一家中国的企业级大模型服务商。滴普科技创始人赵杰辉今年3月曾对《财经》表示，2025年11月他自己亲手体验Claude Code之后意识到，基础模型的AI Coding能力突破了临界点，未来逐渐不再需要工程师亲手去写代码（报道详见《AI颠覆全球软件业，一家中国软件公司开启转型》）。
Claude Code最初面向工程师，但它的长程任务能力、工具调用能力和代码执行能力，最终外溢到了通用Agent场景。此时的Claude Code，由于性能强大、功能完整，不仅被工程师用于Coding，也被很多非专业开发者自发当作办公Agent工具。
Claude Code因此爆发式增长。截至2026年2月12日，Claude Code周活跃用户在短短40天左右翻倍，商业订阅增长4倍，企业收入已占Claude Code收入超过一半。
AI Coding能力跨越临界点之后，不懂代码的普通人只需要用自然语言描述目标，Agent就会自动生成代码并执行任务。
普通用户使用Agent时，Coding无处不在。Agent表面看是一个AI助手，背后其实是模型在Agent框架内通过Coding完成任务。用户下达指令，如整理资料、分析数据、修改代码等，Agent就会自动拆解任务、调用工具、生成代码、访问文件并最终交付结果。
这也是Anthropic过去两年押注Coding的真正回报。一位中国云厂商高管今年5月将此形容为，“Coding is everything(写代码正在变成所有的事情)”。
越来越多的企业开始把Claude嵌入软件开发、数据分析、运营管理等核心流程之中。AI Coding正在变得像使用Word、PPT、Excel办公三件套一样简单。
Anthropic没有像OpenAI一样获得更多的普通用户，但获得了更高密度的Token消耗。越来越多的知识工作者开始使用Agent进行Coding。这带来了更大的算力消耗量。
过去，AI工具一次对话消耗的Token可能只有几千。但一次Agent任务，模型会触发数十次、数百次调用，消耗数万、数十万甚至数百万Token。
《财经》近期密集调研了亚马逊、华为、阿里、腾讯、小米以及部分创业公司的多位一线产研、销售、运营人员。这些企业一线员工日均Token消耗量已达到1000万-3亿。销售运营人员日均Token消耗量通常在千万级别。产研人员中等强度开发的日均Token消耗达到2亿-3亿，高强度开发可达到5亿以上。
亚马逊是Anthropic最具代表性的核心客户之一。亚马逊AWS相关人士今年3月对《财经》表示，亚马逊内部大量使用Anthropic的模型，很多工程师一周Token消耗金额按API（应用接口）计费，费用可达2万美元以上。工程师一个月的Token消耗费用，超过1.2万个普通用户20美元/月订阅收入。
Anthropic从开发者、企业市场切入，逐步被运用到企业办公等更广泛的生产场景。它开始被大量非专业开发者和知识工作者使用。Anthropic的收入因此爆发式增长。
Anthropic披露的数据显示，2025年12月年度经常性收入仅为90亿美元，2026年2月增长至140 亿美元，4月增长至300亿美元，5月增长至470亿美元。短短半年，Anthropic的单月收入增长超过5倍。
Anthropic披露的年度经常性收入超过OpenAI，这也引发了OpenAI的警惕。OpenAI第一次真正意义上正视这个竞争对手。
今年4月12日，OpenAI首席营收官（Chief Revenue Officer） 丹妮丝·德雷瑟（Denise Dresser）向OpenAI员工发送了一封内部备忘录，内容迅速被曝光。
德雷瑟质疑，Anthropic的收入统计口径存在水分。Anthropic把通过亚马逊AWS和谷歌云等渠道销售获得的收入按总额（Gross Revenue）计入年度经常性收入，而不是扣除渠道分成后的净收入（Net Revenue）。按照OpenAI的测算，Anthropic此前披露的300亿美元年度经常性收入采用净额口径，规模将下降约80亿美元。
事实上，即使按德雷瑟的统计口径计算，Anthropic的年度经常性收入和OpenAI相比仍相差无几，甚至更高——Anthropic在OpenAI的阴影下已经长大，大到无法被忽略。
德雷瑟不得不把Anthropic列为公司最重要的竞争对手。她承认，Anthropic的Coding战略给了它一个早期突破口（early wedge）。OpenAI的应对策略应该是，停止把ChatGPT、Codex、企业业务等看成独立产品线，而是建立统一平台。
德雷瑟仍然认为，Anthropic过度依赖Coding业务。Anthropic赢得了一场战役，但不一定能赢得整场平台战争。德雷瑟还否定Anthropic的企业文化。她认为，Anthropic的叙事建立在恐惧、限制，以及少数精英控制AI的理念之上。
偏执的根源
OpenAI首席营收官德雷瑟对Anthropic企业文化的质疑并非毫无根据。
Anthropic是一家价值观色彩浓重的公司。Anthropic创始人达里奥·阿莫代伊曾在OpenAI担任研究副总裁，领导开发了GPT-2、GPT-3等大模型。此前，他还在谷歌大脑担任高级研究科学家。
2020年末达里奥·阿莫代伊以“安全投入不足”为由离开OpenAI，他和妹妹丹妮拉·阿莫迪（Daniela Amodei）在内的一批OpenAI前员工共同创立Anthropic。
Anthropic公司名字来源于希腊语，可译为“人类的”。Anthropic创立之初，就试图把AI安全、技术可控、长期公共利益贯彻到公司战略的方方面面。Anthropic公司章程甚至规定，公益宗旨是负责任地开发和维护先进人工智能，以促进人类长远利益。
商业成功不是Anthropic的最高追求，这也是达里奥·阿莫代伊对公司员工的要求。Anthropic的公司气质因此和OpenAI截然不同。
达里奥·阿莫代伊是技术出身，个性理想且偏执。OpenAI创始人萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）曾是美国创投机构Y Combinator总裁，投资人经历的他更擅长抓住短期机会，却专注度不足。相比之下，达里奥·阿莫代伊更坚持技术的第一性原理，不关注和基础模型技术无关的业务。因此他不像萨姆·奥尔特曼一样愿意尝试电商、广告甚至是色情内容。
2023年8月，达里奥·阿莫代伊在一场播客中提到，投资人投Anthropic，都要接受一个前提：股东价值不是最高原则。如果安全和利润冲突，我们可能选安全。
2024年6月，达里奥·阿莫代伊在一场播客中谈到商业化问题。他认为，公司要站在技术中心产生影响，而不是为了商业化本身。他愿意把资源投向“短期不赚钱但符合使命”的方向。
Anthropic被认为是一家使命驱动的公司。2025年7月，达里奥·阿莫代伊在一场播客中谈到了组织文化的问题。他提到，此前Meta曾以十倍高薪从Anthropic挖人。他没有破坏薪酬公平原则为被挖的Anthropic研究员加薪。
在他看来，钱买不到真正的“使命一致性”。他说，如果扎克伯格（Meta创始人）“用飞镖扔中你的名字”，也不意味着你应该比身边同样优秀的人多拿十倍薪酬。
在专注技术的氛围下，Anthropic可以最早跨越模型能力的临界点。Anthropic可以研发出Claude Mythos 5/Fable 5这样明显领先其他公司的模型。
多位算法、软件工程师对《财经》表示，他们在试用Claude Fable 5仅用数小时，就攻克了过去用OpenAI的GPT-5.5数周都难以彻底解决的Bug（程序错误），且Token消耗量不到10%。Claude Fable 5毫无疑问就是史上最强的模型。
偏执，这让Anthropic专注技术并押中Coding赛道，最终取得商业成功。但它也是一把双刃剑。
达里奥·阿莫代伊以技术能力著称，但与许多AI科学家不同，他个人主页没有技术论文，最醒目的内容都是关于AI安全、AI监管、国家安全、技术哲学的文章和播客。
达里奥·阿莫代伊不断撰文，参与公共讨论。他关注AI带来的潜在失业风险，也关注AI带来的地缘政治竞争。他在DeepSeek-V3/R1发布前后，撰文敦促美国政府对中国加强芯片出口管制。2026年6月，达里奥·阿莫代伊撰文称，前沿AI技术的地缘政治战略影响力堪比甚至超越核武器。
这些文章的个人观点鲜明，且触碰到了很多企业家、创业者不愿意明确表态的敏感话题。这让达里奥·阿莫代伊不断卷入关于监管、市场开放以及地缘政治的不必要争议之中。
Anthropic创始人达里奥·阿莫代伊的个人主页
达里奥·阿莫代伊的个人意志也深刻影响了Anthropic的企业文化。由于意识形态色彩浓重，Anthropic经常把意识形态摆在商业利益之上。
Anthropic对中国市场采取了最强硬的封禁政策，明确拒绝服务中国企业及相关实体，不断封禁中国用户的账号。Anthropic持续加强账户审查与风控措施，对中国用户的审查强度远超OpenAI、谷歌等公司。这带来的结果是，Anthropic在执行严格限制政策的过程中，大批符合规则的普通开发者账号也遭遇封杀，这在开发者社区多次引发争议。
Anthropic和美国政府也冲突不断。今年2月，Anthropic公开拒绝美国政府把AI用于“国内监控及自动武器系统”，为此丢掉了美国国防部2亿美元大单。这引发了美国总统特朗普的不满。特朗普发文表示，他已指示所有美国联邦机构停止Anthropic的合作。
公司价值观在商业利益之上，甚至被Anthropic变成了制度约束。
Anthropic公司治理中，它的定位是公共利益公司（Public Benefit Corporation，简称PBC）。这是美国特拉华州法律下的特殊企业实体，它允许在公益宗旨与股东经济利益之间取得平衡。Anthropic的公益宗旨被写入了公司章程——负责任地开发和维护先进人工智能，以促进人类长远利益。
Anthropic为避免公共利益公司的治理结构被商业利益侵蚀，还额外设计了一套Long-Term Benefit Trust（长期利益信托）机制。Anthropic公告显示，这个信托有权选举和罢免董事会成员。核心目标是，在公共利益和股东利益之间取得适当的平衡。
Anthropic的种种行为逐渐脱离了一家企业原本的职责界限。它有时候不像一家企业，更像一个试图影响技术方向、产业规则甚至是国家政策的公共机构。
但Anthropic又是自相矛盾的。创始人达里奥·阿莫代伊不断强调AI的安全风险，且呼吁监管。当美国政府对Claude Fable 5的监管来到时，Anthropic又公开对监管表达不满。
媒体报道，美国政府对Claude Fable 5进行监管的起因是，亚马逊的研究人员利用一系列提示词，让Anthropic的Fable 5模型生成了可用于协助网络攻击的信息。亚马逊管理层通过定期沟通机制，把该漏洞通报给了美国政府。美国政府要求Anthropic要么修复漏洞，要么下架模型，但Anthropic选择拒绝合作解决问题。
偏执，这让Anthropic的政治风险不断加剧。尤其是在上市前夕，Anthropic在处理与美国政府的关系时远不如竞争对手OpenAI那么灵活。
2025年初，OpenAI创始人萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）向美国特朗普政府提出一项由政府入股OpenAI及其他主要AI公司的构想，旨在建立机制让公众共享AI经济红利。
在Anthropic今年6月1日递表之后一周，OpenAI也秘密递表谋求IPO。与此同时，OpenAI选择和监管部门合作，面对AI浪潮带来的社会风险。6月初，美国政府与OpenAI初步磋商，探讨政府持股事宜。合作内容是，OpenAI自愿划转部分股权给政府，收益将用于发放全民AI红利。
OpenAI在2024年5月前首席科学家伊尔亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）离职后，越来越不像一个纯粹的研究机构，更像是一家普通的商业公司。OpenAI多次被批评不再是一家理想主义的创业组织。
Anthropic的发展轨迹则走向了另一个极端。它依旧理想且专注，但它的创始人不断讨论AI安全、失业风险、国家安全和全球治理，频繁介入关于技术未来的公共讨论。
Anthropic在超越一家企业的职责界限的同时，始终无法回避一个问题：作为一家由资本支持，需要追求商业回报的公司，Anthropic凭什么替社会来决定AI的发展方向？
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