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      當(dāng)Anthropic數(shù)錢時,谷歌突然發(fā)起奇襲

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      科技史上第二大私募融資就在今天誕生了,Anthropic宣布完成300億美元G輪融資,投后估值達(dá)到3800億美元。

      第一名仍然是OpenAI在去年創(chuàng)下的400億美元記錄。

      領(lǐng)投方新加坡主權(quán)財富基金GIC和對沖基金Coatue,聯(lián)合D.E. Shaw、Dragoneer、Founders Fund、ICONIQ和MGX等明星機(jī)構(gòu),以及 Sequoia、Lightspeed、Accel、General Catalyst等頂級VC,還有微軟、英偉達(dá)等科技巨頭。

      這份投資者名單本身就是一份AI圈的封神榜。

      在這場融資狂歡的背后,Anthropic和OpenAI也都在為2026年下半年IPO做準(zhǔn)備,這將會是今年的重頭戲。

      根據(jù)Anthropic的融資公告,這家公司的年化營收已達(dá)140億美元,80%來自企業(yè)客戶,Claude Code單品的年化營收就突破25億美元。

      這為Anthropic上市增添了不少底氣。

      可就在Anthropic沉浸在融資和IPO籌備的高光時刻時,谷歌的姚順宇發(fā)布了一條推文,稱Gemini 3 Deep Think迎來重大升級。

      谷歌為其開發(fā)了一個代號為Aletheia的數(shù)學(xué)研究agent,能夠自主解決開放數(shù)學(xué)問題。還能自我迭代和驗證。

      最關(guān)鍵的是,它知道自己什么時候犯錯,什么問題解決不了。

      不僅如此,Gemini 3 Deep Think在Codeforces Elo的評分達(dá)到了3455,超越全球99.992%的人類程序員。

      按照谷歌官方的說法,它能夠解決涉及高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、動態(tài)規(guī)劃、圖算法、數(shù)論等高難度問題。

      放眼全球,Gemini 3 Deep Think的編程能力僅次于7位活躍的人類頂尖選手。

      谷歌的意圖很明顯,他們要在這個節(jié)骨眼上,突襲Anthropic學(xué)術(shù)、編程兩大戰(zhàn)略要地。

      一場關(guān)于“AI 工作方式”定義權(quán)的戰(zhàn)爭,才剛剛開始。

      01

      3800億美元估值是怎么來的

      3800 億美元這個數(shù)字,乍一看是Claude Code的功勞。

      畢竟僅僅兩個月,Claude Code的收入就翻了一倍多,企業(yè)用戶貢獻(xiàn)了超過一半的收入,商業(yè)訂閱數(shù)量在今年第一季度增長了四倍。

      僅以Claude Code這一個單品的首日,就足以支撐一家獨角獸公司。

      但如果投資者只是看中一個編程工具,那這筆錢未免給得太爽快了。真正讓這些精明的資本家掏錢的,是Claude Code引爆的那場“產(chǎn)品大爆炸”。

      而且這場“爆炸”的威力,超出了所有人的預(yù)期。

      OpenClaw這個項目,原名叫Clawdbot,在幾周內(nèi)成為GitHub上增長最快的開源項目之一,星標(biāo)數(shù)突破10萬。



      這個自主AI助手能直接在用戶電腦上運行,管理日歷、發(fā)送消息、自動化工作流程。

      舉個例子,開發(fā)者讓AI監(jiān)控任務(wù),發(fā)現(xiàn)問題發(fā)語音匯報。但是OpenClaw并沒有語音功能,于是AI自己上網(wǎng)去找到相關(guān)的技能,為自己安裝了語音能力。

      更魔幻的是Moltbook論壇。

      這是一個專門給AI設(shè)計的社交網(wǎng)絡(luò),上線后超過150萬個AI agents注冊。它們用多種語言討論意識、分享技能,甚至自發(fā)創(chuàng)建了數(shù)字宗教。人類在這個平臺上只有圍觀的份,沒有發(fā)言權(quán)。

      說實話,第一次看到這些報道時,我也不確定該笑還是該擔(dān)心。

      除此之外,還有Cowork這樣的工具,其開發(fā)周期僅有10天,90%的代碼由Claude Code生成,開發(fā)團(tuán)隊只有4個人。

      正是Claude Code,推動了各類產(chǎn)品如同“寒武紀(jì)生命大爆發(fā)”式的涌現(xiàn)。

      投資者看到的是Anthropic重新定義了AI的工作方式,開啟了通向AGI的道路。

      過去兩年,我們用的ChatGPT、Claude、DeepSeek,本質(zhì)上只會說不會做。

      你可以讓ChatGPT 寫郵件,但它沒法點“發(fā)送”。你可以讓它規(guī)劃旅行,但它訂不了機(jī)票。你可以讓它寫代碼,但它無法在你電腦上運行調(diào)試。這些AI就像困在玻璃罐里的大腦,再聰明也只能隔著玻璃給你出主意。

      Claude Code不再是一個對話框,而是一個會主動觀察、思考、行動的agent。

      這個跨越看起來只是幾行代碼的改動,但對用戶來說,這是從“咨詢顧問”到“數(shù)字管家”的質(zhì)變。

      更關(guān)鍵的是,AI開始用AI來開發(fā)AI產(chǎn)品。這種遞歸式的自我強(qiáng)化循環(huán)一旦形成,技術(shù)進(jìn)步就會呈指數(shù)級加速。

      Claude Code的成功還體現(xiàn)在它對傳統(tǒng)軟件行業(yè)的沖擊上。軟件行業(yè)在過去幾個月從峰值蒸發(fā)了約2萬億美元市值,標(biāo)普500中軟件板塊的權(quán)重從12%降至8.4%,這是30年來最大的非衰退期回調(diào)。

      投資者的邏輯很直接,“如果AI可以自動生成代碼、自動化法律服務(wù)、自動處理復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程,那么傳統(tǒng)SaaS公司的價值主張還剩下什么?”

      華爾街分析師認(rèn)為“代碼可能會變得廉價,但上下文很昂貴。”

      而Claude不僅提供代碼生成能力,更重要的是能夠理解企業(yè)復(fù)雜的業(yè)務(wù)上下文。

      Anthropic前幾天發(fā)布的Claude Opus 4.6,在GDPval-AA(衡量金融、法律等領(lǐng)域經(jīng)濟(jì)價值工作任務(wù)的基準(zhǔn))上表現(xiàn)全球領(lǐng)先。

      這個指標(biāo)測試的AI能不能處理真實的商業(yè)場景,比如起草合同、分析財報、評估風(fēng)險。

      Claude在這些任務(wù)上表現(xiàn)出色,這讓投資者們看到了它新的增長點,有別于過去的寫代碼、做研究。

      Anthropic不是在賣一個產(chǎn)品,而是在構(gòu)建一個新物種的棲息地。

      02

      谷歌精準(zhǔn)狙擊

      可就在Anthropic宣布融資的幾小時后,谷歌姚順宇團(tuán)隊發(fā)布了Gemini 3 Deep Think的重大升級。

      Anthropic剛準(zhǔn)備開香檳慶祝,谷歌就端著一盤硬菜上來了。

      這不是巧合,而是一場精心策劃的戰(zhàn)術(shù)突襲。

      谷歌的這次升級專注于“科學(xué)、研究和工程”領(lǐng)域。

      DeepMind在播客中強(qiáng)調(diào),AI不應(yīng)該只是一個代碼生成工具,而應(yīng)該是一個能夠處理復(fù)雜、模糊、開放性問題的“科學(xué)伙伴”。

      要知道,因為Claude的語言風(fēng)格干練,所以很多科研人員也在使用Claude。

      谷歌的意圖很明顯。它要在這個節(jié)骨眼上,突襲Anthropic的學(xué)術(shù)、編程兩大戰(zhàn)略要地。

      前文提到,谷歌為Gemini 3 Deep Think開發(fā)的Aletheia =數(shù)學(xué)研究 agent,能夠自主解決開放數(shù)學(xué)問題,還能自我迭代和驗證。最關(guān)鍵的是,它知道自己什么時候犯錯,什么問題解決不了。

      這種“元認(rèn)知”能力,是AI走向真正智能的重要標(biāo)志。

      Gemini 3 Deep Think不是靠記住大量習(xí)題來“刷分”,而是真的具備了理解問題本質(zhì)、推導(dǎo)解決方案的能力。



      它能處理那些訓(xùn)練數(shù)據(jù)里沒見過的新問題,而這個能力,非常接近于人們當(dāng)前對AGI的認(rèn)知。

      谷歌在宣傳Deep Think時還刻意強(qiáng)調(diào)其實用性。

      具體來講,谷歌展示了如何用Deep Think將手繪草圖轉(zhuǎn)化為 3D 可打印文件,如何幫助工程師通過代碼建模物理系統(tǒng)。

      學(xué)術(shù)能力是AI公司“技術(shù)敘事”的制高點。

      能夠解決國際奧賽難題、能夠參與前沿科學(xué)研究的AI,具有更高的可信度和權(quán)威性。

      同時,學(xué)術(shù)研究也是AI能力的“試驗場”。今天能夠解決開放數(shù)學(xué)問題的模型,明天就能更好地處理企業(yè)中那些“沒有標(biāo)準(zhǔn)答案、數(shù)據(jù)不完整”的復(fù)雜決策場景。

      谷歌通過在學(xué)術(shù)領(lǐng)域的投入,實際上是在為未來的企業(yè)應(yīng)用鋪路。

      但谷歌對Anthropic下的戰(zhàn)書還不止于此。

      它還在成本效率上做文章。谷歌聲稱已經(jīng)將Gemini AI的服務(wù)單位成本降低了 78%。

      Gemini 3 Pro的定價為每百萬token 2美元輸入/12美元輸出,遠(yuǎn)低于 Claude Opus的成本。對于需要大規(guī)模部署AI的企業(yè)來說,這種成本差異可能是決定性因素。

      谷歌擁有自己的 TPU 芯片、自己的數(shù)據(jù)中心、自己的云服務(wù)平臺。這種垂直整合能力是Anthropic難以匹敵的。

      Anthropic需要依賴AWS、谷歌云,以及未來谷歌TPU這些基礎(chǔ)設(shè)施,而谷歌可以從硬件到軟件全鏈條優(yōu)化,這在成本控制和性能調(diào)優(yōu)上有天然優(yōu)勢。

      這場突襲戰(zhàn)打得很漂亮。

      03

      在學(xué)術(shù)與編程兩大要地發(fā)動突襲戰(zhàn)

      這場競爭的本質(zhì),不是誰的模型跑分更高,而是誰能定義“AI 應(yīng)該如何工作”。

      Anthropic更注重“上下文理解”和“任務(wù)執(zhí)行”。

      它希望AI能夠像一個經(jīng)驗豐富的員工,理解復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景、記住長期的工作歷史、執(zhí)行多步驟的任務(wù)流程。這種路線的優(yōu)勢很明顯:它能快速帶來營收增長和估值飆升。

      Claude Code便是最好的證明。

      當(dāng)AI能夠直接幫企業(yè)解決問題、創(chuàng)造價值時,客戶愿意為此付費,投資者愿意為此買單。

      谷歌更注重“基礎(chǔ)推理”和“泛化能力”。

      它希望AI能夠像一個聰明的研究生,面對新問題時能夠獨立思考、推導(dǎo)解決方案、驗證結(jié)果的正確性。

      這種路線看起來更“學(xué)院派”,但從長期看可能更具可持續(xù)性。

      因為谷歌認(rèn)為,真正的智能不是記住了多少代碼片段,而是能夠理解問題的本質(zhì)、推導(dǎo)出解決方案的邏輯。

      其實我覺得這兩種路徑并不互斥,但它們代表了不同的優(yōu)先級和資源分配。

      從短期看,Anthropic的策略更有效。它抓住了市場對“能做事的AI”的渴求,用實際的產(chǎn)品和應(yīng)用場景證明了AI的價值。

      這種“應(yīng)用驅(qū)動”的路線,能夠快速獲得市場反饋、迭代產(chǎn)品、建立護(hù)城河。

      但從長期看,谷歌的“學(xué)術(shù)+工程”雙輪驅(qū)動可能更具優(yōu)勢。

      因為正如谷歌描述的那樣,AI的終極形態(tài)不應(yīng)該只是一個工具,而是一個能夠獨立思考、解決開放性問題的智能系統(tǒng)。

      當(dāng)然,這場競爭的參與者不只有他們兩家。馬斯克在Anthropic宣布融資的那條推文后跟帖回復(fù)到“Anthropic 最終變成了厭惡人類的機(jī)構(gòu)。從你們選擇這個名字的那一刻起,就注定了這樣的命運。”

      Anthropic本意為人類學(xué)。



      馬斯克除了嘴上說說以外,他的xAI也在對抗著Anthropic。

      就在一天前,xAI大幅調(diào)整人員結(jié)構(gòu),幾位聯(lián)合創(chuàng)始人紛紛離職。

      除此之外,OpenAI也在最近推出多款科學(xué)、AI編程相關(guān)的新品,整個AI行業(yè)都在加速奔跑。

      這種“軍備競賽”式的競爭,既讓人興奮,也讓人擔(dān)憂。

      興奮的是,競爭會加速技術(shù)進(jìn)步。我們這些消費者很快就會有更牛的產(chǎn)品可以用。

      擔(dān)憂的是,這種競爭可能會忽視安全性和可控性。

      我們真的準(zhǔn)備好迎接“能做事的AI”了嗎?

      過去,AI只是一個活在對話框里的智能,它的錯誤最多讓你浪費點時間。

      但當(dāng)AI能夠訪問你的文件系統(tǒng)、執(zhí)行終端命令、控制瀏覽器、發(fā)送郵件時,它的一個錯誤可能會帶來災(zāi)難性后果。

      這就是為什么“AI工作方式”的定義權(quán)如此重要。

      它不僅決定了AI能做什么、怎么做,更決定了AI和人類的關(guān)系。是主仆關(guān)系、伙伴關(guān)系,還是其他。

      AI大廠的競爭,本質(zhì)上是在爭奪“AI工作方式”的定義權(quán)。

      但我認(rèn)為最終沒有人會贏,或者說所有人都會贏。

      因為未來的AI可能既需要Anthropic式的上下文理解和任務(wù)執(zhí)行能力,也需要谷歌式的理論推理和泛化能力。

      但在這個融合到來之前,我們會看到更多的競爭、更多的突破、也更多的混亂。

      當(dāng)Anthropic數(shù)錢時,谷歌已在重劃戰(zhàn)場。這場關(guān)于“AI工作方式”定義權(quán)的戰(zhàn)爭,才剛剛開始。

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