前幾天,OpenAI首席營收官Denise Dresser的一份內部備忘錄被泄露給The Verge和CNBC。她在文件中直指Anthropic用總額法虛增營收80億美元——Anthropic把經由AWS、谷歌云分銷的收入全額計入頂線,包括云廠商抽取的分成;而OpenAI扣掉微軟拿走的部分后才入賬。
兩種方法都符合GAAP,都合法。但口徑一調,Anthropic的年化收入從300億美元降到220億,低于OpenAI的250億。
大模型第一股這種事情,全世界都在爭。但在中國卻沒有發生這么難堪的場面。
同一天,斯坦福HAI發布2026 AI Index報告,數據顯示中美最強模型的性能差距只剩2.7%。
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一邊是全球最頭部的兩家AI公司撕破臉,一邊是差距越來越小的中國同行安靜如水。
這不太正常。
兩個人的戰爭
Dresser的備忘錄當然不只是在討論會計準則,它是精心校準過的彈道,直指對方的核心。
但要看懂這場攻擊,得先看懂這兩家公司的CEO有多討厭對方。
2026年2月19日,新德里AI Impact Summit的合影環節,奧特曼和Dario Amodei站在莫迪兩側。Fortune的記者注意到了一個細節——兩人全程拒絕握手。這張“不握手”的照片迅速傳遍硅谷,成了AI雙雄關系的縮影。
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嫌隙由來已久。Amodei在創立Anthropic之前,曾在OpenAI擔任研究副總裁。他離職前寫了大量私人筆記,《紐約客》今年初拿到了其中200多頁——里面有一句話尤為扎眼:奧特曼說的話“almost certainly bullshit”。奧特曼也不客氣,今年2月公開說Anthropic“給有錢客戶賣高價產品”。Dresser的備忘錄實則更進一步,稱Anthropic的敘事“建立在恐懼、限制,和一小撮精英應該控制AI的信念之上”。
一個月前的五角大樓事件,讓這層私人恩怨徹底公開化。Anthropic因拒絕刪除合同中關于“大規模數據分析”的限制條款被國防部列為供應鏈風險,Dario連夜給員工寫了1600字內部信,稱OpenAI的安全承諾是“safety theater”、奧特曼的公開聲明是“straight up lies”、OpenAI員工是“gullible bunch”。奧特曼承認自己趁Anthropic被封殺當天簽約國防部“看起來很投機、很草率”,但合同照簽不誤。
這兩個人互相視對方為行業最大的威脅,而他們身后的金主恰好也這么認為。
Anthropic最大的分銷渠道是AWS和谷歌云。Seeking Alpha的分析指出,云合作伙伴從Anthropic分銷收入中抽取的毛利高達50%,預計到2027年分成總額將達到64億美元。所以那80億的口徑差指向的是真實的利潤分配——Anthropic堅持用總額法,因為錢確實從它的系統里流過;OpenAI說你虛增,因為錢最終不屬于你。
但更值得注意的,是這份備忘錄的“收件人”。
幾周前,亞馬遜剛向OpenAI承諾500億美元投資,首批150億現金到賬,余下350億附帶條件。Dresser在文件里寫了一句意味深長的話——亞馬遜Bedrock上的需求“令人震驚地旺盛”,同時抱怨微軟的合作“限制了我們觸達企業客戶”。
翻譯一下:新金主,你投對了人。老東家,你耽誤我了。
谷歌持有Anthropic 14%的股份(無投票權),亞馬遜正在成為OpenAI的新靠山。兩家云巨頭在AI基礎設施賽道上的競爭已經白熱化,AI公司是它們各自的彈藥。Dresser那份備忘錄,表面上打的是會計口徑,實際上完成了兩個任務:壓低競爭對手的估值敘事,向新金主遞交投名狀。
這里有一個關鍵的結構性細節:美國AI資本關系的底層邏輯是角色分離。微軟投OpenAI,身份是云基礎設施商,不下場做模型
亞馬遜投Anthropic再投OpenAI,核心訴求是“你的模型調用越多,我的云收入越高”。金主和AI公司之間利益對齊、方向一致,只爭“誰的盟友更能打”。
所以Dresser敢在備忘錄里同時踩Anthropic、捧亞馬遜——她清楚這場攻擊不會反噬自己的金主結構。OpenAI的投資人和Anthropic的投資人之間沒有交叉持股、沒有暗線牽扯。她的攻擊不會誤傷隊友。
加上時間窗口的助推——OpenAI正在推進從非營利到營利公司的轉制方案,Anthropic剛完成新一輪估值飆升——兩家同時需要向各自的投資人證明:“我比對面值那個價。”這個節點上,一份備忘錄的殺傷力超過十場產品發布會。
互潑臟水,在美國,是利益對齊之后的理性選擇。削弱敵人是美化自己的最好方式,“只有我們的模型才是世界上最好的模型。”
潑臟水,有必要嗎?
2026年1月8日,智譜在港交所敲鐘,代碼2513。第二天,MiniMax緊隨其后,代碼00100。同一周,兩家中國AI公司把招股書攤在了全世界面前。
那些數字白紙黑字。
MiniMax在2025年全年營收7904萬美元,67%收入來自消費端,整體毛利率25.4%;智譜在2025年全年營收7.24億元人民幣,50.6%收入來自政企本地化部署,毛利率56.8%。
一個靠C端,毛利幾乎為零;一個靠政企,完全不同的商業模式。如果這是在硅谷,這些數字夠Dresser寫十份備忘錄了——你可以說MiniMax在燒錢買用戶,也可以說智譜過度依賴定制項目缺乏規模化能力。彈藥充足,靶心清晰。
但沒有人開槍。至少,沒有人在明面上開槍。
跟風度無關。在這張資本網絡里,明槍的代價遠高于暗箭。
所有人的錢,都連在一起。
中國AI資本結構的“盤根錯節”有三重邏輯疊加
先看歷史路徑。中國互聯網的投資傳統從BAT時代就是“投資即生態”——阿里、騰訊的戰投部門從來都是生態擴張工具,投你是為了把你鎖進我的云、我的支付、我的分發渠道。
這個習慣幾乎原封不動地延續到了AI時代:阿里投月之暗面(Kimi),本質是希望Kimi的算力跑在阿里云上;騰訊投MiniMax,看的是微信生態里的AI應用入口。投資人和被投企業之間,“綁定-共生”的網狀關系遠重于“出錢-回報”的線性關系。
再看對沖心態。阿里自己做通義千問,騰訊有混元大模型,字節有豆包——大廠自己全都在做。同時投創業公司,某種程度上是給自己買保險:萬一自研的跑不出來,至少在贏家的股東名單上有一席。這導致了一個荒誕的現象——智譜的股東名單上同時站著美團、螞蟻、騰訊、小米,幾乎是半個中國互聯網的縮影。大家互相持有,互相牽制。
最后是退出機制。中國AI公司的主要退出通道是港股IPO,審核周期長、對行業敘事高度敏感。戰略投資人需要“行業共榮”的故事才能把估值頂上去。美國有更成熟的二級市場流動性,創業公司可以通過tender offer讓早期投資人提前部分退出,不必把所有賭注壓在IPO那一天。中國的退出路徑更窄,維護行業敘事的動力就更強。
我們無法定義這是一種敘事上的默契,還是資本對弈的博弈,但結果卻出乎意料的好:新興產業的發展空間都很大, 不會出現爭搶和踩踏。
三層疊在一起,中美資本結構的差異就清楚了。美國是“樹狀”的——每棵樹有一個主干(金主),枝葉清晰,互不交纏。中國是“菌絲網絡”—地下根系全部連在一起,你以為在看兩棵獨立的樹,其實它們共享同一套營養系統。
如果Kimi公開攻擊MiniMax的毛利率,這一拳不只打在MiniMax臉上,還打在騰訊身上。而騰訊同時又是智譜的股東。更何況,這些金主本身就是AI賽道的玩家——阿里云賣算力、騰訊云賣模型API。創業公司之間的內耗,對金主來說是風險敞口。
搶第一股可以,潑臟水的事情,有必要嗎?
產業結構在靠攏
按照常理,公司上市之后信息被迫公開,競爭應該變得更透明,互相攻擊的概率應該上升。
中國AI賽道恰恰相反。上市給沉默加了一把鎖。
智譜上市43天,股價漲超500%,市值一度突破3200億港元。MiniMax緊跟著聯動上漲,兩家股價走出了高度相關的曲線。港股的AI板塊作為一個整體被定價——機構買的是“中國AI”這個敘事,不會精確區分智譜和MiniMax。
潑臟水,等于砸自己的盤。
二級市場機構同時持有多家中國AI股票,它們要的是整個板塊的共識,不要零和博弈。南下資金、港股通資金、全球對沖基金——它們在中國AI賽道上的倉位是分散的,任何一家引發的負面敘事都會傳導到相鄰標的。
Kimi雖然沒上市,但楊植麟明確表示ARR在2026年3月突破1億美元,一級估值還在攀升。上市公司不敢開槍,未上市公司更不會——提前撕裂行業敘事,等于在IPO前自毀長城。
于是出現了一個詭異的平衡態:三家公司,三種完全不同的商業模式(Kimi切C端智能體、MiniMax做全球消費AI、智譜深耕政企部署),服務不同客戶、賺不同的錢,競爭遠沒有外界想象的那么直接——但即便競爭變得直接,它們也不會說出來。
諷刺的是,美國正在向中國式的復雜靠攏。亞馬遜同時給了Anthropic 40億、給OpenAI 500億,這就是對沖。谷歌既持有Anthropic 14%,又有自己的Gemini,既下注又親自下場。微軟和OpenAI的獨家分銷權也在松動,OpenAI開始接入其他云。美國資本結構的“樹狀清晰”正在變成“網狀模糊”——只是比中國慢了幾年。
但有一道結構差不會消失:中國的投資人同時是競爭者,美國的投資人主要是基礎設施商
前者的互攻成本是二次方級別的——你攻擊對手,同時傷害對手的投資人,而那個投資人可能也是你自己的投資人。
后者的互攻成本是線性的——你攻擊對手,對手的云廠商可能不開心,但它不會因此斷你的算力供應。
這道結構差,決定了中國在 AI 賽道對美國的追逐,不必那么悲觀。
中美的AI賽道還在狂奔。政企智能化的預算在膨脹,C端用戶還在增長,每家公司都覺得自己面前的蛋糕在變大。這個階段,沉默最理性——還不需要從對手碗里搶飯,桌上還有空位。
中國AI創始人們的手,被同一張股東表綁在了一起,行業的默契還在延續。
也許是無意中產生的,但這怎么不算一種體制優勢呢?
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