文 | 影子備忘錄

不是那種漸進式的差距縮小，不是后起之秀靠“差不多能趕上”勉強上位，而是一場徹底、全面、從骨頭里透出來的反轉。

2026年4月，美國企業信用卡與財務自動化平臺Ramp發布的最新AI指數，畫出了一條讓整個硅谷沉默的交叉線。Anthropic在工作場所的AI采用率達到了34.4%，歷史上首次超越OpenAI的32.3%。

但比數字更令人震驚的是背后的增長軌跡——過去12個月，Anthropic的企業付費采用率從2025年5月的僅9%飆升至34.4%，增長了近4倍。

而同期，OpenAI的企業采用率從32%漲到32.3%，增長率只有慘淡的0.3%。兩條曲線，一條幾乎是垂直拉升，另一條卻已凝固成水平線。

如果你覺得這只是某個第三方平臺的片面數據，那再看另一個數據：當企業在2026年首次采購AI服務時，約70%的直接對決中，最終簽單的是Claude，而不是ChatGPT。新增AI采購中，65%的企業選擇了Anthropic，只有32%選了OpenAI。

曾經的絕對王者，正在被自己的影子一步步蠶食。

這不僅僅是市場排名的更替。這是一個由一家公司親手定義、占據、統治了三年的賽道，正在以前所未有的速度發生權力交接。OpenAI的護城河不是被填平的，而是在外界幾乎沒怎么注意到的角落，被鑿開了一條又一條裂縫。

而最諷刺的地方在于，鑿開這些裂縫的，正是當年從OpenAI走出去的那群人。

兩條截然相反的增長曲線

把兩家公司的財務數據放在一起看，你能直觀地感受到什么叫“天差地別”。

先看OpenAI。按照鈦媒體深度分析，OpenAI預計2026年虧損140億美元，2023年至2028年累計虧損將達440億美元，最早要到2029年才有望盈利。它擁有的數據依然驚人——9.6億月活用戶、年化收入250億美元、估值8520億美元。

但這些光鮮數字背后，隱藏著一年燒掉570億美元、凈虧440億美元的殘酷現實。更讓人擔憂的是，OpenAI已經被曝連續數月未達成內部營收和用戶增長目標。

周活用戶徘徊在約9.05億，增長基本停滯。每一塊錢的收入背后，虧損1.22美元。

然后看Anthropic。它在2026年第一季度營收48億美元，第二季度預計達到109億美元，增幅高達130%。

與此同時，它將首次實現5.59億美元的運營利潤，其季度營收增速已經超過了Zoom在疫情期間、以及谷歌和Facebook各自在IPO前夕的增速。2026年二季度，Anthropic的推理毛利率從38%躍升至70%以上，年化收入飆升至逾440億美元。

它判斷至少要到2028年才能全年盈利，但它已經率先在季度維度實現了盈利——而OpenAI還在巨額虧損中掙扎。哪條路是對的，已經不言自明。

把時間線拉長看，你會看到兩條曲線完全相反的分叉。Anthropic的年化營收在短短15個月內從約10億美元飆升至逾440億美元，漲幅超過30倍。

而OpenAI的年化營收雖然也在增長，但增速從3月達到300億后逐步放緩，正在接近天花板，同期增長緩慢。

這是一個典型的“誰在放大規模、誰在吃存量”的故事。Anthropic在高速擴張，OpenAI的C端增長已經基本見頂。

OpenAI是怎么從“神壇”掉下來的？

要理解OpenAI為什么掉隊，我們必須回到它的決策本質。這家公司從未選擇“先做好一件事”，而是一直在走鋼絲——而且不幸的是，鋼絲在2026年斷了。

表面上看，OpenAI的數字依然驚人。鈦媒體文章揭示了一個更讓人不安的真相：OpenAI從Amazon、NVIDIA、SoftBank那里融來的1220億美元中，相當一部分將以芯片采購、云服務和數據中心基建的形式流回“投資人”手里。

風險投資人Tomasz Tunguz將這種結構比作互聯網泡沫時期的惡性循環：投資者投了OpenAI，OpenAI把錢花在它們的芯片和服務上，燒掉的錢實際上只是在賬本上轉了一圈。

這筆錢的流向揭示了一個根本性的問題：OpenAI燒了那么多，但真正用于構建核心競爭力的投入到底有多少？

更加令人焦慮的是增長危機。報道顯示，OpenAI長期承諾在AI基礎設施上投入超過1.4萬億美元，已與多個云服務商簽訂超過6000億美元的未來支出承諾。

CEO奧特曼一直奉行的“全力掃貨”算力策略，一度因ChatGPT的強勁增長而顯得底氣十足，但隨著增長放緩，這種做法開始反噬公司——CFO弗里亞等高管已轉而著力控制成本，與CEO之間的張力不時顯現。

Sora就是一個典型案例。Sora預覽效果一度震動業界，迪士尼甚至計劃與之達成10億美元的內容合作。

但最終，Sora的全球用戶在突破100萬后迅速回落至不到50萬，每天運營成本約100萬美元，最終不得不關閉。

這里面問題的本質是：當資源有限，而戰線拉得太長時，最先倒下的就是最需要的核心業務。

產品線在收縮，市場份額也在收縮。其企業采用率在2025年年中觸頂——約36.5%——之后就進入了緩慢下滑通道。而AI整體市場還在持續擴張，美國企業AI采用率在2026年3月首次突破50%大關。蛋糕還在變大，但切蛋糕的規則已經變了。

與此同時，OpenAI還在經歷一場悄無聲息的內部分裂。截至2025年底，最初11人的創始團隊中，只剩下Sam Altman和Greg Brockman兩人仍堅守。

外媒統計，單2025年一年，大量管理層和主要研究人員就離開了OpenAI。而且OpenAI的戰略重心已經徹底從純粹的研究探索轉向商業化，原本用于探索性研究的資源越來越多地被傾斜向產品迭代與維護。隨著核心研究人才的流失，OpenAI的技術護城河在加速變窄。

到2025年底，OpenAI已徹底完成了從非營利研究實驗室向“受到嚴密保護、不透明的營利性組織”的轉型。這種路線轉向，讓OpenAI在長達一年的時間里都沒能拿出一款真正讓市場驚艷的模型。

OpenAI與Anthropic營收對比

技術差距“既要又要”帶來的尷尬

技術層面，OpenAI的策略顯示出一種“既要又要”的困境。

一方面，它在拼命刷發布速度。從GPT-5（2025年8月）到GPT-5.5（2026年4月），過去短短半年多時間連續推出了至少5個大版本，發布周期從近百天壓縮到不足一個月。

這種迭代模式被一些觀察者稱為“小步快跑”戰術。與之相對，市場上曾廣泛期待顛覆性的GPT-5版本卻遲遲沒有露面的跡象。頻繁的增量更新雖然能維持市場熱度，卻在消耗用戶對OpenAI作為技術領跑者的信任。

頻繁更新帶來的參數提升越來越有限，而品牌溢價卻在迅速貶值。一個越頻繁發布模型的公司，它的每一個新模型受到的關注度反倒在遞減。

但問題的真正根源還不是迭代頻率。技術質量本身也讓不少用戶產生懷疑。有分析指出，最新的AI模型在某些基礎推理任務上，表現反而不如兩年前的老版本。

這暗合了一個更深層的問題：OpenAI早期創造GPT-4的精神內核——那種“我們正在重新定義智能邊界”的使命感——正在被商業優先的導向所取代。

更令人玩味的是組織層面的人才流失與品牌形象的持續受損。早在2025年底，扎克伯格親自指揮下的Meta超級智能實驗室已經對OpenAI的核心團隊展開了外科手術般的精準挖角。

Shengjia Zhao等前OpenAI核心人物離開后，OpenAI的技術根基就在不斷抽空。

與此同時，產品端也出現了明顯的口碑惡化。當用戶一次又一次發現自己的對話因為模型更新而失去了熟悉的“人格記憶”，反反復復地發現“上次能完美解決的問題這次卻不行了”，流失潮就開始加速。

最新數據披露，2026年3月，在美國市場上，Claude的下載量達到110萬次，環比暴增240%，一舉超越ChatGPT拿下免費iOS應用榜首。

技術差距在“感覺”層面的擴大甚至比數據還要明顯。很多嘗試從ChatGPT轉向Claude的用戶都有一個共同的表述，那就是對OpenAI行為模式的日益不滿——包括公司從原始非營利身份轉型、與美國國防部合作等。

這讓一批有“道德潔癖”的用戶開始主動尋找替代品。一個典型的例子是《Neuron》雜志的讀者投票：在3143票中，Claude獲得1449票（46%），ChatGPT僅790票（25%）。投票者們給出的理由集中在編碼質量、長文本寫作的無縫體驗，以及品牌的道德一致性認同上。

投票行為背后透出一個更深層次的信號：當用戶選擇AI模型，買的不再只是功能，而是在選擇價值觀、品牌認同和“我想和誰一起共事”。

Anthropic憑什么反超？

如果說OpenAI的困局源于“想得太多、做得不夠聚焦”，那Anthropic的故事則恰恰相反。

Anthropic的核心團隊正是因為對OpenAI的治理路徑和產品方向存在根本性分歧，才選擇了另立門戶。

這一背景賦予了Anthropic非常獨特的戰略定性：從一開始，它的目標就不是“做一個ChatGPT的Copycat”，而是定義AI使用方式的全新范式——始終強調AI的安全對齊、合規性和企業級應用場景。

所有判斷的基礎來自一條反常識的商業邏輯：那些每年能創造巨額營收的企業客戶，往往會“落地付款”，而非“點擊即續費”。

Anthropic的B端收入占比高達80%，年消費超過100萬美元的大型客戶數量已突破1000家——這一數據在過去兩個月實現了翻倍增長。

在全球財富100強企業中，已有超過70家（相當于8家）將Claude深度嵌入其核心業務流。

更關鍵的是效率。數據揭示了一個殘酷的真相：Anthropic的每一美元訓練成本所換回的營收效率，比OpenAI高出接近四倍。

與此同時，Anthropic每賺1美元，算力成本約為56美分，而未來還在快速下降。相比之下，OpenAI的算力成本仍然居高不下。Anthropic用戶的月均創收能力約為211美元，而OpenAI的用戶僅為25美元。

前者是后者的8倍有余。把這一差異歸結為B端與C端之別當然可以，但也揭示了一個核心問題——OpenAI雖然擁有海量流量，但它的流量變現效率已經低到令人擔心的程度，而對Anthropic來說，少量高價值用戶則共同撐起了一個高回報率的商業模式。

Claude Code是這場逆襲中不能被忽視的變量。這一編程工具的年化收入已超過25億美元，份額達到驚人的54%。

一個更有沖擊力的數據是：全球4%的GitHub公開代碼提交由Claude Code完成，而一個月前這個數字還是2%。如果保持這一增速，到2026年底，這個比例可能突破20%。

為什么編程能力會成為企業AI市場的決勝主戰場？答案很簡單——在企業的AI采購決策鏈條中，絕大多數起點都不是CEO在戰略會議上拍板，而是一線工程師先用起來，再推薦給團隊，最后推動公司買單。

一旦工程師成了“布道者”，企業的采購決策就會從價格戰升級為“產品錨定”。而Claude Code恰恰抓住了這個關鍵的“賦能者”角色。

Anthropic的運營思路同樣是OpenAI的“鏡像版”。與OpenAI揮金如土砸品牌廣告不同，Anthropic將大部分資源投入組建專業的銷售團隊，深入客戶現場手把手協助企業完成AI與工作流的垂直整合。

這一策略創造了高達70%的直接對決勝率。從技術架構到商業模式再到銷售鏈條，Anthropic整個系統都在圍繞“怎么為企業創造最大實際價值”運轉。

在基礎設施的保障上，Anthropic同樣構建了一個龐大的合作伙伴生態。它已深度綁定亞馬遜的AWS云服務——亞馬遜承諾未來向Anthropic投資50億至250億美元，而Anthropic將為此投入超過1000億美元——同時，谷歌又承諾再投資400億美元，微軟也已通過Azure向Anthropic提供下一代AI芯片Maia 200。這種多源化供應布局，為它提供了極為穩定的算力支持。

從根本上講，Anthropic的打法是一次精準的對OpenAI“全都要式競爭”策略的系統性反擊。

當OpenAI同時追逐視頻生成、硬件設備、AI電商等多條分散戰線時，Anthropic始終用最簡單、最專注的策略——All in B端、All in實際產出、All in工程效率——來回應。

這場博弈的勝負最終驗證了一個非常淺顯卻容易被忽略的道理：AI領域最終不是靠誰嗓門大、戰線長贏下來的，而是靠誰能真正把技術“用”出真金白銀。

當盈利本身成為最深的分水嶺

2026年3月，Anthropic達成公司史上迄今最重要的一座里程碑。它在季度維度實現盈利——在全球頭部AI企業均為“營收增長、虧損擴大”的大背景下，這家公司率先打破盈利困局，成為主流AI企業中較早實現季度盈利的代表。

從行業角度看，這一里程碑的意義甚至比表面的數字更加深遠。今天的市場環境充滿了這樣的企業——年營收幾十億、數百億美元，但依然要靠在資本市場上不斷融資才能活下去。

投資者對AI的耐心開始接近極限，盈利能力和現金流正取代簡單的用戶數成為新的估值核心。

市場數據證實了這一轉向。Anthropic的企業采用率在從9%狂飆到34.4%時，OpenAI的份額同期幾乎原地踏步。

更讓OpenAI管理層焦慮的是，即便奧特曼立刻推出“企業客戶兩個月免費Codex訪問權”以挽留客戶，免費午餐帶來的效應也只能是暫時的。

與盈利分水嶺幾乎同時到來的，還有企業客戶對OpenAI品牌信心的嚴重侵蝕。外界最大的不安來自于OpenAI快速增長的巨額虧損：2026年將虧損140億美元，2027年現金消耗將飆升至570億美元。

除非在短期內實現結構性轉機，否則一個越來越多的人在問的問題是——當OpenAI自己的資金鏈緊張到不足以繼續燒錢的時候，市場上還有什么理由留下來？

相較之下，Anthropic的運營如同一個精密的“造血模型”：2026年Q1，它在算力上的每1美元邊際成本大幅下降，用戶結構向更高回報率的企業級客戶遷移，訓練與推理成本的控制同時達到空前水平。

到二季度，其利潤率更是實現大幅飛升。它的年度現金流預計將在2027年轉正——而OpenAI最樂觀的預期至少在2030年以后。

盈利本身成為一種強大的護城河。一個投資者最終不會害怕那些技術暫時落后的公司，但他們會害怕那些“永遠看不到盈利希望”的賭注。

在這家從OpenAI出走創立的公司身上，如今站在它前面的，只是一片無邊的藍海。

結語

回到最初的問題——OpenAI真的掉隊了嗎？

從月活用戶數看，OpenAI仍然遙遙領先。從品牌知名度看，ChatGPT依然秒殺競品。

從估值規模看，OpenAI依然是資本市場的寵兒。但越深入地審視那些真正決定企業長期命運的底層指標——能否將技術高效變現、能否將客戶長期鎖定、能否告別補貼依賴實現內在增長——你會發現天平已經徹底傾斜。

Anthropic的長板不是某一項技術的“領先那么幾個百分點”，而是它從一開始就構建了一個幾乎完美的正向循環閉環：B端深度鎖定（客戶既掏錢又參與生態）、利潤率迅速提升（現金流自我循環）、客戶黏性持續增加、品牌忠誠度不斷強化、技術迭代速度也因數據自驅動而加快。

當OpenAI的發言人看到Ramp發布的企業采用率被反超時，回應了一句耐人尋味的話：“Ramp數據只統計了信用卡扣款，而我們那些千萬級的企業級深度轉型合同不走信用卡。”

與此同時，奧特曼急于推出免費試用挽留企業客戶。一邊解釋數據“不全面”，一邊急于用免費午餐回應急劇縮水的市場生態，兩種動作疊加起來傳達的信息，恐怕比Ramp的任何數據都更值得深思。

護城河從來不是閃電戰建起來的。當OpenAI燒了1000多億美元卻在分散戰線上疲于奔命，當它的核心創始團隊幾乎走光、組織系統轉向保守防御，當它的技術領先優勢被迅速縮小，當它的企業級客戶被以壓倒性的比例搶走——那么，還能說它仍然是AI的絕對領先者嗎？

說實話，如果你兩年前問過任何一位AI從業者，告訴他“ChatGPT的代名詞將不再是行業的標桿，而是一家名叫Anthropic的‘叛軍’在多個維度上反超”，大概沒人會相信。但今天，這就是AI賽道的真實寫照。

核心真相很清楚：AI公司最終的護城河不是單點技術爆款，不是用戶量的堆疊，而是造血能力——是能將技術轉化為真金白銀、把資本轉化為可持續增長的底層能力。

OpenAI選擇了一條“先造勢后造血”的路，在資金充沛時沒有建立真正的內在循環模式，一旦增長放緩和市場情緒降溫，便暴露出根基不穩的致命傷。

Anthropic的逆襲不是偶然。它是對“工具的本質是價值創造”的又一次重申，是對“規模以上重聚焦”這一古老商業法則的實踐，也是對“一個產品如果解決了核心問題，增長自然會追趕上來”這一理念的最好證明。

商業社會有它自有的運作規律，而在AI這個“燒錢神話”瀕臨破裂的時刻，那些真正懂得創造價值的競爭者，總會笑到最后。

今天的Anthropic，已不再是OpenAI的“追趕者”。而OpenAI，如果還不能找到解決核心盈利困境的密碼，等在前面的，恐怕就真的不只是掉隊那么簡單了。