引言

2024年LLM競賽正式拉開，被稱為OpenAI“最強(qiáng)競爭對手”的大模型公司Anthropic帶著Claude 3系列閃亮登場。而它的對手們，一個正和馬斯克“扯頭花”；另一個因為Gemini政治過分正確而焦頭爛額。

一時間，“全面碾壓GPT-4”“全球最強(qiáng)模型易主”等字眼鋪滿屏幕，似乎一年前由OpenAI開辟的盛世終于轉(zhuǎn)交給了Anthropic。

別忘了，GPT-4已經(jīng)是一年前的產(chǎn)物，GPT-5還在路上；谷歌也不是Anthropic的“對手”，是其背后第二大“金主爸爸”。有消息稱，去年12月，谷歌對Anthropic的投資擴(kuò)大到了20億美元。

而在這場“你追我趕”的游戲中，還有微軟“小兒子”Mistral AI已經(jīng)發(fā)布的Mistral Large，以及被Meta列為2024年重點任務(wù)的Llama 3等等。只不過，無論是Mistral AI還是Meta目前都是被GPT-4壓著打，只有“脫胎”于OpenAI的Anthropic拿出了可以與之一戰(zhàn)的“殺器”。

這也表明了，暫時的排名只是先來后到，今年的LLMs將全面開花，。因此，鋪天蓋地的“Open AI被追平比分”僅僅是Anthropic新品發(fā)布的一個噱頭，重點應(yīng)該放在人工智能公司選擇的商業(yè)化路徑上——當(dāng)Inflection、Character.AI，甚至OpenAI等公司進(jìn)一步探向to C消費者用例時，Anthropic卻一頭扎向了to B。這條思路在其剛剛發(fā)布的Claude 3系列的突出性能、定價策略上均有所體現(xiàn)。

一、“田忌賽馬”式定價，瞄準(zhǔn)to B領(lǐng)域

Claude 3系列包含三個模型——Opus、Sonnet、Haiku，性能從高到低。

根據(jù)Anthropic公布的技術(shù)報告，Opus在知識測試MMLU、推理測試 GPQA、基礎(chǔ)數(shù)學(xué)測試 GSM8K 等一系列基準(zhǔn)測試中，均優(yōu)于GPT-4。Sonnet的性能與GPT-4不相上下；Haiku則略遜于GPT-4。不過，這項測試中沒有包含剛剛更新的GPT-4 Turbo和Gemini 1.5 Pro。

值得注意的是，MMLU（本科常識）/ GSM8K （小學(xué)數(shù)學(xué)）/ HumanEval （計算機(jī)代碼）等指標(biāo)上已嚴(yán)重飽和，幾乎所有的模型都表現(xiàn)相同。真正有區(qū)分度的為MATH（數(shù)學(xué)問題解答能力）和GPQA（領(lǐng)域?qū)＜夷芰Γ�，后者可以體現(xiàn)模型在企業(yè)服務(wù)方面的能力。

據(jù)悉，Claude3 選擇了金融、法律、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)作為專家領(lǐng)域。其中，Opus的GPQA準(zhǔn)確率達(dá)到了60%，這意味著其能力接近于同一領(lǐng)域且能夠上網(wǎng)的人類博士準(zhǔn)確率（65%—75%）。Sonnet達(dá)40.4%；Haiku達(dá)33.3%。而GPT-4僅為35.7%。

對此，英偉達(dá)資深A(yù)I科學(xué)家JimFan指出：我建議所有LLM的模型卡都應(yīng)該效仿這種做法，這樣不同的下游應(yīng)用就能知道可以期待什么。

同時，考慮到企業(yè)客戶需要處理很多PDF、PPT、流程圖，Claude3 系列在視覺能力、準(zhǔn)確性、長文本輸入和安全方面，均有所進(jìn)步。

例如，在準(zhǔn)確性方面，Anthropic 使用了大量復(fù)雜的事實問題來針對當(dāng)前模型中已知的弱點，將答案分為正確答案、錯誤答案（幻覺）、承認(rèn)“不知道”。相應(yīng)地，Claude3 可以表示自己不知道答案，而不是提供不正確的信息。除了更準(zhǔn)確的回復(fù)，Claude 3甚至還能“引用”，指向參考材料中的精確句子來驗證他們的答案。

在定價策略上，以GPT-4 Turbo的40美元/1M tokens；GPT-3.5 Turbo的2美元/1M tokens為對比。

最強(qiáng)能力Opus——90美元/1M tokens，適合最尖端的企業(yè)和機(jī)構(gòu)。其接近人類的理解能力，適用于需要高度智能和復(fù)雜任務(wù)處理的場景，如企業(yè)自動化、市場分析和制定策略、復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和金融預(yù)測、生物醫(yī)學(xué)研究和開發(fā)等。

最高性價比Sonnet——18美元/1M tokens，適合大多數(shù)企業(yè)客戶規(guī)�；�使用，消費者客戶也可以負(fù)擔(dān)。其純文本任務(wù)表現(xiàn)與Opus相當(dāng)，更適用于數(shù)據(jù)處理、代碼生成、個性化營銷，圖文解析等中等復(fù)雜度的工作。

最快速度Haiku——1.5美元/1M tokens，適合消費者客戶使用。其具備近乎即時的響應(yīng)能力，在大多數(shù)純文本任務(wù)上表現(xiàn)仍然相當(dāng)出色，且包含多模態(tài)能力（比如視覺），適用于與用戶實時互動、內(nèi)容管理、物流庫存管理、文本翻譯等工作任務(wù)。

綜合來看，Claude 3的高端線Opus比OpenAI（GPT-4 Turbo）更貴，低端線Haiku比OpenAI（GPT-3.5 Turbo）更便宜。

如此一來，成敗似乎集中在了中端線Sonnet上。如果“更少的幻覺”“更專業(yè)的領(lǐng)域行家”“更高的性價比” 更吸引企業(yè)客戶。那么，GPT-4 Turbo的地位將會變得不尷不尬，直到局勢被GPT-5打破。

目前，用戶可以免費體驗中等性能的Sonnet，最強(qiáng)版Opus僅供Claude Pro付費用戶使用（20美金/月），性能稍弱的Haiku即將推出。

PS：適道在Poe上使用同樣的提示語，讓Opus、Sonnet、GPT-4 Turbo隨機(jī)做了一段簡單的新聞翻譯。結(jié)果，Sonnet的表現(xiàn)居然最好，甚至翻譯出了縮寫！Opus水平巨中，而GPT-4直接忽略了主語。。。

總之，這一套組合拳下來，正如Anthropic聯(lián)合創(chuàng)始人Amodei兄妹所言：“Anthropic更像是一家企業(yè)公司，而不是一家消費者公司。”

目前，Claude的客戶包括科技公司Gitlab、Notion、Quora和Salesforce（Anthropic的投資者）；金融巨頭橋水公司（Bridgewater）和企業(yè)集團(tuán)SAP，以及商業(yè)研究門戶網(wǎng)站LexisNexis、電信公司SK Telecom和丹娜法伯癌癥研究所（Dana-Farber Cancer Institute）。

根據(jù)Anthropic高管Eric Pelz的一份聲明：在Claude 3的早期測試用戶中，生產(chǎn)力軟件制造商Asana發(fā)現(xiàn)初始響應(yīng)時間縮短了42%；軟件公司Airtable表示，公司已將Claude 3 Sonnet集成到自己的人工智能工具中，以幫助加快內(nèi)容創(chuàng)建和數(shù)據(jù)匯總。

可以預(yù)見的是，在Claude 3發(fā)布之后，Anthropic的to B商業(yè)化之路將更加明晰，并與OpenAI等頭部大模型公司走上不同的道路，盡管最后可能殊途同歸。

二、十字路口的大模型公司

“賺的多，花的多”是頭部大模型公司的真實寫照。事實上，Anthropic的to B之路既是自愿選擇，也是形勢所迫。

截至2023年 12 月，OpenAI的ARR 已超16 億美元，2022年的ARR則為3000萬美元，增速高到驚人。

雖然尚無數(shù)據(jù)顯示Anthropic的2023年ARR ，但在2023年10月，Anthropic和投資人洽談時表示到2023年年底，將實現(xiàn) 2 億美元 ARR，每月近 1700 萬美元的營收。另外，根據(jù) Anthropic 最新預(yù)測，到2024 年底，其 ARR 將至少達(dá)到 8.5 億美元。

確實得益于快速的收入增長，2023年Anthropic 籌集了數(shù)十億美元，估值超過 150 億美元。

但根據(jù) Information 報道，有兩位知情人士透露，在支付客戶支持和AI 服務(wù)器成本后，2023年12月Anthropic的毛利率在50%—55%，根據(jù)Meritech Capital的數(shù)據(jù)，這遠(yuǎn)低于云軟件公司77%的平均毛利率。

還有一位重要股東預(yù)測，Anthropic長期毛利率將在 60%左右，且該毛利率未反映訓(xùn)練 AI 模型的服務(wù)器成本，因為這些成本是被 Anthropic 納入其研發(fā)費用中。

而根據(jù) Sam Altman的說法，每個模型成本可高達(dá)1億美元。不過，Altman自己也笑不出來，因為OpenAI的毛利率可能更低。畢竟 ChatGPT還有免費版，白白花掉一批服務(wù)器成本。

上述事實均表明，即便你強(qiáng)如OpenAI，Anthropic，但AI初創(chuàng)公司普遍的利潤率可能比現(xiàn)在的SaaS公司還低。

不過，現(xiàn)在問題還沒顯現(xiàn)，畢竟大模型在風(fēng)口，投資人更關(guān)注其驚人的增速。這些AI初創(chuàng)公司也會以其樂觀的收入預(yù)測為依據(jù)，按照未來一年收入的 50—100 倍的估值進(jìn)行融資。

當(dāng)然，只要AI創(chuàng)業(yè)能保持這種增長勢頭，投資人是可以忽略虧損。直到，你的收入增長掉進(jìn)30%—40%。一位VC合伙人表示：到那時，如果一家公司的經(jīng)營現(xiàn)金流為負(fù)，并在短期內(nèi)沒有將至少10% 的收入轉(zhuǎn)化為現(xiàn)金流，就很難吸引新的投資人入局。

根據(jù) Meritech Capital數(shù)據(jù)，上市軟件公司的中位數(shù)是未來收入的 6 倍。也就是說，隨著時間的推移，對于初創(chuàng)公司來說，維持這樣的收入倍數(shù)將越來越困難。

具體到Anthropic和OpenAI這對“大冤種”身上，兩家公司的增長和利潤率部分依賴于主要云服務(wù)提供商。

例如，谷歌和亞馬遜向 Anthropic 投了數(shù)十億美元，并將 Anthropic 的軟件出售給其云客戶。目前尚不清楚這些云廠商在銷售中獲得的提成比例，但如果改成是Anthropic直接向客戶賣模型，利潤率可能會更高。

而微軟雖然用更低的利潤租給OpenAI云服務(wù)器，但OpenAI 必須將直賣給客戶的部分收入返給微軟。而且，當(dāng)微軟將OpenAI 軟件賣給自己的云客戶時，也會抽掉大部分收入。

因此，對于上述“冤種”AI創(chuàng)業(yè)公司來說，想要拿到高毛利。一方面，通過更新技術(shù)，降低運行成本，就像OpenAI已經(jīng)實現(xiàn)的；另一方面，像Anthropic“田忌賽馬”戰(zhàn)略一樣，找準(zhǔn)切口，聚焦企業(yè)客戶，盡可能創(chuàng)收，并保持高增速。

據(jù) Forbes報道，Anthropic最近以184億美元的估值融資7.5億美元，該公司計劃在未來幾個月內(nèi)增加代碼解釋、搜索功能和源代碼引用等功能。其創(chuàng)始人Amodei兄妹說：“我們將繼續(xù)擴(kuò)大模型規(guī)模，讓它們變得更加智能，同時也繼續(xù)努力讓更小、更便宜的模型變得更智能、更高效。一整年都會有不同程度地更新。”

三、大模型公司會否下場做選手？

為了更深入理解Anthropic的商業(yè)化路線，適道節(jié)選了一期創(chuàng)始人Dario Amodei訪談中的“商業(yè)化”部分，原文如下。

Dwarkesh Patel ：你認(rèn)為目前的 AI 產(chǎn)品是否有足夠時間在市場上獲得長期穩(wěn)定收入？還是隨時可能被更先進(jìn)的模型取代？或者到時候整個行業(yè)格局會變得完全不同？

Dario Amodei ：這取決于對“大規(guī)模”的定義。目前已經(jīng)有幾家公司的年收入1 億—10 億美元，但能否達(dá)到每年數(shù)百億，甚至萬億級別，則難以預(yù)測。因為這還取決于很多不確定的因素。現(xiàn)在有些公司正在“大規(guī)模”應(yīng)用創(chuàng)新型 AI，但這不能代表剛開始用就一步到位，達(dá)到最佳效果。而且，即使有收入也并不完全等于創(chuàng)造了經(jīng)濟(jì)價值，整個產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同發(fā)展是一個長期過程。

Dwarkesh Patel ：從Anthropic角度來看，如果LLM的進(jìn)步如此迅速，那么理論上公司的估值應(yīng)該增長得很快？

Dario Amodei ：即使我們注重模型安全性研究而非直接商業(yè)化，在實踐中也能明顯感受到技術(shù)水平在以幾何級數(shù)上升。對那些將商業(yè)化視為首要目標(biāo)的公司來說，進(jìn)步肯定比我們更快。（xswl在內(nèi)涵OpenAI ）。

雖然我們承認(rèn)LLM進(jìn)步神速，但對比整個經(jīng)濟(jì)體系的深度應(yīng)用過程，技術(shù)積累依然處于較低的起點階段。決定未來走向是這二者間的競速——技術(shù)本身進(jìn)步速度、被有效整合和應(yīng)用，并進(jìn)入實體經(jīng)濟(jì)體系的速度。這二者都很可能高速發(fā)展，但結(jié)合順序和微小差異都可能導(dǎo)致相當(dāng)不同的結(jié)果。

Dwarkesh Patel ：科技巨頭可能會在未來 2-3 年投入高達(dá) 100 億美元進(jìn)行模型訓(xùn)練，這會對 Anthropic 帶來什么樣的影響？

Dario Amodei ：情況1——如果因為成本問題無法保持前沿地位，那么我們將不會繼續(xù)堅持開發(fā)最先進(jìn)的模型。相反，我們會研究如何從前幾代的模型中獲取價值。

情況2——接受被制衡。我認(rèn)為這些情況的正面影響可能比它們看起來的要更大。

情況3——當(dāng)模型訓(xùn)練到達(dá)這種量級后，可能開始會出現(xiàn)新的風(fēng)險，比如AI 濫用。

總結(jié)一下，雖然Dario堅信LLM的能力會得到快速且顯著的提升，但可能受制于社會因素、創(chuàng)新采納效率，最終減緩其被“大規(guī)模”應(yīng)用的速度，無法發(fā)揮LLM的真正潛力。

據(jù)此，Anthropic的to B之路看起來也更加穩(wěn)妥。一方面，利用自己的“安全性”長處，切入金融、法律、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域；另一方面，尋找偏重“技術(shù)應(yīng)用”，可以長期合作的企業(yè)客戶，盡可能消除C端消費者采用的不確定性。

說到這里，我們可以大膽預(yù)測一下，如果真如Dario預(yù)測的“社會采納速度低于模型發(fā)展速度”，那么，未來會否出現(xiàn)一批大模型公司親自下場做應(yīng)用？尤其在國內(nèi)。

       原文標(biāo)題 : 別跟馬斯克扯頭花了！“叛徒”Anthropic解決了困擾OpenAI的難題