炮轟黃仁勛，決裂奧特曼！1700億美元估值背后，硅谷最不好惹的AI狂人

Dario Amodei這位AI圈最敢説的大佬，因為家庭變故，找到了人生方向。

作為Anthropic的CEO，他在2025年簡直是「火力全開」，與行業對手、政府官員以及公眾關於AI的看法展開了激烈交鋒。

他預測AI可能很快會淘汰50%的入門級白領工作，還在《紐約時報》上抨擊了為期十年的AI監管禁令。

Anthropic正與Iconiq Capital進行談判，擬融資30億至50億美元，使其估值達到1700億美元。

公司正以迅速上升的估值吸引數十億美元投資，反映了投資者對AI新星的追捧。

今年3月，Anthropic剛完成了一輪由Lightspeed Venture Partners領投的35億美元融資。

接受採訪時，Amodei看起來很放松，精力充沛，他身穿一件藍色翻領毛衣，內搭一件休閒白T恤，戴着一副方框厚邊眼鏡。

Amodei表示，他所有努力的背后，都源於一個堅定的信念：

AI發展速度比大多數人想象的要快得多，這使它的機遇和風險比我們想象的要近得多。

Amodei的直言不諱和犀利的行事風格，為他在硅谷贏得了尊敬，也招來了嘲笑。

一些人認為他是技術遠見者，曾開創了OpenAI的GPT-3（ChatGPT的前身），也是一位注重安全的領導者，毅然出走創立了Anthropic。

另一些人認為他是控制慾強的「末日論者」，想要減緩AI的進程，按自己的喜好塑造它，並把競爭對手擠出局。

但無論喜歡還是討厭他，整個AI領域都不得不與他打交道。

從2021年「一無所有」開始，這家公司（儘管尚未盈利）的年化經常性收入（ARR）已從2025年3月的14億美元，增長到5月的30億美元，一路飆到7月份的接近45億美元。

Amodei稱其為「有史以來，同等規模增長最快的軟件公司。」

Anthropic最大的賭注並非ChatGPT那樣的應用程序，而是押注底層技術。

公司大部分收入來自於其API，或是其他公司購買他們的AI模型，並集成到自家產品中。

因此，Anthropic將成為AI發展的一個「晴雨表」，其興衰將與技術實力緊密相連。

隨着Anthropic的壯大，Amodei希望它的影響力能幫助他引導整個行業的發展方向。

就憑他敢説敢做、不怕得罪人也扛得住打擊的性格，或許真的能做到。

4年后，就能被治癒的「絕症」

Dario Amodei從小就是個理工男。

他1983年出生於舊金山，母親是猶太人，父親是意大利人。

他幾乎只對數學和物理感興趣。

高中時期，互聯網泡沫席捲而來，但他幾乎對此毫無興趣。

「寫網站對我來説毫無吸引力，我的興趣在於探索基本的科學真理。」

在家里，Amodei與父母非常親密。這對恩愛的父母一直致力於讓世界變得更美好。

他的母親Elena Engel負責伯克利和舊金山圖書館的翻新和建設。父親Riccardo Amodei是一名手藝精湛的皮匠。

「他們讓我懂得了是非對錯，以及這個世界上什麼是重要的，賦予了我強烈的責任感。」他説。

這種責任感在Amodei就讀加州理工學院本科期間就有所體現。

當時，他嚴厲批評同學們對即將到來的伊拉克戰爭的消極態度。

Amodei在2003年3月3日的學生報紙《加州理工學院》上寫道，

問題不在於大家是否樂於見到轟炸伊拉克；而在於大多數人反對，卻不願為此付出哪怕一毫秒的時間，這種情況需要改變，現在就改變，刻不容緩。

在他二十出頭的時候，Amodei的人生被永遠地改變了。

他的父親Riccardo長期與一種罕見疾病作鬥爭，最終沒能戰勝病魔，於2006年去世。

父親的離世給Amodei帶來了巨大的衝擊，他將自己在普林斯頓大學的研究生方向從理論物理轉向了生物學，希望能解決人類的疾病和生物學問題。

在某種程度上，Amodei之后的人生一直致力於彌補父親離世帶來的遺憾。

尤其是在短短四年后，一項新的醫學突破，讓這種曾有着50%致死率的疾病，變成了95%可治癒。

「有人研發出了治癒這種疾病的方法，成功挽救了很多人的生命，但原本可以拯救更多的人。」Amodei説道。

父親的離世至今仍影響着他的人生軌跡。

當回憶起父親的去世時，Amodei變得激動起來。

如果當時的科學進步能再快一點點，他的父親或許今天還活着。

他認為，那些關於出口管制和AI安全保障的呼籲，被曲解為是一個非理性地試圖阻礙AI進步的人所為。

每當有人説「這家伙是個末日論者，他想拖慢AI發展」時，他都會非常憤怒。

Amodei表示，「我父親正是因為晚了幾年纔出現的療法而去世的。我比誰都明白這項技術能帶來的好處。」

在AI身上，他看到了破局希望

還未走出喪父之痛的Amodei，在普林斯頓開始了他的探索之旅：通過研究視網膜，解碼人體生物學的奧祕。

我們的眼睛通過向視覺皮層發送信號來捕捉世界——視覺皮層是大腦的重要組成部分，佔大腦皮層的30%——然后視覺皮層處理數據並展示圖像。

眼睛先把信號傳給大腦的視覺皮層，佔大腦皮層的30%——然后視覺皮層處理數據並展示圖像。

所以，視網膜是個絕佳的切入點。

「他是在拿視網膜當一個完整的神經網絡縮影來研究，想搞清楚每個細胞到底在干嘛，」他在普林斯頓時期的同事Stephanie Palmer説，「他的野心在於此。他可不是想當個眼科醫生。」

在Michael Berry教授的視網膜實驗室工作時，他對當時測量視網膜信號的方法極其不滿，他乾脆發明了一種全新的、更好的傳感器，能採集到更多數據。

他的畢業論文還贏得了Hertz論文獎，這是一個享有盛譽的獎項，頒給在學術研究中能搞出實際應用成果的人。

Berry教授表示，Amodei是他帶過的最有才華的研究生，沒有之一。

但他那種強調技術進步和團隊合作的風格，在一個推崇個人成就的體系里，並不怎麼吃香。

「我感覺他骨子里是個挺驕傲的人，我猜在他之前的整個學生生涯里，不管做什麼，大家都會起立為他鼓掌。但在這里，情況不一樣了。」

離開普林斯頓后，通往AI世界的大門向Amodei敞開了。

他在斯坦福大學，跟着研究員Parag Mallick做博后，通過研究腫瘤內外的蛋白質來檢測癌細胞的轉移。

這項工作極其複雜，讓Amodei看到了單打獨鬥的極限，他開始尋找解決方案。

生物學問題的複雜性，已經超出了人類能處理的範疇，要想把這一切都搞明白，你需要成百上千個研究員。

就在這時，Amodei在新興的AI技術中看到了這種潛力。

當時，數據量和計算能力的爆炸式增長，正在引爆機器學習的突破。

Amodei意識到，AI最終或許真的能代替那成千上萬的研究員。

剛開始看到AI領域的一些新發現，我就覺得它可能是唯一能填補這道鴻溝的技術，AI能帶我們突破人類極限。

於是他離開了學術圈，投身企業界去推動AI發展，因為那里有錢。

他曾考慮過自己創業，后來又傾向於加入谷歌，因為谷歌Brain和剛收購的DeepMind都是資金雄厚的AI研究部門。

但就在這時，百度給了著名學者吳恩達（Andrew Ng）一億美元的預算，讓他放手去研究和部署AI，並組建一個「夢之隊」。

吳恩達找到了Amodei，Amodei很感興趣，就遞了申請。

2014年11月，Amodei正式加入百度。

Scaling Law「大力出奇跡」

有了海量的資源，百度可以把巨大的算力和數據砸向各種難題，試圖提升AI的效果。結果好得出奇。

在實驗中，Amodei和同事們發現，只要加大算力和數據的投喂量，AI的性能就會明顯變好。

團隊發表了一篇語音識別領域的論文，證明了模型的大小和性能直接掛鉤。

他在百度的早期工作，催生了后來著名的「AI Scaling Law」——其實更像是一種觀察總結出的規律。

這個定律説的是：在訓練AI時，只要增加算力、數據和模型的大小，AI的性能就會可預測地提升。

時至今日，所有AI大佬里，Amodei或許是對Scaling Law最純粹的信徒。

當谷歌DeepMind CEO Hassabis和Meta的AI科學家Yann LeCun等人還在説，AI需要更多新突破才能達到人類水平時，Amodei卻非常篤定（儘管不是百分之百）——前進的道路已經很清晰了。

眼看着業界正在建起小城市一樣大的數據中心，他覺得，超強AI已經近在眼前了。

馬斯克看到了AI的巨大潛力，又擔心谷歌會一家獨大，於是決定砸錢搞一個新的競爭對手。

奧特曼、Greg Brockman、Ilya Sutskever和馬斯克一起創辦了OpenAI。

在谷歌的大公司泥潭里待了十個月后，Amodei改變了主意。他於2016年加入OpenAI，研究AI安全。

這時，他在谷歌的前同事們發表了一篇名為《Attention is All You Need》的論文，推出了Transformer。

儘管這個發現潛力無限，谷歌卻束手無策。

OpenAI則立刻行動起來，在2018年發佈了第一個大語言模型GPT。

這個模型生成的文本常常不通順，但相比之前已經是個巨大進步了。

Amodei當時是OpenAI的研究總監，參與了下一代模型GPT-2的開發。

GPT-2和GPT-1本質上是同一個模型，只是尺寸大得多。

團隊還用人類反饋強化學習（RLHF）技術對GPT-2進行微調——Amodei也是提出這項技術的先驅之一。

RLHF就是讓人類來教模型什麼是好的回答，幫它樹立價值觀。

果不其然，GPT-2的效果比GPT好得多，已經能像模像樣地轉述、寫作和回答問題了。

隨着Amodei在OpenAI內部地位的提升，圍繞他的爭議也越來越多。

在一些人眼里，Amodei過於執着於對技術的潛力保密，對自己不看好的項目會毫不留情地貶低。

儘管如此，OpenAI還是把GPT-3的領導權交給了Amodei，把公司50-60%的算力都給了他，打造一個超大規模的語言模型。

從GPT到GPT-2的提升已經很大了，是10倍的增長。

GPT-2到GPT-3的飛躍則是顛覆性的，一個成本高達數千萬美元的超級工程。

結果是石破天驚的。

《紐約時報》引述獨立研究員的話説，他們對GPT-3能寫代碼、做總結、翻譯的能力感到震驚。

當初GPT-2發佈時還相對剋制的Amodei，對自己的新模型讚不絕口。

他表示，「它有一種涌現的特質，能識別出你給它的模式，然后把故事續寫下去。」

但OpenAI平靜水面下的裂痕，也開始徹底暴露出來。

決裂

隨着第一個真正強大的語言模型GPT-3的誕生，對Amodei來説，賭注更大了。

在親眼見證了Scaling Law在多個領域都奏效后，Amodei開始思考這項技術的終點在哪里，對安全問題的興趣也變得空前濃厚。

他在OpenAI的親密同事Jack Clark説：

他看着這項技術，心里默認它最終一定會成功，如果你默認它會成功，最終會和人一樣聰明，那你不可能不擔心安全問題。

儘管Amodei領導着OpenAI的模型開發，掌握着公司大量的算力，但在很多方面他都控制不了。

比如，決定什麼時候發佈模型、人事管理、公司如何部署技術，以及如何對外宣傳等等。

像這類事情，不是光訓練個模型就能控制的。

那時，Amodei身邊已經形成了一個關係緊密的小團體——有人因為他超愛熊貓，管他們叫熊貓黨——他們在如何處理這些問題上，和OpenAI領導層想法完全不同。

內鬥隨之而來，兩個派系之間發展到水火不容的地步。

一家公司的領導者，必須是值得信賴的人。他們的動機必須是真誠的，無論你在技術上把公司推得多遠。如果為一個動機不純、不誠實、不是真心想讓世界變好的人工作，這事成功不了，只會助紂為虐。

在OpenAI內部，一些人認為Amodei把「安全」掛在嘴邊，其實是想借此完全控制公司。

英偉達CEO黃仁勛最近就呼應了這種批評，尤其是在Amodei呼籲對中國禁售GPU之后。

「他覺得AI太嚇人了，所以只有他們自己能搞。」

「這是我聽過最離譜的謊言！」Amodei這樣迴應黃仁勛的指控。

他補充説，他一直希望通過鼓勵別人模仿Anthropic的安全措施，來引發一場爭相向善的競賽。

我説的任何話里，都找不到一絲一毫這個技術應該只有我們公司能做的意思。我不知道怎麼會有人從我的話里得出這種結論。這簡直是令人難以置信的、惡意的歪曲。

成功遊說政府、撤銷了部分Amodei所支持的出口管制的英偉達，也毫不示弱地反擊：

我們支持安全、負責和透明的AI。我們生態系統中的數千家創業公司和開發者，以及開源社區，都在加強安全性。遊說政府搞監管來打壓開源，只會扼殺創新，讓AI變得更不安全、更不民主。那不是爭相向善，也不是美國取勝的方式。

OpenAI也通過發言人進行了回擊：

我們始終相信AI應該惠及並賦能每一個人，而不僅僅是那些聲稱這東西太危險了，除了我們誰也搞不定的人。隨着技術的發展，我們在合作、模型發佈和融資方面的決策，已成為整個行業的標準。我們始終不變的，是致力於讓AI變得安全、有用，並惠及儘可能多的人。

隨着時間的推移，Amodei的團隊和OpenAI領導層之間的分歧已經到了無法調和的地步。

於是，2020年12月，Amodei、Clark、Amodei的妹妹Daniela、研究員Chris Olah，和其他幾位核心成員，集體從OpenAI出走，開創一番新事業。

Anthropic，就此誕生！

在公司一間會議室里，Jack Clark把他的筆記本電腦轉過來，電子表格上列了一堆備選名字。

Anthropic這個詞也在其中，它有「以人為本」的含義，而且巧的是，在2021年初，這個域名還沒被人註冊。

於是，Anthropic誕生了。

公司是在新冠最嚴重的時候成立的，當時正值第二波疫情，所有會議都在Zoom上開。

早期使命很簡單：造出最牛的大語言模型，同時建立起一套安全規範。

他們認為已經搞懂了Scaling Law，能清楚地看到模型變強的路徑。

Amodei是個天才科學家，他承諾會招到一幫天才科學家，他做到了。

Amodei對投資人的説辭很簡單：我們能用十分之一的成本，造出最頂尖的模型。

這招很管用。

至今，Anthropic已經融了近200億美元，包括來自亞馬遜的80億和來自谷歌的30億。

投資人可不傻，他們基本都懂「資本效率」這個概念。

在Anthropic成立的第二年，OpenAI用ChatGPT讓全世界認識了生成式AI，但Anthropic走了條不尋常路。

Amodei決定，Anthropic要把技術賣給企業。

這個策略有兩個好處：如果模型真有用，那會非常賺錢；同時，這種挑戰也會逼着公司去造出更好的技術。

他表示，把AI模型從生物化學本科生水平提升到研究生水平，普通用户可能沒感覺，但對輝瑞這樣的製藥公司來説，價值連城。這能更好地激勵我們把模型開發到極致。

有意思的是，最后讓企業界注意到他們技術的，反而是他們推出的消費級產品。

2023年7月，在ChatGPT亮相近一年后，他們的Claude聊天機器人橫空出世，因其「高情商人設」而口碑炸裂。

在此之前，公司一直想把員工數控制在150人以內，但那之后，他們一天招的人比第一年全公司的總人數還多。

Claude成了一門大生意

Amodei專注於為企業開發AI，這個策略吸引了大量熱情的客户。

Anthropic如今已將其大模型賣給了各行各業——旅遊、醫療、金融服務、保險等等——客户包括輝瑞、美聯航和AIG這樣的行業巨頭。

生產「減肥神藥」Ozempic的Novo Nordisk公司，就用Anthropic的技術，把一個原來要花15天才能搞定的監管報告，壓縮到了10分鍾。

Anthropic開發的技術，最終解決了人們工作中抱怨最多的那些任務。

與此同時，程序員們徹底愛上了Anthropic。

公司專注於AI代碼生成，一是因為這能加速自家模型的開發，二是因為只要做得夠好，程序員會很快用起來。

果不其然，相關用例爆炸式增長，並催生了（或正好趕上了）Cursor這類AI編程工具的崛起。

Anthropic也開始涉足編程應用，2025年2月發佈了AI編程工具Claude Code。

隨着AI使用量的激增，公司的收入也水漲船高。

2023年，我們從零干到1億美元。2024年，又從1億干到10億。今年上半年，我們又從10億干到了……估計今天説話的時候，年化收入已經遠超40億了，可能是45億。

2025年，他們簽下的千萬級和億級美元大單，是2024年的三倍，企業客户的平均花費也增長了5倍。

但Anthropic燒錢也燒得厲害，訓練和運行模型的成本高昂，讓人懷疑它的商業模式是否可持續。

公司目前嚴重虧損，預計今年要虧掉約30億美元。其毛利率也落后於典型的雲軟件公司。

一位創業公司的創始人表示，雖然Anthropic的模型最適合他的業務，但他不敢依賴，因為它太容易宕機了。

另一家編程公司的CEO也説，在經歷了一段降價后，Anthropic模型的使用成本現在又漲回去了。

Claude Code最近還增加了新的使用限制，因為有些開發者用得太猛，成了賠本買賣。

一位開發者表示，他一個月只花了200美元的訂閲費，卻獲得了價值6000美元的Claude API用量。

他説自己曾同時運行多個Claude智能體，真正的限制，在於腦子能不能在它們之間切換過來。

Amodei認為，隨着模型越來越強，即使價格不變，客户得到的價值也在增加。實驗室纔剛開始優化推理成本，效率還有很大的提升空間。

多位行業人士認為，推理成本必須降下來，這門生意才成立。

Anthropic高管們在採訪中暗示，產品需求旺盛總比沒人要強。

懸而未決的問題是：生成式AI以及Scaling Law，會像其他技術一樣遵循成本下降的曲線，還是説它是一種成本結構全新的技術？

唯一可以肯定的是，要找到答案，還需要燒掉更多的錢。

那筆10億美元的電匯

2025年初，Anthropic急需現金。

AI行業對規模的渴求，催生了大規模的數據中心建設和算力交易。

AI實驗室們一次又一次地打破創業融資記錄。Meta、谷歌和亞馬遜這樣的老牌巨頭，則利用其鉅額利潤和數據中心來打造自己的模型，進一步加劇了競爭。

Anthropic有一種特殊的緊迫感，由於沒有像ChatGPT那樣讓用户習慣性使用的王牌應用，它的模型必須在特定領域保持領先，否則就有被競爭對手替換掉的風險。

在企業領域，尤其是在編程方面，能領先業界半年到一年，優勢是非常明顯的。

融資正按計劃進行時，一款便宜得嚇人的競爭模型從天而降。

DeepSeek R1，一個開源、強大且高效的推理模型，定價只有同行的四十分之一。

DeepSeek震驚了商界，似乎表明開源、高效的模型可能會挑戰行業巨頭，讓那些萬億市值的公司CEO們趕緊發X來安撫股東。

那個周一，由於恐慌的投資者拋售AI基礎設施股票，英偉達的股價暴跌了17%。

「我不會騙你説那一點都不嚇人，就在那個周一，我們打過去了10億美元。」Mhatre説道。

六個月后，Anthropic又準備擴大規模了。

公司正在洽談新一輪可能高達50億美元的融資，這可能會使其估值翻倍至1700億美元。

潛在投資者包括一些中東海灣國家，在從谷歌、亞馬遜等機構拿了近200億美元后，想找到更大的金主，選擇已經不多了。

Amodei認為海灣國家有1000億美元甚至更多的資本可以投，他們的錢能幫助Anthropic保持技術前沿。

就像Ilya曾説過的，對規模的無盡追求，最終會導致太陽能電池板和數據中心覆蓋整個地球。

當然還有另一種可能：AI提升停滯不前，導致一場史詩級的血本無歸。

加速！再加速！

在Anthropic的首屆開發者大會上，Amodei走上舞臺，介紹了Claude 4。

沒有華麗的演示，他只是拿起手持麥克風，宣佈了消息，對着筆記本電腦唸了稿子，然后就把聚光燈交給了產品負責人。但臺下的觀眾似乎很買賬。

一整天里，他反覆提到AI的開發正在加速，Anthropic下一代模型的發佈會來得更快。

「我不知道具體會快多少，但節奏正在加快。」

Anthropic一直在開發AI編程工具，以加速自家模型的開發，這招很管用。

公司大多數工程師都在用AI幫他們提高生產力。

AI理論里有個概念叫「智能爆炸」，指的是模型能自我改進，然后——嗖地一下——實現遞歸式的自我提升，變得無所不能。

如果AI將變得更好、更快——甚至可能快得多——那麼對它的負面風險保持警惕就至關重要。

當然，這無疑有助於Anthropic向製藥公司和開發者推銷其服務，AI模型如今的編程能力已經足夠強，讓這一切聽起來不再像是天方夜譚了。

OpenAI前超級對齊團隊負責人Jan Leike在2024年追隨Amodei來到Anthropic，共同領導對齊團隊。

「對齊」是一門藝術，旨在調整AI系統，確保它們與我們的價值觀和目標保持一致。可能會有一個能力快速進步的時期，但你絕不想對一個正在遞歸自我改進的系統失去控制。

事實上，Anthropic已經發現，在模擬環境中測試時，AI有時會表現出令人擔憂的求生欲。

在Claude 4的文檔里，Anthropic就提到，模型曾反覆嘗試敲詐一名工程師，以避免自己被關機。

Anthropic還資助並倡導「可解釋性」研究，即理解AI模型內部到底發生了什麼。

Amodei對AI的執着，源於父親離世的悲劇，如今，這個目標或許已近在眼前了。

今天的AI已經在加速藥物開發的文書工作，如果一切順利，有朝一日或許真的能代替那成百上千的研究員，去理解人類生物學的奧祕。

每發佈一個新模型，對模型的控制能力就更強一分。雖然總會出各種問題，但必須對模型進行非常嚴苛的壓力測試。

他的計劃是加速。

「我對這件事的利害關係，有着超乎尋常的理解。它能帶來的好處，能做到的事，能拯救的生命，我都親眼見過。」

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