揭秘OpenAI最大竞争对手！Claude为何让它焦虑？

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OpenAI，这个名字几乎等同于当前的AI革命。ChatGPT的横空出世，让生成式AI走进了大众视野，也让OpenAI坐上了AI界的头把交椅。

然而，AI大模型赛道不是只有OpenAI，2022年7月以来，前哨关注的科技企业中一直有Anthropic的大名。

2024年，生成式AI领域的融资标的进一步集中，Anthropic成为最后的三大玩家之一，除了融资外它在企业市场也正在迅速赶上OpenAI的脚步。

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今天，我们来继续了解一下Anthropic，这家OpenAI“叛军”组成的公司，为什么让OpenAI的管理层感到前所未有的压力，它和OpenAI的比拼究竟到了什么层次。

The information报道，今年秋季OpenAI开展了一次内部基准测试。

测试结果在OpenAI内部炸开了锅：Anthropic的AI编程模型Claude，竟然在关键指标上超越了OpenAI自家的模型！这对于OpenAI来说是无疑是一个噩耗。

因为，代码自动生成能力一直是OpenAI引以为傲的优势，也是ChatGPT吸引百万付费用户的核心功能之一。如今，这块“自留地”被Claude入侵，OpenAI管理层的焦虑可想而知。

更加雪上加霜的是，OpenAI去年投资的初创公司Cursor，在今年7月做出决定：将Anthropic的Claude模型设为其AI代码助手的默认选项，取代了OpenAI的位置。

Cursor 的联合创始人 Aman Sanger 在 10 月一档播客中分享了原因：Claude 3.5 Sonnet 是 “目前最适合” 代码编写的模型，因为它能更好地理解客户的需求。

Claude的反超不是停留在纸面的测评数据，已经体现在实实在在的商业影响力上。

Anthropic负责增长和收入的主管Kate Jensen透露，过去三个月，公司来自AI编程客户的年化收入增长了惊人的10倍，这和周四直播中我们分享的数据调查形成印证。

Airtable、LexisNexis、Intercom等知名企业纷纷选择Claude作为其AI解决方案，并对其在处理复杂任务、提高效率和准确性方面的卓越表现赞不绝口。

Airtable的CEO Howie Liu表示，Claude更大的上下文窗口允许员工上传冗长的销售电话记录，从而更好地突出对话的细节。LexisNexis的首席技术官Jeff Reihl则透露，该公司大约60%的AI功能都使用了Claude，主要用于起草或分析法律文件，而Claude的超长上下文窗口在这方面表现出色。

Claude背后的公司是Anthropic，它的七位联合创始人全部来自OpenAI，CEO Dario Amodei 曾担任 OpenAI 的研究副总裁。

Dario 领导了 GPT-2 和 GPT-3 模型的开发工作，并合著关于人类反馈强化学习的开创性论文，可以说是最早一批见证Scaling Law的研究者。

据前员工透露，2020年Amodei 兄妹曾与 OpenAI 的 CEO Sam Altman 和总裁 Greg Brockman 在项目领导权和AI安全问题上发生冲突，这导致了他们与 OpenAI 的分裂。

正是这个原因，Anthropic在2022年夏天就开发出了一款AI聊天机器人，但并没有急于公开发布，而是选择继续进行安全测试，前哨当时关注到他们时公司的远景还是专注于研究具有可解释性的AI技术。

1年过去，ChatGPT成为先发领军者，Anthropic在热潮中才缓慢加入竞争，Claude最初的几个版本无论性能、价格都远不如ChatGPT，直到OpenAI内乱、在SORA视频领域分散资源，Anthropic凭借更长的上下文、通过人类反馈带来更好的AI理解能力，逐渐在市场中站稳脚跟。

技术竞赛没有停步的空间，一旦放慢脚步对手就会直追而上。

如今的 Anthropic 在技术上已经不弱于OpenAI。SemiAnalysis上周发布了一篇深度分析，Anthropic已经完成下一代AI大模型 Claude 3.5 Opus 的训练，展现出了强大的性能。

出于成本考虑，他们没有发布 Opus，而是用它作为教练优化3.5 Sonnet模型 ，用Opus生成的合成数据，通过强化学习与AI反馈（RLAIF）进行奖励建模提升3.5 Sonnet 的性能。

这种策略有效地利用了 Opus 的能力，也展现了他们更强的“内功”， 专注解决AI训练中的大问题：数据稀缺 。

合成数据： 指的是使用 AI 模型生成的数据，用于训练其他 AI 模型。Anthropic 通过 Claude Opus 生成高质量的合成数据，并利用这些数据来提升 Claude 3.5 Sonnet 的性能，从而摆脱对传统数据集的依赖，加速了模型迭代。而 OpenAI 仍然更多依赖于人工标注的数据。

RLAIF (Reinforcement Learning with AI Feedback)： 与依赖人类反馈的 RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) 不同，RLAIF 使用 AI 模型对模型的输出进行评估和反馈。这不仅降低了成本，也加快了模型训练的速度。Anthropic 在其 Constitutional AI 中就使用了 RLAIF 的方法。

随着推理计算成为AI的新发展方向，OpenAI正在率先探索并行运行多个推理流，并选择出现频率最高的答案来提高准确性，利用起搜索这个AI进步的重要因素。

技术的竞赛远未到头，商业的考验接踵而来，两家公司都拿下投资人40亿美元融资，新一轮的军备竞赛才刚刚开始，这一次不只是技术路线的比拼，更是商业模式和生态构建的综合较量。

随着多模态扩展、开源模型逼近，AI产业格局还有变天的可能。

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