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ChatGPT一夜爆火，掀起了產業界對于AI大模型的追逐，也吹響了“百模大戰”的號角。為了與OpenAI的ChatGPT抗衡，各方紛紛下注。電商巨頭亞馬遜近期也開始在AI領域頻頻發力，并向 OpenAI的頭號對手Anthropic豪擲了40億美元（約合292.34億元人民幣）。而這項投資被認為是迄今為止亞馬遜在生成式AI領域中最大的一項投資。

不過就在亞馬遜宣布上述投資幾天后，Anthropic再次傳出了融資動向。10月4日，有消息稱Anthropic嘗試找谷歌以及其他投資人談判，計劃再募集20億美元（約合146.17億元人民幣）的新資金，投后估值或預計達200-300億美元之間。該公司的新估值將是今年3月40億美元的5倍以上。讓這家成立不到兩年的AI初創公司風頭一時無兩。

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Anthropic什么來頭

受到谷歌、亞馬遜青睞的Anthropic究竟有何背景？先來參考一下中文通用大模型綜合性評測基準SuperCLUE發布的9月榜單。測試結果顯示，Anthropic推出的Claude 2總分僅次于OpenAI的GPT-4和GPT-3.5，位列第三。

9月SuperCLUE總排行榜上Claude 2位列第三

（圖片來自于cluebenchmarks.com）

除了在社區榜單上的優勢排名外，Anthropic的創始團隊也不一般。創始人Dario Amodei和Daniela Amodei兄妹倆，在創業前均來自OpenAI，并在其中擔任重要職位：Dario是研究副總裁，Daniela是安全政策副總裁。其中，Dario早在OpenAI創立之初便加入了，堪稱其元老級人物之一。另外幾位如Jared Kaplan、Sam McCandlish、Tom Brown等核心研究員也都來自OpenAI，并且均參與過GPT-2與GPT-3 的開發。這些GPT系列產品的早期開發者在2021年成立了Anthropic。

隨著ChatGPT的發布，Anthropic也不甘示弱，僅用兩個月時間便推出了可與之對標的類ChatGPT產品——Claude，又在7月初完成了Claude 2的升級，速度驚人。有業內測評顯示，在綜合性能上，Claude 2與GPT-3.5相當，但與GPT-4仍存在差距。在文件上傳、長文本處理上，Claude 2優勢明顯，可將上下文處理的token數量擴展到10萬個，相當于7.5萬個英文單詞。Claude是GPT-4容納token量的3倍，Claude 2更可處理數百頁技術文檔，甚至是一本書。在邏輯與計算上，Claude 2與GPT-4性能已不相上下，但代碼生成和問題推理方面較弱。憑借著文本處理數量上的巨大優勢，Claude可與現階段商用的大模型進行差異化競爭。

Anthropic在技術圈認可度也很高，被認為是OpenAI的強勁對手，其致力于解決大語言模型現有的難點，并在AI安全技術、大模型的潛在危害性、大模型的可解釋性等方面進行了大量研究。對此，Anthropic提出了憲法式AI方法，為AI系統設定憲法原則，以區別于人類反饋強化學習RLHF方法，利于實現更精確、更自動化的AI行為監督和控制。憲法式AI方法將避免未來AI過于智能，危及人類的情況，為人類監督和管理AI提供了方案。

基于上述在AI合規領域的獨特優勢，Anthropic將AI安全技術視作其產品和解決方案的核心賣點之一。而這一商業定位與OpenAI等競爭對手有著顯著區別，有可能在AI安全市場上搶到先機。

大模型是個吞金獸。為了持續迭代升級，Anthropic希望未來兩年能夠再籌集50億美元以訓練更為復雜的模型，而此次亞馬遜提供的40億美元則將用于訓練Claude-Next——Anthropic的新一代大模型。新的大模型生成能力預計是當前最強AI的10倍。在應用上，Claude-Next將以行業落地為主，目標是切入到十幾個主要行業里。

此前Anthropic的年營收大約為1億美元，隨著與亞馬遜的合作展開與深入，預計2023年的全年營收有望翻倍，增長至2億美元，月營收約至1700萬美元。到2024年底，Anthropic年營收將有望達到5億美元，是其估值的1/200倍，遠遠超出OpenAI的營收能力。

縱觀業內，Anthropic已成為當前硅谷最受資本歡迎的AI公司之一，整體估值接近50億美元，僅次于OpenAI，位列第二。

02

科技巨頭間的AI角力

AI大模型生成能力的每一次躍遷，對于算力的需求來說，都會呈現指數級增長。這勢必引發對底層算力基礎設施以及大量資金的追逐，也注定了這是一場科技巨頭之間的慘烈大戰。在這波AI浪潮下，美國科技巨頭各逞其能，早已從單純比拼大模型產品，延展至大模型結合算力的核心基礎能力較量。對于亞馬遜、微軟、谷歌作為全球云服務的三大巨頭而言，則是對云端計算與服務的實力新考驗。另外，以特斯拉為代表的產業新勢力，同樣躍躍欲試，正在快速殺入戰局。此時的競爭焦點逐步變為搶人（開發者和使用者）、搶資本和搶生態上。

從AI大模型迭代，到算力消耗，再到資本投入，吸引更多的開發者和使用者，形成AI云服務生態，最終收獲商業回報。這是科技巨頭們期待看到的良性循環。互聯網時代，亞馬遜在云服務領域處于領先地位，但在AI時代，由于在AI大模型和算力方面的滯后，其云服務市場份額面臨著微軟、谷歌的蠶食。微軟與OpenAI、谷歌與DeepMind的結合，使微軟云Azure、谷歌云GCP相比亞馬遜AWS，不只有了AI附加值，還有固定的業務出口，具備明顯的競爭優勢。這也成為亞馬遜砸錢Anthropic的重要原因。

微軟：2019年投資了OpenAI，2023年初加碼投資100億美元，對OpenAI持股比重49%，藉由ChatGPT熱潮，微軟完成了從最初的軟件提供商到云服務商再到AI領導者的角色轉換。同時，微軟也試圖將投資OpenAI的成功復制到其他AI初創企業，遂又戰略性投了Inflection AI、人工智能獨角獸Adep。同時與開源AI大模型Meta/Facebook LlaMA 2合作，在開源與閉源AI大模型兩邊下注，以提升微軟云Azure競爭力。

谷歌：盡管有DeepMind與谷歌大腦合并，但仍然不影響谷歌對Anthropic持續下注。OpenAI的強勢崛起，令谷歌“鴨梨山大”，今年2月便投了Anthropic 4億美元，獲得其10%股份；10月初，傳Anthropic與谷歌等投資方溝通，準備新一輪至少20億美元融資。另外，谷歌繼推出LLM聊天機器人Bard后，又宣布推出新版AI模型Gemini，曾被認為是當前GPT-4最強勁的挑戰者，但具體表現仍有待驗證。

亞馬遜：屬于AI后發跟進者，5年前錯失了與OpenAI的合作機會，讓微軟成為這輪AI時代“嘗鮮人”；在對Anthropic投資中，又比谷歌晚了半年左右時間，今年9月下旬才向Anthropic初步投資12.5億美元，之后最多可增投至40億美元。目前，亞馬遜持有Anthropic少數股權，Anthropic估值尚未確定。如果亞馬遜這筆投資順利完成，將是其在AI相關領域里的最大一筆投資。

Meta：同樣是AI后發者。Meta從最初的投入元宇宙，轉而布局AI，宣布推出大型語言模型LLM的第一個版本LLaMA。為扭轉后發局勢，Meta拋出了“開源免費”的大招。與微軟、谷歌先通過大模型優化現有產品（例如，微軟將OpenAI接入BING、Office和Azure，谷歌將AI技術應用在搜索、Workspace、地圖等）不同，Meta期待通過AI構建出更具前瞻性的元宇宙，野心不容小覷。

特斯拉/xAI：馬斯克曾是OpenAI創辦人之一，但現在已退出并成立了新的AI公司xAI，目標是了解宇宙真正的本質，試圖要打造一個“好的通用型人工智能（AGI）”。2023年8月28日，已上線1萬塊英偉達H100 GPU組成的超級計算機集群，將用于訓練特斯拉自動駕駛系統FSD與其他各種AI應用。另外，特斯拉Dojo超級計算機將于2023年7月正式開始量產，進一步強化算力基礎設施。特斯拉自研芯片D1作為Dojo核心，基于臺積電7nm制程與先進封裝技術打造，2023年特斯拉在臺積電投片量約5000片12寸晶圓，預計2024年將翻倍至1萬片；未來，特斯拉有可能像亞馬遜AWS云服務一樣，將Dojo對外開放。

蘋果：憑借著龐大的Siri群體，似乎對此次ChatGPT風潮較為不屑，在公開發言場合也比較不愛用“AI”一詞，而是較常用機器學習（Machine Learning）。整體來看，蘋果的AI技術傾向用來優化現有產品的基本功能。不過，庫克近日也表示：“AI 在我們產品中幾乎無處不在，公司正在進行的生成式 AI 研究，我們有很多工作要做。”

03

亞馬遜的必然選擇

具體再來看看亞馬遜，其業務重點原本來自AWS的云計算業務，今年第二季度的收入增長了12.16%，達到了221.4億美元，但利潤卻下降了6.12%，為53.65億美元，經營利潤率也下降了4.72個百分點，至24.23%。盡管AWS的收入貢獻不算太高，但利潤貢獻仍占到整體的大頭。顯然，亞馬遜憑借著全球知名云計算服務供應商的身份，其云計算貢獻的利潤勉強彌補了其零售業務的微薄利潤甚至虧損情況。

不過，隨著OpenAI與微軟的深度捆綁，帶動了微軟云計算業務Azure的市場占有率，對亞馬遜形成了極大地威脅。在近期亞馬遜業績發布會上，CEO Andy Jassy強調云計算業務在近幾個季度的利潤率大幅下滑，其規模效益似乎正逐漸減弱。但AWS仍是無可置疑的云基建領導者，且在客戶數量、合作伙伴生態規模以及功能廣度方面均處于領先位置，同時實現了最為強勁的經營表現。人們已經對生成式AI產生了極大的興趣，但大多數人討論最多的是應用層，特別是OpenAI通過ChatGPT所做的事情。而亞馬遜在底層基座上的能力優勢，顯然可以成為新的發力點。

一般來說，對于希望應用大模型的企業，自研大模型需要數十億美元以及多年的訓練，這就需要大量資金和設備的支持才行。更為實惠的解決方案是，對一些已經非常強大的開源基礎模型進行定制化的微調，以滿足自身的多樣化業務需求。據預測，到2026年，僅在企業技術方面，這種希望與AI結合的市場規模就將從2023年的近430億美元上升到980億美元（約合7168.5億元人民幣），市場空間巨大。

對此，今年4月亞馬遜AWS發布了全托管基礎模型服務“Amazon Bedrock”，以“關鍵基礎設施提供商”的角色加入了大模型之戰，希望從與微軟云、谷歌云手中搶回更多市場份額。另外，亞馬遜投資Anthropic的更深層次戰略目標，包括Anthropic承諾使用AWS自研的AI專用芯片Trainium和AI加速器芯片Inferentia來構建平臺，訓練和部署未來的AI基礎模型。事實上，AWS和Anthropic均表示，他們將在未來的Trainium和Inferentia技術上進行合作。

Anthropic還做出了長期承諾，計劃通過Bedrock為AWS客戶提供其未來幾代AI基礎模型的訪問權限。相比于其他的一站式的大模型服務平臺，Amazon Bedrock的優勢在于，用戶可將其與亞馬遜AWS平臺的其余部分集成在一起，更輕松地訪問存儲在Amazon S3對象存儲服務中的數據，并能夠從亞馬遜AWS訪問控制和治理策略中受益。而Amazon Bedrock的重要價值就在于此。這項服務可以讓所有人都可以基于已有的大模型、專用的AI算力和工具，再結合自己的數據開始構建生成式AI應用。

可以說，生成式AI改變了云計算服務的競爭格局，使得模型、框架和應用層面的能力提供變得更加重要，同時也促進了“模型即服務”新商業模式的出現。如Amazon Bedrock平臺就將大模型變成了一項可直接使用的服務，利于推動各行各業用戶方便地接入和應用生成式AI。而商湯科技副總裁唐臻怡也曾向融中財經表示，未來企業可能無需自研大模型和訓練，基于通用大模型的基模型底座，再結合自身行業數據，就能生出不同的參天大樹。

目前，我國的AI大模型也再加速發展，百度的“文心一言”、騰訊的“混元”、科大訊飛的“星火”……數據顯示，國內已至少130家公司研究大模型產品，其中通用大模型有78家。

隨著大模型之戰愈演愈烈，對亞馬遜來說，投資Anthropic的錢已不可再省，甚至必須花出去，才能用來以小博大。而像谷歌、微軟、亞馬遜、英偉達這樣的大廠投資者來說，為當紅的AI企業支付高溢價，除了看重這些初創公司的技術前景和潛在市場外，如能順便拓展下自身業務，增加云端服務器或自家芯片的使用，似乎就會達成一個雙贏的局面。