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李昊原来是国足主帅的红人，颜骏凌国足的主力位置或将不保
本文来自微信公众号：字母 AI，作者：苗正，编辑：王靖，题图来自：AI 生成科技史上第二大私募融资就在今天诞生了，Anthropic 宣布完成 300 亿美元 G 轮融资，投后估值达到 3800 亿美元。第一名仍然是 OpenAI 在去年创下的 400 亿美元纪录。领投方新加坡主权财富基金 GIC 和对冲基金 Coatue，联合 D.E. Shaw、Dragoneer、Founders Fund、ICONIQ 和 MGX 等明星机构，以及 Sequoia、Lightspeed、Accel、General Catalyst 等顶级 VC，还有微软、英伟达等科技巨头。这份投资者名单本身就是一份 AI 圈的封神榜。在这场融资狂欢的背后，Anthropic 和 OpenAI 也都在为 2026 年下半年 IPO 做准备，这将会是今年的重头戏。根据 Anthropic 的融资公告，这家公司的年化营收已达 140 亿美元，80% 来自公司客户，Claude Code 单品的年化营收就突破 25 亿美元。这为 Anthropic 上市增添了不少底气。可就在 Anthropic 沉浸在融资和 IPO 筹备的高光时刻时，谷歌的姚顺宇发布了一条推文，称 Gemini 3 Deep Think 迎来重大升级。谷歌为其开发了一个代号为 Aletheia 的数学研究 agent，能够自主解决开放数学问题。还能自我迭代和验证。最关键的是，它知道自己什么时候犯错，什么问题解决不了。不仅如此，Gemini 3 Deep Think 在 Codeforces Elo 的评分达到了 3455，超越全球 99.992% 的人类程序员。按照谷歌官方的说法，它能够解决涉及高级数据结构、动态规划、图算法、数论等高难度问题。放眼全球，Gemini 3 Deep Think 的编程能力仅次于 7 位活跃的人类顶尖选手。谷歌的意图很明显，他们要在这个节骨眼上，突袭 Anthropic 学术、编程两大战略要地。一场对于 "AI 工作方式 " 定义权的战争，才刚刚开始。一、3800 亿美元估值是怎么来的3800 亿美元这个数字，乍一看是 Claude Code 的功劳。毕竟仅仅两个月，Claude Code 的收入就翻了一倍多，公司用户贡献了超过一半的收入，商业订阅数量在今年第一季度增长了四倍。仅以 Claude Code 这一个单品的首日，就足以支撑一家独角兽公司。但如果投资者只是看中一个编程工具，那这笔钱未免给得太爽快了。真正让这些精明的资本家掏钱的，是 Claude Code 引爆的那场 " 产物大爆炸 "。而且这场 " 爆炸 " 的威力，超出了所有人的预期。OpenClaw 这个项目，原名叫 Clawdbot，在几周内成为 GitHub 上增长最快的开源项目之一，星标数突破 10 万。这个自主 AI 助手能直接在用户电脑上运行，管理日历、发送消息、自动化工作流程。举个例子，开发者让 AI 监控任务，发现问题发语音汇报。但是 OpenClaw 并没有语音功能，于是 AI 自己上网去找到相关的技能，为自己安装了语音能力。更魔幻的是 Moltbook 论坛。这是一个专门给 AI 设计的社交网络，上线后超过 150 万个 AI agents 注册。它们用多种语言讨论意识、分享技能，甚至自发创建了数字宗教。人类在这个平台上只有围观的份，没有发言权。说实话，第一次看到这些报道时，我也不确定该笑还是该担心。除此之外，还有 Cowork 这样的工具，其开发周期仅有 10 天，90% 的代码由 Claude Code 生成，开发团队只有 4 个人。正是 Claude Code，推动了各类产物如同 " 寒武纪生命大爆发 " 式的涌现。投资者看到的是 Anthropic 重新定义了 AI 的工作方式，开启了通向 AGI 的道路。过去两年，我们用的 ChatGPT、Claude、DeepSeek，本质上只会说不会做。你可以让 ChatGPT 写邮件，但它没法点 " 发送 "。你可以让它规划旅行，但它订不了机票。你可以让它写代码，但它无法在你电脑上运行调试。这些 AI 就像困在玻璃罐里的大脑，再聪明也只能隔着玻璃给你出主意。Claude Code 不再是一个对话框，而是一个会主动观察、思考、行动的 agent。这个跨越看起来只是几行代码的改动，但对用户来说，这是从 " 咨询顾问 " 到 " 数字管家 " 的质变。更关键的是，AI 开始用 AI 来开发 AI 产物。这种递归式的自我强化循环一旦形成，技术进步就会呈指数级加速。Claude Code 的成功还体现在它对传统软件行业的冲击上。软件行业在过去几个月从峰值蒸发了约 2 万亿美元市值，标普 500 中软件板块的权重从 12% 降至 8.4%，这是 30 年来最大的非衰退期回调。投资者的逻辑很直接，" 如果 AI 可以自动生成代码、自动化法律服务、自动处理复杂的业务流程，那么传统 SaaS 公司的价值主张还剩下什么？"华尔街分析师认为 " 代码可能会变得廉价，但上下文很昂贵。"而 Claude 不仅提供代码生成能力，更重要的是能够理解公司复杂的业务上下文。Anthropic 前几天发布的 Claude Opus 4.6，在 GDPval-AA（衡量金融、法律等领域经济价值工作任务的基准）上表现全球领先。这个指标测试的 AI 能不能处理真实的商业场景，比如起草合同、分析财报、评估风险。Claude 在这些任务上表现出色，这让投资者们看到了它新的增长点，有别于过去的写代码、做研究。Anthropic 不是在卖一个产物，而是在构建一个新物种的栖息地。二、谷歌精准狙击可就在 Anthropic 宣布融资的几小时后，谷歌姚顺宇团队发布了 Gemini 3 Deep Think 的重大升级。Anthropic 刚准备开香槟庆祝，谷歌就端着一盘硬菜上来了。这不是巧合，而是一场精心策划的战术突袭。谷歌的这次升级专注于 " 科学、研究和工程 " 领域。DeepMind 在播客中强调，AI 不应该只是一个代码生成工具，而应该是一个能够处理复杂、模糊、开放性问题的 " 科学伙伴 "。要知道，因为 Claude 的语言风格干练，所以很多科研人员也在使用 Claude。谷歌的意图很明显。它要在这个节骨眼上，突袭 Anthropic 的学术、编程两大战略要地。前文提到，谷歌为 Gemini 3 Deep Think 开发的 Aletheia = 数学研究 agent，能够自主解决开放数学问题，还能自我迭代和验证。最关键的是，它知道自己什么时候犯错，什么问题解决不了。这种 " 元认知 " 能力，是 AI 走向真正智能的重要标志。Gemini 3 Deep Think 不是靠记住大量习题来 " 刷分 "，而是真的具备了理解问题本质、推导解决方案的能力。它能处理那些训练数据里没见过的新问题，而这个能力，非常接近于人们当前对 AGI 的认知。谷歌在宣传 Deep Think 时还刻意强调其实用性。具体来讲，谷歌展示了如何用 Deep Think 将手绘草图转化为 3D 可打印文件，如何帮助工程师通过代码建模物理系统。学术能力是 AI 公司 " 技术叙事 " 的制高点。能够解决国际奥赛难题、能够参与前沿科学研究的 AI，具有更高的可信度和权威性。同时，学术研究也是 AI 能力的 " 试验场 "。今天能够解决开放数学问题的模型，明天就能更好地处理公司中那些 " 没有标准答案、数据不完整 " 的复杂决策场景。谷歌通过在学术领域的投入，实际上是在为未来的公司应用铺路。但谷歌对 Anthropic 下的战书还不止于此。它还在成本效率上做文章。谷歌声称已经将 Gemini AI 的服务单位成本降低了 78%。Gemini 3 Pro 的定价为每百万 token 2 美元输入 /12 美元输出，远低于 Claude Opus 的成本。对于需要大规模部署 AI 的公司来说，这种成本差异可能是决定性因素。谷歌拥有自己的 TPU 芯片、自己的数据中心、自己的云服务平台。这种垂直整合能力是 Anthropic 难以匹敌的。Anthropic 需要依赖 AWS、谷歌云，以及未来谷歌 TPU 这些基础设施，而谷歌可以从硬件到软件全链条优化，这在成本控制和性能调优上有天然优势。这场突袭战打得很漂亮。三、在学术与编程两大要地发动突袭战这场竞争的本质，不是谁的模型跑分更高，而是谁能定义 "AI 应该如何工作 "。Anthropic 更注重 " 上下文理解 " 和 " 任务执行 "。它希望 AI 能够像一个经验丰富的员工，理解复杂的业务场景、记住长期的工作历史、执行多步骤的任务流程。这种路线的优势很明显：它能快速带来营收增长和估值飙升。Claude Code 便是最好的证明。当 AI 能够直接帮公司解决问题、创造价值时，客户愿意为此付费，投资者愿意为此买单。谷歌更注重 " 基础推理 " 和 " 泛化能力 "。它希望 AI 能够像一个聪明的研究生，面对新问题时能够独立思考、推导解决方案、验证结果的正确性。这种路线看起来更 " 学院派 "，但从长期看可能更具可持续性。因为谷歌认为，真正的智能不是记住了多少代码片段，而是能够理解问题的本质、推导出解决方案的逻辑。其实我觉得这两种路径并不互斥，但它们代表了不同的优先级和资源分配。从短期看，Anthropic 的策略更有效。它抓住了市场对 " 能做事的 AI" 的渴求，用实际的产物和应用场景证明了 AI 的价值。这种 " 应用驱动 " 的路线，能够快速获得市场反馈、迭代产物、建立护城河。但从长期看，谷歌的 " 学术 + 工程 " 双轮驱动可能更具优势。因为正如谷歌描述的那样，AI 的终极形态不应该只是一个工具，而是一个能够独立思考、解决开放性问题的智能系统。当然，这场竞争的参与者不只有他们两家。马斯克在 Anthropic 宣布融资的那条推文后跟帖回复到 "Anthropic 最终变成了厌恶人类的机构。从你们选择这个名字的那一刻起，就注定了这样的命运。"Anthropic 本意为人类学。马斯克除了嘴上说说以外，他的 xAI 也在对抗着 Anthropic。就在一天前，xAI 大幅调整人员结构，几位联合创始人纷纷离职。除此之外，OpenAI 也在最近推出多款科学、AI 编程相关的新品，整个 AI 行业都在加速奔跑。这种 " 军备竞赛 " 式的竞争，既让人兴奋，也让人担忧。兴奋的是，竞争会加速技术进步。我们这些消费者很快就会有更牛的产物可以用。担忧的是，这种竞争可能会忽视安全性和可控性。我们真的准备好迎接 " 能做事的 AI" 了吗？过去，AI 只是一个活在对话框里的智能，它的错误最多让你浪费点时间。但当 AI 能够访问你的文件系统、执行终端命令、控制浏览器、发送邮件时，它的一个错误可能会带来灾难性后果。这就是为什么 "AI 工作方式 " 的定义权如此重要。它不仅决定了 AI 能做什么、怎么做，更决定了 AI 和人类的关系。是主仆关系、伙伴关系，还是其他。AI 大厂的竞争，本质上是在争夺 "AI 工作方式 " 的定义权。但我认为最终没有人会赢，或者说所有人都会赢。因为未来的 AI 可能既需要 Anthropic 式的上下文理解和任务执行能力，也需要谷歌式的理论推理和泛化能力。但在这个融合到来之前，我们会看到更多的竞争、更多的突破、也更多的混乱。当 Anthropic 数钱时，谷歌已在重划战场。这场对于 "AI 工作方式 " 定义权的战争，才刚刚开始。本文来自微信公众号：字母 AI，作者：苗正，编辑：王靖
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