OpenAI，這個名字幾乎等同於當前的AI革命。ChatGPT的橫空出世，讓生成式AI走進了大眾視野，也讓OpenAI坐上了AI界的頭把交椅。
然而，AI大模型賽道不是隻有OpenAI，2022年7月以來，前哨關注的科技企業中一直有Anthropic的大名。
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2024年，生成式AI領域的融資標的進一步集中，Anthropic成為最後的三大玩家之一，除了融資外它在企業市場也正在迅速趕上OpenAI的腳步。
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今天，我們來繼續瞭解一下Anthropic，這家OpenAI“叛軍”組成的公司，為什麼讓OpenAI的管理層感到前所未有的壓力，它和OpenAI的比拼究竟到了什麼層次。
1.OpenAI的焦慮從何而來？
The information報道，今年秋季OpenAI開展了一次內部基準測試。
測試結果在OpenAI內部炸開了鍋：Anthropic的AI程式設計模型Claude，竟然在關鍵指標上超越了OpenAI自家的模型！這對於OpenAI來說是無疑是一個噩耗。
因為，程式碼自動生成能力一直是OpenAI引以為傲的優勢，也是ChatGPT吸引百萬付費使用者的核心功能之一。如今，這塊“自留地”被Claude入侵，OpenAI管理層的焦慮可想而知。
更加雪上加霜的是，OpenAI去年投資的初創公司Cursor，在今年7月做出決定：將Anthropic的Claude模型設為其AI程式碼助手的預設選項，取代了OpenAI的位置。
Cursor 的聯合創始人 Aman Sanger 在 10 月一檔播客中分享了原因：Claude 3.5 Sonnet 是 “目前最適合” 程式碼編寫的模型，因為它能更好地理解客戶的需求。
Claude的反超不是停留在紙面的測評資料，已經體現在實實在在的商業影響力上。
Anthropic負責增長和收入的主管Kate Jensen透露，過去三個月，公司來自AI程式設計客戶的年化收入增長了驚人的10倍，這和週四直播中我們分享的資料調查形成印證。
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Airtable、LexisNexis、Intercom等知名企業紛紛選擇Claude作為其AI解決方案，並對其在處理複雜任務、提高效率和準確性方面的卓越表現讚不絕口。
Airtable的CEO Howie Liu表示，Claude更大的上下文視窗允許員工上傳冗長的銷售電話記錄，從而更好地突出對話的細節。LexisNexis的首席技術官Jeff Reihl則透露，該公司大約60%的AI功能都使用了Claude，主要用於起草或分析法律檔案，而Claude的超長上下文視窗在這方面表現出色。
2.Anthropic的叛逆基因
Claude背後的公司是Anthropic，它的七位聯合創始人全部來自OpenAI，CEO Dario Amodei 曾擔任 OpenAI 的研究副總裁。
Dario 領導了 GPT-2 和 GPT-3 模型的開發工作，併合著關於人類反饋強化學習的開創性論文，可以說是最早一批見證Scaling Law的研究者。
OpenAI背景的Anthropic管理層
據前員工透露，2020年Amodei 兄妹曾與 OpenAI 的 CEO Sam Altman 和總裁 Greg Brockman 在專案領導權和AI安全問題上發生衝突，這導致了他們與 OpenAI 的分裂。
正是這個原因，Anthropic在2022年夏天就開發出了一款AI聊天機器人，但並沒有急於公開發布，而是選擇繼續進行安全測試，前哨當時關注到他們時公司的遠景還是專注於研究具有可解釋性的AI技術。
1年過去，ChatGPT成為先發領軍者，Anthropic在熱潮中才緩慢加入競爭，Claude最初的幾個版本無論效能、價格都遠不如ChatGPT，直到OpenAI內亂、在SORA影片領域分散資源，Anthropic憑藉更長的上下文、透過人類反饋帶來更好的AI理解能力，逐漸在市場中站穩腳跟。
技術競賽沒有停步的空間，一旦放慢腳步對手就會直追而上。
如今的 Anthropic 在技術上已經不弱於OpenAI。SemiAnalysis上週釋出了一篇深度分析，Anthropic已經完成下一代AI大模型 Claude 3.5 Opus 的訓練，展現出了強大的效能。
出於成本考慮，他們沒有釋出 Opus，而是用它作為教練最佳化3.5 Sonnet模型，用Opus生成的合成數據，透過強化學習與AI反饋（RLAIF）進行獎勵建模提升3.5 Sonnet 的效能。
這種策略有效地利用了 Opus 的能力，也展現了他們更強的“內功”，專注解決AI訓練中的大問題：資料稀缺。
合成數據：指的是使用 AI 模型生成的資料，用於訓練其他 AI 模型。Anthropic 透過 Claude Opus 生成高質量的合成數據，並利用這些資料來提升 Claude 3.5 Sonnet 的效能，從而擺脫對傳統資料集的依賴，加速了模型迭代。而 OpenAI 仍然更多依賴於人工標註的資料。
RLAIF (Reinforcement Learning with AI Feedback)：與依賴人類反饋的 RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) 不同，RLAIF 使用 AI 模型對模型的輸出進行評估和反饋。這不僅降低了成本，也加快了模型訓練的速度。Anthropic 在其 Constitutional AI 中就使用了 RLAIF 的方法。
3.AI軍備競賽走向新的方向
隨著推理計算成為AI的新發展方向，OpenAI正在率先探索並行執行多個推理流，並選擇出現頻率最高的答案來提高準確性，利用起搜尋這個AI進步的重要因素。
技術的競賽遠未到頭，商業的考驗接踵而來，兩家公司都拿下投資人40億美元融資，新一輪的軍備競賽才剛剛開始，這一次不只是技術路線的比拼，更是商業模式和生態構建的綜合較量。
隨著多模態擴充套件、開源模型逼近，AI產業格局還有變天的可能。
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