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2026年5月4號,星期一,硅谷發生了一件很有意思的事。
OpenAI和Anthropic,這兩家在大模型領域打得你死我活的AI公司,在同一天宣布了一個幾乎一模一樣的決定——他們都決定「嫁入豪門」——跟華爾街的私募巨頭們成立合資公司。
OpenAI那邊,拉來了TPG、貝恩資本、布魯克菲爾德等19家投資機構,湊了40多億美元,成立了一家叫「The Deployment Company」的新公司,估值100億美元。
Anthropic這邊,拉來了黑石、高盛、Hellman & Friedman,估值15億美元,成立了一家連名字都還沒想好的新公司。
兩家公司,同一個套路,同一個目標,叫「幫企業把AI真正落地到業務里」。
我當時看到這個消息,第一反應是:這劇情,怎么有點熟悉?
1
先說說這兩家合資公司到底要干嘛。
簡單來說,他們不再滿足于賣API接口、賣企業版賬號這種「輕量級」的商業模式了。他們要干的是更「重」的事——直接派駐工程師到企業里,手把手幫企業把AI塞進業務流程。
高盛的全球資產與財富管理主管馬克·納赫曼說得挺直白:「現在最缺的不是技術本身,而是知道怎么把這些工具應用到真實商業場景里的人。」
這話是事實。
過去兩年,AI行業有個特別魔幻的現象——一邊是ChatGPT、Claude這些工具火得一塌糊涂,另一邊是企業老板們看著自家員工用AI寫周報、做PPT,心里卻只想著一件事:這玩意到底能不能幫我省成本、提效率?
換句話說就是,能不能我少花點人力成本,把事兒辦成。
答案是,能,但很難。
難在哪?
難在AI不是即插即用的,你想讓AI幫你優化供應鏈,你得先讓AI看懂你的供應鏈數據吧。
你想讓AI幫你做客服,你至少得先讓AI理解你們公司的產品邏輯和話術風格。
但這些都不是買個API就能解決的,需要大量的定制化工作。
而做這些定制化工作的人,恰恰是現在最稀缺的——既懂AI技術,又懂業務場景,還能把兩者結合起來的「前向部署工程師」。
OpenAI和Anthropic這次成立合資公司,本質上就是在解決這個人才缺口的問題。他們不再只是「賣工具的」,而是要變成「駐場教練」,直接下場幫企業干活。
這也是這筆交易最值得關注的細節:兩家合資公司共同選擇的交付模式——Forward-Deployed Engineer(FDE),即前向部署工程師。
2
這里有個很有意思的細節——為什么OpenAI和Anthropic都選擇了跟私募巨頭合作,而不是傳統的咨詢公司或者系統集成商?
答案藏在兩個字里:客戶。
黑石、高盛、TPG這些私募巨頭手里握著什么?握著成百上千家被投企業。這些企業遍布醫療、制造、金融、零售、房地產,正是AI落地最難啃但也最有價值的「中型企業」市場。
啥叫中型企業?
大公司如蘋果微軟沃爾瑪自己有AI團隊,不需要你教;小公司比如街邊小店,用用現成的SaaS工具就夠了,也沒必要上定制化的AI解決方案。
恰恰是那些中等規模的企業——有數據、有場景、有預算,但缺技術、缺人才、缺方法論——才是AI廠商們最想拿下卻最難拿下的客戶。
而私募巨頭們,正好握著這批客戶的「鑰匙」。
高盛的納赫曼說得很實在:「我們肯定會先在自己的投資組合公司里可勁兒用。」
這句話翻譯過來就是:我們先拿自己人做試驗田,跑通了再往外擴。
對OpenAI和Anthropic來說,這等于直接拿到了一個龐大、優質、封閉的「超級企業內測網絡」。對這些私募巨頭來說,這相當于給所有被投公司集體團購了一個「AI改造全家桶」——如果真能把一家工廠的效率提升10%,帶來的估值提升可能遠遠超過這幾十億美元的投資。
這是一個典型的「雙贏」局,只不過贏的方式不太一樣。
3
雖然兩家公司做了同樣的決定,但他們的處境其實不太一樣。
OpenAI這邊,壓力主要來自內部。
《華爾街日報》前段時間就爆料說——OpenAI的CFO Sarah Friar在內部會議上直接攤牌,說ChatGPT沒能實現2025年底周活10億的目標,也多次沒達到月度收入目標。
更麻煩的是,CEO Sam Altman和CFO在戰略上出現了分歧——Altman想繼續燒錢擴張算力,Friar看著6000億美元的算力合同賬單在發抖。
OpenAI現在年收入大概240億美元,已經被 OpenAI 超越,但運營成本費用則遠高于年化收入(注意年化收入可不是真的拿到手的錢),雖說最近他們剛剛融了1220億美元,估值飆到8000多億,但這筆錢在天價的算力合同面前,啥也不是。
更別提最近和馬斯克的官司……大概率OpenAI也沒法全身而退,這個話題回頭我們另起一篇細說。
Anthropic那邊,情況剛好反過來。
就在OpenAI被爆出內部問題的同一天,Anthropic宣布年化營收突破300億美元,正式超過OpenAI。
從2025年初的10億到2026年4月的300億,15個月翻了30倍。更夸張的是,他們的訓練成本只有OpenAI的四分之一。
Anthropic的秘訣就三個字:企業端。
他們80%的收入來自企業客戶,財富500 強超八成再用Claude,每年掏超過100萬美元的大客戶突破1000家——而且這個數字還在兩個月內翻了一倍。
所以你看,OpenAI成立合資公司,更像是一種「追趕」——他們在企業市場被Anthropic搶了不少用戶,現在要通過這種「重服務」的模式把場子找回來。
而Anthropic成立合資公司,更像是一種「鞏固」——他們已經在這個賽道領先了,現在要通過綁定私募巨頭的方式,把領先優勢變成護城河。
而這兩家后面,還有個巨無霸谷歌在窮追猛趕呢。
4
這兩家合資公司的成立,其實標志著一個重要的轉折點——AI競爭的「上半場」(拼模型、拼融資、拼用戶規模)已經進入尾聲,「下半場」(拼落地、拼生態、拼產業深度融合)正式開打。
上半場的故事大家都熟悉——誰家的模型參數更大,誰家的融資額更高,誰家的用戶增長更快。這些指標很重要,但它們解決的是一個「有沒有」的問題。
下半場要解決的是「用不用得上」的問題。
對企業來說,AI不是玩具,是工具。工具的價值不在于它有多先進,而在于它能不能真正解決問題。而要讓AI真正解決問題,需要的不只是技術,還有對業務的理解、對場景的洞察、對變革的推動。
這就是為什么OpenAI和Anthropic都要做「駐場服務」——他們意識到,光賣技術是不夠的,必須有人下場,幫企業把技術變成生產力。
這也解釋了為什么他們選擇了私募巨頭作為合作伙伴——因為私募巨頭手里有「場景」,有「數據」,有「決策權」。
5
作為一個AI行業的長期觀察者,我覺得這件事有幾個值得關注的點。
第一,AI落地的門檻比我們想象的要高。
過去兩年,有一種聲音很流行——AI會讓所有人失業,因為AI太強大了。但現實是,AI確實強大,但把它用到實際業務里,比想象中難得多。
這也是為什么FDE 模式「前向部署工程師」這種崗位會突然變得搶手——技術已經準備好了,但把技術轉化成價值的人還沒準備好。
第二,AI行業的競爭格局正在發生變化。
過去我們習慣用「模型能力」來評判一家AI公司的好壞——誰的模型更聰明,誰就更厲害。
但現在看來,「模型能力」只是入場券,真正的競爭在于誰能把模型變成企業愿意付費的解決方案。
第三,中型企業可能會成為AI落地的最大受益者。
大公司有自己的AI團隊,小公司用不上復雜的AI解決方案,中型企業恰恰是AI服務商會重點攻克的對象。
如果OpenAI和Anthropic的合資公司跑通了,我們可能會看到一波中型企業的「AI改造潮」。
第四,傳統服務商真的堪憂了
有贏家就有輸家。這兩筆交易的真正沖擊對象,或許不是彼此,而是埃森哲、德勤、SAP、Oracle這些已經占據「AI落地最后一公里」的傳統咨詢和技術服務商。
過去,AI公司提供底層模型,咨詢公司負責把模型接入企業流程、梳理數據權限、設計工作流、做變更管理,這層"最后一公里"的交付工作,恰恰是AI公司最不擅長、但利潤最豐厚的環節。
現在,Anthropic和OpenAI開始自己長出這塊肌肉——它們有模型,有資金,有PE機構的客戶資源,唯一需要補齊的是交付組織能力,而這正是FDE模式試圖解決的問題。
這意味著"賣智能"和"賣結果"之間的邊界正在被徹底打破。
一旦Claude或GPT進入了企業的訂單系統、采購流程、供應鏈管理和風控模型,它就不再是一個工具,而是企業運行方式的一部分。這個轉變帶來的續約率和客戶鎖定效應,是任何SaaS訂閱模式都無法比擬的。
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高盛的納赫曼在接受采訪時說:「僅有AI模型本身,無法改變企業的工作流程和運營模式。企業需要專業人才,把AI技術與自身實際業務相結合,并落地推進流程變革。」
這句話聽起來像是商業套話,但其實道出了一個很樸素的道理——技術再先進,也需要人來用。
OpenAI和Anthropic成立合資公司,本質上就是在「補人」這個環節,他們不再只是「造工具的」,而是要變成「教你怎么用工具的」。
這個轉變,可能會比任何技術突破都更有意思。
畢竟,AI的終極競爭,不是比誰更聰明,而是比誰更懂人。
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