文 | 字母 AI，作者 | 苗正，编辑 | 王靖

Anthropic 的 CEO 达里奥 · 阿莫迪这两天执笔了一篇 2 万字的长文，他写到 " 人类即将获得几乎难以想象的力量，而我们的社会、政治和技术体系是否具备驾驭这种力量的成熟度，目前还非常不明朗。"

阿莫迪认为，最多再过几年，AI 会在几乎所有方面都将优于人类，而且这是无可避免的。

与此同时他和联合创始人做出了一个在硅谷几乎前所未有的承诺，他们将捐出 80% 的个人财富用于慈善事业，Anthropic 的员工也承诺捐出公司股份。

无巧不成书，刚刚做出慈善承诺的阿莫迪，就受到了来自 OpenAI 的产品组合拳。

放在以往，这并不会引起 Anthropic 多么大的反应。但现如今不同，此时此刻，正是 Anthropic 和 OpenAI 的融资竞赛。

两家全球最顶尖的 AI 公司同时发起融资，额度均为上百亿美元，且这笔融资对于 Anthropic 来说，还是他们上市前最后一笔融资，不能由得半点马虎。

Anthropic 唯一的选择就是接招，要么加速融资，要么加速产品迭代。

然而 OpenAI 这次的攻势并非大范围火力覆盖，而是对 Anthropic 最核心的业务发起精准打击，以至于留给 Anthropic 证明自己的时间窗口正在急剧收窄。

OpenAI 系列产品发布

2026 年 1 月 27 日，OpenAI 正式推出了 Prism，这是一个由 GPT-5.2 驱动的 AI 原生科研工作空间。

Prism 是一个深度整合了 LaTeX 编辑、文献检索、公式管理、协作评审于一体的云端科研平台。

它的核心价值在于将科研写作过程中原本碎片化的工具链整合到单一工作流中，让 GPT-5.2 能够在完整的论文上下文中工作，理解公式、引用、图表以及整体结构之间的关联关系。

写过理工科论文的一定体会过，过去你需要先在 word 里写，然后要切换到 Overleaf 编 LaTeX 公式，再打开 Zotero 管理参考文献，接下来要花好几个小时画图表。

而现在，Prism 一个平台就可以搞定上述所有流程，还引入 ChatGPT，通过 AI 来获取信息。

Prism 建立在 OpenAI 收购云端 LaTeX 平台 Crixet 的基础之上。

通过将 Crixet 成熟的技术与 GPT-5.2 的推理能力深度融合，Prism 实现了多项突破性功能。

不只是这样，它还能直接从 arXiv 等学术平台检索相关文献，并根据论文语境自动生成参考文献列表。更重要的是，它支持无限数量的项目和协作者，完全免费向所有 ChatGPT 个人账户用户开放。

OpenAI 科学副总裁凯文 · 威尔（Kevin Weil）在发布会上做出了一个大胆的预言：" 我认为 2026 年之于 AI 与科学，将如同 2025 年之于 AI 与软件工程。"

科研和 AI 编程是 OpenAI 今年的大方向。

说到 AI 编程，目前 OpenAI 正处于 Codex 发布月，会在 1 月 24 日到 2 月 24 日期间持续发布 Codex 相关产品。

其实从 2025 年下半年开始，OpenAI 就一直在持续强化其开发者工具生态。Codex 已经从最初的独立 API 演变为一个完整的开发者平台，包括 Codex CLI 命令行工具、Codex Web 云端自主编码代理以及 IDE 集成插件。

根据 OpenAI 的官方消息，Codex 的使用量自 2025 年 8 月以来，日均消息量增长 10 倍，每周处理数万亿个 token。

与此同时，OpenAI 内部工程师使用 Codex 的占比，也从 7 月的 50% 升到了 100%，每周合并 PR 数量增加 70%、

相当于绝大多数用 Codex 编写的代码，都通过了质量验证，并且这些代码都实际应用到了产品开发之中。

OpenAI 还通过开放 API 的方式，让 Codex 模型能够集成到 Cursor、Windsurf、Factory 和 GitHub 等主流开发工具中，形成了一个相对完整的生态系统。

OpenAI 正在从 " 大而全 " 的通用 AI 工具，向垂直领域的深度整合转型。

Codex 针对软件开发者，Prism 针对科研人员，OpenAI 的战略意图十分明确，要垂直化抢占高价值和专业用户市场。

这种转变并非偶然，而是基于对市场需求的深刻洞察。通用型聊天机器人虽然用户基数庞大，但用户粘性和付费意愿相对较低。

相比之下，专业领域的用户对工具的依赖度更高，付费能力也更强，更容易形成稳定的商业模式。

从产品发布的节奏来看，OpenAI 显然经过了精心策划。Prism 的推出时机选择在 1 月底，正值学术界新学期开始，许多科研项目进入启动阶段。

Codex 发布月横跨整个 2 月，恰好覆盖了企业年度预算确定和 Q1 技术采购决策高峰期。

更值得关注的是，OpenAI 在推出这些垂直化产品时，并没有采取高价策略。

这种策略的目的很明确，先通过免费或低价快速占领市场，培养用户习惯，然后再通过企业版和高级功能实现商业化。

瞄准 Anthropic，贴身肉搏

当我们把视角拉远就会发现，OpenAI 推出 Prism 和强化 Codex 生态，其战略矛头直指 Anthropic 最核心的竞争优势，深度智力工作场景。

长期以来，AI 圈内存在一种默认共识，ChatGPT 适合大众日常使用和闲聊，Claude 更适合写代码、读论文和做科研。

Anthropic 凭借更严谨的逻辑推理以及 " 少废话 " 的风格，牢牢占据了科研人员、程序员和深度内容创作者的心智。

许多开发者在社区分享使用心得时，都会提到 Claude 在处理复杂任务时的表现更加稳定，输出的内容更加精准，不会像 ChatGPT 那样经常出现 " 谄媚 " 或 " 过度发挥 " 的情况。

Anthropic 曾在去年 10 月推出 "Claude for Life Sciences"，这是一个专门为医疗、科研领域优化模型。

1 月 12 日，Anthropic 又为这条产品线带来了多项更新，深度集成了 Medidata、ClinicalTrials.gov、OpenTargets 等平台，能够自动化临床试验操作和监管提交流程。

多家制药公司和研究机构已经开始使用 Claude 来加速药物研发流程，从文献综述到实验方案设计，再到监管文件准备，Claude 都能提供实质性的帮助。

因此，Prism 几乎是贴身肉搏，OpenAI 就差明着布告说自己是冲着 Anthropic 去的。

OpenAI 不希望在 "AI for Science" 这个未来最重要的增长点上输给 Anthropic。

科研领域的市场规模虽然不如消费级应用，但其战略价值不容小觑。

掌握了科研工具的话语权，就意味着能够影响知识生产的方式，进而影响整个社会的创新能力。

更重要的是，科研用户往往是技术的早期采用者和意见领袖，他们的选择会对其他用户群体产生示范效应。

Anthropic 之前的杀手锏是 Artifacts 功能，它把 AI 从 " 一问一答 " 的聊天机器人变成了能实时生成代码、预览文档、管理上下文的 " 生产力伙伴 "。

用户可以在对话过程中直接看到代码运行结果，可以实时修改和调试，整个工作流程变得非常流畅。

这种体验上的优势，让 Claude 在开发者群体中建立了良好的口碑。OpenAI 虽然推出了 Canvas 作为回应，但并未完全改变局面。

但这次不一样，Prism 集成了科研写作、数据分析和推理协作，直接拆解了 Anthropic 在长程任务上的优势。以及接下来一个月内数款 Codex 产品。

OpenAI 想用这些产品，向高价值用户传递这么一个信息 "Claude 能做的我们 ChatGPT 能做，Claude 做不了的我们 ChatGPT 也能做。"

这种全方位的竞争姿态，给 Anthropic 带来了巨大的压力。过去，Anthropic 可以专注于做好自己擅长的事情，在细分领域建立优势。但现在，OpenAI 开始在每个细分领域都推出针对性的产品，Anthropic 的生存空间被不断压缩。

OpenAI 入局，让这场战争从 " 对话框 " 升级到了 " 工作流 "。

过去的竞争主要集中在模型能力上，谁的回答更准确、更流畅、更符合用户期望。现在的竞争则转向了产品化能力，谁能把 AI 更好地嵌入到用户的实际工作流程中，谁就能赢得市场。

这种转变对 Anthropic 来说是个挑战，因为 OpenAI 在产品化和生态建设方面有更多的资源和经验。

在 " 严谨性 " 这个 Anthropic 引以为傲的领域，OpenAI 也在发起挑战。

Anthropic 一直标榜 "HHH" 原则，即 Helpful、Honest、Harmless，在安全性及减少幻觉方面口碑较好，这对科研用户至关重要。

没有人愿意在论文中引用一个 AI 编造的文献，也没有人愿意基于 AI 生成的错误代码进行开发。

但 OpenAI 试图在 " 严谨性 " 上反超 Claude，至少从 Prism 上来看是这样的。这等于是在攻击 Anthropic" 最安全、最可信 " 的品牌形象。

此外，OpenAI 很可能会开始跟 Anthropic 打价格战。

Anthropic 目前一个非常大的痛点就是太贵了。Claude Code 成本非常高，重度用户一天单哪怕是最高级的订阅也经常出现达到上限的情况，因此被迫需要开多个账号才能满足日常需求。

融资数额突破历史

资本市场正在见证 AI 领域有史以来最激烈的融资竞赛。

2026 年 1 月，Anthropic 将其最新一轮融资目标从 100 亿美元大幅提高至 200 亿美元，融资后估值预计达到 3500 亿美元。这个估值相比 2025 年 9 月的 1830 亿美元，在短短四个月内几乎翻倍。

这轮融资由新加坡主权财富基金 GIC 和 CoatueManagement 领投，红杉资本、微软、英伟达等豪华阵容参与。

红杉资本同时也是 OpenAI 的投资方，这种 " 脚踏两只船 " 的投资策略，在硅谷并不罕见，但也反映出资本对 AI 赛道的谨慎态度，不愿意把鸡蛋放在一个篮子里。

虽然 Anthropic 融得数额大，但是他们的生存压力同样也挺大的。

该公司 2026 年的营收目标从 150 亿美元上调至 180 亿美元，对比 2025 年的 47 亿美元营收，增长近四倍。2027 年更是预期营收约 550 亿美元，这个增长速度在整个科技行业都算是疯狂的。

然而，Anthropic 将盈利时间从 2027 年推迟至 2028 年，比预期晚了一年。这意味着公司在未来两年内仍然需要持续烧钱，资金主要用于 Claude5 模型训练和全球算力基础设施扩建，这些都是烧钱的无底洞。

随着模型规模的扩大和训练数据的增加，所需的算力呈指数级增长，这就导致训练大型语言模型的成本正在快速上升。

Anthropic 之前曾表示，要在美国投入 500 亿美元建设数据中心，这个数字听起来惊人，但在当前的 AI 竞赛中，这可能只是起步价。

数据中心的建设不仅需要巨额资金，还需要大量的电力供应和冷却系统，这些基础设施的建设周期往往需要数年时间。

在这个过程中，Anthropic 要一直保持足够的资金支撑，否则就可能面临资金链断裂的风险。

实际上 OpenAI 这边的融资规模更加惊人。

1 月 28 日传出消息，软银正在向 OpenAI 追加 300 亿美元投资，而且这还只是阶段性目标，长期只会投入更多。

在此之前，软银曾在 2025 年 12 月投了 OpenAI410 亿美元。

但是这笔融资对于目前的 OpenAI 来说还远远不够，他们正在寻求总计高达 1000 亿美元的融资，估值可能达到 8300 亿美元。

亚马逊和英伟达也在参与这轮融资的讨论。

这个融资规模如果成功，将创下科技行业的历史纪录。

之所以 Anthropic 和 OpenAI 都在扩大融资，其原因很简单，两家公司都希望能在 2026 或者 2027 年上市。

本来一帆风顺的 Anthropic，突然和 OpenAI 开始碰撞，那么将会大大阻碍其融资乃至上市的进度，因为这会直接降低其市场份额和预期收入。

投资者在评估一家公司的价值时，不仅看其当前的表现，更看其未来的增长潜力。

如果市场认为 Anthropic 在与 OpenAI 的竞争中处于下风，其估值就会受到影响。这种影响不仅体现在融资估值上，更会影响到未来的 IPO 定价。

Anthropic 已经聘请知名律所 WilsonSonsini 启动 IPO 准备工作，并与多家投资银行进行初步沟通，最快可能在 2026 年下半年上市。

WilsonSonsini 是硅谷最负盛名的律所之一，曾经协助谷歌和 LinkedIn 等科技巨头完成上市。

摆在 Anthropic 前只有两条路。

第一条路是在 OpenAI 占领这些垂直市场之前完成上市，锁定估值，否则可能面临估值大幅缩水的风险。

上市能够为公司带来大量资金，也能为早期投资者提供退出渠道。但上市也意味着公司将面临更严格的监管和信息披露要求，每个季度的财务表现都会受到市场的审视。

第二条路是通过产品正面击败 OpenAI。

这条路更加艰难，但如果成功，回报也更大。

Anthropic 需要在产品功能、用户体验、生态建设等多个方面全面超越 OpenAI，才能在竞争中占据优势。

这需要大量的研发投入和时间，但时间恰恰是 Anthropic 最缺乏的资源。在快速变化的 AI 市场中，每一天的延迟都可能意味着市场份额的流失。

从融资节奏来看，Anthropic 正在加速。从 2024 年 3 月的 35 亿美元融资，到 9 月的 130 亿美元融资，再到现在的 200 亿美元融资目标，融资规模在不断扩大，融资间隔在不断缩短。

这种加速度反映出公司对资金的迫切需求，也反映出市场对 AI 赛道的持续看好。

但融资只是手段，不是目的。最终决定胜负的，还是产品和技术。无论融到多少钱，如果产品无法满足用户需求，市场份额就会流失。

在当前的 AI 竞赛中，技术迭代速度极快，今天的领先优势可能明天就会被超越。Anthropic 和 OpenAI 都明白这个道理。

这场竞赛的结果，也将在很大程度上决定 AI 行业未来的格局。