Anthropic vs OpenAI 比較：兩家 AI 巨頭其實在做不同生意

本文整理自 All-In Podcast 2026 年 3 月播出的單集。

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Anthropic 的 2026 年，像搭上火箭

Jason Calacanis 在節目開頭就用一張時間軸攤開 Anthropic 今年的成績單，密度相當驚人。一月推出 Cowork，讓企業使用者可以把 Claude 接上 Gmail、Notion 等工具，設定定時任務自動執行。同月，Opus 4.6 上線，黃仁勳（Jensen Huang）早在去年十一月就稱它是「第一個真正的 agentic 模型」，Dell 創辦人麥可．戴爾（Michael Dell）也公開表示，這個模型「跨過了一個門檻，讓團隊的實際生產力出現質變」。二月，Claude Code 一口氣釋出多個外掛，直接引爆了被戲稱為「SaaSpocalypse」的 SaaS 股災。同月，Anthropic 的年化營收（ARR）新增了 60 億美元。三月初，他們又推出 Computer Use，一套企業級的電腦操控代理系統，讓使用者能從手機上的 Claude 應用程式直接控制桌面電腦。

這份清單之所以值得細看，是因為每一項產品都不是孤立的功能更新，而是一條清楚的路線圖。David Sacks 在節目中點出了這條路線的邏輯：Anthropic 押注程式碼生成作為核心場景，而這個賭注同時服務了商業目標和技術目標。從商業面來看，程式碼是進入企業 IT 預算的入口，一旦開發者開始用 Claude Code，企業採購就會跟上。從技術面來看，Anthropic 是所有前沿實驗室中最「AGI-pilled」的一家，他們看中的是程式碼生成通往遞迴式自我改進的可能性。不管動機是哪一個，結果都指向同一個方向：coding 這個起點自然延伸到 Cowork（既然能寫程式碼，就能生成簡報和試算表），再延伸到 Computer Use（直接操控整台電腦）。Sacks 自己的評價很直白：「他們每個氣缸都在點火。」

不過 Sacks 也沒有全面讚美。他提到長期以來對 Anthropic 在華府推動「許可制」監管策略的疑慮，也就是要求晶片出口和新模型發布都必須經過政府許可。Sacks 認為這本質上是一種監管俘獲（regulatory capture），無論 Dario Amodei 的動機多純粹，這套制度都會有利於大公司、不利於新進者。至於 Anthropic 和五角大廈的爭議，Sacks 刻意保持距離，只轉述了前 Uber 高管 Emil Michael 的觀點：「如果你不想讓產品被用在戰爭中，那就不要賣給戰爭部。這名字已經寫得很清楚了。」

同一個戰場？Chamath 說，別鬧了

媒體很喜歡把 Anthropic 和 OpenAI 放在天秤的兩端來寫，但 Chamath Palihapitiya 認為這基本上是一齣被製造出來的戲碼。他在節目中拿出一張圖表，拆解兩家公司的營收結構，數字說明了一切：OpenAI 有四分之三的營收來自消費者訂閱，只有四分之一是 API 收入；Anthropic 幾乎完全反過來，以 API 和企業客戶為主。兩家公司不只是面對不同的客群，連營收認列（revenue recognition）的方式都不一樣。OpenAI 因為以消費者訂閱為主，採取的是較保守的認列方式；Anthropic 則以總用量來計算營收。當媒體拿兩邊的數字直接比較，說一家「超越」了另一家，其實是在比較兩個計算邏輯完全不同的東西。

Chamath 強調，他在 8090（他的企業軟體公司）的第一線經驗也印證了這個區隔。當他們面對一個企業級的技術問題，預設反應就是用 Anthropic；但他觀察自己的孩子，他們從 ChatGPT 開始用起，要讓他們換到其他產品非常困難。這種消費者端的品牌黏著度和企業端的技術偏好，正好對應了兩家公司各自的強項。他的結論是：就算 OpenAI 只贏得消費者市場，那也是一家價值數兆美元的公司；反過來說，Anthropic 在企業市場的爆發也不代表 OpenAI 就完蛋了。

David Friedberg 補充了一個有趣的文化觀察。Dario Amodei 公開批評川普政府的立場，被部分矽谷人士解讀為一種招募策略，目的是吸引那些政治立場偏左的 AI 博士。Friedberg 認為這不是裝出來的，而是這家公司從創立以來就培養出來的文化。但不管是真心還是策略，效果是一樣的：在大約三、四千名頂尖 AI 博士中，大概有九成政治傾向偏左，Anthropic 的定位讓它在搶人才這件事上佔了天然優勢。

OpenAI 的三個警訊

即便 Chamath 反對用零和思維看待這場競爭，OpenAI 確實面臨一些結構性的挑戰。Jason Calacanis 攤開數據：OpenAI 在消費者 AI 市場的市佔率從 2023 年的 100%，一路滑落到 2024 年的 85%，再到 2025 年的 75%。市場本身還在高速成長，所以 OpenAI 的絕對使用人數仍然在增加，但趨勢很清楚。更麻煩的是，真正的大傢伙還沒全力出手：Apple、Meta 和微軟都有能力把 AI 功能直接塞進數十億人已經在用的產品裡，一旦他們動起來，ChatGPT 的市佔率還會繼續被壓縮。

第二個警訊是戰線收縮的跡象。OpenAI 關掉了影片生成工具 Sora，這不只是砍一個副業那麼簡單，因為迪士尼（Disney）原本要投入十億美元與 OpenAI 合作，把 Sora 整合進 Disney+ 平台，這筆交易也跟著取消了。Chamath 用了一個矽谷人都聽過的比喻：peanut-buttering，就是把資源像花生醬一樣薄薄地抹到太多地方。他認為，如果你是新創公司（即便是一家已經很大的新創公司），就只能做一到一點五件事，但要做到極致。OpenAI 過去幾年嘗試了太多方向，現在砍掉 Sora、轉向企業市場，某種意義上是在修正這個錯誤。

第三個值得關注的訊號是 OpenAI 對私募股權（PE）推出的合作方案：保證最低 17.5% 的年化報酬率，幫助 PE 公司在其投資組合中部署 AI。這個方案本身不難理解，PE 公司正在大量收購服務業（會計、法律、醫療），如果能用 AI 壓低營運成本，投資報酬率就會大幅提升。但 Sacks 點出了一個隱含的訊息：大家都假設把 AI 丟給一家公司，生產力就會自動提升，實際上非常困難。麥肯錫的研究顯示，95% 的企業 AI 試點計畫都沒有成功。PE 公司的邏輯是，如果他們擁有企業的經營權，就能主導整個 AI 導入的變革管理過程，而不是只賣工具然後祈禱對方會用。

消費者 AI 會免費嗎？四個人吵不出共識

在消費者市場的未來上，四位主持人罕見地出現了明確分歧。Jason Calacanis 的立場最激進：他認為消費者端的 AI 查詢最終會變成免費的。邏輯很簡單，Apple 已經把 AI 功能內建到 Siri 裡免費提供，Google 的 Gemini 本來就免費，Meta 也在做同樣的事。當這三家巨頭都用既有的商業模式（硬體利潤、廣告收入）來補貼 AI 成本，消費者自然會選免費的選項。

Friedberg 完全不同意。他指出，全球有 2.9 億人為 Spotify 付費，Netflix 有 3.25 億付費訂戶。一個能幫你訂機票、整理信箱、管理行事曆的 AI 助手，其價值遠遠超過音樂串流，它是一種「meta-service」，一個凌駕在所有服務之上的服務。他認為消費者完全有可能為此付出每月 50 到 100 美元，就像人們心甘情願為手機帳單付費一樣。Chamath 附和了這個觀點，並引用疫情時期的數據：當時美國人最不願意停繳的兩項費用，第一是手機帳單，第二是電費，排在房貸和車貸前面。他認為 ChatGPT 的付費訂閱會達到同等級的消費者黏著度。

Sacks 則取了中間路線。他認為大多數消費者會選擇免費的廣告模式，但也會有數億人願意為進階功能付費。他特別看好 Google 在 AI 代理（agent）這個領域的位置：Google 已經掌握了你的行事曆、文件、電子郵件，AI 代理不需要重新贏得你的信任，因為你已經把一切都交給 Google 了。他坦言自己正在等待 Google 版的 OpenClaw，因為他不太想把所有個人文件分享給一個新的服務。這個觀察點出了一個常被忽略的競爭因素：在 AI 代理的時代，數據信任度可能比模型能力更重要。

我的觀察

這集 All-In 最有價值的洞察，不是誰的模型比較強，而是 Chamath 那張營收結構圖。它提醒我們一件在科技媒體報導中經常被忽略的事：兩家公司的數字不能直接比較，因為它們在回答完全不同的商業問題。Anthropic 在回答的是「企業願意為 AI 能力付多少 API 費用」，OpenAI 在回答的是「消費者願意為 AI 助手付多少月費」。兩個問題都很值錢，但答案的形狀完全不同。

對臺灣的開發者和企業來說，比較務實的問題可能是：你的使用場景比較接近哪一邊？如果你在做企業級的自動化、程式碼生成、工作流改造，Anthropic 的產品線現在確實走在前面。但如果你面對的是消費者，ChatGPT 的品牌認知度和使用者習慣仍然是巨大的護城河。真正危險的，是以為只有一個贏家，然後押錯了邊。