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Anthropic 商业模式的危机：赚你的 Token，偷你的数据，还要干掉你的业务

· 8 min read

Anthropic 的真正危机不是模型能力，而是商业模式——一手收客户的钱、一手偷客户的数据和 IP，等模型足够好那天，企业就会发现这是一笔血亏的交易。

  1. 指控核心：提供模型的公司会变成你的竞争对手，Figma、Cursor 都被吃过了。
  2. 老剧本重现：微软靠 Windows 垄断吃掉合作伙伴、Google 用搜索流量做自家页面、OpenAI 在 YC 撒钱偷创新。
  3. 成本测算：实测用最强开源模型替代 Anthropic，成本降 90%+，代价只是慢 3 倍。
  4. 关键窗口：6~12 个月，开源模型一旦越过能干活的门槛，闭源巨头就被绕开。
  5. NVIDIA 转向：英伟达模型免费送、靠芯片赚钱，帕兰提尔 + 英伟达 = "主权 AI" 已经在跑了。

一手收钱、一手收数据​

Anthropic 的危机本质上是商业模式的问题——卖模型的同时，把客户的家底也收走了。

数据是企业的珍宝。Anthropic 这类闭源 AI 巨头的整套生意，建立在一个隐含前提上：客户一边付 token 钱，一边把私有数据、知识产权喂给模型，让模型越训越强。等到模型足够好，巨头就亲自下场做应用——Figma 用了 Anthropic 的数据，Anthropic 反手推出 Cloud Design；Cursor 是 Anthropic 的大客户，Anthropic 反手推出 Claude Code。

这不是阴谋论，是已经发生的事实。客户掏钱养大了模型，模型转头就抢客户的生意。

Figma 和 Cursor：两个典型样本​

Figma 是一家做设计软件的公司，Anthropic 首席产品官之前是 Figma 的董事会成员。Cloud Design 发布前三天这位 CPO 才辞去董事职务。Figma 当年市值接近腰斩，Anthropic 估值往上走了一大截。

Cursor 是 AI 编程助手的开创者，也曾是 Anthropic 最大的客户之一。Anthropic 看到这块业务赚钱，干脆自己下场做了 Claude Code。Cursor 不得不离开舞台中央，最后被马斯克的 SpaceX 收购。

应用端还有 Class Science、Cloud Legal、Cloud Financial……每一个垂直应用切入的，都是原本由客户耕耘的领域。

老剧本，只是换了主角​

科技行业这种事不是第一次了。

微软时代：Lotus 1-2-3 和 WordPerfect 当年是电子表格和文字处理软件的王者，都是微软平台上的合作伙伴。后来微软自家的 Excel 和 Word 系统性地把它们干掉，今天连名字都没几个人记得。

谷歌时代：早年谷歌最引以为豪的是"最快把你送出谷歌的网站"，搜完就走。慢慢开始用搜索流量观察哪里最赚钱，然后自己做到。今天一大半搜索结果根本离不开谷歌自家的页面。

AI 时代：Sam Altman 前不久跑到 YC 给创业公司送 200 万美元免费 token。做慈善？根本不是。他自己执掌过 YC，太清楚创始人手里最新的创新值多少钱了。播客嘉宾 JKL 评价很毒辣："80 年代跟微软合作的、2000 年跟 Facebook 合作的、今天跟这些 AI 巨头合作的，到最后都发现被背刺了。"

所以 AI 巨头今天做的事，本质上就是微软和谷歌当年做过的事——先做平台，再借着平台上的视野收割平台上最肥美的生意。

解决方案：开源 + 本地算力​

问题来了：AI 确实有用，不用不可能；但用闭源 AI 巨头的模型，等于把数据和业务知识源源不断地交出去。怎么办？

播客嘉宾 Chmars 给出的答案是开源模型加本地算力，他给了组一手数据：他的公司 8090 把 Anthropic 的模型换掉，用当时最强的开源模型（GLM 5.2），成本不到原来的 1/16，降了 90% 多，代价只是慢 3 倍。他的原话："多花几个小时，省 90% 以上的成本还是挺划算的。"

而且不能从一个同时把智能租给你竞争对手的地方租智能。如果大家都用同一个闭源模型，长期来说，你和竞争对手给出的答案就没有差异化——你能干的，你的对手也能干。

NVIDIA 的转向预示了趋势​

开源模型什么时候能追上闭源？Chmars 的判断是 6~12 个月。一旦开源模型的智能水平越过一个门槛，企业私有化部署的需求就会井喷。

反应最快的是英伟达。

英伟达其实早就有自己的开源大模型，叫 Nemotron，但一直压着不大力推——怕得罪大客户。买英伟达芯片最多的恰恰就是 OpenAI、Anthropic 这些闭源模型公司，你高调送免费模型，不就是砸大客户的生意？

但最近情况变了。OpenAI 宣布自研芯片，Anthropic 也开始搞芯片，明摆着要替代英伟达。一旦 OpenAI 和 Anthropic 把模型层垄断了，同时自研芯片，英伟达在芯片领域被边缘化只是个时间问题。

所以老黄的策略变了——模型免费送，靠芯片赚钱。帕兰提尔（Palantir）刚刚宣布和英伟达合作，用开源的 Nemotron 为美国衙门构建 AI 系统。衙门自己有硬件、有数据、有模型，这套打法有个名字叫主权 AI——算力、模型、数据全握在自己手里。

留给 Anthropic 的窗口期​

先说句公道话，Anthropic 的模型能力确实是领先的。它率先越过了模型可以真正干活的门槛，今天这么多企业冒着数据泄露的风险也要用它，就是因为它确实好用。

但商业模式的猫腻已经被很多人看出来了。Anthropic 之前游说大型生命科学公司："你们把专有数据贡献出来，咱们一起训一个生命科学专用模型，我给你早期访问权。"结果几乎所有公司都拒绝。原因很简单——这些公司花了几十亿上百亿做实验才积累下这些数据，这是公司家底，你用模型早期访问权换我公司的家底？

历史规律也很清楚：每一轮新兴科技革命的早期领先者，往往都笑不到最后。电脑时代的王安电脑曾经比肩 IBM，现在几个人知道？互联网时代的网景和雅虎盛极一时，现在谁还在用？

可能留给 Anthropic 的窗口期不会太长。现在大家都忍着，因为没有别的模型可以用。一旦 6~12 个月之后开源模型也纷纷越过能干活的门槛，那就是有仇的报仇、有冤的报冤。到那时候，本地算力、私有云、开源模型会成为大企业用 AI 的标配。一旦这件事发生，Anthropic 的市场份额会被蚕食，估值逻辑就崩了。

端侧 + 私有化部署的趋势​

我同事使用公司配的 M5 Max MacBook Pro 上，已经可以直接拉起 DeepSeek V4 Flash，本地响应速度都过得去。一台 MacBook + 一个开源模型，就够撑起内部 Agent 日常的推理需求——对中小企业来说，"日常工作流"这层应用根本没理由再把数据喂给闭源巨头。

顺着这条线，DeepSeek、GLM 这类国产开源模型后面追上闭源能力之后，企业客户的天平会明显往自部署倾：数据在自己手里、长期成本曲线更可控、不再被一家供应商锁喉。Anthropic 那套"客户掏钱养大模型、模型转头抢客户生意"的剧本，碰上自部署就直接失灵了。

结合 NVIDIA 已经转向"送模型 + 赚芯片"的现实，端侧模型 + 企业私有化部署大概率会成为下一个 12~24 个月大企业用 AI 的标配。Anthropic 这类闭源巨头的窗口，不只是被开源追性能压着，还会被自部署这道更根本的坎压着。

References​

  1. 目前最强的 AI公司 Anthropic，正在面临巨大的危机 —— 哈佛老徐抓AI趋势, 哔哩哔哩