OpenAI急了：Anthropic正用AI编程把它拉下神坛腾讯科技

ChatGPT的发布让OpenAI一战封神，所有人都觉得这家AI公司会一直赢下去。然而在AI编程这条赛道上，占据先机的却并非OpenAI。

2025年2月份，竞争对手Anthropic低调发布了Claude Code。这款能够直接操作计算机、自主完成编程任务的AI智能体，在短短几个月内为Anthropic带来了超过25亿美元的年化收入。

与之相比，OpenAI的同类产品Codex，同期年化收入约为10亿美元。双方的差距不止一倍。

更令OpenAI尴尬的是，Anthropic的核心创始团队，正是几年前从OpenAI离开的那批人。

OpenAI位于旧金山Mission Bay的新总部大楼是一栋现代化的玻璃幕墙建筑。接待处摆放着介绍公司发展历程的宣传资料，楼梯间的墙壁上挂满了一系列里程碑事件的纪念海报：GPT系列、DALL·E、ChatGPT——每一幅都记录着这家公司过去几年的高光时刻。

但其中没有AI编程。

01 从Codex到Copilot：OpenAI错失的先发优势

OpenAI其实很早就开始了AI编程方向的探索。

2021年，奥特曼和OpenAI联合创始人格雷格·布罗克曼（Greg Brockman）还在旧金山Mission区的老办公室，向《连线》杂志记者展示了一个叫Codex的项目。它是GPT-3的一个分支版本，在GitHub的数十亿行开源代码上训练而成。用户输入一句自然语言描述，它就能生成一段相应的代码。

“它可以代表你在计算机世界里执行操作，”布罗克曼当时说，“你拥有一个可以执行命令的系统。”

但这个早期的技术积累，最终没有转化为产品层面的持续投入。

Codex被微软看中了。这家软件公司当时正在开发一个叫GitHub Copilot的产品，这是一款能嵌入程序员编辑器、提供代码补全功能的工具。一位早期加入OpenAI的员工回忆，当时的Codex“除了自动补全之外做不了太多事情”，但微软已经将其视为未来产品的重要方向。

2022年6月，GitHub Copilot正式发布，几个月内就吸引了数十万用户。

正常情况下，OpenAI应该会加大对这一方向的投入。但接下来发生的事情，让后来负责Codex产品的团队感到遗憾。

最初的Codex团队被解散了。一部分成员转去做DALL·E 2图像生成项目，一部分去参与GPT-4的训练。当时公司的首要目标是实现AGI，AI编程没有被视为需要独立投入的领域。

一位前团队成员说，之后的几年里，OpenAI没有专门的团队在开发AI编程产品。“当时的感觉是，这个领域已经被GitHub Copilot覆盖了，”毕竟微软会继续使用OpenAI的模型来迭代这个产品，不需要OpenAI自己操心。

几个月后，ChatGPT上线，两个月内用户数突破1亿。OpenAI完全被这次成功转移了注意力。

接下来的2023年和2024年，OpenAI把主要资源投入到多模态模型的研发上，致力于让AI理解图像、视频、音频，像人一样操作光标和键盘。当时Midjourney等产品正在兴起，行业普遍认为大语言模型需要具备处理多模态信息的能力，才能迈向更高层次的智能。

这个方向的选择本身没有问题。只是在这段时间里，AI编程这条赛道正在悄然生长，而OpenAI的注意力并不在这里。

02 专注编程赛道：Anthropic的差异化突围

Anthropic选择了另一条发展路径。

这家公司也做多模态模型和聊天机器人，但有一个方向始终没有放松：编程能力。

布罗克曼后来在一个播客节目里谈到，Anthropic“从早期就非常专注在编程上”。他们不仅用算法竞赛题目训练模型，还往训练数据里加入了真实项目中那些结构混乱的代码，就像普通开发者日常面对的那种。“这是我们没有及时意识到重要性的地方，”他说。

2024年6月，Anthropic发布Claude Sonnet 3.5。很多开发者试用后发现，这个模型的编程能力确实突出。

一家叫Cursor的初创公司最先受益于此。几个二十多岁的年轻人做了一款产品：在代码编辑器里用自然语言提需求，AI直接帮忙修改代码。他们接入Sonnet 3.5后，用户量开始快速增长。据熟悉Cursor的人士透露，几个月内，Anthropic就开始内部测试自己的独立版本了，也就是后来的Claude Code。

Cursor火起来之后，OpenAI曾试图收购这家公司，但遭到拒绝。对方认为编程赛道潜力巨大，希望保持独立。

收购未能达成，OpenAI内部也开始有团队尝试AI编程方向。2024年底，几个小型团队陆续启动。

一个是安德烈·米申科（Andrey Mishchenko）和蒂博·索蒂奥（Thibault Sottiaux）带领的团队，这两人分别是Codex的研究负责人和前谷歌DeepMind研究员。他们最初的动机比较务实：用AI编程来加速AI研究，让AI自动管理训练任务、监控GPU集群，研究员就能腾出时间做更有创造性的工作。

另一个是亚历山大·恩比里科斯（Alexander Embiricos）带领的团队，他之前负责多模态智能体的研发。他做了一个叫Jam的演示项目，在公司内部引起了不少关注。

Jam和2021年的Codex有本质区别。Codex是输出代码让人来执行，Jam则可以直接进入命令行，自己运行代码。恩比里科斯看着电脑屏幕上那个跟踪Jam操作的自建页面一遍遍自动更新，感到有些不可思议。

“我以前一直以为多模态交互可能是实现AGI的路径，也许我们以后就是整天和AI共享屏幕，”他说，“但后来逐渐意识到，让模型以编程方式直接访问计算机，可能是更有效的方向。”

这几个团队磨合了几个月后合并在一起。等OpenAI在2025年初完成o3（比o1更针对编程任务优化的模型）的训练，他们终于有了构建产品的技术基础。

但这时，Claude Code已经准备公开发布了。

03 收购受阻与内部冲刺：OpenAI的双线应对

2025年2月，Claude Code以“有限研究预览”的形式首次亮相。5月，全面开放使用。

这个产品和之前流行的“氛围编码”模式不同。氛围编码是人主导、AI辅助的编程模式，由人做决策，AI执行具体操作。而Claude Code可以直接在命令行工作，访问用户的所有文件和应用程序，开发者可以把部分工作真正交给AI来完成。

OpenAI也开始加快节奏。

索蒂奥在3月组建了一个“冲刺团队”，把内部几个小组整合在一起，计划在几周内推出竞品。与此同时，奥特曼开始寻找收购目标，他们看上了一家叫Windsurf的AI编程初创公司，报价30亿美元。如果收购完成，产品、团队、企业客户都能快速补齐。

但这笔交易被微软搁置了数月。