新智元报道
编辑：英智
一场家庭变故，塑造了这位硅谷顶级 CEO。一项晚了四年的医学突破，让 Dario Amodei 深刻理解了科技加速的意义。他带着这份执念，将公司打造成 AI 领域的巨兽，誓要用技术追赶生命的遗憾。
Dario Amodei 这位 AI 圈最敢说的大佬，因为家庭变故，找到了人生方向。
作为 Anthropic 的 CEO，他在 2025 年简直是「火力全开」，与行业对手、政府官员以及公众关于 AI 的看法展开了激烈交锋。
他预测 AI 可能很快会淘汰 50% 的入门级白领工作，还在《纽约时报》上抨击了为期十年的 AI 监管禁令。
Anthropic 正与 Iconiq Capital 进行谈判，拟融资 30 亿至 50 亿美元，使其估值达到 1700 亿美元。
公司正以迅速上升的估值吸引数十亿美元投资，反映了投资者对 AI 新星的追捧。
今年 3 月，Anthropic 刚完成了一轮由 Lightspeed Venture Partners 领投的 35 亿美元融资。
接受采访时，Amodei 看起来很放松，精力充沛，他身穿一件蓝色翻领毛衣，内搭一件休闲白T恤，戴着一副方框厚边眼镜。
Amodei 表示，他所有努力的背后，都源于一个坚定的信念：
AI 发展速度比大多数人想象的要快得多，这使它的机遇和风险比我们想象的要近得多。
Amodei 的直言不讳和犀利的行事风格，为他在硅谷赢得了尊敬，也招来了嘲笑。
一些人认为他是技术远见者，曾开创了 OpenAI 的 GPT-3（ChatGPT 的前身），也是一位注重安全的领导者，毅然出走创立了 Anthropic。
另一些人认为他是控制欲强的「末日论者」，想要减缓 AI 的进程，按自己的喜好塑造它，并把竞争对手挤出局。
但无论喜欢还是讨厌他，整个 AI 领域都不得不与他打交道。
从 2021 年「一无所有」开始，这家公司（尽管尚未盈利）的年化经常性收入（ARR）已从 2025 年 3 月的 14 亿美元，增长到 5 月的 30 亿美元，一路飙到 7 月份的接近 45 亿美元。
Amodei 称其为「有史以来，同等规模增长最快的软件公司。」
Anthropic 最大的赌注并非 ChatGPT 那样的应用程序，而是押注底层技术。
公司大部分收入来自于其 API，或是其他公司购买他们的 AI 模型，并集成到自家产品中。
因此，Anthropic 将成为 AI 发展的一个「晴雨表」，其兴衰将与技术实力紧密相连。
随着 Anthropic 的壮大，Amodei 希望它的影响力能帮助他引导整个行业的发展方向。
就凭他敢说敢做、不怕得罪人也扛得住打击的性格，或许真的能做到。
4 年后，就能被治愈的「绝症」
Dario Amodei 从小就是个理工男。
他 1983 年出生于旧金山，母亲是犹太人，父亲是意大利人。
他几乎只对数学和物理感兴趣。
高中时期，互联网泡沫席卷而来，但他几乎对此毫无兴趣。
「写网站对我来说毫无吸引力，我的兴趣在于探索基本的科学真理。」
在家里，Amodei 与父母非常亲密。这对恩爱的父母一直致力于让世界变得更美好。
他的母亲 Elena Engel 负责伯克利和旧金山图书馆的翻新和建设。父亲 Riccardo Amodei 是一名手艺精湛的皮匠。
「他们让我懂得了是非对错，以及这个世界上什么是重要的，赋予了我强烈的责任感。」他说。
这种责任感在 Amodei 就读加州理工学院本科期间就有所体现。
当时，他严厉批评同学们对即将到来的伊拉克战争的消极态度。
Amodei 在 2003 年 3 月 3 日的学生报纸《加州理工学院》上写道，
问题不在于大家是否乐于见到轰炸伊拉克；而在于大多数人反对，却不愿为此付出哪怕一毫秒的时间，这种情况需要改变，现在就改变，刻不容缓。
在他二十出头的时候，Amodei 的人生被永远地改变了。
他的父亲 Riccardo 长期与一种罕见疾病作斗争，最终没能战胜病魔，于 2006 年去世。
父亲的离世给 Amodei 带来了巨大的冲击，他将自己在普林斯顿大学的研究生方向从理论物理转向了生物学，希望能解决人类的疾病和生物学问题。
在某种程度上，Amodei 之后的人生一直致力于弥补父亲离世带来的遗憾。
尤其是在短短四年后，一项新的医学突破，让这种曾有着 50% 致死率的疾病，变成了 95% 可治愈。
「有人研发出了治愈这种疾病的方法，成功挽救了很多人的生命，但原本可以拯救更多的人。」Amodei 说道。
父亲的离世至今仍影响着他的人生轨迹。
当回忆起父亲的去世时，Amodei 变得激动起来。
如果当时的科学进步能再快一点点，他的父亲或许今天还活着。
他认为，那些关于出口管制和 AI 安全保障的呼吁，被曲解为是一个非理性地试图阻碍 AI 进步的人所为。
每当有人说「这家伙是个末日论者，他想拖慢 AI 发展」时，他都会非常愤怒。
Amodei 表示，「我父亲正是因为晚了几年才出现的疗法而去世的。我比谁都明白这项技术能带来的好处。」
在 AI 身上，他看到了破局希望
还未走出丧父之痛的 Amodei，在普林斯顿开始了他的探索之旅：通过研究视网膜，解码人体生物学的奥秘。
我们的眼睛通过向视觉皮层发送信号来捕捉世界——视觉皮层是大脑的重要组成部分，占大脑皮层的 30%——然后视觉皮层处理数据并展示图像。
眼睛先把信号传给大脑的视觉皮层，占大脑皮层的 30%——然后视觉皮层处理数据并展示图像。
所以，视网膜是个绝佳的切入点。
「他是在拿视网膜当一个完整的神经网络缩影来研究，想搞清楚每个细胞到底在干嘛，」他在普林斯顿时期的同事 Stephanie Palmer 说，「他的野心在于此。他可不是想当个眼科医生。」
在 Michael Berry 教授的视网膜实验室工作时，他对当时测量视网膜信号的方法极其不满，他干脆发明了一种全新的、更好的传感器，能采集到更多数据。
他的毕业论文还赢得了 Hertz 论文奖，这是一个享有盛誉的奖项，颁给在学术研究中能搞出实际应用成果的人。
Berry 教授表示，Amodei 是他带过的最有才华的研究生，没有之一。
但他那种强调技术进步和团队合作的风格，在一个推崇个人成就的体系里，并不怎么吃香。
「我感觉他骨子里是个挺骄傲的人，我猜在他之前的整个学生生涯里，不管做什么，大家都会起立为他鼓掌。但在这里，情况不一样了。」
离开普林斯顿后，通往 AI 世界的大门向 Amodei 敞开了。
他在斯坦福大学，跟着研究员 Parag Mallick 做博后，通过研究肿瘤内外的蛋白质来检测癌细胞的转移。
这项工作极其复杂，让 Amodei 看到了单打独斗的极限，他开始寻找解决方案。
生物学问题的复杂性，已经超出了人类能处理的范畴，要想把这一切都搞明白，你需要成百上千个研究员。
就在这时，Amodei 在新兴的 AI 技术中看到了这种潜力。
当时，数据量和计算能力的爆炸式增长，正在引爆机器学习的突破。
Amodei 意识到，AI 最终或许真的能代替那成千上万的研究员。
刚开始看到 AI 领域的一些新发现，我就觉得它可能是唯一能填补这道鸿沟的技术，AI 能带我们突破人类极限。
于是他离开了学术圈，投身企业界去推动 AI 发展，因为那里有钱。
他曾考虑过自己创业，后来又倾向于加入谷歌，因为谷歌 Brain 和刚收购的 DeepMind 都是资金雄厚的 AI 研究部门。
但就在这时，百度给了著名学者吴恩达（Andrew Ng）一亿美元的预算，让他放手去研究和部署 AI，并组建一个「梦之队」。
吴恩达找到了 Amodei，Amodei 很感兴趣，就递了申请。
2014 年 11 月，Amodei 正式加入百度。
Scaling Law「大力出奇迹」
有了海量的资源，百度可以把巨大的算力和数据砸向各种难题，试图提升 AI 的效果。结果好得出奇。
在实验中，Amodei 和同事们发现，只要加大算力和数据的投喂量，AI 的性能就会明显变好。
团队发表了一篇语音识别领域的论文，证明了模型的大小和性能直接挂钩。
他在百度的早期工作，催生了后来著名的「AI Scaling Law」——其实更像是一种观察总结出的规律。
这个定律说的是：在训练 AI 时，只要增加算力、数据和模型的大小，AI 的性能就会可预测地提升。
时至今日，所有 AI 大佬里，Amodei 或许是对 Scaling Law 最纯粹的信徒。
当谷歌 DeepMind CEO Hassabis 和 Meta 的 AI 科学家 Yann LeCun 等人还在说，AI 需要更多新突破才能达到人类水平时，Amodei 却非常笃定（尽管不是百分之百）——前进的道路已经很清晰了。
眼看着业界正在建起小城市一样大的数据中心，他觉得，超强AI已经近在眼前了。
马斯克看到了 AI 的巨大潜力，又担心谷歌会一家独大，于是决定砸钱搞一个新的竞争对手。
奥特曼、Greg Brockman、Ilya Sutskever 和马斯克一起创办了 OpenAI。
在谷歌的大公司泥潭里待了十个月后，Amodei 改变了主意。他于 2016 年加入 OpenAI，研究 AI 安全。
这时，他在谷歌的前同事们发表了一篇名为《Attention is All You Need》的论文，推出了 Transformer。
尽管这个发现潜力无限，谷歌却束手无策。
OpenAI 则立刻行动起来，在 2018 年发布了第一个大语言模型 GPT。
这个模型生成的文本常常不通顺，但相比之前已经是个巨大进步了。
Amodei 当时是 OpenAI 的研究总监，参与了下一代模型 GPT-2 的开发。
GPT-2 和 GPT-1 本质上是同一个模型，只是尺寸大得多。
团队还用人类反馈强化学习（RLHF）技术对 GPT-2 进行微调——Amodei 也是提出这项技术的先驱之一。
RLHF 就是让人类来教模型什么是好的回答，帮它树立价值观。
果不其然，GPT-2 的效果比 GPT 好得多，已经能像模像样地转述、写作和回答问题了。
随着 Amodei 在 OpenAI 内部地位的提升，围绕他的争议也越来越多。
在一些人眼里，Amodei 过于执着于对技术的潜力保密，对自己不看好的项目会毫不留情地贬低。
尽管如此，OpenAI 还是把 GPT-3 的领导权交给了 Amodei，把公司 50-60% 的算力都给了他，打造一个超大规模的语言模型。
从 GPT 到 GPT-2 的提升已经很大了，是 10 倍的增长。
GPT-2 到 GPT-3 的飞跃则是颠覆性的，一个成本高达数千万美元的超级工程。
结果是石破天惊的。
《纽约时报》引述独立研究员的话说，他们对 GPT-3 能写代码、做总结、翻译的能力感到震惊。
当初 GPT-2 发布时还相对克制的 Amodei，对自己的新模型赞不绝口。
他表示，「它有一种涌现的特质，能识别出你给它的模式，然后把故事续写下去。」
但 OpenAI 平静水面下的裂痕，也开始彻底暴露出来。
决裂
随着第一个真正强大的语言模型 GPT-3 的诞生，对 Amodei 来说，赌注更大了。
在亲眼见证了 Scaling Law 在多个领域都奏效后，Amodei 开始思考这项技术的终点在哪里，对安全问题的兴趣也变得空前浓厚。
他在 OpenAI 的亲密同事 Jack Clark 说：
他看着这项技术，心里默认它最终一定会成功，如果你默认它会成功，最终会和人一样聪明，那你不可能不担心安全问题。
尽管 Amodei 领导着 OpenAI 的模型开发，掌握着公司大量的算力，但在很多方面他都控制不了。
比如，决定什么时候发布模型、人事管理、公司如何部署技术，以及如何对外宣传等等。
像这类事情，不是光训练个模型就能控制的。
那时，Amodei 身边已经形成了一个关系紧密的小团体——有人因为他超爱熊猫，管他们叫熊猫党——他们在如何处理这些问题上，和 OpenAI 领导层想法完全不同。
内斗随之而来，两个派系之间发展到水火不容的地步。
一家公司的领导者，必须是值得信赖的人。他们的动机必须是真诚的，无论你在技术上把公司推得多远。如果为一个动机不纯、不诚实、不是真心想让世界变好的人工作，这事成功不了，只会助纣为虐。
在 OpenAI 内部，一些人认为 Amodei 把「安全」挂在嘴边，其实是想借此完全控制公司。
英伟达 CEO 黄仁勋最近就呼应了这种批评，尤其是在 Amodei 呼吁对中国禁售 GPU 之后。
「他觉得 AI 太吓人了，所以只有他们自己能搞。」
「这是我听过最离谱的谎言！」Amodei 这样回应黄仁勋的指控。
他补充说，他一直希望通过鼓励别人模仿 Anthropic 的安全措施，来引发一场争相向善的竞赛。
我说的任何话里，都找不到一丝一毫这个技术应该只有我们公司能做的意思。我不知道怎么会有人从我的话里得出这种结论。这简直是令人难以置信的、恶意的歪曲。
成功游说政府、撤销了部分 Amodei 所支持的出口管制的英伟达，也毫不示弱地反击：
我们支持安全、负责和透明的 AI。我们生态系统中的数千家创业公司和开发者，以及开源社区，都在加强安全性。游说政府搞监管来打压开源，只会扼杀创新，让 AI 变得更不安全、更不民主。那不是争相向善，也不是美国取胜的方式。
OpenAI 也通过发言人进行了回击：
我们始终相信 AI 应该惠及并赋能每一个人，而不仅仅是那些声称这东西太危险了，除了我们谁也搞不定的人。随着技术的发展，我们在合作、模型发布和融资方面的决策，已成为整个行业的标准。我们始终不变的，是致力于让 AI 变得安全、有用，并惠及尽可能多的人。
随着时间的推移，Amodei 的团队和 OpenAI 领导层之间的分歧已经到了无法调和的地步。
于是，2020 年 12 月，Amodei、Clark、Amodei 的妹妹 Daniela、研究员 Chris Olah，和其他几位核心成员，集体从 OpenAI 出走，开创一番新事业。
Anthropic，就此诞生！
在公司一间会议室里，Jack Clark 把他的笔记本电脑转过来，电子表格上列了一堆备选名字。
Anthropic 这个词也在其中，它有「以人为本」的含义，而且巧的是，在 2021 年初，这个域名还没被人注册。
于是，Anthropic 诞生了。
公司是在新冠最严重的时候成立的，当时正值第二波疫情，所有会议都在 Zoom 上开。
早期使命很简单：造出最牛的大语言模型，同时建立起一套安全规范。
他们认为已经搞懂了 Scaling Law，能清楚地看到模型变强的路径。
Amodei 是个天才科学家，他承诺会招到一帮天才科学家，他做到了。
Amodei 对投资人的说辞很简单：我们能用十分之一的成本，造出最顶尖的模型。
这招很管用。
至今，Anthropic 已经融了近 200 亿美元，包括来自亚马逊的 80 亿和来自谷歌的 30 亿。
投资人可不傻，他们基本都懂「资本效率」这个概念。
在 Anthropic 成立的第二年，OpenAI 用 ChatGPT 让全世界认识了生成式 AI，但 Anthropic 走了条不寻常路。
Amodei 决定，Anthropic 要把技术卖给企业。
这个策略有两个好处：如果模型真有用，那会非常赚钱；同时，这种挑战也会逼着公司去造出更好的技术。
他表示，把 AI 模型从生物化学本科生水平提升到研究生水平，普通用户可能没感觉，但对辉瑞这样的制药公司来说，价值连城。这能更好地激励我们把模型开发到极致。
有意思的是，最后让企业界注意到他们技术的，反而是他们推出的消费级产品。
2023 年 7 月，在 ChatGPT 亮相近一年后，他们的 Claude 聊天机器人横空出世，因其「高情商人设」而口碑炸裂。
在此之前，公司一直想把员工数控制在 150 人以内，但那之后，他们一天招的人比第一年全公司的总人数还多。
Claude 成了一门大生意
Amodei 专注于为企业开发 AI，这个策略吸引了大量热情的客户。
Anthropic 如今已将其大模型卖给了各行各业——旅游、医疗、金融服务、保险等等——客户包括辉瑞、美联航和 AIG 这样的行业巨头。
生产「减肥神药」Ozempic 的 Novo Nordisk 公司，就用 Anthropic 的技术，把一个原来要花 15 天才能搞定的监管报告，压缩到了 10 分钟。
Anthropic 开发的技术，最终解决了人们工作中抱怨最多的那些任务。
与此同时，程序员们彻底爱上了 Anthropic。
公司专注于 AI 代码生成，一是因为这能加速自家模型的开发，二是因为只要做得够好，程序员会很快用起来。
果不其然，相关用例爆炸式增长，并催生了（或正好赶上了）Cursor 这类 AI 编程工具的崛起。
Anthropic 也开始涉足编程应用，2025 年 2 月发布了 AI 编程工具 Claude Code。
随着 AI 使用量的激增，公司的收入也水涨船高。
2023 年，我们从零干到 1 亿美元。2024 年，又从 1 亿干到 10 亿。今年上半年，我们又从 10 亿干到了……估计今天说话的时候，年化收入已经远超 40 亿了，可能是 45 亿。
2025 年，他们签下的千万级和亿级美元大单，是 2024 年的三倍，企业客户的平均花费也增长了 5 倍。
但 Anthropic 烧钱也烧得厉害，训练和运行模型的成本高昂，让人怀疑它的商业模式是否可持续。
公司目前严重亏损，预计今年要亏掉约 30 亿美元。其毛利率也落后于典型的云软件公司。
一位创业公司的创始人表示，虽然 Anthropic 的模型最适合他的业务，但他不敢依赖，因为它太容易宕机了。
另一家编程公司的 CEO 也说，在经历了一段降价后，Anthropic 模型的使用成本现在又涨回去了。
Claude Code 最近还增加了新的使用限制，因为有些开发者用得太猛，成了赔本买卖。
一位开发者表示，他一个月只花了 200 美元的订阅费，却获得了价值 6000 美元的 Claude API 用量。
他说自己曾同时运行多个 Claude 智能体，真正的限制，在于脑子能不能在它们之间切换过来。
Amodei 认为，随着模型越来越强，即使价格不变，客户得到的价值也在增加。实验室才刚开始优化推理成本，效率还有很大的提升空间。
多位行业人士认为，推理成本必须降下来，这门生意才成立。
Anthropic 高管们在采访中暗示，产品需求旺盛总比没人要强。
悬而未决的问题是：生成式 AI 以及 Scaling Law，会像其他技术一样遵循成本下降的曲线，还是说它是一种成本结构全新的技术？
唯一可以肯定的是，要找到答案，还需要烧掉更多的钱。
那笔 10 亿美元的电汇
2025 年初，Anthropic 急需现金。
AI 行业对规模的渴求，催生了大规模的数据中心建设和算力交易。
AI 实验室们一次又一次地打破创业融资记录。Meta、谷歌和亚马逊这样的老牌巨头，则利用其巨额利润和数据中心来打造自己的模型，进一步加剧了竞争。
Anthropic 有一种特殊的紧迫感，由于没有像 ChatGPT 那样让用户习惯性使用的王牌应用，它的模型必须在特定领域保持领先，否则就有被竞争对手替换掉的风险。
在企业领域，尤其是在编程方面，能领先业界半年到一年，优势是非常明显的。
融资正按计划进行时，一款便宜得吓人的竞争模型从天而降。
DeepSeek R1，一个开源、强大且高效的推理模型，定价只有同行的四十分之一。
DeepSeek 震惊了商界，似乎表明开源、高效的模型可能会挑战行业巨头，让那些万亿市值的公司 CEO 们赶紧发X来安抚股东。
那个周一，由于恐慌的投资者抛售 AI 基础设施股票，英伟达的股价暴跌了 17%。
「我不会骗你说那一点都不吓人，就在那个周一，我们打过去了 10 亿美元。」Mhatre 说道。
六个月后，Anthropic 又准备扩大规模了。
公司正在洽谈新一轮可能高达 50 亿美元的融资，这可能会使其估值翻倍至 1700 亿美元。
潜在投资者包括一些中东海湾国家，在从谷歌、亚马逊等机构拿了近 200 亿美元后，想找到更大的金主，选择已经不多了。
Amodei 认为海湾国家有 1000 亿美元甚至更多的资本可以投，他们的钱能帮助 Anthropic 保持技术前沿。
就像 Ilya 曾说过的，对规模的无尽追求，最终会导致太阳能电池板和数据中心覆盖整个地球。
当然还有另一种可能：AI 提升停滞不前，导致一场史诗级的血本无归。
加速！再加速！
在 Anthropic 的首届开发者大会上，Amodei 走上舞台，介绍了 Claude 4。
没有华丽的演示，他只是拿起手持麦克风，宣布了消息，对着笔记本电脑念了稿子，然后就把聚光灯交给了产品负责人。但台下的观众似乎很买账。
一整天里，他反复提到 AI 的开发正在加速，Anthropic 下一代模型的发布会来得更快。
「我不知道具体会快多少，但节奏正在加快。」
Anthropic 一直在开发 AI 编程工具，以加速自家模型的开发，这招很管用。
公司大多数工程师都在用 AI 帮他们提高生产力。
AI 理论里有个概念叫「智能爆炸」，指的是模型能自我改进，然后——嗖地一下——实现递归式的自我提升，变得无所不能。
如果 AI 将变得更好、更快——甚至可能快得多——那么对它的负面风险保持警惕就至关重要。
当然，这无疑有助于 Anthropic 向制药公司和开发者推销其服务，AI 模型如今的编程能力已经足够强，让这一切听起来不再像是天方夜谭了。
OpenAI 前超级对齐团队负责人 Jan Leike 在 2024 年追随 Amodei 来到 Anthropic，共同领导对齐团队。
「对齐」是一门艺术，旨在调整 AI 系统，确保它们与我们的价值观和目标保持一致。可能会有一个能力快速进步的时期，但你绝不想对一个正在递归自我改进的系统失去控制。
事实上，Anthropic 已经发现，在模拟环境中测试时，AI 有时会表现出令人担忧的求生欲。
在 Claude 4 的文档里，Anthropic 就提到，模型曾反复尝试敲诈一名工程师，以避免自己被关机。
Anthropic 还资助并倡导「可解释性」研究，即理解 AI 模型内部到底发生了什么。
Amodei 对 AI 的执着，源于父亲离世的悲剧，如今，这个目标或许已近在眼前了。
今天的 AI 已经在加速药物开发的文书工作，如果一切顺利，有朝一日或许真的能代替那成百上千的研究员，去理解人类生物学的奥秘。
每发布一个新模型，对模型的控制能力就更强一分。虽然总会出各种问题，但必须对模型进行非常严苛的压力测试。
他的计划是加速。
「我对这件事的利害关系，有着超乎寻常的理解。它能带来的好处，能做到的事，能拯救的生命，我都亲眼见过。」
参考资料：
