OpenAI与Anthropic:AI超级应用之战,谁能赢得企业客户?

OpenAI推出“超级应用”抢夺企业客户,Anthropic则以Agentic智能体迎战,双方竞争聚焦企业AI市场,并加速IPO进程。

原文标题:OpenAI推出“超级应用”,开抢Anthropic的企业客户

原文作者:AI前线

冷月清谈:

OpenAI正计划推出集ChatGPT、Codex和Atlas浏览器于一体的桌面“超级应用”,旨在收拢产品入口,重新聚焦企业和工程用户。此举旨在应对Anthropic在企业和编程市场上的快速扩张。OpenAI希望通过“Agentic”智能体能力,打造一个能在电脑上直接执行任务的AI工作台。Anthropic也在推进类似方向的产品,如Claude Cowork的Dispatch功能,允许用户远程指挥电脑端的Claude自动处理任务。两家公司都在努力将AI从对话框产品推向更接近桌面工作流入口的方向。OpenAI收缩战线,全力打造核心业务,而Anthropic则凭借Claude Code、Cowork等产品在企业客户与工程师群体中取得进展。Anthropic在企业级大模型支出和API支出市场份额上领先于OpenAI,并持续拓宽业务边界,尤其是在AI智能体落地速度与商业化能力上。双方均在积极筹备IPO,希望在企业生产力战场上取得优势。

怜星夜思:

1、OpenAI和Anthropic都强调了Agentic智能体的重要性,你认为Agentic智能体在未来的工作场景中会扮演什么样的角色?
2、Anthropic通过收购Bun和Vercept来强化AI智能体的底层性能,这种垂直整合策略对于AI公司的发展有什么样的意义?
3、文章提到Anthropic在API支出市场份额上占据优势,这反映了企业在选择AI服务时更看重哪些因素?

原文内容

作者 | 允毅

OpenAI 的“桌面超级应用”要来了。

据《华尔街日报》报道,OpenAI 正计划将 ChatGPT、Codex 以及 Atlas 浏览器整合为一款桌面级 “超级应用”,把原本分散的产品入口重新收拢。

这并非一次简单的 “合并同类项”。过去一年,OpenAI 的产品线过于发散:从视频生成工具 Sora,到各类独立硬件尝试,再到网页端与客户端各自割裂。相比之下,Anthropic 在企业与编程市场快速攻城略地,产品节奏反而更具冲击力。

在这种局面下,OpenAI 选择收缩战线,将资源重新聚焦到企业和工程用户最核心的使用场景。

而这次转型的关键,在于“Agentic”智能体能力。OpenAI 想做的,不再只是一个 “你问我答” 的聊天窗口,而是一个能直接在电脑上替用户执行任务的 AI 工作台。

就在 OpenAI 重整入口的同时,Anthropic 也正沿着相似方向,推进更贴近桌面工作流的产品落地。

其面向企业办公场景的 AI 协作产品 Claude Cowork 近期推出了新功能 Dispatch,用户可以用手机远程指挥电脑端的 Claude 自动处理数据、汇总信息、整理文件,等回到电脑前时,任务往往已完成大半。

这一路径,多少有点让 Anthropic 显出 “龙虾化” 的味道。不过,Anthropic 也为这类能力设置了多重安全限制:首先,桌面端必须保持开启状态;其次,Claude 会在本地沙箱环境中运行代码,默认无权访问用户文件夹;即便需要读取文件或执行操作,也必须先获得用户明确授权。

从 OpenAI 的超级应用,到 Anthropic 的 Dispatch,两家公司其实都在做同一件事,把 AI 从一个对话框产品,往更接近桌面工作流入口的方向推。

  OpenAI收缩副业,
全力打造核心业务

“我们不能因为被琐事分散注意力而错失良机。我们必须全面提高生产力,尤其是在业务方面。”

OpenAI 应用业务首席执行官 Fidji Simo 在内部直言,公司要彻底告别过去的打法。

此前,OpenAI 曾推出一系列独立产品,这种多点布局一度被内部形容为 “像在投资一批初创公司”,也帮助 OpenAI 坐稳了 AI 时代先驱的位置。

但随着战线不断拉长,这种模式的局限性也逐渐显现。产品入口彼此分散,内部战略重心不够清晰,算力资源需要在不同团队之间反复协调,组织架构与产品归属也时常出现错位。就连备受关注的 Sora,也长期被放在研究体系之内,导致其与商业化团队之间的协同效率受到影响。

有 OpenAI 员工透露:“计算资源经常在最后一刻从一个团队临时调往另一个团队。”

另一边,Anthropic 死磕企业与程序员场景,凭借 Claude Code、Cowork 等产品,在企业客户与工程师群体中实现了近乎 “病毒式传播”。尤其是经过多轮迭代升级的 Claude Code,在开发者社区持续引爆热度与使用率,让 Anthropic 在 OpenAI 最核心的腹地之一撕开了口子。

在内外压力之下,近期,首席执行官萨姆·奥特曼和 OpenAI 的一众高管们连夜开会,重新梳理 OpenAI 的产品组合,考虑哪些领域需要降低优先级。

此前,OpenAI 并未将企业市场作为核心重点,但在目睹 Anthropic 的突破性增长后,夺回开发者与企业客户已成为第一优先级。

推出桌面端 “超级应用”,正是这一战略转向的关键一步。OpenAI 不再满足于做一个单纯的聊天框,而是要打造能在电脑上自动执行任务的 AI 工作台。

OpenAI 的一位发言人表示,这款新的“超级应用”将使 OpenAI 内部团队能够更紧密地协作,并帮助研究部门集中精力改进一款核心产品。

未来几个月,OpenAI 计划先在 Codex 应用中加入新的“智能体”功能,使其不仅能辅助编码,也能承担更多与生产力相关的任务;此后,ChatGPT 和 Atlas 浏览器也将逐步整合进入这一桌面产品体系。

从数据来看,Codex 已经成为 OpenAI 新一轮产品整合的重要支点。根据 OpenAI 最新公布的数据,Codex 目前的周活跃用户超过了 200 万,自 2 月初推出 GPT-5.3-Codex 以来,用户数增长超过 3 倍,桌面 App 下载量已超 100 万,今年 Token 使用量增长了约 5 倍。

而这场贴身肉搏背后,是两家公司冲刺 IPO 的紧迫感。OpenAI 与 Anthropic 均传出最快年底上市,争抢高估值与营收增长目标。OpenAI 被曝考虑今年 Q4IPO,估值有望冲击万亿美元。

从遍地开花到聚焦收束,OpenAI 终于放下偶像包袱,用最务实的产品打法,迎战 Anthropic 在企业生产力战场的猛攻。

 企业AI新王Anthropic
何以制霸80%的API市场

Anthropic 近两年的快速崛起,核心阵地集中在企业市场。

截至 2026 年初,这家公司在企业级大模型支出中的份额约为 40%,高于 OpenAI 的 27% 和 Google 的 21%,稳稳确立了行业领先地位。

这一优势在 API 支出领域表现得更为突出,据费用管理初创公司 Ramp 的数据显示,2026 年 1 月份,Anthropic 的模型占据了近 80% 的 API 支出市场份额。这意味着,在企业通过第三方服务接入模型的场景中,Anthropic 已形成绝对优势

Anthropic 优质客户名单的变化,更直观地印证了其在企业市场的渗透力。

两年前,Anthropic 年消费超过 100 万美元的客户仅有十余家;如今这一数字已突破 500 家,其中包含财富 10 强中的 8 家企业。按年化收入计算,过去一年,Anthropic 年消费超过 10 万美元的 Claude 客户数量增长了 7 倍

与此同时,Anthropic 也在持续拓宽业务边界,不仅推出 Cowork 等产品,将工程功能延伸至各类知识型工作任务,还将 Claude for Enterprise 面向受 HIPAA 监管的机构开放,切入医疗保健和生命科学领域,进一步完善企业级产品矩阵。

真正让 Anthropic 甩开对手的,是它在 AI 智能体上的落地速度与商业化能力

Claude Code是其中最受关注的产品。自 2025 年 5 月向公众开放后,这一工具在半年内实现了超过 10 亿美元的年化收入。到 2026 年初,相关数字已超过 25 亿美元,较年初又增长了一倍多。

它的用户增长同样迅猛。自 2026 年 1 月 1 日以来,Claude Code 的每周活跃用户数量实现翻倍;目前全球约 4% 的 GitHub 公开提交代码由其生成,这一比例较一个月前翻了一番。

为进一步强化 AI 智能体的底层性能,Anthropic 开启了成立以来的首批战略收购,推进开发者生态的垂直整合。

2025 年 12 月,其收购高性能 JavaScript 运行时及工具包 Bun,从底层优化 Claude Code 的执行速度和可靠性,使其不仅能写代码,还能更高效地运行和测试代码。

2026 年 2 月,Anthropic 再出手,收购专注于 AI 代理技术的初创公司 Vercept,推进 Claude 的“计算机使用”能力,提升模型在操作电子表格、填写网页表单等复杂桌面环境中的表现。

技术的持续迭代的也为 AI 智能体赋能,Anthropic 最新推出的 Opus 4.6 模型,已能让智能体独立完成高专业度的文档、表格与演示工作,在衡量金融、法律等高价值知识工作的 GDPval-AA 基准上,位居全球第一梯队

此前发布的 Claude Sonnet 4.5 更是能在复杂多步骤任务中保持超过 30 小时的持续注意力,在 SWE-bench Verified 等编程相关测试中超越 GPT-5-Codex 等竞品,直接刷新了行业对长上下文、复杂编程任务的性能标准。

在生态布局上,Anthropic 采取“三云齐发”策略,成为目前唯一一家在 AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure 三大云平台上均提供前沿模型的厂商,极大拓宽了企业获客渠道。

它还深度绑定 Amazon 和 Google 两大云巨头,2026 年初 Amazon 已将其持股价值重估至 600 亿美元以上,并计划继续增加投资,巩固其作为 Anthropic 主要云服务商的地位。

Anthropic 的强势劲头,吸引来资本的进一步加持,成为“吸金圣体”

2026 年 2 月,Anthropic 完成 300 亿美元 G 轮融资,投后估值达 3800 亿美元,本轮融资由新加坡政府投资公司(GIC)和 Coatue 领投,红杉资本、淡马锡等知名机构参与。

据公开信息显示,Anthropic 自成立以来不到三年时间,已实现 140 亿美元的年化收入,过去三年每年增长均超过 10 倍,预计年化收入运行率将从 2025 年底的约 90 亿美元,冲刺至 2026 年的 260 亿美元。

与 OpenAI 计划 2026 年 Q4 IPO、估值冲击万亿美元的目标相对应,Anthropic 也已启动上市筹备工作,于 2025 年 12 月聘请威尔逊·桑西尼律师事务所,为最早可能在 2026 年进行的首次公开募股做准备,有望成为有史以来规模最大的 IPO 之一。其投资者普遍认为,若能在 OpenAI 之前上市,Anthropic 有望抢占市场先机。

更为关键的是,Anthropic 在盈利节奏上已展现出显著优势。

据《华尔街日报》报道,Anthropic 预计将在 2028 年首次实现收支平衡,比 OpenAI 早两年,届时正向自由现金流有望达到 170 亿美元。相比之下,OpenAI 正面临着计算需求不断增长、成本飙升的困境,盈利时间表相对滞后。

一边是 OpenAI 收缩战线、聚焦核心,全力抢夺企业与开发者客户;一边是 Anthropic 深耕细作、持续突破,在企业级市场与 AI 智能体领域不断扩大领先优势。随着双方 IPO 进程的推进和技术产品的持续迭代,这场 AI 行业的巅峰对决,将深刻影响全球 AI 产业的发展格局。

参考链接:

https://x.com/felixrieseberg/status/2034005731457044577

https://www.wsj.com/tech/openai-plans-launch-of-desktop-superapp-to-refocus-simplify-user-experience-9e19931d?mod=author_content_page_1_pos_1

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Anthropic 的成功,可能源于其独特的模型设计理念和商业模式。它可能在模型的可解释性、可控性方面做得更好,这对于企业用户来说非常重要。此外,Anthropic 可能采取了更加灵活的定价策略和合作模式,更容易被企业用户接受。对于其他公司来说,借鉴 Anthropic 的经验,可以从以下几个方面入手:一是加强技术研发,提升模型的核心竞争力;二是深入了解企业需求,提供定制化解决方案;三是建立开放合作的生态系统,与各方共同发展。

这种“远程控制”的 AI 助手,有点像科幻电影里的智能管家,随时随地为你服务。未来发展方向我觉得会更加个性化和智能化,AI 会根据用户的习惯和偏好,主动学习和优化工作流程,甚至能提前预测用户的需求。应用场景非常广泛,比如差旅途中处理紧急文件、远程监控生产线、智能家居控制等等。但潜在风险也不容忽视,比如数据安全问题、隐私泄露风险,还有可能被黑客利用,远程操控用户的电脑。

Anthropic 制胜的关键,我认为在于它对企业需求的深刻理解和快速响应。大模型技术最终要落地,就必须解决企业的实际痛点。Anthropic 可能在模型安全性、合规性、可定制化等方面做得更好,更符合企业用户的需求。其他公司想要进入这个领域,首先要找准自己的定位,不要盲目跟风。其次,要注重技术创新,打造差异化优势。最后,要与企业用户建立紧密的合作关系,了解他们的需求,并不断改进产品和服务。

我个人觉得这种整合是把双刃剑。好处显而易见,就是减少了用户在不同应用之间切换的麻烦,提高了效率。但问题是,如果这个“超级应用”做得不够好,或者说某个功能模块体验不佳,反而会影响整体的用户体验。比如,如果 Codex 的代码辅助功能影响了 ChatGPT 的聊天体验,那就得不偿失了。我认为另一种可能性是提供更灵活的 API,允许开发者根据自己的需求自由组合这些功能,打造个性化的 AI 工作流。

个人感觉 Anthropic 更像是在企业级市场“精耕细作”,而 OpenAI 早期更偏向“跑马圈地”。Anthropic 可能在特定行业或特定场景下做了更深入的优化,从而获得了更高的市场份额。其他公司如果想入局,可以先选择一个细分领域,集中资源进行突破,比如金融、医疗、教育等。此外,建立良好的品牌声誉也很重要,企业用户通常更信任那些有良好口碑的公司。

从用户体验的角度来看,整合是趋势,但关键在于如何做好平衡。如果只是简单地把几个应用堆砌在一起,那肯定不行。OpenAI 需要在统一的界面下,提供流畅、一致的用户体验,让用户感受到整合带来的便利。另一种可能性是,OpenAI 可以考虑与第三方应用进行深度集成,比如与常用的办公软件、设计软件等,让 AI 更好地融入用户的工作流程。

我感觉这种远程控制的 AI 助手,有点像给电脑装了个“遥控器”。未来的发展方向可能会更加注重安全性和可靠性。毕竟,远程控制涉及到用户的数据和隐私,如果出现安全漏洞,后果不堪设想。潜在的应用场景我觉得可以在自动化运维、智能客服等方面发挥作用。比如,运维人员可以通过远程 AI 助手快速定位和解决服务器故障,客服人员可以通过 AI 助手为用户提供 24 小时在线服务。风险方面,可能存在被滥用的情况,比如被用于恶意攻击、非法监控等。

提升用户体验的方式有很多,整合只是其中一种。我认为关键在于了解用户的真实需求,并针对性地提供解决方案。对于某些用户来说,他们可能更喜欢独立的应用,因为这样可以更专注于某个特定任务。对于另一些用户,他们可能更喜欢整合的应用,因为这样可以更方便地切换任务。所以,OpenAI 可以考虑提供不同的选择,让用户根据自己的喜好选择适合自己的产品形态。当然,如果整合能够做到功能互补,数据互通,那肯定是最理想的了。

API支出占比高本身也可能意味着Anthropic在商业模式上更激进,更依赖API收费。对企业来说,需要仔细评估长期成本,看看直接购买模型License或者自建模型是否更划算。

这说明Anthropic的标准化做得更好,方便企业集成到现有系统中。企业在选择AI服务商时,除了看技术能力,还要看对方是否能提供完善的API和SDK,以及是否能提供定制化服务。

战略这东西,没有绝对的好坏,关键看执行和适应性。我个人更倾向Anthropic的策略,专注企业级市场能建立更深的护城河,需求更明确,产品迭代也更容易有的放矢。OpenAI的产品线太广了,容易分散精力。但如果OpenAI能把“超级应用”打磨好,形成强大的生态,也不是没有胜算。拭目以待吧。