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Anthropic所秉持的使命聚焦于安全性与责任感，而这一使命必须在人工智能市场的严酷现实中求得生存。公司联合创始人兼首席执行官达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）详细阐述了Anthropic采取的一种不同寻常的商业战略，这种策略很可能也适用于整个AI行业。在被问及盈利问题时，阿莫代伊解释称，公司之所以刻意维持不盈利状态，是因为每一个新模型都被视为对未来的一次巨大再投资。他用一个思想实验进行了说明：一个在2023年花费1亿美元训练的模型，可能在2024年创造2亿美元的收入。但如果公司在同年投入10亿美元来训练其继任模型，最终将出现8亿美元的亏损。阿莫代伊指出：“每个模型都是盈利的，但公司每年都是亏损的。”
阿莫代伊认为，将重点放在企业客户而非普通消费者上，能更有效地推动更智能的AI模型发展。例如，让模型在生物化学领域从本科生水平提升至研究生水平，这对99%的消费者而言毫无吸引力，但对辉瑞这类公司来说，则可能是“全世界最重要的事”，其价值“可能是原来的十倍”。这类激励机制使模型更有可能用于解决现实世界中的问题，从而更符合实现AI积极用途的目标。
在AI开发过程中，最大的成本并非模型运行本身，而是对下一代模型训练的持续投资。阿莫代伊对此进行了成本拆解：推理过程，也就是模型的实际运行，“已经相当盈利”；人员与建设成本在整体开支中也并非决定性因素。这种不追求盈利的状态，是一种有意识的战略选择，背后基于一种信念：即规模法则仍将持续发挥作用，公司必须始终站在技术发展的前沿。
对竞争对手及AI行业的批评
对于英伟达首席执行官黄仁勋所提出的指控，即阿莫代伊“认为只有他能安全地构建AI，因此想要控制整个行业”，阿莫代伊给予了强烈反驳。他回应称：“我从没说过那种话。这完全是无稽之谈。” 阿莫代伊阐明了Anthropic的理念——推动一场“向上竞赛”，即通过设定积极的行业标准，引导整个行业共同前行。他举例称，Anthropic发布的《负责任扩展政策》（Responsible Scaling Policy）曾为其他公司内部推动类似标准的人员“提供了发声的许可”。这种机制促成了一种“无论谁最终领先，大家都会受益”的行业动态。
阿莫代伊还尖锐批评了Meta首席执行官马克·扎克伯格的人才招募策略。他认为Meta“试图购买一种无法购买的东西，那就是对使命的认同”。据阿莫代伊透露，Anthropic的许多员工在面对Meta提供的高薪时选择了拒绝，有些甚至“连和马克·扎克伯格谈话的兴趣都没有”。Anthropic有意不对这些跳槽行为进行加价挽留，以避免打破公司内部以公平为核心的文化氛围并引发恐慌。他坦言，对Meta这种做法的成功前景“持相当悲观的看法”。
对于当前业界广泛讨论的开源AI议题，阿莫代伊认为这是一个“伪命题”。他指出，过去技术周期中常用的词汇，比如“商品化”，并不适用于AI。在所谓的“开放权重”模型中，人们虽然可以看到模型的权重参数，但并不能真正理解其内部运作原理。而此前那种许多人协同开发软件带来增量收益的模式，在AI模型中也“并不适用”。阿莫代伊强调，在AI领域，唯一重要的就是质量：每当一个新模型发布，他关注的并不是它的开源许可，而是“这是不是一个好模型？它是否优于我们现有的模型？”
对AI技术发展的见解
阿莫代伊指出，从OpenAI的GPT-2和GPT-3的发展历程可以看出，AI的进步与安全问题始终密切交织。这些模型最初其实是安全研究的副产品。阿莫代伊与其未来的联合创始人共同开发了“基于人类反馈的强化学习”（RLHF）技术，以更好地控制AI模型。然而这一技术在较小规模的GPT-1模型上无法奏效，因此必须扩大规模至GPT-2和GPT-3，以便在更复杂的系统上进行测试与完善。
在此背景下，阿莫代伊提醒人们切勿低估AI发展的速度。他认为，大多数人“都被指数式增长的趋势所蒙蔽”。他将这一趋势比作上世纪90年代的互联网技术：当一种技术每六个月就翻倍时，它在实现重大突破前两年仍可能看似发展平缓，但实际上重大变革已近在眼前。Anthropic公司自身的高速增长——在不到三年内年化营收从零跃升至超过40亿美元——就是这种发展动态的直接印证。
尽管整体持乐观态度，阿莫代伊依然保持现实主义视角。他承认，在未来两年内，AI模型的进展存在“20%到25%”的可能性会因尚未明确的技术障碍或在数据与算力方面的瓶颈而陷入停滞。如果真的如此，他对于自己此前的警示被证明是错误的“完全不会介意被人取笑”。