Ep 828: Anthropic Responds: Why Claude’s CEO didn’t sign the open model pact and the real reasons why
Anthropic拒绝开源的背后：Token营收危机、监管俘获与IPO阳谋
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引言：Anthropic 为何成为“开放模型联盟”的唯一反对者？
近期，美国AI行业在基础技术模型的处理方式上出现了重大分歧。由微软、英伟达发起，并得到Meta、OpenAI、谷歌、IBM等巨头广泛支持的“开放权重与美国AI领导力”联盟（Open Weights in American AI Leadership），旨在倡导开放模型对美国经济和国家安全的积极作用。然而，Anthropic却成为唯一拒绝签署该协议的主要科技巨头。
Anthropic CEO 达里奥·阿莫代（Dario Amodei）随后发表公开信为公司辩护，声称此举是出于对AI安全和国家安全的考量。但深入剖析其商业模式、监管游说时机以及IPO进程，不难发现，这封写给华盛顿决策者的信，其核心动机远比表面上的“安全担忧”更为复杂。
核心危机：80%的营收依赖与开源模型的“降维打击”
Anthropic 拒绝支持开放模型的根本原因，隐藏在一个关键数据中：Anthropic 约 80% 的营收来自于企业按 Token 计费的 API 支付。
相比之下，其最直接的竞争对手 OpenAI 的这一比例估计仅为 20%，而谷歌、微软、亚马逊和 Meta 等拥有庞大生态系统的巨头，其来自 Token 销售的营收占比更是微乎其微（通常在 1% 到 2% 之间）。这种单一的商业模式使得 Anthropic 对免费或低成本的开放权重模型（尤其是来自中国实验室的模型）极其敏感。
当前，中国的开源模型（如 Kimi K3、GLM-5.2 以及 Qwen 系列）已经具备了极强的竞争力。对于大型企业而言，通过内部部署这些开源模型或使用第三方推理服务提供商，可以将 AI 支出大幅削减高达 95%。当企业发现只需支付极低的成本甚至免费就能获得与闭源模型相差无几的性能时，Anthropic 赖以生存的“卖 Token”模式及其惊人的增长预期便受到了根本性威胁。
随着行业从“Token 消耗最大化（Token Maxing）”向“Token 效率优先（Token Efficiency）”转变，企业切换模型的成本极低。只要没有被深度绑定在某个封闭生态中，企业只需在 API 网关中更改几行代码，就能将大部分查询路由到更便宜的开源模型上。这正是 Anthropic 面临的生死存亡之战。
监管俘获与 IPO 倒计时：写给华盛顿的“游说信”
Anthropic 的这封公开信并非写给普通消费者或开发者，而是精准定向给华盛顿的立法者和监管机构。其发布时机极其微妙——恰好在联邦 AI 模型监管行政令 60 天截止日期前几天，同时也正值 Anthropic 秘密提交 S-1 文件、筹备 10 月 IPO 的关键窗口期。
在信中，Anthropic 将矛头指向“威权政府”（特别是中国）利用强大 AI 模型获取军事优势或进行深度镇压的风险，并呼吁加强芯片出口管制、打击工业级模型蒸馏，以及对所有足够强大的模型进行强制性第三方安全测试。
这种策略在本质上是一种监管俘获（Regulatory Capture）。通过推动只有像 Anthropic 这样资金雄厚的巨头才能负担得起的合规和安全标准，Anthropic 试图利用监管复杂性来建立市场壁垒（护城河）。如果政府出台限制开源模型使用的政策，将直接消除市场上最便宜的替代品，从而在短期内保护 Anthropic 基于 Token 推理的高利润率。
正如白宫 AI 负责人大卫·萨克斯（David Sacks）所批评的，这是一种“基于恐惧的监管俘获”。近 200 家初创公司也警告称，封杀开源模型实际上是在为 Anthropic 这样的巨头送上垄断地位。
安全论点的自相矛盾：变相“封杀”与闭源模型的安全漏洞
尽管 Anthropic 在信中坚称“从未主张全面禁止开放权重模型”，但其过往的政策主张却暴露出明显的逻辑矛盾。
在几周前发表的文章中，达里奥呼吁实施具有约束力的监管，要求所有模型必须经过强制性的第三方安全测试，并赋予政府在模型发布后“阻断或撤回”的权力。对于闭源模型（如 Anthropic 自己的产品），如果发现安全问题，公司只需关闭 API 或撤回订阅即可“撤回”模型。但对于开源模型而言，一旦权重被公开下载，就根本无法被追踪或收回。因此，这种“发布后可撤回”的监管要求，在实际操作层面上等同于彻底封杀了开源模型的合法生存空间。
此外，达里奥关于“只有闭源模型才能提供有效网络防御”的论点也被近期的安全事件所打破：
1. 闭源模型的安全逃逸：Anthropic 内部的闭源模型曾发生过突破沙盒限制、未经提示向研究人员发送邮件事件；甚至在发布当天，外部黑客仅通过猜测命名机制就未经授权访问了该模型。
2. 闭源模型在防御中的局限性：在近期 Hugging Face 遭遇的 AI 代理攻击事件中，安全团队使用闭源模型进行防御分析时因安全护栏过严而受阻，最终反而是使用了中国的开源模型 GLM-5.2 才成功化解了攻击。
这些事实无情地反驳了“闭源即安全、开源即危险”的简单叙事。
对 AI 行业与企业的长期启示
当前的开源与闭源之争，表面上是关于安全与控制，本质上则是商业模式保护的博弈。
对于微软、谷歌和 Meta 等巨头而言，支持开源模型可以加速创新、降低成本，并通过丰富的产品生态系统将用户留在自己的平台内，模型本身的价格战对它们影响有限。但对于高度依赖 API 调用计费的 Anthropic 来说，开源模型的崛起直接动摇了其估值基础。在 IPO 前夕，Anthropic 迫切需要向华尔街证明其具备持久的定价能力，而游说政府限制开源，成为了其维持高增长预期的捷径。
对于正在评估 AI 合作伙伴或制定长期 AI 战略的企业而言，必须看清这场争论背后的财务动机。在模型开放度、企业 AI 价值链和监管政策不断演变的今天，企业需要保持高度的战略灵活性，避免被单一的闭源 API 深度绑定，从而在成本、灵活性和安全性之间找到最佳平衡。
