Anthropic步步紧逼OpenAI，大型SaaS却先崩盘

在阿里千问、腾讯元宝、字节豆包准备春节期间红包鏖战、重金抢滩流量入口之际，大洋彼岸的厂商正在加速推动模型执行任务能力落地，并在二级市场掀起抛售风浪。

2月6日，美国头部大模型厂商OpenAI与Anthropic又在同日推出基础大模型更新，各凭GPT-5.3-Codex与Claude Opus 4.6将针锋相对的状态进一步升级。两款模型均以AI Agent（智能体）与工程化能力为核心升级方向，这也是今年以来模型厂商显著的演进趋势——人工智能终究需要为人类干活。

但因Anthropic Claude Cowork等系列AI Agent产品的发布，市场对美股软件板块受损的担忧进一步发酵，当地时间2月5日，美国股市全线走低，科技权重股再度承压，微软跌4.95%，亚马逊跌4.42%，英伟达跌1.33%。

针尖对麦芒

自OpenAI团队出走成立的Anthropic，已成为冲击前者业务壁垒最凶狠的一员。

2月5日，Anthropic提前披露将登录美国超级碗的四则广告。其中一则场景为用户询问 “如何练出腹肌”，AI 教练先给出专业解答，随即毫无征兆切换带货模式，推销无关的增高鞋垫，最后以“广告将席卷AI，但与Claude无关”收尾。

本是一次并未点名道姓的暗讽，但OpenAI CEO山姆·奥尔特曼自动对号入座“破防”回应：“广告很有趣，我笑了，但OpenAI不会以Anthropic所描述的方式投放广告。”

今日，两家公司再次在几乎同一时间段进行模型更新，总体主题都是让基座模型承担更多工作任务，并组织AI代理团队。山姆将GPT-5.3-Codex定义为“最佳编程性能”，任务执行过程中具备可操控性与实时更新，保证更快速度的同时，消耗token数量不到5.2-Codex的一半，直指Anthropic核心业务腹地。

Anthropic在一篇博客文章中表示，Claude Opus 4.6在编程技能基础上有所提升，但真正的优势在于更广泛的工作任务。Opus 4.6在进行财务分析研究及使用和创建文档、电子表格和演示文稿方面表现出色。在Cowork协作模式下，Claude可以通过Opus 4.6进行多任务处理。

对于两款模型之间的实际性能与效果，网友也在评论区进行争论，网友Dan Paul表示：“Codex5.2与Opus4.5之间差距如此之大，我甚至不确定是否会尝试Codex5.3。OpenAI真的太落后了，很难想象称赞它的人是否用过其他软件。”

Nick Laptev反驳称：在Codex上花20美元就能做到的事，在Opus上却要花一大笔钱。对此，Dan反驳称，“（成本）不是争论的焦点，即使每月花费100美元，我使用Opus也没有达到流量上限，而每月花费20美元，（我的任务）只能在Codex上原地打转。我的时间很宝贵。”

模型大厂之间的竞争已从技术参数内卷，步入用户价值与商业定位分化的成熟阶段。网友的选择也暴露出OpenAI的潜在风险：它可能低估了性能差距对品牌心智的侵蚀，由ChatGPT 最初奠定的市场格局，可能正悄然生变。

一方提速一方抛售

残酷的一面是，OpenAI与Anthropic愈增强模型执行任务能力，软件板块抛售恐慌情绪愈烈。

时间线上，自今年1月，AI 颠覆预期升温，软件板块开始走弱，标普北美科技软件指数（IGV ）下跌约25.8%，头部软件公司Salesforce、ServiceNow、Adobe和Workday等股价持续走低，软件行业估值倍数出现剧烈压缩。

恐慌情绪逐渐从软件蔓延至AI基础设施，AMD财报后单日暴跌17.31%，英伟达周跌约10.07%，Meta周跌约8.6%，纳指回吐全年涨幅。

“AI取代论”在二级市场引发恐慌抛售潮时，企业高层们隔空激辩。硅谷风险投资人查马斯（Chamath Palihapitiya）表示，大型SaaS崩盘已拉开帷幕，无法回头。一种以人工智能为导向的新工作流程即将来临。

英伟达CEO黄仁勋认为，AI会使用并增强现有软件工具，而非彻底改造它们。ARM CEO雷内·哈斯(Rene Haas)表示，企业级AI应用处于早期阶段，尚未带来巨大变革，而近期的市场震荡在他看来更多是“局部恐慌”。独立企业级科技研究与咨询机构Constellation Research认为，此番抛售反映了人们的担忧，即AI可能会挤压利润率，并限制软件公司的定价能力，但这并不是行业丧钟敲响的信号。

一个直接原因在于，当前模型仍停留在概率层面，尚未触及人类认知核心，同时在幻觉、多模态对齐、推理能力等层面存在明显理论局限性。因此，全球科技巨头近期集中大幅上调2026 年资本开支（Capex）指引。

亚马逊2025年第四季度财报后，公司预计2026年资本支出约2000亿美元，明显高于市场此前预测。谷歌母公司Alphabet公布财报并披露，计划在2026年投入高达1850亿美元的资本支出。大型科技企业今年预计将在人工智能领域合计投入超过5000亿美元。

双方“矛盾”之间，软件公司需要通过多季度财报证明，面对AI冲击，公司净留存率能够保持稳定，定价权仍能被掌握；AI公司也需持续完善基础设施与执行能力，证明高额资本开支并非“AI泡沫”，能够转化为实际生产力。