OpenAI四页内部信曝光：痛批Anthropic营收注水80亿美元，大力押注企业级AI

4月14日消息，综合The Verge与CNBC等媒体报道，OpenAI首席营收官(CRO)丹妮丝·德雷瑟(Denise Dresser)于周日向全员发送了一份长达四页的内部备忘录。该文件勾勒了公司的最新战略考量，强调必须锁定用户并大力发展其企业级业务。

这份备忘录反复强调了为AI产品构建“护城河”的重要性，以应对用户极易在每日或每周“霸榜”的不同模型之间切换的现状。德雷瑟近期接手了前首席运营官布拉德·莱特卡普(Brad Lightcap)转岗负责特殊项目后留下的多数职责。她明确指出，重点聚焦企业客户至关重要。这是该公司近期战略调整的一部分，旨在避免将精力浪费在“支线任务”上，而是全盘押注于最大的营收引擎。

“多产品矩阵的普及使我们更难被替代，”德雷瑟在文中写道，并在随后补充，“我们应该停止以拥有独立产品线的公司思维来思考。我们应该像一家平台公司那样思考，提供多个入口和一体化的企业级服务。”

德雷瑟还谈到了OpenAI与其长期宿敌Anthropic之间日益激烈的竞争，她写道：“市场竞争达到了我前所未见的烈度”，尽管Anthropic“对代码能力的专注为他们提供了一个早期的市场切入点”，但“在平台大战中，你绝对不想成为一家单一产品公司。”备忘录还指控Anthropic夸大了其宣称的营收运转率，并称未能获取足够的算力是该公司的“战略性误判”。据报道，OpenAI和Anthropic均计划于今年上市。

“他们的故事建立在恐惧、限制以及‘一小撮精英应该控制AI’的理念之上，”德雷瑟在提及Anthropic时写道。

OpenAI长期以来一直以“民主化AI”自居，承诺为大众提供更多访问权限，并经常以此暗示Anthropic及其聚焦企业的战略是在背道而驰。今年2月，OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼(Sam Altman)曾写道：“Anthropic是在为富人提供昂贵的产品。”

以下为德雷瑟备忘录全文译文：

致胜企业级AI的体系架构

进入第二季度，我希望重申公司的核心关注点：客户。近期，我与主要企业客户、头部初创公司及核心风险投资机构的高管进行了密集交流。市场反馈清晰表明：业界对我们的技术进展持积极态度，并希望进一步明确我们的产品路线图，以便进行具备前瞻性的业务规划。

企业级AI市场正趋于成熟。基础模型的原始性能固然关键，但已非唯一决定因素。客户愈发看重产品的“适配度”：AI应如何无缝嵌入其现有工作流、知识库、风控体系及日常运营？如何在生产环境中实现有效部署、建立信任，并通过持续的数据积累完成迭代？市场需要的是一个可靠的底层架构。

我们正在构建的正是这一架构：涵盖最适宜办公场景的模型、智能体（Agents）平台、深度贴合业务语境的解决方案，以及具备大规模部署与优化能力的系统。目前，这一战略方向已得到订单数据的验证——数额达九位数的多年期、多产品采购合同正持续增加。随着现有客户将我们的技术能力设为组织内部的标准配置，其对公司产品的采用规模亦在稳步扩张。

我对团队展现出的执行力感到自豪。目前公司面临的首要制约因素已由需求端转向产能端。因此，第二季度我们将继续把人才招聘作为核心要务。我们将坚持审慎的招聘策略与高标准，打造一支契合客户与内部期望的卓越团队。

我们拥有算力储备、产品矩阵以及强劲的客户需求驱动。目前正是全力确立OpenAI作为企业级AI构建、部署与规模化首选平台地位的关键窗口期。

基于客户反馈，以下是第二季度的五大优先事项：

1. 确立在办公模型层的领先优势

企业客户的核心诉求是业务增效。其采购意愿建立在模型能否切实提升员工的写作、分析、编程、客户支持及决策效率之上。客户本质上是在为更高的人均产出、更短的业务周期、更低的运营成本及更优的执行力买单。

Spud是构建新一代办公智能基座的关键举措，早期客户反馈高度正面。作为公司迄今性能最优的模型，Spud精准契合了高价值专业场景的核心需求：更强的逻辑推理、对意图与依赖关系的深度解析、更优的任务追踪能力，以及在生产环境中更高的输出可靠性。

模型性能的突破将带动整个技术栈的效能提升。Spud不仅将显著优化核心产品矩阵，拓宽我们能够覆盖的业务流边界，也将成为客户围绕OpenAI生态进行业务整合的新锚点。这印证了我们迭代部署战略的有效性：推进技术前沿，将其应用于实际产品，从真实交互中提取数据，并将这些经验转化为复利，进而演进为通向“超级应用（Super App）”的更优系统。

我们在算力领域的护城河保障了技术能力的跨越式发展。算力的每一次跃升，均使我们能够训练出参数更大、适用面更广的模型，并从根本上降低单位智能的边际成本。这是公司长期的商业杠杆。

2. 占领智能体平台层

市场焦点正由提示词（Prompts）工程向智能体（Agents）转移。这一技术演进为公司打开了巨大的增量空间。

企业需要的是具备推理、工具调用、跨流程作业能力，并在真实商业环境中保持稳定运行的系统。这要求我们提供涵盖编排、控制、可观测性、安全性、系统集成及合规治理的完整服务。

Frontier项目旨在确立我们在平台层的掌控力。我们的目标是将Frontier打造为企业级智能体的默认平台——即企业构建、部署、管理和扩展AI系统的核心智能中枢。

该领域具有显著的复利效应。Frontier将模型智能与智能体执行力深度绑定。模型迭代将直接提升平台价值；而平台在企业内部的渗透率越高，客户的迁移成本就越大。随着客户在我们的系统中运行更多核心业务流，OpenAI的替代门槛将持续升高，最终成为企业运营的底层基础设施。

这是我们从单一产品供应商向运营基础设施提供商转型的必经之路。

3. 依托亚马逊渠道拓展市场版图

与微软（Microsoft）的战略合作是公司业务发展的基石。但客观而言，这也限制了我们在部分企业原生云环境中提供服务的能力——对众多企业而言，亚马逊Bedrock是其核心云基础设施。

自2月底宣布相关合作以来，客户的咨询需求呈现爆发式增长。目前团队正集中资源，致力于将该方案打造为规模化的分销渠道。

亚马逊有状态运行环境（Amazon Stateful Runtime Environment）具有关键战略意义。它不仅扩大了产品的可及性，更实现了交互模式的升维。通过支持跨会话记忆、上下文留存与状态连续性，系统突破了传统的无状态模型访问限制，具备了长期稳定处理复杂业务流程的能力。

该机制将从三个维度扩大市场份额：1. 降低AWS原生客户的接入摩擦；2. 通过在客户现有的AWS云环境及合规框架内运行，增强我们在强监管及高安全敏感度行业的渗透率；3. 进一步整合平台能力，使其覆盖从模型调用到长期运行的多步智能体生产环境。

4. 推动全栈AI原生解决方案的商业化

企业端的需求正从单点工具转向平台级解决方案。这正是公司的核心竞争力所在：ChatGPT企业版作为知识工作者的入口；Codex作为软件开发与智能体构建的系统；API作为嵌入客户自有产品与工作流的智能引擎；Frontier定位为智能体平台；而亚马逊运行环境则将我们的服务边界延伸至生产级的有状态执行层。

这种产品矩阵的广度构成了显著的战略优势，能够匹配不同客户的多元化切入点。无论是从员工端、开发者端切入，还是聚焦内部系统或外部产品，我们均能在各个触点实现无缝对接，并以此为契机，引导客户逐步采用整个技术栈。

这是公司正在构建的增长飞轮：更优的模型驱动更高的使用频次，高频使用促成更深度的系统集成，深度集成带动多产品交叉销售，而多产品矩阵的全面铺开最终将构建极高的客户留存壁垒。

我们必须摒弃单线产品的运营惯性，确立平台化战略思维，为企业客户提供多入口、一体化的综合解决方案。

5. 掌控部署环节

当前，企业级AI落地的核心阻碍已由技术可行性转变为规模化部署能力。

DeployCo项目使我们能够将产品需求转化为标准化的企业转型方案。作为核心部署引擎，它将协助企业加速价值验证、控制实施风险，并在组织内部推动规模化应用。

该项目将成为公司全业务链的效能倍增器。它不仅能缩短客户的部署周期，优化产品反馈闭环，沉淀可复制的实施范式，还能协同提升产品、销售及客户成功团队的整体绩效。此外，通过深化与“Frontier联盟”的合作，DeployCo为我们在市场上实现规模化落地提供了切实路径。

在企业级AI赛道的角逐中，最终胜出的企业不仅需要具备顶尖的模型研发能力，更需拥有卓越的部署执行力，确保模型能够深度融合至实际业务流与组织架构中，转化为可量化的商业价值。OpenAI理应成为全球该领域的标杆。

竞争格局评估

当前市场竞争达到了我前所未见的烈度。我认为这归根结底是一件好事。这意味着机遇极其庞大且重要。然而，毫无疑问，市场有时会变得喧嚣、动荡且令人分心。竞争激励着我们，会让我们变得更好，最重要的是，我们的客户将从中受益。就此而言（正如你们无数次听我强调的那样），我们的首要任务应该是把时间花在客户身上。当我们花时间倾听客户的痛点和野心，专注于我们能如何投资并帮助他们时，其他一切噪音都会平息，焦点也会随之清晰。

话虽如此，这里仍有几点值得牢记，特别是关于Anthropic：

• 他们的故事建立在恐惧、限制以及“一小撮精英应该控制AI”的理念之上。 而我们积极的信息终将获胜：构建强大的系统，设置正确的护栏，扩大访问权限，并帮助人们成就更多。
• 他们未能获取足够算力的战略性误判正体现在产品上。 客户通过频繁的限流、较弱的可用性以及不那么可靠的体验感受到了这一点。我们更早地洞察了呈指数级增长的算力曲线，行动也更迅速，现在已经拥有了真正的结构性优势。
• 其对代码能力的专注为他们提供了一个早期的切入点。 但在平台大战中，你绝对不想成为一家单一产品公司。随着AI从开发者渗透到每一个团队、工作流和行业，这种狭隘性将成为真正的负债。
• 他们宣称的营收运转率被注水了。 他们采用的会计处理方式让营收看起来比实际要大，包括将与亚马逊和谷歌的营收分成采用总额法(grossing up)计算。我们的分析显示，这导致其营收运转率被高估了约80亿美元（基于其目前宣称的300亿美元规模计算）。 而我们报告的与微软的营收分成是净额(net)，这更符合我们作为一家公众公司将被要求遵守的财务标准。

能与在座各位并肩共事，是我职业生涯的最大荣幸。我为这家公司及整个团队展现出的专业素养感到自豪。身处这场技术变革的最前沿，我们肩负着定义未来的使命。希望团队保持战略定力，紧密协作，以最高标准的执行力推进各项业务。

市场机遇清晰可见，现在的关键在于执行。