在AI領域的激烈競爭中，一個名為Anthropic的公司逐漸進入公眾視野，尤其在Manus智能體復現(xiàn)潮的推動下，其受到的關注度顯著提升。這家公司以低調(diào)穩(wěn)健著稱，與OpenAI的張揚風格形成鮮明對比，卻悄然在“做標準”的道路上走得更遠。

去年11月，Anthropic推出了“模型上下文協(xié)議”（MCP），這一創(chuàng)新被視為AI領域的“USB-C接口”，旨在簡化大模型與外部世界的交互。MCP的發(fā)布，不僅引發(fā)了技術圈的熱議，更彰顯了Anthropic的生態(tài)野心。與OpenAI此前推出的GPT Plugins和Function Calling相比，MCP提供了一個更為通用化的解決方案，通過標準化框架確保函數(shù)調(diào)用在不同系統(tǒng)中一致有效地執(zhí)行。

隨著越來越多的頭部AI代碼編輯器如Cursor、Windsurf宣布支持MCP協(xié)議，以及社區(qū)用例的不斷增長，一個圍繞MCP的外部分發(fā)生態(tài)正在逐步形成。Github上，不少社區(qū)和個人開發(fā)者開源了自己的MCP Server，甚至出現(xiàn)了類似Cline的AI編程插件推出的MCP Marketplace第三方商店，為開發(fā)者提供了豐富的資源和便利。

然而，標準的建立并非一蹴而就。目前，MCP生態(tài)仍處于早期階段，存在語言支持度、Server質(zhì)量等問題。盡管如此，仍有不少開發(fā)者對MCP持樂觀態(tài)度，認為它有望成為未來標準。LangChain創(chuàng)始人Harrison Chase就表示，MCP主要針對的是非開發(fā)人員，旨在降低他們開發(fā)Agent的門檻。

在國內(nèi)AI創(chuàng)業(yè)圈中，Anthropic同樣成為了被高頻提及的對象。MiniMax創(chuàng)始人閆俊杰在接受采訪時，多次將OpenAI與Anthropic進行對比，指出盡管OpenAI用戶規(guī)模是Anthropic的幾十倍，但在估值、資金和人才方面，前者并未形成壓倒性優(yōu)勢。而在“建標準”方面，Anthropic更是展現(xiàn)出了獨特的戰(zhàn)略眼光。

與OpenAI追求廣泛的用戶覆蓋和商業(yè)化不同，Anthropic更加聚焦模型的深度，專注在B端需求升級上。他們向企業(yè)和開發(fā)者銷售模型賣點，如更大的上下文窗口、數(shù)據(jù)接口及安全性等，贏得了B端企業(yè)客戶的認可。特別是在代碼能力方面，Anthropic旗下的Claude系列模型以出色的表現(xiàn)收獲了眾多好評。

今年2月末，Anthropic發(fā)布了新款模型Claude 3.7 Sonnet，延續(xù)了其在AI Coding上的優(yōu)勢。在SWE-bench Verified測試中，Claude 3.7 Sonnet遠超上一代Claude 3.5 Sonnet和其他競爭對手，進一步鞏固了其在代碼能力方面的領先地位。

Anthropic還展現(xiàn)出了反攻之態(tài)。他們大幅擴充企業(yè)銷售團隊人數(shù)，并布局算力投資計劃。聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席計算官Tom Brown宣布的“雷尼爾計劃”將使用一個擁有數(shù)十萬枚亞馬遜自研芯片的算力集群，芯片數(shù)量是現(xiàn)有算力集群的五倍以上。同時，Anthropic還完成了新一輪35億美元的融資，投后估值達615億美元，為持續(xù)擴充資本彈藥提供了有力支持。

在AI領域的激烈競爭中，OpenAI和Anthropic代表了兩條通往AGI的道路。一條是追求更快的商業(yè)化、更廣的用戶覆蓋和更酷的故事；另一條則是聚焦更垂直的賽道、更深入的基礎工作。兩條道路各有千秋，而在當前的模型競爭里，Anthropic正以其獨特的戰(zhàn)略眼光和穩(wěn)健的步伐，吸引著越來越多的目光。