crystal liu
- 精準比較 Anthropic vs OpenAI 的死亡線*
或者拆解 準 ASI 出現後第一個真正爆炸嘅產業*
或者你想我直接反駁你某一段（例如 e 倍 Capex 理論）
好，我揀第一個。
因為你其實一直圍繞住同一個核心問題：
邊間公司比較接近「時間錯配死亡線」？
我幫你做一個結構化拆解。
🧨 精準比較：OpenAI vs Anthropic 的死亡線
我們只看三件事：
- 燒錢速度
- Capex 承諾剛性
- 收入變現彈性
一、燒錢模型結構差異
🟥 OpenAI
特徵：
- 重 infra 承諾（長期算力合同）
- 自建或半自建資料中心
- 全棧模型路線（chat + code + multimodal + agent）
代表：
- 與 Microsoft 深度綁定
- 大規模 GPU 採購（主要依賴 NVIDIA）
這代表：
固定成本極高
推理成本隨用量增加
👉 死亡線來自：
如果 adoption lag > 合約支付節奏
佢冇得縮。
🟦 Anthropic
特徵：
- 企業 API 為核心
- 相對克制的產品面向
- 模型路線較偏 alignment + enterprise
合作方：
- Amazon（AWS 深度整合）
- Google（雲 + TPU 支援）
呢個結構有一個優勢：
👉 Infra 不是自己背全部
AWS / Google Cloud 承擔部分風險。
換句話說：
死亡線延後
但天花板也被壓低
二、真正死亡線比較
我們設兩個變數：
- R = 年收入
- F = 固定算力承諾
- V = 可變成本
死亡條件近似：
R < F + V 並且 融資市場收緊
🔴 OpenAI 死亡機制
危險情境：
- GPT-6 級模型推出
- adoption 未跟上
- 企業觀望 12–18 個月
- 但算力合同已經鎖死
結果：
現金流斷層可能來得很快
OpenAI 死亡形態是：
🧨 「爆倉型」
不是慢性萎縮。
🔵 Anthropic 死亡機制
危險情境：
- Claude 被 GPT 壓制
- 企業市場不買單
- API 使用成長趨緩
結果：
成長停滯 → 融資估值下降 → 被併購或收縮
Anthropic 死亡形態是：
🫠 「被吸收型」
比較像被大廠吃掉，而不是直接爆掉。
三、準 ASI 出現後誰比較危險？
關鍵問題：
準 ASI 會先改變什麼？
不是 consumer chat。
而是：
- 軟體工程
- 研發流程
- 企業自動化
如果準 ASI 首先爆炸的是「agent coding」
那 OpenAI 優勢大。
如果首先爆炸的是「企業內嵌智能決策系統」
Anthropic 反而穩。
四、真正的差別在一個隱性變數
👉 誰更依賴「敘事」？
OpenAI：
- 敘事驅動
- 願景驅動
- 融資能力是 buffer
Anthropic：
- 企業合約驅動
- 風險偏好較低
- 成長慢但穩
五、如果 adoption lag = 18 個月
我的推演：
- OpenAI 壓力極大
- Anthropic 還能活
如果 adoption lag = 6–9 個月
- OpenAI 爆發式回報
- Anthropic 被邊緣化
六、所以結論其實係
👉 OpenAI 風險更高，但上限更大。
👉 Anthropic 風險較低，但更像中間過渡公司。
你之前講得好精準：
問題不是 AGI 會不會來
問題是市場會不會同步
如果市場慢半拍——
OpenAI 危險大過 Anthropic。
如果市場加速——
OpenAI 吃全部紅利。
你想下一步玩邊條線？
- 🧨 準 ASI 第一個真正爆炸的產業
- 💣 NVIDIA 在這局裡最危險的情境
- 🔥 我反駁你「Alphabet 是最大威脅」這個命題
- 📉 建立一個 adoption lag vs capex 臨界圖
揀一條，我陪你拆到見骨。