爭奪AI制高點，谷歌和Anthropic必有一戰

　　剛發布Cowork的Anthropic又要融資了。知情人士透露，這家公司正在敲定一輪250億美元的巨額融資，距離上次融資僅僅過了兩個多月。

　　為什么Anthropic如此迫切地需要資金?

　　原因很簡單，2026年AI大廠之間的競爭，已經不再是模型參數和跑分了，開發者體驗和Agent能力轉而成為了新貴。

　　例如，智譜首席科學家唐杰此前表示，隨著DeepSeek橫空出世，Chat范式的探索已經基本結束，因此公司決定押注coding。

　　誰能掌握住程序員，誰就能贏得勝利。

　　Anthropic固然很厲害，Y Combinator 2026的數據顯示，Claude Code市場占有率高達52%，橫掃所有對手。

　　而且他們只需要4個程序員，僅用10天的開發周期，就能拿出Cowork這種既成熟，還完整封裝的產品，無疑是坐穩了寶座。

　　但谷歌不可能坐視不管，這家AI巨頭即將和Anthropic在Vibe Coding領域短兵相接。

　　有意思的是，這次谷歌所扮演的角色，不再是霸主，而是一個挑戰者。

　　01

　　谷歌實際上直到2025年年末，才發布了類似的Agent編程工具Antigravity。而Claude Code的發布時間是2025年年初。

　　這也是為什么說在AI編程這個領域，谷歌只是一個挑戰者。

　　谷歌官方給Antigravity的定義是Agent-First IDE(Agent優先集成開發環境)，強調Agent是核心設計理念，而非傳統IDE的輔助功能。

　　內置的Mission Control面板允許開發者管理多個自主運行的Agent，這些Agent可以并行處理任務、瀏覽網頁查找文檔、甚至在終端中執行命令。

　　從功能上看，Antigravity試圖在多任務并行上做出差異化，但核心邏輯仍然是讓AI代理替開發者完成編程工作。

　　但是，Antigravity不止原生支持Google自家的Gemini 3 Pro、Deep Think和Flash模型，它同時也支持Anthropic的Claude Sonnet 4.5和Opus 4.5。

　　這個決定背后的邏輯很直白，哪怕開發者更喜歡Claude的模型，谷歌也要確保他們留在谷歌的IDE生態中。

　　話又說回來了，這種策略本身也是一種妥協。

　　作為AI大廠，谷歌在自己的開發工具里支持競爭對手的模型，這在以往是難以想象的。

　　但現實擺在面前，Claude模型更聰明，更會編排任務，更懂開發者。開發者對Claude模型擁有粘性，但對IDE還沒有。

　　就像同樣是下單麥當勞的外賣，美團和淘寶閃送在優惠力度、派單時間等方面就是不一樣。IDE在開發過程中也和平臺類似，即便模型相同，輸入的需求相同，但是最后得到的結果也是不同的。

　　然而從市場反饋來看，Antigravity的表現并不如谷歌預期。

　　CB Insights的報告顯示，在2025年末的AI編程工具市場份額統計中，Antigravity的采用率遠低于Cursor和GitHub Copilot這些老牌工具。

　　開發者社區的討論也印證了這一點，大多數人認為Antigravity的多Agent管理功能雖然新穎，但在實際使用中并不如單一強大的Agent來得高效。

　　不過，Antigravity也并非毫無亮點。Linux之父林納斯·托瓦茲(Linus Torvalds)此前啟動AudioNoise項目，嘗試使用Antigravity進行Vibe Coding，比如利用AI生成Python代碼，以輔助音頻處理工作。

　　林納斯在項目的README文件中坦言，他對Python并不熟悉，過去通常是通過搜索和復制粘貼來完成Python編程，但現在他干脆跳過這個中間環節，直接讓Antigravity來生成代碼。

　　林納斯的背書確實為Antigravity帶來了一些關注度，但這個案例本身也暴露了Antigravity的定位問題。

　　AudioNoise只是一個業余項目，Torvalds用AI生成的也只是他不擅長的Python可視化工具部分，核心的C語言音頻處理邏輯仍然是他手寫的。

　　換句話說，即便是林納斯這樣的頂級程序員，也只是把Antigravity當作一個輔助工具，用來處理自己不熟悉的邊緣任務。

　　這恰恰說明了谷歌面臨的困境。

　　Claude Code已經可以為開發者處理復雜的編程任務，而Antigravity還停留在輔助工具的層面。

　　02

　　谷歌并非沒有優勢。

　　事實上，如果單從資源和技術積累來看，谷歌擁有Anthropic難以企及的全棧能力。從芯片到云服務，從模型訓練到應用部署，谷歌可以在每個環節進行優化。

　　但問題在于，這種全棧優勢在編程工具這個細分市場上，并沒有轉化為實際的競爭力。

　　前文提到的Cowork，就是一個很好的例子。

　　2026年1月，Anthropic推出了Cowork，這是一個桌面應用功能，讓Claude可以直接訪問用戶電腦上的文件夾，執行復雜的多步驟任務。

　　Cowork的推出進一步擴展了Claude的應用場景，從純粹的編程工具延伸到了更廣泛的知識工作領域。

　　在開發過程中，Anthropic團隊主要依靠Claude Code來生成Cowork的代碼。換句話說就是，Anthropic已經實現了由AI構建AI，今天能推出Cowork，明天就有可能推出性能更強大的產品。

　　相比之下，谷歌在應用層的動作顯得遲緩。

　　谷歌確實也有類似Cowork的產品，叫做Gemini CLI。這個工具在功能上與Cowork相似，可以訪問本地文件并執行任務。

　　但問題在于，Gemini CLI并不是用Antigravity開發的，而且只能通過命令行操作，不能像Cowork那樣提供圖形界面讓用戶直觀地進行交互。

　　從AI編程工具上看，Anthropic從一開始就把Claude Code定位為開發者的協作伙伴，強調長時間、復雜任務的處理能力。而谷歌的Antigravity更像是一個功能集合，通過堆砌特性來吸引用戶。

　　OpenAI在這個領域的存在也不容忽視。雖然OpenAI的Codex和GitHub Copilot在市場份額上不如Claude Code，但它們有著別樣的優勢，那就是與微軟的合作，深度綁定GitHub生態將AI編程能力直接嵌入到開發者最常用的平臺中。

　　這種策略雖然不如Anthropic激進，但勝在穩健。

　　雖然說了那么谷歌的不好，然而谷歌也有自己的殺手锏，那就是硬件基礎設施層的優勢逐漸放大。這一點在谷歌與Anthropic的芯片合作上體現得尤為明顯。

　　在應用層打得不可開交的同時，谷歌和Anthropic在基礎設施層卻保持著密切的合作關系。2025年末，Anthropic宣布，將直接采購近100萬顆谷歌TPU v7芯片，代號Ironwood。

　　根據SemiAnalysis的分析，這筆交易價值420億美元，預計將為Anthropic提供超過1GW的算力容量。

　　Anthropic選擇TPU而非英偉達GPU，主要基于經濟和技術考量。

　　與英偉達的GB200服務器相比，TPU v7集群的總擁有成本降低了約30-44%。

　　在性能方面，TPU v7相比上一代TPU v5p，性能提升了近10倍。每顆TPU v7芯片可以提供4.6 petaFLOPS的FP8計算能力，這個數字與英偉達的B200基本持平，甚至略高一些。

　　而在能效比上，TPU v7更是表現出色，功耗約為600W，遠低于英偉達GPU動輒1000W以上的功耗。

　　最關鍵的是生態兼容性。

　　Claude 4.5 Opus是Anthropic采用多元化算力策略所訓練出來的模型，同時可以運行在亞馬遜Trainium、英偉達GPU以及谷歌TPU上。

　　TPU在這里面負責算力補充和特定算法優化。

　　一切大模型的基石是Transformer架構，而TPU的脈動陣列(Systolic Array)架構專為Transformer層的大規模矩陣運算設計，相比GPU在同等功耗下矩陣計算效率提升30-80%。

　　而在推理方面，Anthropic通過可以TPU的優化，實現推理時動態激活專家層，減少無效計算，降低延遲。而GPU每一次推理，都必須使用內存進行讀寫，會浪費大量的電力。

　　換句話說，Anthropic想要讓自家的模型用起來更省錢，那他們就更需要TPU，而不是GPU。

　　從供應鏈角度看，這筆交易也有深層次的戰略意義。

　　英偉達GPU產品供不應求的局面已經持續了兩年，即便是OpenAI和Meta這樣的大客戶，也經常面臨交付延遲的問題。通過與谷歌的合作，Anthropic打破了對英偉達生態的單邊依賴，獲得了谷歌的供應保障。

　　對于谷歌來說，這筆交易同樣意義重大。谷歌的TPU業務長期以來主要服務于自家的AI訓練需求，外部客戶相對較少。

　　Anthropic的百萬芯片訂單不僅帶來了可觀的收入，更重要的是驗證了TPU在商業市場上的競爭力。如果Anthropic能夠成功利用TPU訓練出更強大的Claude模型，那將是對TPU技術的最好背書。

　　對于谷歌來說，這是一種東邊不亮西邊亮的策略。

　　即使Gemini沒有在應用層戰勝Claude，谷歌也會因為Claude逐漸綁定TPU而從中獲利。TPU芯片的銷售、云服務的租賃、技術支持的費用，這些都是實實在在的收入。而且，隨著Anthropic對TPU依賴度的提高，谷歌在這段關系中的話語權也會逐漸增強。

　　但這種策略也有風險。如果Anthropic利用谷歌的TPU訓練出了遠超Gemini的模型，那谷歌在應用層的競爭將變得更加困難。到那時，谷歌可能會面臨一個尷尬的局面，自己的基礎設施在支撐競爭對手的成功。

　　03

　　如果說技術和硬件是戰爭的武器，那么資本就是這場戰爭的燃料。

　　而在資本層面，Anthropic展現出了驚人的融資能力。

　　2026年初，Anthropic預計完成一筆規模超過250億美元的融資，這將使其估值達到3500億美元。

　　要知道，2024年3月，Anthropic的估值還只有615億美元。到2025年11月，這個數字已經漲到1830億美元。短短幾個月后，估值再次翻倍，直逼OpenAI。

　　支撐這3500億美元估值的，是實打實的收入增速。

　　Anthropic在其F輪融資公告明確記載，2025年年化收入約10億美元，在2026年將會達到152億美元。

　　這種15倍的增長速度是非常夸張的。更重要的是，這種增長不是靠燒錢補貼換來的，而是來自API和訂閱的真實付費。

　　投資者看到的不再是一個需要持續輸血的研究機構，而是一個有清晰商業模式、能夠自我造血的科技公司。

　　Claude Code的成功正是這種轉變的最好證明，通過Cowork，它證明了Claude Code不僅是一個技術產品，更是一個可以帶來穩定收入的商業產品。

　　本輪融資由Coatue Management和新加坡主權財富基金GIC領投。

　　不過在這之中發生了一件很有意思的事情，紅杉資本同時下注了OpenAI、xAI和Anthropic。這種買下整個賽道的打法，在風險投資歷史上并不常見。

　　紅杉的這一轉變發生在其高層人事變動之后。紅杉前任負責人魯洛夫·博塔(Roelof Botha)對于向少數高估值初創公司集中投資持謹慎態度，他曾公開表示，向硅谷砸更多的錢并不能產生更多偉大的公司。

　　但在2025年11月魯洛夫卸任后，新的領導層顯然采取了不同的策略。

　　現在的紅杉認為，Anthropic的這筆融資規模如此之大，它已經從風險投資轉變為了一種股票投資。紅杉持有大量OpenAI和xAI的股份，同時也看好Anthropic，因為這不是一場非此即彼的競賽，這些公司各自都將擁有獨特的能力。

　　在AGI時代，贏家可能不止一個。不同的AI公司會在不同的細分領域占據優勢，而不是像傳統互聯網時代那樣，一家獨大通吃市場。

　　從這個角度看，紅杉的全賽道押注是一種理性的風險對沖。

　　毫不夸張地說，在AI領域，資金本身就是一條護城河。沒有百億美元的入場券，已經無法留在牌桌上。

　　訓練一個前沿大模型的成本已經達到數億美元，而要維持持續的迭代和優化，每年需要投入的資金可能達到數十億美元。這種資金門檻將大部分玩家排除在外，也只有那些能夠持續獲得大規模融資的公司才能繼續玩下去。

　　微軟和英偉達在這輪融資中承諾的投資約為150億美元。

　　而Anthropic又表示，拿到融資后，很大一部分資金需要用于購買算力。如果Anthropic需從微軟Azure采購算力，GPU使用的是英偉達的，這就又變成了左手倒右手的循環，使得云廠商和芯片巨頭通過投資鎖定了未來的收入。

　　實際上這種資本循環在AI行業已經是常態了。大型科技公司既是AI創業公司的投資者，又是它們的供應商。

　　這種雙重身份帶來的好處是顯而易見的，投資可以獲得股權回報，而供應商身份則可以獲得穩定的收入。AI創業公司的很大一部分融資，最終會回流到這些大型科技公司手中。

　　Anthropic還透露，公司已聘請知名律所Wilson Sonsini籌備上市事宜，預計將在2026-2027年期間IPO。如果這個計劃成真，Anthropic可能比OpenAI更早上市。這將是一個標志性事件，意味著AI行業開始進入成熟期，從純粹的技術競賽轉向商業化和資本化。

　　相比之下，谷歌雖然也有錢，卻沒辦法像Anthropic一樣，在AI編程領域如此專一。

　　谷歌是一家市值超過4萬億美元的巨頭，AI只是其眾多業務之一。谷歌的主要收入來源是廣告，因此谷歌對AI的態度是通過AI來強化以廣告為主的現有業務。

　　這種多元化既是優勢，也是劣勢。優勢在于谷歌有足夠的資金和資源支撐長期投入，劣勢在于注意力和資源必然會被分散。

　　Anthropic可以將所有資源集中在Claude的開發和優化上。這種專注度帶來的效率提升是顯而易見的。從Claude 3到Claude 4.5，Anthropic的迭代速度遠超谷歌的Gemini系列。

　　而Claude Code從推出到占據市場主導地位，也只用了不到一年時間。

　　從長期來看，AI編程的結果可能不會是簡單的贏家通吃。

　　谷歌憑借其全棧能力和基礎設施優勢，在企業市場和大規模部署場景中仍然有很強的競爭力。而Anthropic則可能在開發者工具和高端應用場景中保持領先。

　　兩家公司的競爭，更像是在不同維度上的較量，而不是在同一條賽道上的直接對決。

　　但有一點是確定的，編程這塊AI高地的爭奪，已經成為決定AI行業格局的關鍵戰場。

　　這不僅僅是因為開發者是AI工具的直接用戶，更重要的是，開發者是整個數字世界的建設者。掌握了開發者，就掌握了未來軟件的生產方式，這才是這場戰爭真正的意義所在。