重新定义 AI 竞争格局
Anthropic 是 AI 模型提供商领域的巨头，尤其擅长编码等领域。然而，其旗舰 AI 助手 Claude 尚未达到 OpenAI 的 ChatGPT 那样的普及程度。Anthropic 首席产品官 Mike Krieger 表示，该公司并不执着于通过创建一个普遍采用的 AI 助手来征服 AI 领域。
Krieger 在 HumanX AI 会议上的一次谈话中分享道：’虽然我希望 Claude 能够覆盖广泛的受众，但我们的宏伟愿景并不取决于此时实现大众市场消费者的采用。’
双管齐下的战略：模型和垂直体验
Krieger 解释说，Anthropic 目前的重点有两个方面：打造卓越的模型和开发他所谓的’解锁智能体的垂直体验’。这一战略的初步体现是 Claude Code，这是 Anthropic 的 AI 驱动的编码工具，在发布后第一周内迅速获得了 10 万用户。Krieger 暗示，今年还将发布一系列针对特定用例的类似专用智能体。此外，Anthropic 正在积极开发为开发者量身定制的’更小、更便宜的模型’。当然，他们最强大的模型 Opus 的未来迭代版本也即将问世。
从 Instagram 到 AI：塑造人机交互的旅程
Krieger 以 Instagram 和新闻聚合应用 Artifact 的联合创始人而闻名，他大约在一年前加入了 Anthropic。’我转到 Anthropic 的一个关键原因是，我相信我们拥有独特的能力来塑造人机交互的轨迹，’他透露。’我们的方法与众不同。我们努力赋能个人，而不仅仅是取代他们。我们的目标是让人们意识到 AI 的巨大潜力和固有的局限性。’
谨慎与创新并驾齐驱
从历史上看，Anthropic 一直被认为是较为谨慎的 AI 实验室之一。然而，该公司现在正发出信号，表示将朝着使其模型限制更少的方向转变。Krieger 指出，他们最新发布的 Sonnet 3.7 与其前身相比，提示拒绝率降低了 45%。’我们设想了一系列模型，从极其冒险的模型到极其谨慎的模型，’他解释说。’我的最终满意度在于用户认为我们的模型达到了和谐的平衡。’
深入探讨 Anthropic 的产品战略
在 HumanX 的对话深入探讨了 Anthropic 运营的各个方面。我们探讨了 Anthropic 如何应对与其 API 客户（例如 AI 编码工具 Cursor）的竞争，前沿 AI 实验室内部产品开发的复杂性，以及使 Anthropic 与 OpenAI 区分开来的因素。
企业 vs. 消费者：Anthropic 的目标受众
问题： 随着 Anthropic 规划未来几年的发展方向，它主要是一家以企业为中心的公司、以消费者为导向的公司，还是两者兼而有之？
Krieger： 我们的核心使命是赋能个人的工作，无论是编码、知识型任务还是其他专业工作。我们对以娱乐为中心的纯粹消费者用例不太感兴趣。我相信消费者 AI 领域仍有巨大的潜力尚未开发，但这并不是我们当前的优先事项。
作为领导过十亿用户服务的负责人，我可以证明以这种规模进行构建的兴奋和成就感。虽然我希望 Claude 能够覆盖广泛的受众，但我们目前的雄心并不依赖于实现广泛的消费者采用。
通往 AI 领导地位的道路：超越大众采用
问题： 如果大众采用不是主要目标，那么 Anthropic 通往领导地位的道路是什么？
Krieger： 我们的战略沿着两个主要轴线展开。首先，我们坚定不移地致力于构建和训练世界上最先进的 AI 模型。我们卓越的研究团队证明了这一承诺。我们将继续在这个领域投资，利用我们的优势并通过我们的 API 提供这些功能。
其次，我们专注于打造垂直体验，以释放 AI 智能体的潜力。这些智能体超越了单轮交互，在用户的个人和职业生活中提供帮助。Claude Code 代表了我们首次涉足垂直智能体，专门针对编码。我们计划推出更多智能体，这些智能体将利用我们模型的优势并满足特定的用户需求，包括数据集成。预计在未来一年内，我们将推出一系列专用智能体，超越 Claude AI 和 Claude Code。
与 API 客户的竞争：微妙的平衡
问题： 许多开发者对由你们的模型提供支持的 Cursor 充满热情。Anthropic 如何决定何时与客户竞争，就像 Claude Code 的情况一样？
Krieger： 对于所有 AI 实验室来说，这都是一个微妙而敏感的问题，我对此非常谨慎。例如，我亲自联系了 Cursor 的首席执行官和我们的主要编码客户，提前通知 Claude Code 的发布，并强调其互补性。我们观察到用户同时使用这两种工具。
为 Claude Code 提供支持的底层模型与驱动 Cursor、Windsurf 甚至 GitHub Copilot 的模型相同。一年前，这些产品中的大多数甚至还不存在，Copilot 是个例外。我们乐观地认为，我们可以通过合作来应对这些偶尔出现的紧密相邻的情况。
为新 Alexa 提供动力：战略合作伙伴关系
问题： Anthropic 在为改进后的 Alexa 提供动力方面发挥着关键作用。亚马逊是贵公司的重要投资者。这种产品合作伙伴关系是如何产生的，它对 Anthropic 意味着什么？
Krieger： 它发生在我加入 Anthropic 的第三周。亚马逊表现出强烈的创新愿望。这个机会让我深感共鸣，因为我们可以贡献我们的前沿模型和优化它们以用于复杂用例的专业知识。反过来，亚马逊拥有广泛的设备生态系统、广泛的覆盖范围和已建立的集成。
这次合作实际上标志着我在 Anthropic 的两项编码贡献之一。最近，我有机会为 Claude Code 构建了一些功能，这对于管理者特别有用。它允许他们在会议前委派任务，然后在会议后查看结果。对于 Alexa，我开发了一个基本的原型，演示了与由 Claude 模型驱动的类似 Alexa 的系统的交互。
Alexa 交易的意义：超越具体细节
问题： 在不深入探讨 Alexa 交易的财务细节的情况下，这对您的模型有什么更广泛的影响？
Krieger： 虽然我们无法透露确切的经济效益，但事实证明这种合作关系对双方都令人兴奋。它对我们起到了催化剂的作用，特别是在延迟优化方面。我们基本上将一年的优化工作压缩到了三到六个月的时间内。我重视那些挑战我们并设定雄心勃勃的最后期限的客户，因为这最终会让每个人都受益。其中许多增强功能都已纳入所有用户可用的模型中。
寻求更多分销渠道：Siri 的潜力
问题： Anthropic 是否会接受更多类似于 Alexa 的分销合作伙伴关系？看来苹果可能正在寻求 Siri 方面的帮助。这是您会考虑的方向吗？
Krieger： 我们渴望为尽可能多的此类平台提供支持。我们的优势在于咨询和合作。硬件开发目前不是我们内部的重点，因为我们需要战略性地优先考虑我们现有的优势。
在研究驱动的环境中进行产品开发：平衡的艺术
问题： 作为 CPO，您如何驾驭像 Anthropic 这样以研究为中心的公司？当突破性的研究突破可能即将到来时，您如何预测未来的发展？
Krieger： 我们投入了大量精力来思考我们希望在今年年底交付的垂直智能体。我们渴望协助用户进行研究和分析。我们希望解决许多引人注目的知识工作者用例。
如果将某些数据纳入预训练阶段至关重要，则需要迅速做出决定，以便在年中或更晚的时候体现这些功能。我们必须在产品交付中既敏捷又适应性强，同时对我们的六个月目标保持清晰的愿景，以指导研究方向。
当我加入时，我们构思了更具智能性的编码产品的想法，但模型还没有完全准备好支持所需的产品。当我们接近 3.7 Sonnet 发布时，我们感到很有信心。这是一场微妙的舞蹈。等待模型完美意味着你太晚了，无法主动构建产品。但是，您还必须做好模型不完全符合您需要的准备，并且在交付产品的不同迭代时保持灵活性。
编码能力及其对招聘的影响：重新思考工程师角色
问题： Anthropic 处于编码模型开发的最前沿。您是否已开始重新评估您的招聘策略和工程师的人员配置？
Krieger： 我最近与我们的一位使用 Claude Code 的工程师进行了交谈。他强调，最具挑战性的方面仍然是与设计、产品管理、法律和安全团队保持一致，以实际交付产品。与任何复杂的系统一样，解决一个瓶颈通常会暴露出另一个约束领域。
今年我们将继续招聘大量的软件工程师。然而，从长远来看，我们设想设计师能够通过将他们的 Figma 设计转化为初始运行版本，甚至多个版本，从而在堆栈中更进一步。产品经理，正如 Anthropic 内部已经发生的那样，可以使用 Claude Code 对他们的想法的初始版本进行原型设计。
预测所需的工程师绝对数量很困难，但我们预计会交付更多产品并扩大我们的范围，而不仅仅是加速现有产品的交付。产品交付的速度仍然更多地受到人为因素的限制，而不是仅仅受到编码的限制。
Anthropic 的优势：文化与协作
问题： 对于正在权衡 OpenAI 和 Anthropic 的工作机会的人，您会说什么？
Krieger： 我会鼓励他们花时间与两个团队相处。产品，尤其是内部文化，有很大不同。Anthropic 更强调一致性和 AI 安全性，尽管与纯粹的研究相比，这在产品方面可能不太明显。
我们的主要优势之一（我希望我们能保持）是我们高度整合的文化，没有领地和孤岛。我们在研究和产品团队之间建立了良好的沟通。研究人员积极欢迎产品反馈，以改进模型。这真的感觉像一个统一的团队和公司，随着我们规模的扩大，挑战在于保持这种凝聚力。