OpenAI内《部信》曝光：手撕Anthropic数【据造】假,小雪的嫩绿世界：清新治愈的自然系世界

出品｜虎嗅科技组

头图｜视觉中国

OpenAI 近日频频上热搜，却没有几件是正面新闻。传闻中的大招 GPT6 迟迟没有发布，一封本该保密的内部信倒是被美国消费者新闻与商业频道（CNBC）全文发出来了。

这封长达四页的备忘录是 OpenAI 首席营收官丹尼斯・德雷瑟（Denise Dresser）在 4 月 12 日发给员工的。在第二季度刚刚开始之际，这封信意在起到指明公司业务方向，肯定员工成绩，激励员工士气的作用。

不过在这封信被公开后，人们最关注的内容，一是 OpenAI 与微软的 " 塑料友情 "，二是 OpenAI 对竞争对手 Anthropic 从方方面面都黑了一遍，甚至直接阴阳其使用错误的方式计算出虚高的营收数据。

在这份备忘录中，德雷瑟首先强调要 OpenAI 当下的战略就是要摒弃 " 旁支业务 "，牢牢锁定拓展企业客户，全力押注这个核心营收增长点。

而谈到企业业务的增长，德雷瑟认为与长期合作伙伴微软的合作带来了制约。她称，" 我们与微软的合作是我们成功的基础。但它也限制了我们触达企业客户的能力，对许多企业而言，触达渠道就是 Bedrock"。

Amazon Bedrock 是亚马逊云科技（AWS）在 2023 年 4 月推出的一项完全托管的生成式 AI 服务平台，让企业能够访问包括 OpenAI 模型在内的所有主流人工智能模型。而就在一个多月前，亚马逊宣布计划投资 OpenAI 500 亿美元、建立战略合作伙伴关系。

OpenAI 和微软曾经是关系牢不可破的深度合作伙伴。不过在 2024 年年中，微软将 OpenAI 加入年度报告的竞争对手名单，OpenAI 开始向其他云服务提供商获取算力。而微软也开始公开测试一款自研人工智能模型，这可能推动其面向消费者的 Copilot 助手升级。看上去，两者的渐行渐远无可避免。

备忘录中怒撕 Anthropic 的部分同样引人注目。几天前，Anthropic 年化收入达 300 亿美元成为了科技圈最热的新闻，很多人觉得这是 Anthropic 弯道超车 OpenAI 的重要节点。

然而，德雷瑟在信中直接向表示，所谓的 300 亿年化营收是虚的，是因为 " 采用了特殊会计处理方式夸大营收，包括将与亚马逊、谷歌的收入分成全额计入营收 "，而这种错误的计算方式让 Anthropic 增约 80 亿美元。也就是说，Anthropic 的真实年化收入是 220 亿美元，低于 OpenAI 的 240 亿美元。

除了炮轰 Anthropic 虚报营收，德雷瑟还指出 Anthropic 的最大弱点在于算力不足，称 " 他们此前未足量采购算力的战略失误已在产品端显现 "，客户因此 " 感受到限流、服务可用性低、使用体验不稳定 "。而与此同时，OpenAI 有着充足的算力储备，已经形成 " 结构性优势 "。

除了在算力层面进行拉踩，这封信还把两家公司的理念层面进行了一番比较。德雷瑟称，Anthropic 的叙事 " 建立在恐惧、限制与 ‘少数精英掌控 AI ‘’ " 之上，而 OpenAI 则有着正向的理念如 " 打造强大系统、设置合理安全防护、扩大使用范围、助力人们实现更多可能 "，所以终将胜出。

而对于 Anthropic 的最大强项 Claude Code，德雷瑟没有否认其强大的编程能力，也没有称 OpenAI 的对标产品 Codex 其实更强大，但也依然要踩上一脚，称 Anthropic 这样的 " 单一产品公司 " 虽然赢得了早期突破，但在平台大战中 " 毫无胜算 "。

对于这篇泄露的邮件，很多人的第一反应是，这是真的是保密邮件被泄露吗？还是 OpenAI 又想出了全新的爆料及公关方式？

当下，OpenAI 和 Anthropic 都在积极筹备今年的 IPO，两者之间的竞争也日益白热化。而从近期的新闻看，Anthropic 的综合表现隐隐能压 OpenAI 一头。在上周的 HumanX 人工智能行业大会上，人们对 Claude 的高度关注甚至成为了 "Claude 狂热 " 现象。

而在同一时间，Open 却像是流年不利，有一周之内 6 名核心高管变动，产品安全漏洞被曝光，被马斯克起诉等一系列负面新闻，连奥特曼被袭击两次也没争取到多少同情的声量。当下，士气受挫的 OpenAI 无疑需要同时对内和对外展现一下面对 Anthropic 的优势与胜算。

另外， Anthropic 近期收到多家风投机构的报价，其估值推高至 8000 亿美元，而 OpenAI 在 3 月 31 日完成 1220 亿美元的融资后，估值达到 8520 亿美元，两者差距不大。在今年接下来的几个月里，企业市场的表现无疑对两家公司的估值叙事至关重要。

2026 年第一季度，Anthropic 在新企业客户争夺中胜率达 73.3%，OpenAI 仅 26.7%；企业 API 市场份额 OpenAI 从 50% 跌至 27%，Anthropic 升至 40%。竞争对手的攻城略地带来了太大的紧迫感，因此在这封可能是被故意公开的信中，OpenAI 才反复强调自己在企业市场的优势，比如 " 拥有多个入口，提供一体化的企业级别解决方案 "。

OpenAI 用多种公关方式对外强自己 "all in" 企业市场是合理的选择。但市场的反应还是取决于 OpenAI 接下来发布的新模型，与 AWS 的合作，以及 Frontier 的落地情况。

原文：

终将赢得企业级 AI 市场的体系

迈入第二季度，我想从我们始终应立足的起点开始：客户。近期我与各大型企业高管、极具影响力的初创公司负责人及主流风投机构进行了深入交流，得到的信号十分明确：市场对我们打造的产品充满期待，客户希望更深入地了解我们的产品路线图，从而放心规划布局、抢占市场先机。

企业级 AI 已进入更成熟的发展阶段。单纯的模型能力依旧重要，但已不再是全部。客户更看重适配性：AI 能否无缝融入其工作流程、业务知识、管理权限与日常运营，能否高效部署、值得长期信赖并持续迭代优化。他们需要一套可信任、可基于其搭建生态的完整体系。

而我们正在打造的正是这样的体系：适配办公场景的最优模型、智能体平台、与业务场景的深度融合，以及规模化部署与迭代升级的能力。客户也用最直接的方式验证了这一方向：多年期、多产品、九位数规模的合作订单持续增长，现有的客户也在集团内部全面普及我们的技术能力，不断扩大合作范围。

我为这支团队的表现感到无比自豪。我们凭借工作的深度、质量与用心赢得了市场信任。眼前的机遇无比广阔，当前我们最大的制约并非市场需求，而是自身产能。因此，人才引进仍是第二季度的重中之重。我们将审慎招聘、严守高标准，打造一支匹配客户期待、也对得起其要求的精锐团队。

我们已具备进一步扩大领先优势的所有条件：充足的算力、完善的产品、旺盛的客户需求。此刻正是我们全力冲刺的时刻，清晰且自信地向市场证明：OpenAI 是企业值得信赖的 AI 平台，可依托其进行开发、部署与规模化应用。

以下是我希望团队聚焦的五大客户导向核心任务。

一、拿下办公场景的模型层霸主地位

企业采购的是商业成果。他们愿意为能提升员工写作效率、优化分析能力、提高编程生产力、升级客户服务质量、辅助做出更高质量决策的模型付费；愿意为提升人均营收、缩短业务周期、降低客服成本、优化执行效率买单。

Spud 模型是下一代办公智能底座的关键一步，客户早期的反馈非常积极。它不仅是我们迄今为止最智能的模型，更满足了高价值专业办公的所有核心需求：更强的推理能力、更精准理解用户意图与任务关联、更可靠的执行落地，以及生产环境中更稳定的输出效果。

模型性能的提升会带动整个技术体系升级。Spud 将大幅优化我们所有核心产品，拓展我们可覆盖的工作流程，让客户更有理由选择与我们深度绑定。这正是我们迭代部署的核心策略：突破技术边界、落地实际产品、从真实使用中汲取经验、将反馈转化为更优体系，逐步迈向超级应用。

我们的算力优势让我们能够实现能力的持续飞跃。客户已在实际产品中切实感受到：更高的令牌限额、更低的延迟、更稳定的复杂流程执行。算力的每一次进步，都能让我们训练更强的模型、承接更多需求、降低单位智能服务成本，这是可持续的商业核心竞争力。

二、拿下智能体平台层霸主地位

市场已从提示词时代迈入 Agent 时代，这一转变对我们而言是巨大机遇。

客户需要的是能自主推理、调用工具、跨流程执行、在真实商业环境中稳定运行的系统。这意味着需要统筹调度、权限管控、运行监控、安全保障、系统集成与合规治理能力。

Frontier 平台能让我们掌控平台层核心。我们需要将 Frontier 打造成企业智能体的默认平台，即企业用于开发、部署、管理与规模化运行系统的核心智能层。

我们的优势将在此形成复利效应：Frontier 将模型智能与智能体表现直接绑定，模型越强大，平台价值越高；平台嵌入度越深，客户迁移成本越高；客户通过该系统运行的工作流程越多，OpenAI 就越难被替代，在办公体系中的地位就越核心。

这正是我们从产品供应商转型为商业基础设施的路径。

三、通过亚马逊拓展市场版图

与微软的合作是我们成功的基石，但也在一定程度上限制了我们贴合企业客户现有生态的能力，对众多客户而言，他们的核心云平台是亚马逊 Bedrock。

自 2 月底宣布双方合作以来，客户对这一合作方案的 inbound 需求堪称爆发式增长。我们正全力推进，将其打造为规模化的分销渠道。

亚马逊有状态运行环境意义重大，它既能扩大产品触达范围，又能升级产品形态。通过实现交互过程中的记忆留存、上下文连贯与任务延续。我们从无状态的模型调用升级为可长期稳定运行、支撑复杂商业流程的系统。

这将从三方面拓展我们的市场：

降低原生 AWS 客户的采用门槛；

在 AWS 环境内运行、适配客户现有合规体系，强化我们在监管严格、安全敏感型客户中的竞争力；

进一步整合我们的平台，实现从模型调用到长周期、多步骤智能体生产级运行的全链路覆盖。

四、销售完整的 AI 原生技术栈

客户需要的是平台，而非单点解决方案。而我们恰好拥有完整布局：面向知识办公的 ChatGPT for Work 是入口，面向软件与智能体开发的 Codex 是核心，API 是嵌入客户产品与流程的智能引擎，Frontier 是 Agent 平台，亚马逊运行环境则延伸至生产级有状态执行场景。

这种全面布局是重大战略优势，因为客户的起步场景各不相同：有的从员工办公切入，有的从开发者场景切入，有的从内部系统切入，有的从外部产品切入。我们的任务是在客户的任一接入点提供服务，进而推动其采用全栈产品。

我们需要打造这样的增长飞轮：更优的模型带动更多使用，更多使用推动更深层次集成，更深集成带来多产品采纳，多产品采纳让我们难以被替代。

我们不应再以多条独立产品线的思维运营，而要以平台型公司的视角布局：多个入口，统一集成的企业级解决方案。

五、掌控部署落地环节

当前企业 AI 的最大瓶颈，已不再是技术是否可行，而是企业能否成功且规模化地部

理解“小雪的嫩绿世界”，不是把冬天硬说成春天，而是在低温、短日照与风里，学会准确捕捉那些仍在生长、仍能让人放松的“绿”。

“小雪”里为什么还能看到嫩绿：气候与植物的正常节奏

小雪通常处在深秋向初冬过渡的阶段，气温确实明显下降，但并非处处严寒。对许多地区来说，这时地表未必长期封冻，降水偏少，却更容易出现夜露与薄霜，土壤含水量也随昼夜变化起伏。正因如此，一些耐冷、喜湿，或在低光下也能维持代谢的植物，会呈现出一种“低调的绿”：麦苗在田里铺开，草坪变得更矮更密；冬青、黄杨、侧柏等常绿植物保持稳定色相；背阴处的苔藓与地衣在潮气里显得格外鲜活。

常见误区是把“有雪”当成“小雪”的核心。小雪是节气名，意味着寒潮更频繁、降水形态更可能转为雪，但是否下雪、雪能不能积住，仍取决于当地纬度、海拔和当时冷暖空气的强度。很多人找“小雪的嫩绿”时跑去空旷迎风处，结果只看见枯黄与尘土；反而在靠近水体、林下、山阴、墙根等微环境里，更容易遇到真正的“嫩绿”。

典型的“自然系嫩绿”长什么样：颜色、质感与光线的关系

“小雪的嫩绿”往往不是明亮的荧光绿，而更接近带灰度、带湿度的柔和绿：低饱和，边缘清晰却不刺眼，甚至混着一点黄或一点蓝。它之所以让人觉得治愈，关键在质感与光线的配合——小雪时节日照角度低，散射光更多，整体对比度下降，绿色会被“柔化”；霜、露、薄雾带来的水膜反光，又让苔藓、叶片和新草看起来更细腻。

如果是为了拍照或做配色参考，常见的观感大致有两类：一类是“湿绿”，雨后、雾后或晨露时最明显；另一类是“冷绿”，在阴天、林下或傍晚更突出。很多人把白平衡调得过暖，绿会偏黄、画面发闷；也有人追求通透把对比拉太高，反而丢掉小雪该有的柔软感。观察时可以记住一个小技巧：先看光是不是“硬”的，再看绿是不是“带水”的，基本就能抓到自然系的味道。

常见场景怎么找：城市、公园、郊野各有侧重点

在城市里想看到“小雪的嫩绿世界”，最省心的是找“常绿 + 水汽”的组合：河道两侧、湿地公园、树荫下的绿篱、背风的社区花园。苔藓常出现在墙角、石阶缝、树根旁，未必成片，却很“对味”。公园里更容易看到成片的冬季草地与常绿灌木，尤其在北方，落叶林下的地被与草坪往往是主要“绿源”。

郊野的嫩绿更偏向“有生命的秩序感”：农田里的麦苗、部分地区仍保持绿叶的油菜、沟渠边的水草、山坡上的常绿灌丛。需要注意的是，小雪后风大、体感温度低，出行别只顾找绿：清晨霜重路滑，林下落叶覆盖处更容易打滑；靠水边拍摄也要留意脚下湿滑。另一个常见误区是把“越冷越出片”当成原则，实际上很多柔和的绿来自“刚好够冷、但还没冻透”的时段；过了这段窗口，绿会变深、变硬，氛围也更肃。

“清新治愈”怎么落到日常：布置、穿搭与心情管理的细节

自然系的清新感，不靠堆砌物件，而靠“少量、稳定、带呼吸感”。如果想把“小雪的嫩绿世界”搬进室内，优先选择耐阴、耐温差、管理简单的绿植或枝叶：常春藤、龟背竹（需要更稳定的温度）、文竹、蕨类（注意湿度）等，都能提供类似的柔软绿意。很多人冬天养绿植失败，原因往往不是“冷”，而是“干 + 闷”：暖气房湿度低，浇水又不敢浇，叶片容易发脆或黄尖。更实用的做法是把“浇水”拆成两件事：根部的水少而准，空气湿度要更稳定，例如用托盘加水、加湿器，或把植物集中摆放，形成小小的微气候。

在穿搭与空间配色上，“嫩绿”更适合做点缀而非主色：一条围巾、一只帆布包、一点植物纹理的软装，就足以把冬季的灰拉回舒适区。自然系常见的误区是“把所有颜色都变浅”，结果显得寡淡；更有效的是保留深色基底（墨绿、深灰、木色），让嫩绿只负责“亮一下、喘口气”。

下面这张对照表可以帮助你快速判断眼前的“绿”更接近哪种小雪气质：

绿的类型	常见出现位置	视觉感受	更适合的观察时间
湿绿（苔藓/叶面带水）	林下、墙根、河岸、石阶缝	细腻、柔软、治愈	雨后、雾后、清晨
冷绿（常绿灌木/针叶）	公园绿篱、道路隔离带、山坡	稳定、清爽、克制	阴天、傍晚
田野嫩绿（麦苗等）	郊外农田、沟渠边	平静、开阔、有秩序	上午散射光时段

注意事项与容易踩的坑：别把“绿意”变成负担

追求小雪的嫩绿，最容易踩的坑是“用力过猛”：为了取景进入封闭绿地踩踏苔藓，或在霜冻的清晨长时间停留导致受寒。自然系的治愈，本质上是对季节节奏的尊重——看见它、靠近它，但别打扰它。

另一个坑是把“治愈”理解成“必须开心”。小雪的嫩绿更像一种缓冲：它不把冬天变热闹，而是让冷与静没那么锋利。允许自己在低温里慢一点，去看一片叶子的边缘、一块苔藓的纹理、风把枝条轻轻压弯的方向。把注意力收回到这些细小之处，“清新治愈”才会真正落地。

小雪终究会继续走向冬深，但在这段“嫩绿仍在”的窗口里，世界给出的信号很清楚：生命没有停，只是把声音调低了。把它当作日常里的一口清气，就足够。

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更新内容

一、优化了登录界面的背景图。

二、增加场景悬浮线索提示按钮

三、新增炼化 / 锻造功能

四、增加新手引导任务

五、首页布局更简洁明快

六、增加“未读线索高亮”功能