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r/stocks· u/fahrenheitc· 7 天前Company Discussion 267

如果没有 AGI，Anthropic 根本没有任何护城河。

投资者摘要看空

若无AGI，Anthropic缺乏护城河；面临高成本、低用户粘性及中国低价竞争，导致利润率低下。

看空要点

Claude Code 缺乏数据引力，且易于替换，使其容易受到 Cursor 或 Devin 等更便宜替代品的冲击。
美国高昂的基础设施成本（电力/数据中心）使其无法与低成本的中国模型进行价格竞争。
若未能实现 AGI，收入将停滞，而资本支出居高不下，从而严重挤压利润率。

AI 资本开支半导体

帖子正文

高质量模型翻译结果

这家公司的整个前提就是一场对 AGI 的豪赌。

Claude Code 的用户粘性极差，可以轻松被 Codex、Cursor、Opencode 或 Devin 替代，而且价格只是其零头。它缺乏传统 SaaS 那样的粘性，因为它没有数据引力。

Opus 确实很棒，但其他编程模型总是处于下风。中国的编程模型可以说在成本仅为零头的情况下达到了相近的水平，因为 Anthropic 受制于电力和数据中心成本。

中国公司也面临这些成本，但他们的人力成本和电费要低得多，因此可以在全球市场上持续压低价格而不受影响。目前唯一让他们占据优势的是，企业客户不太可能使用中国模型（但这并没有阻止中小型企业采用）。

因此，他们唯一的翻身机会就是 AGI。如果无法实现 AGI，他们的收入增长将陷入停滞，但为了保持竞争力，又被迫不断在数据中心、电力和芯片上再投资。因此，他们的利润率将会非常糟糕。

他们也清楚这一点，所以正拼命试图进入设计和金融等粘性更高的新产品类别，但我觉得这并不奏效（除非有人能告诉我事实并非如此）。

讨论 · 高赞评论21 条精选

高质量模型翻译结果

u/Busy_Bee_1729 5· 6 天前

这是水足迹，所以它涵盖了所有方面。

u/Busy_Bee_1729 4· 6 天前

其理念是，你的欺诈检测软件现在能够将交易数据转化为人类可读的段落，并总结要点。它们还能将文本指令转换为命令。

至于你想称之为机器学习 (ML) 还是基于大语言模型 (LLM) 的 AI，随你便。归根结底，这些都只是针对不同数据集的不同类型的统计分析。

u/Gotta_Gett 2· 6 天前

根据我在信用卡系统上的工作，他们使用极其复杂的查询来生成交易欺诈的概率，所以我不知道为什么人类需要读一段文字。这已经全部自动化了。

u/TxavengerxT 3· 6 天前

聊天机器人/大语言模型 (LLM) 及其推理能力的改进，离实现通用人工智能 (AGI) 还差得远呢。

u/Voiss 3· 6 天前

拥有 500 名开发者、每月消耗 1 万美元的公司不会切换任何东西。他们会获得企业级方案，通过锁定一年或更长的合同，提供比你切换到任何现成可用产品都优惠得多的折扣。

u/cupofchupachups 2· 5 天前

这对 Anthropic 来说未来12-24个月是好事。但合同到期后，下一轮合同供应商之间的竞争会非常激烈。商品化的LLM将是一场逐底竞争。

u/Harvard_Med_USMLE267 3· 6 天前

只有在你真的不擅长使用这些工具时，才会花“更多时间来清理”。

速度的提升是荒谬的，起码有 10 倍。

u/kincaidDev 3· 6 天前

AI 领域唯一的护城河，就是承认根本没有护城河，或者游说政府给你垄断地位，以“保护”公众免受 AI 侵害。

u/demaraje 3· 6 天前

你漏掉了几点：

Claude Code 是一个他们自愿或意外开源的“氛围感编程”（vibecoded）框架。

Deepseek 便宜不是因为能源成本低。它是一个从 ChatGPT/Claude 输出中蒸馏出来的模型。后者在训练、RLHF（基于人类反馈的强化学习）、对齐和数据清洗上花费了数十亿美元，结果却通过它们自己的 API 被窃取。而且他们无法阻止这一点。Deepseek 将永远更便宜。

Claude 永远无法达到 AGI（通用人工智能），因为它没有世界模型。它无法完全复制人类行为。证据就是，如果它能复制整个 SaaS 服务、进行医学研究等，Claude 就会有一个应用科学部门或姐妹公司来搞这些东西。但他们没有。因为它做不到。这就像一家黄金勘探公司不直接去找金子，而是卖一个定位黄金的设备。

u/Complex-Walk8027 3· 5 天前

这种看法很蠢。AI要实现价值并不需要通用人工智能。我每月支付200美元，这本身就定义了价值。世界上没有其他订阅能要这个价。

u/Some-btc-name 2· 6 天前

这可能是因为你正在使用 Grok。

u/Still_Theory179 2· 6 天前

我认为大多数理性思考的人都明白这一点。问题在于这个 subreddit 里充斥着青少年和年轻人，他们天生就倾向于唱反调。

u/AccordingNeat3689 2· 6 天前

但我们以前就有这种情况，在这所有事情发生之前就是这么运作的。

u/thecodexdhnerbbTW 2· 6 天前

我相信美国的一些公司已经在使用像 Deepseek 这样的中国开源模型了。也许不是大型科技公司，但肯定有一些科技公司在使用。

u/dkjcjsksndbvehhhgeg 2· 6 天前

如果你干了 100 年的活，那就给我看看你的新 Linux 内核竞争对手在哪。

u/brucebrowde 2· 6 天前

我不是专家，但这是我的理解。

首先，目前的 AI 并不是真正的 AI。它们被称为大语言模型（LLM）。它们根本不会思考。它们所做的基本上是预测下一个 token。你可以把 token 想象成字母。

为了稍微容易理解一点，我们用单词而不是字母来补全句子。如果我让你补全这句话：“我爱我的……”，你会选哪个词？现实情况是，你在不同时间会选择不同的词，不同的人也会因各自处境选择不同。一些常见的合适词汇包括“配偶”、“孩子”、“父母”、“宠物”、“车”、“手机”、“学校”等。

这里的关键在于——没有“正确”答案。这取决于语境，并且可能因语境不同而有巨大差异。问题在于，如果只给你上面那句话，你并没有完整的语境。例如，没有孩子的人永远不会选“孩子”，但在与大语言模型对话时，你并没有提供足够的信息让它们知道这一点。

大语言模型无法修复这些缺陷，因为它们不知道正确的最终结果是什么。它们只能根据你目前提供的信息尽力猜测。如果你知道它们会选错，你早就告诉它们了，但你事先并不知道它们会选什么。除此之外，它们的回答带有一定的随机性——这样做是为了当你问相同问题时，它们不会总是给出完全相同的答案，否则就会显得非常不像我们人类，从而让人感觉非常人工化。讽刺的是，我们希望我们的人工智能不要显得太人工化 :)

u/CallMePyro 2· 6 天前

明白了，所以那将会消耗全球约五分之一的水资源？

u/fahrenheitc 2· 6 天前

是工具而非模型。

Claude Code、Codex、Cursor，

u/Hennahane 2· 5 天前

Anthropic/OpenAI 等公司目前提供的是远程LLM模型，它们在数据中心的某个地方运行，你按访问付费。也有一些轻量级开源模型可以在你自己的电脑上运行，成本只有你的内存和本地电力。目前它们还很受限，但进步很快（而前沿模型正遇到瓶颈）。

一旦可以在本地运行的开源编程模型足够好，企业不再需要向 Anthropic 支付天价 token 费用时，它们就会大规模转向本地模型。

u/cupofchupachups 2· 5 天前

想想这意味着什么。人类在 ARC-AGI-2 上拿满分，而LLM挣扎。于是他们专门训练模型在 ARC-AGI-2 上表现良好。像你这样的人被骗了，以为“它真的在思考了”。

下一个测试出来，没有经过特殊训练的人类再次拿到100%，而LLM再次挣扎。他们也许能专门训练它获胜，但然后版本5又出来了，无限循环。它从来不是在思考，只是针对考试被训练。

而且你猜怎么着？现实生活是一系列人类从未见过那种格式的任务，却仍然能完美完成。一个新游戏，一种新机制……

u/TangyMarshmallow 2· 1 天前

为什么你们都觉得通用人工智能（AGI）那么不可能？领先实验室里大多数人预测它将在2030年前实现。

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