OpenAI急了:Anthropic正用AI编程把它拉下神坛

但这个早期的技术积累,最终没有转化为产品层面的持续投入。


Codex被微软看中了。这家软件公司当时正在开发一个叫GitHub Copilot的产品,这是一款能嵌入程序员编辑器、提供代码补全功能的工具。一位早期加入OpenAI的员工回忆,当时的Codex“除了自动补全之外做不了太多事情”,但微软已经将其视为未来产品的重要方向。

2022年6月,GitHub Copilot正式发布,几个月内就吸引了数十万用户。



正常情况下,OpenAI应该会加大对这一方向的投入。但接下来发生的事情,让后来负责Codex产品的团队感到遗憾。

最初的Codex团队被解散了。一部分成员转去做DALL·E 2图像生成项目,一部分去参与GPT-4的训练。当时公司的首要目标是实现AGI,AI编程没有被视为需要独立投入的领域。

一位前团队成员说,之后的几年里,OpenAI没有专门的团队在开发AI编程产品。“当时的感觉是,这个领域已经被GitHub Copilot覆盖了,”毕竟微软会继续使用OpenAI的模型来迭代这个产品,不需要OpenAI自己操心。

几个月后,ChatGPT上线,两个月内用户数突破1亿。OpenAI完全被这次成功转移了注意力。

接下来的2023年和2024年,OpenAI把主要资源投入到多模态模型的研发上,致力于让AI理解图像、视频、音频,像人一样操作光标和键盘。当时Midjourney等产品正在兴起,行业普遍认为大语言模型需要具备处理多模态信息的能力,才能迈向更高层次的智能。

这个方向的选择本身没有问题。只是在这段时间里,AI编程这条赛道正在悄然生长,而OpenAI的注意力并不在这里。

02 专注编程赛道:Anthropic的差异化突围

Anthropic选择了另一条发展路径。


这家公司也做多模态模型和聊天机器人,但有一个方向始终没有放松:编程能力。

布罗克曼后来在一个播客节目里谈到,Anthropic“从早期就非常专注在编程上”。他们不仅用算法竞赛题目训练模型,还往训练数据里加入了真实项目中那些结构混乱的代码,就像普通开发者日常面对的那种。“这是我们没有及时意识到重要性的地方,”他说。

2024年6月,Anthropic发布Claude Sonnet 3.5。很多开发者试用后发现,这个模型的编程能力确实突出。



一家叫Cursor的初创公司最先受益于此。几个二十多岁的年轻人做了一款产品:在代码编辑器里用自然语言提需求,AI直接帮忙修改代码。他们接入Sonnet 3.5后,用户量开始快速增长。据熟悉Cursor的人士透露,几个月内,Anthropic就开始内部测试自己的独立版本了,也就是后来的Claude Code。

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