文 | 字母 AI

你别说，" 写小作文 " 还真比看上去有用得多。

这几个月，OpenAI 和 Anthropic 都开始变得很 " 文科 "。

OpenAI 发政策议程，谈青少年保护、劳动力转型、全球标准；发产业政策文件，强调 AI 时代要以人为本、扩大机会、分享繁荣；秘密提交 S-1 的同一天，还发了一篇《Built to benefit everyone: our plan》，把公司的未来放进 " 让 AGI 惠及每个人 " 的叙事里。

Anthropic 也没闲着，它成立 Anthropic Institute，讨论强大 AI 系统会怎样影响社会；发布递归自我改进文章，提醒当 AI 开始帮助建造下一代 AI 时，世界需要提前理解这个转折；又把 Claude 放进生物学研究场景里，讨论 AI Agent 如何改进生物信息学工作流，推动科学研究加速。

技术当然是最重要的，但光有技术还不够，到了 IPO 前夜，最贵的 AI 公司都在讲故事。

因为 AI 公司要上市，卖的不只是模型。

还有一套关于未来的解释权。

模型回答能力问题，故事回答信任问题

在 AI 竞争上，模型是最直接的语言。

上下文长度、推理能力、coding 表现、API 价格、延迟和稳定性，都是市场可以直接感知的东西。模型强不强，用户会用脚投票。

OpenAI 和 Anthropic 能走到今天，首先当然是因为它们有足够强的模型。

但一家公司走到 IPO 前夜，光会用模型说话还不够。

IPO 本质上是在为未来定价，投资者买的不是公司此刻已经完成的部分，而是它未来十年、二十年的增长。

而一旦涉及到 " 未来 " 那些尚且难以被直接验证的东西，所有决策的根脉，便都系在了信任上。

AI 公司的未来很难完全用传统财务数据解释。它们在收入增长快的同时，成本也非常高，虽然用户规模庞大，但商业模式还在变化。

与此同时，模型迭代的速度很快，不同公司之间的模型差距正在缩小，没有哪家公司能够保证现有的优势可以持续。企业客户正在接入，但竞争同样激烈，往外看，监管、版权、安全、青少年保护、就业冲击等问题都可能改变公司的增长路径。

在这种高度不确定的行业里，" 故事 " 变得尤为重要。

所谓的故事当然带点文字游戏的意思，但不能是胡编乱造，它更像是一家公司对自身未来的解释框架。公司要回答市场：我是谁，我站在哪个位置，我理解哪些风险，我拥有怎样的机会，我为什么比别的公司更值得被下注。

资本市场一直以来都是这样运行的，投资人并不是只买财务报表，也会买叙事。

电动车公司讲能源转型，云计算公司讲数字基础设施，芯片公司讲算力周期，平台公司讲网络效应。虽然叙事本身不能替代业绩，但它会影响市场如何理解业绩，如何容忍短期亏损，如何给长期增长定价。

AI 公司也一样。

如果 OpenAI 和 Anthropic 只是两家提供大模型服务的公司，它们都会被拉回到同一套产品估值逻辑里：订阅收入有多少、API 毛利有多高、算力成本能不能降下来、模型差距能维持多久、企业客户会不会迁移。

无论产品叫 ChatGPT、Claude 还是 Gemini，无论入口是 Chatbot、API、Coding Agent 还是企业平台，只要它们还是模型供应商，市场就会不断追问同一个问题：你有什么不可替代？为什么非你不可？

所以，他们都在把自己讲成比模型更大的存在。OpenAI 把自己放进 AGI 基础设施、公共政策和全民智能入口的叙事中，Anthropic 则把自己放进安全 AI、可信 Agent 和系统性风险治理的框架里。

两家公司讲法不同，但面对的问题是相同的。它们都在试着让资本相信，自己不是一款随时可能被替代的模型服务，而是未来 AI 时代难以绕开的基础设施。

讲故事在 IPO 前夜突然变重要，并不是因为技术不重要了。恰恰相反，只有技术足够重要，故事才有被相信的基础。

模型能力决定一家公司有没有资格进入牌桌，而叙事能力决定市场如何理解它在牌桌上的位置。

到了这个阶段，博客、政策建议、研究报告和价值观长文，都是争夺市场信任的方式。

一个讲风险，一个讲参与

OpenAI 和 Anthropic 都在讲故事，但它们讲的不是同一种故事——或者说，它们给自己打造的 " 人设 " 不太一样，不过都恰好能在中国传统的儒家文化中找到对应。

Anthropic 像是在塑造一个 " 风险时代的清醒者 "，一股士大夫式的清流。

它的故事基本上是同一个套路：AI 会越来越强，Agent 会越来越有用，但越是接近真实世界，越需要有人提前看见风险、设计边界、修补地基。而 Anthropic 就是那个 " 拥有着超强的 AI 和深刻的责任感，能够众人皆醉我独醒 " 的角色。

不过，对其它 AI 公司而言，Anthropic 大概很像那种上学的时候自己很快把作业做完了，然后说题太简单、要求老师再布置一些的尖子生。

" 玻璃之翼 " 项目（Project Glasswing）就是一个很典型的例子。

按照 Anthropic 的说法，该项目的目的是为了评估下一代 AI 工具在防御性网络安全中的作用，帮助关键软件生态提前发现和修复漏洞。这个项目最早面向少数被筛选过的合作伙伴，开放了一个 " 危险到不能公开 " 的超强模型 Claude Mythos Preview，后来 Anthropic 又把这个项目扩展到 15 个以上国家、约 150 家新组织，但每个组织都需要先满足安全要求，才能获得访问权限。

从叙事上看，Anthropic 通过这个项目，既展示了能力，又强调了克制。模型足够强，强到可以重塑网络安全；但也正因为足够强，所以不能直接公开，只能交给经过筛选的伙伴，在安全框架里使用。

另一个例子是 Pope Leo XIV 关于 AI 的通谕《Magnifica humanitas》。Anthropic 联合创始人 Chris Olah 被邀请到梵蒂冈，参加这份通谕的发布活动并发表讲话，随后 Anthropic 在官网全文刊登了他的发言。

表面看，宗教伦理离一家模型公司很远，但对 Anthropic 来说，这类场合很重要。它不是只想和开发者、企业客户、投资人对话，也想和宗教界、伦理学界、公共机构这些更传统的社会力量对话。

这个动作和它 5 月发布的 "Widening the conversation on frontier AI" 是同一条线。Anthropic 说，过去几个月它一直在组织和不同群体的对话，因为 AI 提出的问题不只属于工程师，也属于教育者、宗教领袖、劳工组织、民主机构和普通公众。

如果说 " 玻璃之翼 " 项目是在展示能力和克制，那么这条线更像是在展示一种 " 经世致用 " 的入世姿态：技术的掌握者既然掌握了改变社会的能力，就要进入公共秩序，接受伦理检验，承担相应的责任。

不同于拥有 ChatGPT 这个大众入口的 OpenAI，Anthropic 的主战场更接近开发者和企业场景，但在上市之前，它必须把自己的受众扩大到更广泛的社会群体。

因为它要争取的不只是资本信任，也包括社会许可。它要让外界相信自己不是闭门造车的模型公司，而是一家愿意把 AI 放进更大的社会秩序里讨论、接受公共价值检验的技术治理责任人。

还有讲递归自我改进的那篇技术博客，几乎所有报道都在强调它 " 呼吁暂停 AI 研发 " ——这种叙事确实很吸引人。然而整篇博客实际上展示的是 Anthropic 公司内部越来越多代码由 Claude 编写，Claude 正在推动加速，然后 Anthropic 反过来说能力增长本身也是风险问题。

在最近的工程博客里，Anthropic 还把 Claude 放进了生物学研究场景里，讨论 AI Agent 如何帮助科学家更稳定地检索病毒序列数据、改进生物信息学工作流。表面看这是一篇科学 Agent 文章，背后仍然是 Anthropic 熟悉的表达方式：我们的模型很强、我们助力科学发展。如果模型表现不够稳定，Anthropic 也很自然地把问题放进 " 科学基础设施还没为 Agent 时代准备好 " 的框架里。

虽然它很有实力，但某种意义上，它的姿态确实狂狷太过，多少带点独清独醒、居功自傲的意思。

不过这也是 Anthropic 一贯的风格。

OpenAI 那边也不遑多让。如果说 Anthropic 试图营造一个 " 忧患之士 " 的孤高形象，OpenAI 的叙事风格则更像智能时代的 " 治世之臣 "。

它的故事不同于 Anthropic 那种 " 我们看见了危险，所以我们应该给出提醒 "，而是 " 这件事会改变每个人，所以我们要参与未来规则的设计 "。

于是 OpenAI 发布公共政策议程，讨论安全、青少年保护、劳动力转型和全球标准，把自己放进政策制定的语境里；又发布智能时代的产业政策，提出一套以人为本的产业政策想法，强调 AI 时代需要扩大机会、分享繁荣、建设更有韧性的制度。

它还在《Our views on AI policy and political advocacy》里专门解释了自己如何参与 AI 政策和政治倡议，并强调 AI 的未来不应该由任何一家公司或组织单独决定，应该由政府、研究者、劳动者、公民社会、独立专家和公众共同塑造。

在 G7 峰会前，OpenAI 又提出全球青年 AI 安全倡议，呼吁建立专门机构推动国际协作，让青少年能够更安全、更有机会地使用 AI。

这些议题被放在一众产品更新中间，看起来和模型不怎么沾边，但对 OpenAI 不可或缺。OpenAI 想塑造的不是 " 我最懂风险 "，而是 " 我正在参与一个新社会秩序的建设 "。

用我们比较熟悉的人物比喻，OpenAI 的理念其实有点像 " 美国版王安石 "：试图通过影响立法、国际协作和产业设计，将自身的理念和技术，内化为未来人类社会运作的底层规则。

它在秘密提交 IPO 的当天，同时发布了一篇《Built to benefit everyone: our plan》，讲述 OpenAI" 惠及全人类 " 的使命，也是一脉相承的叙事。

按照 OpenAI 自己的说法，如果 AI 发展得当，它可以成为提升生产力、创造力、科学进步和经济机会的基础——这种说法听起来就比 Anthropic 那种 " 精英叙事 " 要顺耳得多。

OpenAI 总是试图把自己从一家模型公司，往更大的公共基础设施上推。ChatGPT 不是一个聊天产品，是未来每个人的智能入口；Codex 不是一个写代码工具，是知识工作的新接口；OpenAI 也不是单纯的商业公司，是智能时代制度设计的参与者。

无论它的 " 建议 " 是否被听从，至少这种 " 关心公众、分享繁荣 " 的姿态是做得很足的。

在那些很小的产品沟通上，也能看出 OpenAI 和 Anthropic 的不同。

6 月 5 日，Tibo 在 X 上发文称，团队当天正在修复 Codex 的一个 bug。这个 bug 导致系统少统计了部分 Pro 和 Plus 账户实际被消耗的 token 数量，影响账户不到 15%。

换句话说，这个 bug 对部分用户来说其实是 " 占便宜 " 的：他们实际使用的 token 被少算了。修复之后，这些账户的 token 使用量会回到正常计数。

所以 Tibo 特意补了一句：" 这不是你们希望我们修复的那种 bug，但我们不想悄悄处理这件事，觉得应该让你们知道。"

这类沟通背后，其实是在传递一种平台价值：平台当然有权修规则，但用户至少应该知道规则什么时候变了。

OpenAI 主动把一个 " 用户不爱听 " 的修复说了出来；而 Anthropic 近来常被用户吐槽的，恰恰是很多体验变化来得很突然，用户往往是用着用着才发现。

彰己之长，形彼之短，也是一种讲故事的方式。

故事也是护城河

一家准备上市的 AI 公司，想要获得更高的估值，就必须让市场相信，它未来的位置比今天的产品更大。

OpenAI 一直讲 AGI、全民智能入口、公共政策和 " 惠及全人类 " 的使命，是在把自己放进下一代基础设施的想象里；Anthropic 反复讲安全、可信 Agent、系统性风险和前沿 AI 治理，则是在把自己放进高风险世界的安全底座里。

两家公司讲法不同，但都在努力完成同一件事：让资本相信，自己不会随着某一次模型追平、某一轮价格战、某一个竞品更新而失去价值。

叙事不能替代收入和利润，但它会影响市场如何理解收入和利润。

同样是巨额算力支出，如果公司被理解成普通模型供应商，这可能只是成本压力；但如果公司被理解成未来基础设施建设者，它就更容易被解释为长期投资。

同样是安全研究，如果只是产品附属功能，价值很有限；但如果它被放进前沿 AI 治理和企业信任的框架里，就会变成护城河的一部分。

资本市场买的不只是现状，也包括对未来秩序的想象，这种想象也会影响监管者和客户对公司的看法。

AI 公司越大，越不可能只靠产品迭代解决问题。青少年保护、版权争议、就业冲击、网络安全、医疗、教育、金融、国家安全，都会把它们推到公共讨论中心。

无论是 OpenAI 的公共政策文件、治理蓝图、青少年安全倡议，还是 Anthropic 的安全叙事、社会对话、可信 Agent，它们都在试图让外界相信，它们是主动的、可靠的。

这种表达会给公司争取一种很重要的东西：耐心。

监管者越相信你理解风险，就越可能给你试错空间；企业客户越相信你有长期治理能力，就越敢把最核心的流程交给你；用户越相信你愿意解释规则变化，就越可能在产品波动时继续留下来。

故事不能抹平问题。服务宕机还是宕机，额度变化还是额度变化，模型退化还是模型退化。用户不会因为一篇价值观长文就原谅所有体验问题，企业客户也不会因为一句 " 安全负责 " 就忽略实际风险。

但稳定的叙事会改变外界理解问题的方式。

如果一家公司的公共形象足够清楚，外界更容易把一次产品摩擦理解成成长过程中的调整，而不是根本性的失控。

反过来，如果公司平时没有建立起信任，哪怕只是一次小改动，也可能被理解成平台滥用权力、偷偷收紧服务、对用户不够坦诚。

讲故事最后还会回到人身上。

顶级研究员、工程师和产品经理选择公司时，当然看薪酬、资源和技术实力，但他们也会在意自己到底参与了什么。OpenAI 给出的答案是建设 AGI，改变每个人的生活；Anthropic 给出的答案是更安全地建造强 AI，避免未来被鲁莽推进的技术带偏。

单从愿景上看，一个吸引想要改变世界的人，一个吸引想要守住世界的人。

总的来说，讲故事不是包装在技术外面的一层糖衣，对准备进入公开市场的 AI 公司来说，它已经变成商业模式的一部分。

它影响估值、影响监管、影响客户、影响人才，也影响事故发生时外界是否继续相信。

表面上看，OpenAI 和 Anthropic 是在写博客、发政策建议、谈价值观。背后争夺的，其实是 AI 的定义权。

谁能把 AI 讲成基础设施，谁就更容易获得基础设施的估值；谁能把 AI 讲成安全问题，谁就更容易成为风险治理者；谁能把 AI 讲成公共议题，谁就更容易进入政策讨论；谁能把 AI 讲成全人类未来，谁就更容易把商业扩张讲成公共使命。

到了 IPO 前夜，模型决定它们能不能站上牌桌。

而故事决定市场愿意把多大的未来押在它们身上。