Anthropic 的使用限制、算力约束与竞争：一场直播讨论

我写了一篇文章，谈我认为 Anthropic 面临的困境，现在想在直播中讨论它。我还会在直播时录制一段常规视频，所以一些解释会重复，我也会暂停整理材料。我最关心的是沟通、使用限制以及满足需求所需的算力。

一张定价页面截图似乎显示 Claude Code 从较低的订阅档位中移除。我最初描述了 Pro 用户可能需要购买每月 100 美元的 Max 计划，随后指出 Anthropic 的解释：这是影响约 2% 新注册用户的定价实验。公司称现有 Pro 和 Max 订阅者不受影响；这不能证明所有用户都被取消了访问权。

我觉得推出过程和沟通令人困惑，也说这个页面似乎出现在比所称测试范围更广的人群中。这是我的印象，并非对实验覆盖范围的已验证测量。直播中我再次查看时，页面显示 Claude Code 已回到 Pro 计划。

我将 Anthropic 的文化描述为异常专注于 AGI、企业用途和编程。这是我对其战略的解读，不是公司内部对优先事项的说明。我仍然喜欢并经常使用 Opus 4.6 和 4.7，但对付费订阅中能做什么越来越感到沮丧。

我的解释从编程飞轮开始：构建强大的编程模型，向企业出售访问权，获得收入，再利用资源和反馈改进下一代模型。我认为这个模式很出色，并认为其他实验室也重新关注编程和企业市场。这是概念性的商业模型，并非关于各公司具体如何训练模型的已验证证据。

我认为编程数据有助于进一步改进，并将这一过程描述为自我改进的 AI。这不应理解成 Anthropic 自动使用每位客户的私有代码训练：数据使用取决于适用产品、设置和协议。模型辅助研发本身也不能证明实现了自主递归自我改进。

我开始画这个飞轮：编程模型带来企业需求和收入。在我看来，它的力量在于每次模型变得更好，都能吸引更多使用并支持未来开发。这张草图用于解释我的理论，并非 Anthropic 披露的财务模型。

在图中，我将编程产品与企业客户及其带来的收入连接起来。我认为编程是一个非常大的 AI 市场，Anthropic 围绕它构建了有吸引力的产品。我所说的 Anthropic 与 OpenAI 收入比较，不能由我描述的图表证实。

我在图中加入数据，认为反馈和编程经验可能帮助构建更好的模型。这是对业务可能如何运作的推断，其中公共训练数据、选择参与的消费者数据和受保护的企业输入有重要区别。直播没有证明各类数据分别使用了多少。

我把服务器和算力作为另一个必要环节加入图中：公司需要算力服务现有用户并训练未来模型。我的核心论点是需求已超过可用算力，使用限制可能削弱飞轮。Anthropic 自己在 4 月 20 日的公告中也承认，需求给可靠性带来了压力。

我把短缺归因于 Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 对过量购买算力所带来财务风险的判断。我认为后果包括额度收紧和智能体用户不满，而竞争对手可能受益。所展示的证据不能确立每项政策的具体原因或客户迁移的规模。

我介绍 Amodei 的采访片段，并将其理解为他担心竞争对手破产风险的证据。片段本身是假设性解释：如果收入增长慢于预测，过度承诺购买算力可能威胁公司生存；它并未确立对 OpenAI 破产的预测。

我说 Anthropic 的年经常性收入约为 300 亿美元，已经超过 OpenAI。Anthropic 宣布其收入运行率超过 300 亿美元，但运行率是按当前速度推算的年化数字，不是实际全年收入；直播也没有提供经过验证、可比的 OpenAI 数字来支持我的排名。

在片段中，Amodei 解释数据中心可能需要一两年才能投入使用。如果假设收入每年增长十倍，公司可能会签下巨额未来算力合同；即便略低于预测，也可能使承诺无法维持。他说自己的做法是接受一定的算力不足风险，而不是按最高可能预测作承诺。

Amodei 说，负责任的规划意味着检查风险和财务表格，而非只是作出很大的承诺。他还说 Anthropic 的支出比一些其他参与者略低。这些是他在讨论投资风险时的看法，并非经独立核实的财务比较。

片段结束后，我认为选择较不激进的基础设施支出是错误，因为需求已经超过供应。我预计不满的用户会转向 OpenAI，并认为它正在积极抓住机会。这是我的预测和解读；片段并不能证明实际迁移或最终结果。

我推测 Anthropic 可能指望效率提升和较少的员工来抵消算力需求。我认为，即使效率提高了，需求增长得更快。直播并未确立公司的内部预测，也没有确定算法、基础设施和客户行为各自的影响。

我描述自己昼夜并行运行十个智能体，并认为智能体工作流会增加算力需求。OpenClaw 和 Hermes 等工具让更多人运行后台任务。我的用量只是一个例子，不能衡量整个客户群使用了多少算力。

作为付费 Max 订阅者，我对自己认为阻碍使用额度的做法感到沮丧。我更希望看到明确的限制和定价，而不是限制可用工具的政策变化。订阅受其条款和使用政策约束，不一定是购买后可自由转移的 token 储备。

我说 OpenClaw 用户常常偏好用 Claude Opus 进行编排，而早期关于在第三方工具中使用 Claude 订阅的指导令人困惑。我看到一些评论暗示个人开发可能允许后，改用了 Agent SDK 路径。我的体验不能确定每种配置的法律解释。

我批评公司宣布政策后，通过社交媒体上的个别回复澄清，却仍让用户不确定该如何执行。我说自己至今不知道特定的 OpenClaw 配置是否获准。相关规则可能变化，因此画面中的历史评论不应视为现行条款。

我找到 Anthropic 的 Thariq Shihipar 发的一篇帖子：他称文档清理造成了困惑，Agent SDK 和 Max 订阅的使用方式没有改变。他鼓励本地开发与实验，并建议企业使用 API 密钥。我认为这些措辞没有充分说明个人第三方封装工具的情况。

我查看 Claude 状态页面，作为可靠性问题的证据。页面当时显示，claude.ai 在过去 90 天的正常运行率约为 98.8%，其他组件约为 99%。状态页百分比是针对特定组件的历史指标；报告方法和事故定义不同，使供应商之间的直接比较变得复杂。

我将这些数字与 OpenAI 显示的服务状态比较，其中 API、ChatGPT 和 Codex 的百分比更高，同时也注意到直播期间 ChatGPT 出现了问题。我认为差距令人担忧。这两个页面都不能证明每次事故的原因相同，也不能证明每次中断都仅由算力短缺造成。

我接着谈 4 月 3 日的公告：从次日起，Claude 订阅将不再覆盖 OpenClaw 等第三方工具的使用。公告称，用户仍可通过 Claude 登录使用额外用量包，或使用 API 密钥。我反对如此短的通知时间，尤其是在假日周末。

我担心这份公告与此前关于 Agent SDK 和个人本地工具的表述之间的关系。我希望明确知道哪些配置获准、额外用量如何收费，以及它如何影响订阅额度。直播记录的是我的不确定，而非对政策的权威解释。

我读出 Anthropic 的解释：其订阅并非为第三方工具的使用模式设计。我将此解读为对自主智能体消耗更多资源的回应，并认为订阅者应能自由选择如何使用额度。这是一种产品政策偏好，并不能确定订阅条款。

我将订阅经济与洗车套餐作比较：有些客户比其他人使用更多服务。我推测，套餐依赖许多客户的用量低于上限。视频没有展示 Anthropic 的底层成本模型，也无法证明公司作出这一具体调整的原因。

我提到公告提供一次性抵扣额，金额等于订阅者的月费，以及打折的额外用量包。随后我回到一场公开交流，讨论使用 Claude 自己的工具框架的个人本地工具，以及文档将更清晰的承诺。我仍然不满，因为无法将每项表述与自己的配置完全对应起来。

我将公司的算力管理描述为激励与限制的组合。3 月 14 日的一项临时优惠在非高峰时段和周末提供双倍用量。我将异步工作移到夜间，发现额度似乎更耐用；这只是优惠期间的一次个人体验。

随后，3 月 26 日的一篇帖子宣布调整工作日高峰时段的五小时会话限制，画面所示时间为太平洋时间早上 5 点至 11 点。每周限制不变，但在这些时段使用会更快消耗会话额度。我不满公司没有明确说明不同产品和模型消耗额度的具体速度。

帖子估计约 7% 的用户会遇到原本不会达到的会话限制，尤其是 Pro 档用户。我推断这些人主要是 OpenClaw 和其他智能体用户，但画面中的公告并没有这样定义受影响的 7%。我将这一变化描述为对高强度用户的惩罚，并呼吁更清晰的限制。

我将 Anthropic 的限制与 OpenAI 的公开宣传作对比。4 月 7 日，Sam Altman 为庆祝 Codex 周活跃用户达到 300 万宣布重置使用限制，并表示计划在后续里程碑继续重置。我认为这些公告是争取用户好感的竞争回应，但视频没有展示它们对长期留存的影响。

我还提到 OpenClaw 创作者 Peter Steinberger 加入 OpenAI，并说我可以在自己的 OpenClaw 配置中使用 OpenAI 订阅。按我的经验，Opus 在某些用途上更好，但我看重竞争产品的稳定性和清晰度。产品权限和可用性会随时间变化。

我再次回到定价页面截图。我认为允许 Free 或 Pro 用户在明确额度内尝试 Claude Code，可以帮助他们构建项目并最终升级。我的批评针对的是设想中的产品战略，并不能证明现有订阅者永久失去了访问权。

我读出 Anthropic 增长负责人 Amol Avasare 的声明：公司正在约 2% 的新注册用户中测试选项，现有 Pro 和 Max 订阅者不受影响。他说 Max 最初为高强度聊天设计，后来 Claude Code、Cowork 和长时间运行的智能体改变了订阅者使用服务的方式。

我回应说，如果使用模式变了，公司可以提高价格，或降低并清楚说明额度，而不是限制特定工具。我将这一解释视为公司低估需求的证据。这是我的解读；帖子并不能证明公司预期每位订阅者都会留下某个具体数量的未用额度。

Avasare 说，每周上限和更严格的高峰时段限制是此前的调整，公司正在测试选项，尚未决定变化。他说影响现有订阅者的任何变化都会提前通知。我以自己在第三方工具访问问题上经历的短通知时间质疑这一承诺。

接着我展示 OpenAI Codex 团队的评论：该产品将继续在 Free 和 Plus 计划提供，并承诺就重大变化进行沟通。我认为这些帖子是直接面向 Anthropic 客户的竞争宣传。这些表述反映的是当时的计划和意图，并非永久保证。

其他 OpenAI 帖子以广泛提供模型和 Codex 为话题开玩笑，并暗示再次重置使用限制。我觉得这种竞争很有趣，也说重置额度正在成为一个梗。这些帖子展示公司如何与用户沟通，而不是实际有多少客户转移。

我重新考虑此前对 ChatGPT 广告的不适：广告支持的档位可能让负担不起订阅的人也能使用 AI。OpenAI 的美国测试涉及 Free 和 Go 用户，包括付费 Go 计划，并非只限免费档。我将它与 Anthropic 批评这一做法的广告作比较，同时承认人们对广告和访问的看法不同。

我把 Anthropic 对 Mythos 模型的选择性发布描述为另一种访问方式，并预测这可能损害公司。这是我对特定发布战略的看法，不能证明公司从不发布开放软件，也不能证明其决定会产生某种特定市场结果。

我查看 Altman 的帖子，包括他对定价讨论的回复，以及一个我解读为可能暗示即将发布 GPT 新版本的表情。表情并非已确认的发布公告或时间表。如果新模型出现，我计划进行测试。

我总结了最大的两个不满：我想知道自己的额度如何消耗，以及允许使用哪些工具；相比限制用途，我更希望看到清楚的价格或额度变化。我也解释为什么一些用户偏好订阅访问，而不是单独为 API 用量付费。

我展示 Jeremy Howard 和 Theo 对定价页面测试的批评。Theo 报告说，尽管他看到的注册页面如此显示，新开的 Pro 账号仍能使用 Claude Code。这些是个人反应和观察，不能独立确定整个测试人群、实施方式或意图。

接着我谈 Opus 4.7。有些用户表示更喜欢 4.6，而我仍然喜欢两者，尤其看重 Opus 4.6 fast 的速度。这些是用户印象，不是对模型的受控比较。

我读出 Anthropic 对两个独立变化的解释。更新后的分词器可能根据内容将同一输入映射为约 1.0 至 1.35 倍的 token，而更高推理强度可能生成更多推理输出，尤其在智能体任务后续轮次中。这个范围不意味着每个请求都普遍增加 35%。

我认为这些变化可能让紧张的额度更难管理。Anthropic 也报告，在其内部编程评估中，各推理强度下的总体 token 用量有所改善，并建议测量实际流量；因此结果会因任务、强度和配置而异。视频不能证明每位订阅者的额度都会更快用完。

我讨论商业经济，并认为前沿实验室可能补贴高用量用户，把情况与成长期间亏损运营的风投支持企业相比。我具体声称 Anthropic 每个 token 都亏损，后来又说 OpenAI 也是如此，但直播没有披露逐 token 成本证据来支持这些说法。

我认为公司面临艰难选择：提价可能让客户转向替代产品，算力不足则可能限制服务。我把政策限制和不透明额度描述为间接涨价。这些是我对取舍的解读；实际财务影响因用户和计划而异。

我说 OpenAI 在基础设施上投资更激进，并寻找算力比较图表。画面中的图表是根据公开数据尽力估算，并非两家公司已部署算力的经审计记录。仅凭一条吉瓦曲线很难直接比较算力、硬件和可用性。

我指出 OpenAI 和 Anthropic 都宣布了新的基础设施安排，但交付需要时间。接着我画出一个光谱，比较 xAI、Google、OpenAI 和 Anthropic 的供应与需求。图表表达的是我对它们相对位置的判断，并非经验证的利用率测量。

我把 xAI 放在算力充裕的一端，把 Anthropic 放在需求旺盛的一端。我推测 xAI 有闲置算力，而 Anthropic 无法满足全部需求。直播没有提供足够的利用率数据来量化闲置容量，或确定两家公司的准确供需平衡。

我把 Google 放在更靠近算力充裕的一侧，讨论它的 TPU、Gemini 和为竞争对手提供的云服务。它的基础设施广度给我留下深刻印象，但我笼统地说 Google 没有停机，并没有得到证实；任何供应商都可能出现事故，一个客户可用的算力也未必对另一个客户可用。

我把 OpenAI 放在更靠中间的位置，认为它有大量需求，算力也比 Anthropic 多。随后我承认，如果用两个轴分别表示供应和需求，这张草图会更好。排名和数量只是我的大致判断，并非经过审计的跨公司数据。

我提到最近采访 Google Cloud 首席执行官 Thomas Kurian，并询问 Google 如何同时满足自有模型、云客户和硬件需求。我将公司的战略与 AWS 作比较。这种比较较为简化：AWS 除了提供其他供应商的模型，也开发自己的 AI 模型和芯片。

Anthropic 4 月 20 日的公告称，公司承诺十年内向 AWS 技术投入超过 1000 亿美元，获取最多 5 吉瓦新算力，涵盖 Graviton 和多代 Trainium。公告表示新算力将分阶段上线，包括 2026 年底前近 1 吉瓦；Amazon 将投资 50 亿美元，未来还可能追加最多 200 亿美元。

我认为，在等待新算力上线期间，客户可能转向其他选择。Anthropic 的公告确实承认了快速增长和可靠性压力，但视频没有量化离开的客户，也没有证明所有流失的需求都转向了 OpenAI。

我接着谈 SpaceX 和 Cursor 的合作。公告描述双方将利用 Cursor 的产品和 xAI 的 Colossus 基础设施，共同开发编程与知识工作模型。SpaceX 称它有权日后以 600 亿美元收购 Cursor，或为双方合作支付 100 亿美元；在所描述的时间点，这是一项选择权和合作，并非已完成的收购。

我认为 Cursor 的产品、工程专长和 xAI 算力可能形成的组合在战略上很有意思。我认为它可能帮助利用原本闲置的算力，但公告并未确定闲置基础设施的数量或任何客户数据的权利。我披露 Cursor 曾向我提供 token，不过我说它没有赞助我的视频。

我的结论是，Amodei 低估了需求，而 Altman 更愿意承担重大承诺的风险；OpenAI 可能从 Anthropic 的错误中获益。这是我的判断，不能证明哪家公司的战略会获胜，也不能证明哪位首席执行官的预测必然正确。我认为竞争可能对客户有益。

我回到设想中的飞轮，结束预录视频：在我看来，Anthropic 在等待新算力上线时需要更多算力和更清晰的额度决策。AWS 交易是一项分阶段交付的算力承诺，对客户和竞争对手的最终影响仍不确定。

回到直播聊天后，一位观众指责我偏袒 OpenAI。我说 OpenAI 没有付钱或向我提供免费 token，而我一直喜欢 Anthropic 的产品；我是在表达自己对局势的理解。我还说自己根据当下兴趣选择话题，并非故意回避 Kimi。

我讨论了尝试将直播与录制剪辑视频结合的形式，灵感来自其他创作者。突然传来一声巨响后，我短暂离开查看，后来解释说，有人在搬家具时在我办公室附近掉落了一件东西。

结束前，我读到一条评论：Claude 仍是优秀产品，异常强劲的需求是一个积极的问题，即使管理需求会产生令人不便的限制。我同意自己仍然认为 Claude 很出色，并将这种矛盾比作一个尽管政策令人沮丧、吸引力仍然很高的地方。我感谢观众和团队，结束直播。