一封内部备忘录，让 AI 行业最大的两家公司之间的战争，第一次有了清晰的文字记录。
OpenAI 首席营收官 Denise Dresser 在本周日向全体员工发出了一份长达四页的战略备忘录。文件随后被外媒 The Verge 获取并公开全文。
值得一提的是，Dresser 近日接替了前首席运营官 Brad Lightcap 的大部分职责，这封内部公开信，某种程度上也是她新官上任的第一把火。
备忘录的大部分内容在讲 OpenAI 自己的企业战略，但最后一节，Dresser 专门腾出版面，点名批评了 Anthropic。
OpenAI 四页「小作文」曝光，炮轰 Anthropic 靠恐惧卖货，营收注水 80 亿图1
Denise Dresser
她是这么写的：「他们的故事建立在恐惧、限制，以及一小群精英应该控制 AI 的理念之上。」
一句话，把 Anthropic 多年经营的整个品牌叙事，按在地上摩擦了一遍。
在外界看来，Anthropic 的核心卖点一直是「安全」。Constitutional AI、负责任的开发理念、对 AI 风险的公开讨论，都是 Anthropic 区别于竞争对手的标签。现在 OpenAI 给了一个新定义：恐惧叙事。翻译翻译就是炒作叙事。
类似的定性，并不新鲜。
今年 2 月，OpenAI CEO Sam Altman 曾公开写道：「Anthropic 把昂贵的产品卖给有钱人。」那次被不少人解读为一时口快。但内部备忘录的存在，说明这套话术已经被系统性地整合进了 OpenAI 的销售策略。
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Dresser 在备忘录里对 Anthropic 的批评，围绕三个方向展开。
第一个方向是算力。在她看来，Anthropic「没有囤积足够算力」是一个战略失误，现在正反映在产品上，用户能感受到限流、可用性偏弱和不稳定的体验。OpenAI 则强调，自己更早看到了算力的指数级增长曲线，行动也更快，「现在拥有真正的结构性优势」。
第二个方向是产品集中度。
备忘录指出，Anthropic 靠「编程能力」打开了一个早期切入口，但在一场平台战争中，做单一产品公司是危险的。随着 AI 从开发者扩散到每个团队、每个工作流、每个行业，过度依赖某一场景的风险会越来越明显。
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第三个方向是财务数据，也是备忘录里攻击性最强的部分。Dresser 直接称 Anthropic「虚报了营收规模」，认为 Anthropic 将与亚马逊、Google 的收入分成进行了总额化处理，导致对外披露的年化营收数字被夸大约 80 亿美元。
按 Anthropic 目前对外声称的 300 亿美元年化营收计算，相当于质疑其中将近三分之一都是水分。需要说明的是，上述判断来自 OpenAI 单方面，Anthropic 方面并未公开回应。
三组批评合在一起，构成了 OpenAI 销售团队面对企业客户时的一套完整的反竞争话术：对手未必足够安全、产品太窄、数字也不可信。

有趣的是，企业 AI 搜索公司 Glean 的联合创始人兼 CEO Arvind Jain 上周在旧金山 HumanX AI 行业大会上，用「宗教狂热」来形容 Claude 在企业客户中的渗透程度。

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「It has become a religion. That's the level of that mania.（它已经变成一种宗教了。狂热已经到了这种程度。）」 

换句话说，OpenAI 嘴里「产品太窄」的 Anthropic，正在企业市场里收获一批死忠。这大概也解释了，为什么 Dresser 要专门腾出篇幅点名开炮。

当然，Anthropic 只是个由头，Dresser 真正想传达的是 OpenAI 自己在 2026 年第二季度的战略重心。总结下来，核心逻辑只有一个：
从单一卖模型，转向打造平台生态。
Dresser 在备忘录里反复强调「多产品采用让我们更难被替代」。她列出了 OpenAI 现阶段的产品矩阵，ChatGPT for Work 面向知识工作者，Codex 面向软件开发，API 作为嵌入式智能的引擎，Frontier 作为 Agent 平台。
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不同的企业客户会从不同入口进来，但最终都应该被整合进同一套生态。用她的原话说：「我们应该停止像一家拥有独立产品线的公司一样思考。我们应该像一家平台公司思考，拥有多个入口和一个一体化的企业方案。」
背后的逻辑，跟微软当年整合 Office 365 高度相似。先用单个产品拿到客户，再靠产品组合提高替换成本，最后变成企业运营的基础设施。
备忘录里还有一个值得注意的细节。Dresser 特别提到了与亚马逊的合作，并将其描述为 OpenAI 触达「AWS 原生客户」的重要渠道。OpenAI 正在主动绕开微软 Azure 的生态范围，向更大的企业市场伸手。
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与此同时，备忘录还透露了 OpenAI 内部代号为「Spud」的新模型，Dresser 将其描述为「迄今为止最智能的模型」，在推理、意图理解和生产环境稳定性方面均有提升。
把所有信息拼在一起，眼前的 OpenAI 正处于一个微妙的转折点。模型能力的领先越来越难以持续，用户在不同模型之间切换的迁移成本越来越低，如何追求用户粘度将成为整个行业共同关注的话题。
两家公司据报道都计划在今年上市。在上市之前，比起模型能力的你追我赶，如何讲出好故事，以及让投资人为之买账，或许才是 Dresser 这封意外泄露「小作文」真正想干的事。
附上 Dresser 备忘录全文：
《将赢得企业 AI 的系统》
在进入第二季度之际，我想从我们最该开始的地方说起：客户。
过去这段时间，我一直在与我们最大型企业客户、最有影响力的初创公司以及关键风投机构的负责人交流。传递出来的信息很明确。人们对我们正在打造的东西感到兴奋，他们也希望更深入地了解我们的路线图，以便能更有把握地进行规划，并保持领先于市场。
企业 AI 正在进入一个更成熟的阶段。底层能力依然重要，但仅凭能力已经不够。客户要的是适配度，也就是 AI 能多好地接入他们的工作流、知识体系、控制体系与日常运营，以及它能否被有效部署、被信任，并在长期持续改进。他们想要的是一个可信、可依托、可持续构建的系统。
我们正在打造这样的系统：面向工作的最佳模型、面向智能体的平台、与业务上下文的深度集成，以及大规模部署和持续优化的能力。而客户正以最清晰的方式验证这一方向。多年期、多产品、九位数规模的交易正在增加，现有客户也在持续扩张，因为他们正将我们的能力标准化部署到组织中的更多部门。
我为这个团队当前展现出的状态感到无比自豪。我们正凭借工作的深度、质量与投入赢得信任。前方的机会极其巨大，而我们现在最大的约束并非需求，而是产能。这也是为什么人才仍将是第二季度的最高优先级之一。我们会继续有节制地招聘，继续保持高门槛，继续打造一支与客户对我们的期待，以及我们彼此之间对卓越的期待相匹配的团队。
从现在起继续扩大领先优势，我们已经具备所需的一切。我们有算力。我们有产品。我们有客户牵引力。现在正是进一步发力的时候，要清晰且坚定地向市场说明，OpenAI 是企业在构建、部署和扩展 AI 能力时最值得信赖的平台。
以下是我希望我们聚焦的五项、且都得到了客户验证的优先事项。
1、赢下工作场景的模型层
企业购买的是业务结果。他们愿意为能够帮助员工更快写作、更好分析、更高效编码、更有效支持客户、做出更高质量决策的模型付费。他们为更高的人均营收、更快的流程周期、更低的支持成本以及更好的执行质量付费。
Spud 是下一代工作智能基础中的重要一步。我们的客户对它的早期反馈非常积极。Spud 不只是我们迄今最聪明的模型，它还兑现了高价值专业工作最关键的一切：更强的推理能力、更好的意图与依赖关系理解、更强的任务跟进能力，以及在生产环境中更可靠的输出。
更好的模型表现会抬升整套栈的能力。Spud 会让我们所有关键产品显著提升。它扩大了我们可以掌控的工作流范围，也给了客户更多围绕我们进行整合的理由。这正是我们迭代部署战略的现实体现：推动前沿，落入真实产品，从真实使用中学习，再把这些经验不断叠加进更好的系统，朝着超级应用的路径前进。
我们的算力优势让我们能够持续实现能力跃迁。客户已经从真实产品体验中感受到了这一点，包括更高的 token 限额、更低延迟，以及复杂工作流执行时更稳定的表现。算力每向前一步，我们就能训练出更强的模型，承接更多需求，并降低每单位智能的成本。这是可持续的商业杠杆。
2、赢下智能体平台层
市场已经从 prompt 迈向 agent。这个变化对我们来说是巨大的机会。
客户需要的是能够推理、能够调用工具、能够跨工作流运作，并且能够在真实商业环境中稳定执行的系统。这意味着编排能力、控制能力、可观测性、安全性、集成能力和治理能力。
Frontier 让我们有机会占据平台层。我们需要把 Frontier 定位成企业智能体的默认平台，也就是企业用来构建、部署、管理和扩展系统的核心智能层。
在这里，我们的优势可以形成复利。Frontier 将模型智能与智能体表现直接绑定。随着模型变得更强，平台价值会更高。随着平台被深度嵌入，切换成本会上升。随着客户把更多工作流接入这套系统，OpenAI 会变得更难被替代，也会更加处于工作的核心位置。
这就是我们从产品供应商走向操作基础设施的路径。
3、借助 Amazon 扩大市场
我们与微软的合作关系，是我们成功的基础之一。但它也限制了我们在企业客户所在之处与他们相遇的能力，而对很多客户来说，他们所在的平台是 Bedrock。
自从我们在 2 月底宣布这项合作以来，客户对这项产品的主动需求，坦率地说，已经到了惊人的程度。我们正全力推进，要把它建立成一个规模化分发渠道。
Amazon 的 Stateful Runtime Environment 之所以重要，是因为它一边扩大访问范围，一边升级产品表面能力。通过在交互过程中引入记忆、上下文和连续性，我们从无状态模型访问，迈向能够长期可靠运作、能支撑复杂业务流程的系统。
这将通过三个维度扩大我们的市场。它会降低 AWS 原生客户的采用摩擦。它会在受监管行业和对安全高度敏感的采购方中增强我们的地位，因为系统运行在他们自己的 AWS 环境及既有治理框架之内。它还会进一步把我们的平台从模型访问延伸到生产级、有状态、可支持长链条多步骤智能体的运行时。
4、销售完整的 AI 原生技术栈
客户要的是平台，不是点状解决方案。这正是我们拥有的东西。ChatGPT for Work 是知识工作的前门。Codex 是软件开发与智能体开发系统。API 是嵌入客户产品和工作流内部智能的引擎。Frontier 是智能体平台。Amazon runtime 则将我们的触角延伸到生产级、有状态执行场景。
这种广度是一个重要的战略优势，因为客户的起点并不相同。有些客户从员工侧开始，有些从开发者侧开始，有些从内部系统开始，也有些从外部产品开始。我们的任务，是在他们进入系统的任何一个入口接住他们，然后推动他们向整套技术栈扩展。
这就是我们应该围绕其构建的飞轮：更好的模型带来更多使用，更多使用带来更深集成，更深集成推动多产品采用，而多产品采用会让我们更难被替代。
我们不该再像一家拥有独立产品线的公司那样思考。我们应该像一家平台型公司那样思考，拥有多个入口，以及一套整合式企业产品方案。
5、掌握部署权
企业 AI 当前最大的瓶颈，已经不在于技术是否可行，而在于企业能否成功、且规模化地完成部署。
DeployCo 给了我们一个机会，把产品需求转化为可复制的企业级转型。它将成为一台部署引擎，帮助企业更快证明价值、降低风险，并推动整个组织范围内的采用扩展。
它可以成为我们整个体系中的放大器。它帮助客户更快行动。它让我们的反馈闭环更锋利。它暴露出可复制的部署模式。它能同时改善产品、销售和客户成功。并且，结合我们的 Frontier Alliance 合作伙伴，它也为我们在整个市场中规模化执行提供了一条严肃可行的路径。
最终赢下企业 AI 的公司，靠的不会只是最好的模型，还要有最强的能力，把这些模型部署进真实工作流、真实组织和真实可衡量的价值场景里。我们应该在这件事上做到全球最好。
关于竞争格局的说明
这个市场的竞争激烈程度，是我所见过最高的。我相信，从根本上看，这是一件好事。这意味着机会足够巨大，也足够重要。当然，市场有时也会很嘈杂、波动，并分散注意力。竞争会激励我们，也会让所有参与者变得更强。更重要的是，客户将从中受益。基于这一点，虽然你们并没有经常听我这样说，但最重要的焦点仍然应该是花时间和客户在一起。当我们与客户待在一起，倾听他们的问题与抱负，思考我们如何为他们投入并提供帮助时，其他噪音都会安静下来，事情也会重新变得清晰。
说完这些，还有几点值得记住，尤其是关于 Anthropic。
他们的叙事建立在恐惧、限制，以及少数精英应当控制 AI 这一观念之上。我们的正面叙事会在时间中胜出：构建强大的系统，设置恰当的安全护栏，扩大使用权，并帮助人们做得更多。
他们在没有获取足够算力这件事上的战略失误，已经开始体现在产品中。客户通过限流、可用性偏弱和更不稳定的体验感受到了这一点。我们更早看到了算力指数级增长曲线，更快采取了行动，因此如今拥有了真实的结构性优势。
他们在编程场景上的聚焦曾为他们打开早期切口。但在平台战争中，你不会想成为一家单一产品公司。随着 AI 从开发者向每一个团队、每一个工作流和每一个行业扩散，这种狭窄性会变成真正的负担。
他们宣称的 run rate（年化率/运行率）被夸大了。他们采用了一种会让营收看起来比实际更大的会计处理方式，包括将与 Amazon 和 Google 的收入分成按总额计入。我们的分析显示，这使他们当前宣称的 300 亿美元 run rate 被高估了大约 80 亿美元。我们对微软收入分成采用净额口径，更符合一家上市公司会被要求遵循的标准。
开干吧
最后，我们所做工作最好的部分之一，就是与我们并肩工作的人。我为这家公司和这个团队感到无比自豪。能与各位一起工作，能活在这个身处未来中心的时刻，是一种荣幸。让我们继续保持专注，作为一个团队共同作战，以最高水平的卓越标准运转，朝着同一个方向划桨前进。
这个市场属于有能力赢下它的人。让我们按这个标准执行。
附上原报道地址🔗：
https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/911118/openai-memo-cro-ai-competition-anthropic