Newsletter · 2026-07-24 · Ashutosh Agarwal

实验室不再卖你一个模型，而是开始卖你整份工作 - Platform Watch - 2026年7月24日当周

2026年7月24日当周的创业与风投通讯。本期Platform Watch聚焦OpenAI和Anthropic如何从出租模型访问权转向直接出售成品工作——ChatGPT Work、Claude Cowork与OpenAI Presence，以及这一平台转向对建立在其之上的创业者意味着什么样的暴露与护城河。

Platform Watch

2026年7月24日当周：实验室不再卖你一个模型，而是开始卖你整份工作

两年来，交易一直很简单：实验室出租智能，你来构建产品。这一周，这笔交易变了。Anthropic超越OpenAI，成为地球上估值最高的创业公司，而它靠的是一款产品，而不是一个模型。两家实验室都推出了不再只是回答你问题的软件智能体，它们直接替你完成工作：做好的电子表格、幻灯片、网站、客服通话。模型一直是你租用的东西。现在实验室开始出租劳动本身，而这正好压在许多创业公司头上。

本周平台大动作：Anthropic靠卖工作而非卖token，成为全球估值最高的创业公司

如果你是在基础模型（OpenAI、Anthropic和谷歌的那些大型AI系统）之上构建产品，这里是本周最该记住的一件事。实验室的重心已经从"这是一个聪明的模型，你去用它构建点什么"转向"这是一个工人，让我们替你完成任务"。这是一门不同的生意，它竞争的对象也变了：你自己。

本周头条是：Anthropic已经超越OpenAI，成为全球估值最高的创业公司，而原因很能说明问题：它主要靠的是Claude Code这款产品，而不是模型本身的硬实力吹嘘。本周披露的企业市场数据一览：Anthropic目前占据付费企业客户的41%，而OpenAI为39.5%，其增长势头集中在新增支出上：首次企业买家支出中占73%。而在最重要的领先指标市场——编程领域，Anthropic占据54%的主导份额，OpenAI仅为21%。关于为什么编程是试金石，给出的逻辑是："开发者不在乎你的CEO是不是名人。他们在乎的是这个模型能不能调试一千行Python代码而不去幻觉出一个不存在的库"（Elon Musk Podcast，《Anthropic overtakes OpenAI as most valuable startup》，2026年7月23日）。

而这一周，两家实验室都不再假装自己只卖模型。OpenAI推出了ChatGPT Work，Anthropic有Claude Cowork，这两款桌面智能体的设计初衷是在后台运行数小时，然后把成品交给你。正如同一档播客所说："这是从对话式助手向能动工作空间的转变。ChatGPT Work不再是回答问题，而是设计成在后台运行数小时，生成做好的电子表格、幻灯片和网站。这是从检索信息到执行劳动的根本性转向"（Elon Musk Podcast，《Anthropic overtakes OpenAI as most valuable startup》，2026年7月23日）。这两者在架构上的不同之处，创业者应该留意：ChatGPT Work是"一个面向云端的编排器"，能从Slack、Google Drive等已连接的应用中读取数据，但"很难写回这些外部系统"；而Claude Cowork则"直接在用户本地电脑上运行"，能原生读写文件，这也是开发者更偏爱Claude Cowork的原因。两家实验室合计声称拥有1000万活跃用户，不过主持人也指出这个数字偏"软"：使用限额重置会虚增这个数字，而"在评估产品市场契合度时，区分一个活跃用户和一个好奇的旁观者至关重要"。

然后，两天后，OpenAI又径直闯入了另一个创业赛道。它推出了OpenAI Presence，"一个让企业能够构建、部署和管理实时语音与聊天智能体的企业级AI平台，用于客户支持、销售、人力资源和IT"。Everyday AI的Jordan Wilson早已等待这一刻："多年来我一直认为，AI最先带来的重大颠覆之一终将是客服。但当时的实时模型既不够专精，也不够快，更谈不上足够聪明。现在它们做到了。而颠覆的路径几乎已经无法忽视。"他对这次战略转向的解读，一句话就道尽了整期Platform Watch的核心论点："当Anthropic最近还在靠把模型从订阅制中拉出来抢头条时，OpenAI现在看起来正在把重心放到模型之外"（Everyday AI Podcast，《Ep 825: New: OpenAI Presence. Has The AI Customer Service Takeover Finally Arrived?》，2026年7月23日）。如果你是一家AI客服创业公司，你所依托的平台刚刚变成了你的竞争对手。

向上进军你的产品领域的同时，下面还打起了价格战。 OpenAI目前运营七个定价档位，"带广告的免费版、8美元的Go版、20美元的Plus版、100美元的一档Pro版、200美元的第二档Pro版，以及每用户25美元的Business版"，其旗舰产品GPT-5.6 Sol的定价是每百万输入token 5美元，明确是为了低价冲击Anthropic每百万token 10美元的Fable 5（"token"大致是一个词的片段；你按进出的数量付费）。100美元和200美元档位的存在，是为了吸引"同时运行多个能动工作负载"的重度用户——一个智能体写代码，另一个查询数据库，第三个起草邮件，全部同时进行。与此同时，GitHub Copilot"转向了按用量计费"，正如主持人对整个转变的总结："简单的固定费率软件席位时代基本上正在消亡……你买的不再是软件，你租的是按秒计费的算力"（Elon Musk Podcast，《Anthropic overtakes OpenAI as most valuable startup》，2026年7月23日）。

这为何重要，以及无人计价的隐患

这是每位创业者都该正视的张力。眼下建立在这些实验室之上确实能带来近乎荒谬的杠杆效应，本周最好的例子来自健康险创业公司Curative，其创始人Fred Turner详细讲述了"用一个智能体取代一个部门"到底是什么样子：

Curative构建了一个运行在Claude上的内部资质审核智能体。旧流程（核查医生执照、成绩单和医疗事故记录）"过去平均要花我们两到三个月，成本大约五十美元"。现在这个智能体端到端全包了，"现在我们的平均周转时间大约是12小时……成本大约是二十美分"。
公司还建了一个名为Gwen的合同谈判智能体，它给医疗服务提供方发邮件、做调研、谈判费率，甚至会点击DocuSign按钮。每份合同的成本从**"平均约1500到2000美元……用了Gwen之后平均约70美元"。业务量从"每周约100份合同增加到每天约100份合同"。Gwen每天发送约15000封定制邮件**，其优势在于锲而不舍："很多服务提供方要发到第九封邮件才会回应。人类是不可能给他们发九次邮件的。"
公司还在悄悄削减软件开支："我们最近刚刚取消了Salesforce合同，因为我们有一个vibe coding出来的内部CRM，效果更好……每年60万美元的支出归零。" Curative"在这轮续约中削减了大约80%的SaaS支出"。作为一个领先指标，其"Anthropic的成本在过去六七个月里每月都在6倍增长，从几万美元的基数一路涨到现在每月数百万美元"（The Twenty Minute VC，《20VC: $5BN in Revenue, 7 to 7,000 Employees in 9 Months… Curative with Fred Turner》，2026年7月18日）。

这是有利的一面。现在说说隐患，也是Platform Watch反复绕回来的那个隐患。实验室在这些价格上并不赚钱：它们是在买市场。补贴的类比再次直接指向了Uber："这和早期的网约车大战如出一辙……你以远低于实际成本的价格提供服务，来培养用户习惯……Uber和Lyft烧了数十亿美元来改变消费者行为……而OpenAI和Anthropic正对企业行为做着一模一样的事情。"与Uber不同的是，"Uber补贴的是一次有明确成本下限的实体出行"，而OpenAI的现金消耗速度"按纸面算下来给它们留下的跑道不足四年"。对任何已经把运营深度绑定单一实验室的人来说，警告是："你本质上是在把自己的利润率外包给一个目前正在亏本经营的供应商。而一旦它决定不再亏本经营，你的利润率将是第一个消失的东西"（Elon Musk Podcast，《Anthropic overtakes OpenAI as most valuable startup》，2026年7月23日）。

在All-In节目上，同样的动态以一场关于究竟该由谁来为前沿技术买单的现场辩论呈现出来。David Sacks指出，廉价的开放权重模型比旗舰模型便宜得离谱，"你以每百万token 50美分的价格出售大部分产品，而他们的产品卖56美元"，Chamath Palihapitiya则认为，大多数公司本来就过度支出，因为选模型的人和付钱的人不是同一个人："工程师想去探索使用最新最酷的东西……CFO则被钱绑住了"。他估计有多少顶级prompt其实是杀鸡用牛刀、"本应"跑在成本仅为百分之一的模型上："98%。"他们对Ramp的支出控制产品为何存在的解读是："如果CFO们不是在说'我没法控制支出'，Eric是不会推出这款Ramp产品的"（All-In，《Can the AI Industry Regulate Itself? Stripe Wants PayPal, China Catches Up, NY Bans Datacenters》，2026年7月18日）。

而且底线还在不断下降。中国的月之暗面（Moonshot）发布了Kimi K3，一个2.8万亿参数的模型，基准测试"与Anthropic和OpenAI的最好水平并驾齐驱"，并表示将公开完整权重，供任何人免费下载运行。正如某档节目所形容的："前沿级别的能力，不再需要向实验室租用。你可以直接拿走"（Business of Tech，《AI Capability vs. Accountability: Who Owns the Harness?》，2026年7月21日）。当Hugging Face需要一个没有护栏限制的模型来处理一起安全事件时，它转向了一个中国开源模型GLM 5.2，因为美国的旗舰模型拒绝执行这项任务（Intelligent Machines，《The Beans are in the Mail - Can American AI Compete When China Gives It Away?》，2026年7月23日）。廉价、能干、可拥有的模型如今已是所有人共处其中的水，这使得你在这些模型之上拥有什么，成了唯一重要的问题。

本周被点名的暴露方与护城河方

暴露方

薄壳套皮产品，一个套着logo的聪明prompt。 最直白的说法来自Brian Herr，他那期节目的标题直接就叫"The SaaSpocalypse"（SaaS末日）。他的测试是："如果有人现在打开一个全新的ChatGPT窗口，得到的结果和你产品交付的大致相同，你的客户会注意到区别吗，或者他们根本不会在意？"他对套壳产品的判决是："如果有人只是围绕别人的模型做了一层薄薄的包装，那这些产品要想活下去，前路会非常艰难，非常艰难"，因为"如果我用自己喜欢的AI模型就能做到，我为什么还要付钱……让别人替我做？"他说，套壳产品"撑不了太久"，也"绝对不值得投资"："它们要么被自动化取代，要么变成平台的一部分，要么变成云端技能……要么就是几乎可以立刻自己搭出来的东西"（Futureproof Founder Podcast，《407. The SaaSpocalypse: Why Startups Fail in 2026》，2026年7月21日）。
消费级和高端消费级应用，以及单一功能工具。 Rob Walling特意说明，大部分SaaS都能挺过去，但他也点名了确切挺不过去的部分："消费级和高端消费级应用尤其会遭受重创，因为消费者和高端消费者太抠门了，他们会花一个周末vibe coding出个东西，干掉一个每年100美元的订阅。"名单上还有："简单的单一功能工具……那种有人每月付9美元或每年付50美元……用来把PDF转成JPEG的应用。"以及那些纯属"管道"的工作流："如果产品就是工作流本身，也就是把数据从A搬到B的一层薄壳，那么智能体可能会把它吃掉"（Startups For the Rest of Us，《Episode 842 | What is the Future of SaaS in an AI World?》，2026年7月21日）。
"记录系统"护城河。 那种认为迁移成本会拯救现有软件的老式防御，其实远没有看上去那么牢靠。Tungsten Automation的一位高管说："过去那种'我是你的记录系统，所以你没法替换我'的护城河，已经不存在了。"他的证明是："我把自己一个用了20年的个人生产力应用用三天重写了一遍……迁移数据，这事儿很简单。我去泡了杯茶回来，活儿就干完了"（Motley Fool Hidden Gems Investing，《The Old Software Moat Is Dead》，2026年7月19日）。
席位定价昂贵的传统横向SaaS。 Curative的合同解约就是那只金丝雀：Salesforce（每年60万美元，两个月内被一个vibe coding出来的CRM取代）、Looker（迁移到Snowflake）、80%的SaaS支出已经上了砍单清单（The Twenty Minute VC，《Curative with Fred Turner》，2026年7月18日）。Menlo的Matt Murphy指出了另一面：这些工具如今实际使用起来的成本有多高："像Salesforce这样的公司在token上花费3亿美元"（Equity，《Menlo Ventures' Matt Murphy says the lesson for founders now is that a great model isn't enough》，2026年7月22日）。
AI客服创业公司。 OpenAI Presence是直接、自营地杀入语音和聊天客服领域，Anthropic和谷歌的Gemini Live紧随其后（Everyday AI，《Ep 825: New: OpenAI Presence》，2026年7月23日）。
模型无关编程工具的独立性。 那套中立的"自带模型"叙事正在不断变得复杂：Cursor正被并入SpaceX，交易金额达600亿美元，而GitHub Copilot已转向按用量计费，以至于"企业买家现在得去评估一家由航天公司拥有的软件"（Elon Musk Podcast，《Anthropic overtakes OpenAI as most valuable startup》，2026年7月23日）。
任何为"十年后"干净IPO退出而构建的公司。 Storm Ventures的Arun Penmetsa详细阐述了那大约百分之九、优秀但未进入前1%的公司所面临的挤压："第一个问题是，Anthropic能不能进入你的领域？第二个问题是，没有清晰的退出路径。"过去那条路（在ARR达到1亿到2亿美元时上市）"如今已经不存在了……上市的门槛已经变得极高"（The Neon Show，《The #1 Mistake Killing B2B Startups | Arun Penmetsa, Storm Ventures》，2026年7月21日）。

护城河方

你自己生成、别人没有的专有数据。 DoorDash的联合创始人给出了最清晰的例子。它的送货机器人需要知道配送员放下食物的确切位置（那"最初和最后的100英尺"），而"这份数据在别处根本不存在。谷歌地图里没有。它只存在于DoorDash"，来自100亿次配送积累而成。他们对那种偷懒的"在位者数据优势"论点提出了更宏观的一点：客户记录数据库"和我们试图用智能体完成的事情关系不大"。真正的护城河是为具体任务量身定制的数据，再加上一支实验室无法复制的世界级运营团队（No Priors，《Building an Autonomous Delivery Experience with DoorDash Co-Founders Andy Fang and Stanley Tang》，2026年7月23日）。
基于私有数据训练的专业化智能。 Fireworks的CEO Lin Qiao认为，"一个模型统治一切"这整个前提就是错的，因为"世界上大部分数据其实都是私有数据，被锁在应用程序里，锁在企业内部……它永远不会被分享给任何人，因为这是公司的专有知识产权"。她的赌注是：在"某家特定公司拥有的少量独特数据"上微调一个更小的模型，"你就会比一个通用模型更好"。她还警告了一种新的失败模式，即最优秀的公司反而负担不起服务自己用户的成本："我们有一些拥有产品市场契合度的优秀公司……但它们无法规模化，因为一旦规模化，它们可能会把自己规模化到破产"（The Twenty Minute VC，《20VC: Are OpenAI and Anthropic Overvalued?… with Lin Qiao, Founder and CEO @ Fireworks》，2026年7月20日）。
面向那90%永远不会自己动手搭建的用户的工作流锁定。 Liminal的创始人主张服务"平均用户、普通用户"而不是重度用户：观察一名会计师如何做月度差异分析，然后提出自动帮他跑一遍。"那个人永远不会自己去搭建那条工作流链……未来十年内肯定不会。"开发者的翻白眼——"我用Claude 15分钟就能写出来"——恰恰忽略了"普通人的数量大约是我们所有人的10倍"（The Enterprise AI Show，《What is a Behavioral Agent Automation Platform?》，2026年7月19日）。
拥有"套具"：模型之上的问责层。 Dave Sobel本周说得最犀利："模型是大宗商品。套具——那个检查并约束它的东西——才是价值所在。"随着AI自己写代码、自主行动，"审核才是真正的工作、也是稀缺的工作"，而几乎没人有意识地在做这件事。持久的定位是成为"那个具名负责的一方，验证AI产出的内容，划定一个智能体被允许自主做什么的边界"（Business of Tech，《AI Capability vs. Accountability: Who Owns the Harness?》，2026年7月21日）。Claude Code的创造者从实验室内部提出了一个相容的观点：不要只依赖一条护城河。他用"七种力量"商业框架论证，迁移成本将变得不那么重要（"如果你想从供应商A迁移到供应商B，你可以问Claude……它就会替你搞定"），但最大的公司"不会只有一种模式……当你把这些模式组合起来，就能获得多得多的力量"（Odd Lots，《The Creator of Claude Code on The Hottest Piece of Software in the World》，2026年7月20日）。
分销、品牌和人际关系——代码写不出来的东西。 Rob Walling说："克隆软件从来都不是最难的部分。让别人知道你的存在，让他们愿意把自己的生意托付给你，让他们放弃已经在用的东西，并且留住他们好几年，这才是难的部分。AI能写代码，但它写不出你的分销……一个几乎没有分销渠道的克隆产品，不过是别人笔记本电脑里的一个文件夹"（Startups For the Rest of Us，《Episode 842》，2026年7月21日）。Curative在人还能保持价值的地方下了同样的赌注："我们真正在人身上投入的领域有两个：技术能力和人际关系"，因为一份价值百万美元合同的经纪人"想要一场最终陈述会，想去吃顿饭，想去打场高尔夫"（The Twenty Minute VC，《Curative with Fred Turner》，2026年7月18日）。
深厚的监管know-how和来之不易的合规能力。 Tungsten在"140个国家合规地处理发票……要在140个国家拿到相应牌照，得花数百万美元、耗时数年"。这种积累起来的风险转移能力（"你没法替代30、40年的know-how"）能挺过这场SaaS末日（Motley Fool Hidden Gems Investing，《The Old Software Moat Is Dead》，2026年7月19日）。
交付一个客户自己不会去维护的垂直成果。 对于那些担心"Anthropic能不能把这个做出来"的创始人，Arun Penmetsa的建议是：卖成果，不要卖技术。"更高的销售额，为你的患者提供更好的医疗服务，更高的收入，我来交付这些。这对你来说值多少钱？"没错，客户的工程师可以说"我用Claude就能自己搭一个"，但"他们会维护它十年吗？合规和审计来的时候，他们能保证万无一失吗？"他的框架是："应用和模型之间存在一道巨大的鸿沟。所以要为那道鸿沟去构建。"而新近变得值得投资的赛道，是那种"物理世界与数据交汇之处……护城河更深一些，对AI冲击的抵抗力也稍微强一些"的地方（The Neon Show，《Arun Penmetsa, Storm Ventures》，2026年7月21日）。

值得留一个心眼：那些宣扬"SaaS已死"这套未来叙事的人，往往正是靠你相信这一点而获利的人。Rob Walling对这种恐慌的反驳（"护城河从来都不是代码本身，而是你在代码之外添加的一切"）不失为对末日论的一剂有用的解药，就连实验室自家编程工具的创造者，在被问到自己是否在一个正被他颠覆的硅谷里受欢迎时，也提醒你去核查动机："我大概会先问，是谁在这么说，他们的动机是什么？"

创业者结论

这一周，平台风险变得更加具体了。这已经不再仅仅是"某家实验室可能会把一个竞争对手推进你的赛道"。而是实验室已经从出售智能，跨越到出售成品工作（电子表格、支持通话、谈妥的合同），同时还在降价以抢占市场。这对你的成本线来说堪称利好，但对任何产品其实只是"便捷地访问某个模型"的公司来说，则是致命的。

所以，把这份杠杆收入囊中，但也要诚实面对自己到底拥有什么：

这周就在自己的产品上跑一遍Brian Herr的测试。 如果有人打开一个全新的ChatGPT窗口，得到的结果和你大致相同，你的客户迟早会注意到。"有用的东西会在预算会议上被砍掉，不可或缺的东西不会。"如果你没法用一句话说清楚自己为什么不可或缺，那你有的只是一个功能，而不是一家公司。
拥有实验室触及不到的数据或关系。 DoorDash的落点数据、Fireworks在被锁定的企业数据上做的微调、Curative与服务提供方的关系、Tungsten在140个国家的合规能力——这些能挺过一场价格战。一个prompt挺不过去。如果你唯一的资产是调用别人API的技巧，这项技巧正在被实时商品化。
按今天的价格重新核算你的业务成本，然后假设价格会上涨。 GPT-5.6 Sol每百万token 5美元，开放权重"50美分"，Kimi K3免费运行，尽管享用，但别忘了，那个今天还在烧钱的实验室"账面上的跑道不到四年"。当补贴结束时，"你的利润率将是第一个消失的东西"。能用便宜模型的地方就用（Chamath所说的"98%"任务都是杀鸡用牛刀），别构建一门只有在别人替你承担成本时才成立的生意。
卖成果，拥有套具。 客户不想要一个模型；他们想要一个不需要自己维护、审计或看管十年的结果。要么做那个检查AI的负责层，要么做那个能交付客户真正在乎的数字的垂直产品。原始模型和成品成果之间的那道鸿沟，正是一家持久公司仍然能够建立起来的地方。

实验室刚刚告诉了你它们在构建什么：不是供你构建的工具，而是直接完成工作的工人。从现在起能赢的创业者，不是那些最巧妙地租用这一层的人，而是那些拥有这一层无法吸收的数据、关系和责任的人。