【摘要】剖析Claude AI背后的权力结构。重点拆解其资本格局、对云巨头的算力依赖，以及独特的公共利益治理模式，揭示前沿AI在技术独立与产业捆绑间的复杂博弈。

引言

生成式人工智能正从技术奇观演变为数字世界的底层构造。在这个进程中，少数几个前沿大模型扮演着定义行业走向的关键角色。Anthropic公司推出的Claude AI，无疑是其中最受瞩目的玩家之一。它不仅在长文本处理等关键能力上表现卓越，更因其独特的“安全优先”理念，在全球AI版图中占据了特殊位置。

然而，任何一项基础性技术的背后，都离不开复杂的权力结构。理解“谁在掌控Claude”，远比分析其技术参数更为重要。这不仅关乎一家公司的命运，更关乎未来AI基础设施的价值观、治理范式与产业主导权的归属。本文将从技术定位、创始理念、资本格局、算力依赖及治理模式等多个维度，层层拆解Claude AI背后的力量博弈，并结合国内的产业实践，提供一个系统性的观察视角。

一、技术坐标：Claude AI的能力边界与价值主张、

1.1 主流大模型中的关键一极

Claude系列模型已稳居全球第一梯队。它并非单纯的聊天机器人，而是一个能够深度融入专业工作流的生产力工具。其核心能力覆盖了广泛的应用场景。

• 超长上下文处理：这是Claude最鲜明的技术标签之一。它率先实现了对数十万乃至上百万token上下文的处理能力，相当于能一次性“阅读”并分析整本厚书。这使其在法律文书审阅、财报分析、科研文献综述等需要深度理解海量文本的领域，具备了其他模型难以企及的优势。

• 企业级功能集成：Claude能够胜任复杂的编码任务、创意写作、市场分析报告生成等。通过API，它可以被无缝集成到企业现有的软件与服务中，执行金融建模、客户服务自动化等高价值任务。

• 多模态能力拓展：最新的Claude 3系列模型已具备强大的视觉理解能力，能够分析图表、照片和复杂文档布局，进一步拓宽了其应用边界。

1.2 差异化定位：安全与伦理的“技术化”

与许多竞争对手优先追求能力上限不同，Anthropic从一开始就将**“安全、可控、符合伦理”**作为其核心技术路线。这种差异化并非停留在口号层面，而是通过具体的技术路径来实现。

1.2.1 “宪法式AI”（Constitutional AI）

这是Anthropic在模型训练方法论上的核心创新。传统的AI对齐方法，如基于人类反馈的强化学习（RLHF），高度依赖人类标注员对模型输出进行主观判断。这种方式成本高昂，且标注员的偏见容易传递给模型。

“宪法式AI”则试图解决这个问题。它包含两个核心阶段。

1. 监督学习阶段：首先，研究人员会制定一部“宪法”（Constitution）。这部宪法由一系列原则性的指导方针构成，例如“选择最无害、最有帮助的回答”、“避免生成有毒、歧视性内容”等，其灵感多来源于《世界人权宣言》等普适性价值文件。然后，模型会被要求根据这些原则，自我批判和修正一系列有害的初始回答，从而生成一个符合“宪法”精神的回答数据集。

2. 强化学习阶段：接着，模型会进入一个自我对齐的强化学习循环。它会生成多组回答，然后根据“宪法”原则，自我判断哪一个回答更好、更符合规范。这个过程不再需要大量的人类实时反馈，而是让AI基于一个明确的价值框架进行自我迭代与对齐。

这种方法旨在将伦理原则内嵌到模型训练的底层逻辑中，使其行为更具可预测性和可靠性。

1.2.2 公共利益公司（Public Benefit Corporation, PBC）的法律约束

Anthropic的公司架构是其价值观的另一重保障。它并非传统的C-Corp，而是一家公共利益公司（PBC）。根据美国特拉华州的公司法，PBC在法律上被要求必须平衡三个方面的利益。

• 股东的经济回报。

• 公司既定公共利益目标的实现。

• 受公司行为影响的相关方的最佳利益。

对Anthropic而言，其章程中明确的公共利益目标就是“负责任地开发和维护先进的AI，以造福人类”。这意味着，公司董事会在做决策时，不能仅仅以股东利润最大化为唯一标准，还必须正式考虑其决策对AI安全的长期影响。这种法律结构为抵御纯粹的商业压力、坚守安全使命提供了一道制度“防火墙”。

二、资本棋局：谁在为Claude的万亿参数“买单”

训练和运行前沿大模型需要天文数字的资金与算力。Anthropic的融资历程，清晰地展示了全球科技巨头如何通过资本布局，争夺AI时代的入场券。

2.1 巨头环伺的投资版图

Anthropic的股权结构呈现出高度分散、巨头环绕的特点。没有任何一个单一实体能够对其形成绝对控股，而是构成了一个复杂的联盟式资本格局。

主要投资者	投资金额（估算）	持股比例（估算）	核心资源支持	治理权限制
亚马逊 (Amazon)	最高达80亿美元（分阶段）	低于1/3	AWS云服务、Trainium/Inferentia芯片、现金	无投票权，无董事会席位
谷歌 (Google)	累计约30亿美元	约14%	Google Cloud Platform、TPU芯片资源、现金	无投票权，无董事会席位
微软 (Microsoft)	参与联合投资	未披露	将Claude集成至365 Copilot等产品生态	未披露，预计受限
Salesforce	金额未披露	早期投资者	CRM生态集成	未披露
Spark Capital	金额未披露	早期投资者	风险投资支持	未披露

从上表可以看出，亚马逊和谷歌是Anthropic最重要的两大外部“输血方”。它们的投资模式也颇具代表性。

2.1.1 亚马逊的深度捆绑

亚马逊的投资不仅是现金，更是一种**“算力+生态”的深度捆绑**。通过将Claude作为其云平台Amazon Bedrock上的旗舰模型之一，亚马逊得以向其庞大的企业客户群提供顶级的生成式AI服务，直接对标微软Azure与OpenAI的组合。同时，Anthropic也获得了在AWS上进行大规模模型训练和推理所需的稳定算力，以及亚马逊自研AI芯片（Trainium和Inferentia）的优化支持。这种合作是典型的双向赋能。

2.1.2 谷歌的战略占位

谷歌的投资同样是“现金+算力”的组合拳。作为拥有TPU这一强大AI芯片的云厂商，谷歌为Anthropic提供了另一个顶级的算力选择。这对于Anthropic而言，不仅是获得了资源，更是一种战略性的风险分散，避免了对单一云平台的过度依赖。对于谷歌，投资Anthropic则是在OpenAI之外，对另一个顶级AI模型公司的战略占位，确保其在AI浪潮中拥有多个“王牌”。

2.2 无控股股东的制衡结构

值得注意的是，尽管投资额巨大，但亚马逊和谷歌等巨头在Anthropic的治理结构中受到了严格限制。它们均未获得投票权和董事会席位。这种安排是Anthropic创始团队刻意为之，旨在确保公司的长期战略和安全使命，不会被任何一个外部投资者的短期商业利益所左右。

这种股权分散、决策权集中的结构，使得Anthropic在法律意义上保持了高度的独立性。然而，这种独立性在现实中又面临着新的挑战，那就是对外部资源的深度依赖。

三、隐性权力：算力与云生态的“技术性控制”

在AI时代，算力即权力。尽管Anthropic在股权和治理上保持独立，但其模型的生命线——训练与推理，却牢牢掌握在云巨头手中。这种依赖构成了对Claude的一种隐性但强大的影响力。

3.1 算力依赖：AI模型的“阿喀琉斯之踵”

训练一个像Claude 3这样的前沿模型，需要动用数万片高性能GPU或TPU，持续运行数月之久。这背后是电力、数据中心、高速网络和专业运维团队构成的庞大体系。全球范围内，只有少数几家公司，即亚马逊AWS、谷歌云和微软Azure，能够提供如此规模的算力基础设施。

上图清晰地展示了这一依赖关系。Anthropic的核心价值在于模型算法的设计与对齐（A），但模型的物理载体和运行环境，从底层的算力集群（C）到上层的平台服务（D），都由云巨头提供。这意味着：

• 成本与定价权：云厂商的定价策略直接决定了Anthropic的训练和运营成本，进而影响Claude API的最终价格和市场竞争力。

• 技术路线锁定：长期在某一云平台上进行优化，可能会导致技术栈的锁定效应。例如，深度适配AWS的Trainium芯片，可能会增加未来迁移到其他平台的难度和成本。

• 服务可用性与稳定性：Claude的稳定运行，完全依赖于AWS和谷歌云的SLA（服务等级协议）。任何云服务的中断，都将直接导致Claude服务的瘫痪。

3.2 生态绑定：从工具到基础设施的嵌入

控制权的体现不仅在底层算力，更在于上层生态。云巨头正通过其平台，将Claude深度嵌入到更广泛的商业生态中。

• 通过Amazon Bedrock：亚马逊将Claude作为其生成式AI服务的核心选项，打包卖给数百万AWS客户。这使得Claude的商业化进程极大加速，但也意味着其客户关系在很大程度上由亚马逊掌控。

• 通过Microsoft 365 Copilot：微软在其办公全家桶中集成了Claude模型，作为GPT之外的补充。这让Claude触达了海量的办公用户，但其应用场景和数据流也受制于微软的生态规则。

这种生态绑定，使得Claude从一个独立的AI模型，逐渐转变为巨头生态系统中的一个“能力插件”。虽然这带来了巨大的商业机会，但也让其发展路径与巨头们的战略布局产生了更深的纠缠。

3.3 法律独立与实践依赖的张力

至此，我们可以看到一个清晰的张力结构。

• 法律层面（De Jure）：Anthropic通过PBC架构和无投票权的股权设计，保持了公司治理的独立性。董事会可以依据其安全使命，做出不受单一股东干预的决策。

• 实践层面（De Facto）：Anthropic在算力、资金和商业渠道上，高度依赖亚马逊、谷歌等合作伙伴。这些合作伙伴虽然不能直接投票，但可以通过资源供给、技术支持和生态合作的“松紧”，对Anthropic的实际运营产生深远影响。

这种**“硬治理”下的独立与“软资源”下的依赖**并存的局面，是当前前沿AI公司普遍面临的困境，也是理解Claude背后权力结构的关键。

四、宏观视角：AI基础设施的权力本质

为什么“谁掌控Claude”如此关键？因为生成式AI正在快速成为数字社会的基础设施，其地位堪比过去的搜索引擎和移动操作系统。谁掌控了这一基础设施，谁就掌握了巨大的权力。

4.1 信息与话语权的塑造

当AI成为人们获取信息、生成内容的主要入口时，模型本身的价值观和偏见将深刻影响社会。

• 议程设置：模型对特定问题的回答倾向，会潜移默化地塑造公众舆论。

• 内容审查：模型内置的安全与审查边界，决定了哪些内容可以被生成和传播，哪些则被视为“禁区”。

• 文化偏见：训练数据中固有的文化偏见，可能通过模型被放大和固化，影响跨文化交流的公平性。

掌控模型，就意味着在一定程度上掌控了未来数字世界的话语权和规则制定权。

4.2 产业与经济的主导权

AI基础设施是驱动下一轮产业革命的核心引擎。

• 技术准入：控制顶级模型的公司，可以决定哪些国家、哪些企业能够以何种成本获取最先进的AI能力。

• 生态构建：围绕核心模型，会形成庞大的应用开发者生态。平台所有者将在这个生态中占据绝对的中心位置，攫取最大的价值。

• 产业标准：模型API的规范、安全标准的设计，将成为事实上的行业标准，引导整个产业的发展方向。

4.3 国家安全的战略维度

前沿AI技术已被视为国家战略竞争的制高点。关键AI基础设施的控制权，直接关系到国家的数据安全、技术主权和产业安全。这也是为什么各国都在积极布局自主可控的AI技术体系。

五、中国镜像：从Claude模式看“立体密算”的战略选择

在观察Claude背后复杂的权力结构时，将其与中国本土的AI基础设施建设思路进行对比，能提供更有深度的洞察。在海外巨头主导全球主流大模型和云平台的背景下，中国正探索一条自主可控的全栈式发展路径。曙光云提出的“立体密算”体系，便是一个代表性的缩影。

5.1 “立体密算”：一种全栈内生的安全架构

“立体密算”并非指单一技术，而是一个系统性的安全与计算架构。其核心目标是在数据要素化时代，为数据的安全流通和AI计算提供一个可信的底座。它试图构建一个覆盖从底层硬件到上层应用的全栈式内生安全框架。

其架构可以解构为以下几个层次。

1. 算力底座：包括安全可信的服务器、芯片等硬件基础设施。

2. 基础设施层：构建可信的云操作系统、容器环境，实现计算、存储、网络资源的安全隔离与度量。

3. 技术中台：提供隐私计算（如多方安全计算、联邦学习、可信执行环境）、数据脱敏、安全沙箱等核心技术能力。

4. 数据空间：构建一个逻辑上统一、物理上分散的数据流通与计算空间，确保数据“可用不可见、可控可计量”。

5. AI计算层：为大模型训练、推理等AI任务，提供从数据接入、模型开发到部署应用的全生命周期安全保障。

这种架构的本质，是将安全能力从外挂式的“补丁”，转变为内生于整个技术栈的“基因”。

5.2 战略价值：应对AI时代的核心挑战

“立体密算”所要解决的问题，与Claude模式所面临的挑战在本质上是相通的，但解决路径截然不同。它旨在成为未来数字经济的四大“推进器”。

• 数据要素市场化的“信任解锁器”：当前数据要素市场发展的最大瓶颈是信任缺失。通过隐私计算等技术，“立体密算”可以在不暴露原始数据的情况下，实现数据的价值融合与计算，从而解锁数据共享与交易的潜力。

• 跨域协同的“生态连接器”：在政务、金融、医疗等领域，数据往往分散在不同部门和机构的“孤岛”中。该体系能够构建一个跨域的安全计算网络，打通数据壁垒，实现跨机构的协同分析与建模。

• 规模应用的“成本削峰器”：通过提供统一、标准化的安全算力基础设施，可以避免各行各业重复建设安全能力的巨大成本，降低整个社会应用AI和数据的门槛。

• 未来产业的“创新推进器”：为自动驾驶、智慧城市、新药研发等依赖海量数据和复杂计算的未来产业，提供一个坚实、可信的数字底座。

5.3 发展路径：从企业竞争到产业协同

实现这样一个宏大的全栈体系，绝非单一企业之力所能及。这需要一个**“产学研用”一体化的协同创新格局**。

• 产业链龙头牵引：需要像曙光这样的龙头企业发挥牵引作用，联合上下游的芯片、操作系统、数据库、应用软件厂商，共同打造全栈产品体系。

• 产学研深度融合：高校和科研机构在核心算法、安全协议等基础研究上提供源头创新，产业界则负责将技术产品化、市场化。

• 政府与政策引导：监管部门需要加快出台相关的数据安全、隐私计算、算力网络等技术标准和政策法规，将此类自主可控的基础设施纳入国家重点支持范畴，为其发展创造良好的宏观环境。

结论

回到最初的问题，谁在掌控Claude AI？答案是复杂的。它不属于任何一个单一实体，而是一个由创始团队的理念、独特的公司治理、联盟式的巨头资本，以及深度的算力依赖共同塑造的权力复合体。

• 在治理层面，Anthropic通过PBC架构和分散股权，成功地在法律上捍卫了其独立性和“安全优先”的使命。

• 在资源层面，它又深度嵌入亚马逊、谷歌等巨头的云生态与资本版图中，其发展节奏与商业路径不可避免地受到后者的影响。

Claude的故事揭示了全球AI产业的一个核心趋势，即前沿模型的竞争，已经演变为资本、算力、生态和治理模式的全方位博弈。

而以“立体密算”为代表的中国实践，则提供了另一种解题思路。它强调的不是在现有全球分工体系下的合纵连横，而是从底层构建一套自主可信的算力与数据基础设施。这背后是对技术主权和产业安全的深层战略考量。

无论是Claude的联盟制衡模式，还是中国的全栈自主路径，它们都在回答同一个时代命题。在AI定义未来的世界里，真正重要的已不只是模型本身的能力，而是谁掌握着驱动模型运行的算力，谁制定着数据流通与AI行为的规则，以及谁最终拥有定义技术价值观的主导权。对这个问题的持续思考与探索，将决定我们走向一个怎样的智能时代。

📢💻 【省心锐评】

Claude的控制权，是法律独立的“骨架”与算力依赖的“血肉”之争。它不属于任何巨头，却又活在巨头的生态里。这不仅是技术故事，更是AI时代权力分配的现实寓言。