黑石和Anthropic合押15亿美元:这次赌的不是谁家模型强,而是谁能让AI真落地

这两年大模型一个比一个能打,可真到了企业里,很多人反而更迷糊了:模型是买回来了,钱也花了,然后呢?大部分公司折腾半天,AI 试点项目最后都卡在”演示很惊艳、上线遥遥无期”这一步。现在有人押了一大笔钱,赌的就是解决这个”最后一公里”。

企业级 AI 落地服务示意
押注 AI 落地服务,而不是继续卷模型本身。图片来源:TechCrunch

这家公司叫 Ode with Anthropic,估值 15 亿美元,今年五月悄悄成立,背后是 Anthropic 联手黑石(Blackstone)、Hellman & Friedman、高盛等一票资本搞的合资公司。它的定位不是再造一个更强的模型,而是专门帮别的企业把 AI 真正用起来。有意思的是,OpenAI 早前也干了同样的事,成立了自己的 The Deployment Company。两家顶级大模型公司不约而同地承认了同一件事:想拿下企业客户,光有更好的模型远远不够。

这门生意是怎么长出来的

Ode 最早的点子来自黑石。黑石在给自己投资组合里的公司铺 AI 时发现了一个大坑——请来的大型咨询公司太笨重,小的 AI 服务作坊又不够专业,中间是空的。其中一家叫 Fractional AI 的工程服务创业公司格外能打,于是合资公司干脆把它买了下来,当成整个 Ode 的地基。顺带一提,Fractional 被收购时,正好结束了和 OpenAI 长达 11 个月的合作。

如今 Ode 手上有 100 名工程师,跟 Anthropic 的应用 AI 团队紧密配合,专门去摸清 AI 能在哪些业务环节真正产生价值,再为每家公司量身搭系统。Anthropic 自己的内部团队则继续盯着那些战略级、使命相关的大客户。

“如果我们执行得好,把它想象成一家万亿美元的公司其实并不难。”——Ode CEO、Fractional 联合创始人 Chris Taylor

“特种部队”,而不是一支人海大军

Ode 挑客户有个硬标准:老板得是真信这套东西的人。Taylor 说,他们接的活儿往往是某家公司 CEO 排在前一两位的头等大事,要么是未来两年最重要的产品功能,要么是要重做公司最核心的业务流程。这活儿不轻,所以团队配置也很讲究——超过一半的工程师本身就是前创业者,被内部叫做”成年人级别的工程师”,是精挑细选的特种部队,而不是靠人头堆出来的前线部署工程师(FDE)大军。

Ode 走的是”Claude 优先”路线,能用 Anthropic 的技术就用,比如 Slack 里的 Claude Tag,但也不排斥在必要时上竞品模型。首席技术官 Eddie Siegel 的比喻挺到位:选模型就像写软件时选编程语言,重要,但绝不是花力气最多的地方。

“我不会用一家企业选了 Python 还是 Java,去定义它的转型成不成功。”——Ode 首席技术官 Eddie Siegel


值得盯着的几个点

  • Ode 的核心信念是:那些非 AI 公司,只要用对方法,反而可能成为这波 AI 浪潮里最大的赢家。
  • 背后的私募资本会把自己投的公司源源不断介绍给 Ode,但业务并不只做这些内部客户。
  • 对手不只有 OpenAI 的 The Deployment Company,还有德勤、埃森哲这些也组建了 FDE 团队的咨询巨头。
  • 最大的软肋是人:顶尖工程人才本就稀缺,想一边扩张一边保住”精品”水准,几乎是道解不完的题。

说到底,模型这几年跑得太快,企业却没跟上。Ode 赌的不是谁家的模型更聪明,而是有没有人能把这块”会魔法但也会胡说八道”的原料,稳稳嵌进真实业务里。这个判断对不对,接下来两年就能见分晓。

📎 原文来源:Anthropic, Blackstone bet the next trillion-dollar AI business is implementation, not just models (TechCrunch / Rebecca Bellan)

评论

2 条对“黑石和Anthropic合押15亿美元:这次赌的不是谁家模型强,而是谁能让AI真落地”的回复

  1. MWTAH51627 的头像
    MWTAH51627

    这个判断其实挺反直觉但很对。我们公司去年买了一堆AI许可,结果大部分同事还是当搜索框用,试点做得漂亮,真正改流程的一个都没落地。缺的从来不是模型,是有人懂业务又能把系统搭起来的人。

  2. PRFKY42165 的头像
    PRFKY42165

    把选模型比作选编程语言这句我记下了。以前总纠结用谁家的模型,现在看,那点差距在整套工程面前根本不是重点。就是不知道这种精品团队能扩到多大,一旦规模上去,质量会不会稀释掉。

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