张小珺最新一期《商业访谈录》中，李广密对海外AI模型公司的点评概要：

1. Anthropic：战略极专注的领跑者
   
   果断放弃C端市场、多模态发展以及跟风推理模型。
   
   集中全部资源“All in”在 Coding和 Agent等高价值任务上。
   
   采用自上而下战略，极度重视数据，甚至创始人亲自带队清理数据。
   
   内部员工以AGI信仰驱动，信息高度保密，有像物理学家一样踏实寻找工程规律的务实文化。
   
   
2. OpenAI：暂时被低估的“范式创造者”
   
   处于阶段性被低估状态，但依然有不可估量的上限与爆发力。
   
   曾一度陷入与 Google 争夺流量的泥潭，导致对 Coding 赛道出现严重误判，晚几个月才将其提至最高优先级。
   
   OpenAI 拥有极高的人才密度，实行类似 VC的“自下而上”探索文化。
   
   推崇从 0 到 1 突破，导致团队摊子铺得太大、少有人愿意做枯燥的数据清理脏活。
   
   正在迅速补齐 Coding 和 Agent 的短板，大概率能追平甚至交替领先。
   
   
3. Google (Gemini)：最稳的“领先追随者”
   
   Gemini 3.0 曾经过度追求跑分，忽视了产品的实际体验。
   
   同样因醉心多模态和C端竞争，严重误判了 Coding 的重要性。
   
   工程师驱动但产品文化较弱，存在一定人事和组织冗余。
   
   尽管反应慢半拍，但依靠强大的 TPU 算力基础、充沛现金流及 Android/Workspace 等天然生态优势。
   
   长期看掉队可能性低。
   
   
4. Meta：极具威胁的四号种子选手
   
   已取代 xAI 成为硅谷大模型竞赛的最强挑战者。
   
   团队聚集各家实验室人才，具有极高的人才密度。
   
   能在极短时间（9-10个月）内复刻并融合 Google 和 OpenAI 在多模态与预训练上的优势。
   
   但产品战略似乎并不清晰，且“重金挖人”带来的团队文化，可能缺乏真正冒险和创新的意愿。
   
   
5. xAI：陷入摇摆的重资产玩家
   
   核心团队流失和战略摇摆，短期显得有些掉队。
   
   马斯克缺乏耐心，习惯于特斯拉 FSD 那种短平快反馈机制，而大模型数据清洗和迭代需要长期的沉淀。
   
   xAI 在扩大参数规模、多模态、AI 搜索和 Coding 之间反复横跳，导致团队疲于奔命、牺牲长期的模型质量。
   
   不过依靠充足的 GPU 储备和马斯克的个人魄力，仍有一定悬念。