爱马仕到底能不能替代龙虾呢？

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先跟大家讲一个很有趣的事情。这个名字曾经非常困扰我。很多人跟我说：“老范，你试了爱马仕了没有？”我说：“那是咱试得起的东西吗？那玩意多贵呀。”我一直没想明白它到底是什么。

还有一些朋友很热心，把 Hermes Agent 这个名字贴给我了。但老范稍微有一点老花眼，所以看的时候，把 Hermes 看成了 Harness。一个是 Hermes，另外一个是 Harness，反正这两个词我一看，就觉得差不多。人的阅读有时候就是这样，当你看到一个不是那么熟悉的东西时，就会默认把它往熟悉的方向去引。人产生幻觉的方式就是这样。

所以这个 Hermes，也叫爱马仕 Agent，热了一段时间，老范压根不知道这是个什么。后来才知道，哦，原来有一个新的产品叫 Hermes Agent，那也要去试一试呗。这也就是为什么前面一两周，很多人跟老范说你要去试一下，结果老范一直没动静。因为老范一直以为，自己在玩 OpenClaw、在玩龙虾，就已经是在玩这个 Harness Agent 了。

所以今天就跟大家补上：这到底是个什么东西。

第一印象：Hermes Agent 到底是什么

先讲一下真实感受。具体怎么装，这里就不展开了。如果后面录会员频道，可以专门跟大家讲一下这东西怎么装。

首先，爱马仕要比 OpenClaw 简单很多。OpenClaw 是一个非常复杂、非常庞大的系统，爱马仕相对来说要简单，但也不算简陋，里面很多设计还是很精巧的。官方给了一键安装命令，在 Ubuntu 上、在苹果上都可以装。注意，Windows 上装不了；如果你想在 Windows 上装，必须是在 WSL，也就是 Windows 里的 Linux 环境里才能装上。

很多人说，OpenClaw 不也是一行命令就可以装上吗？但你要注意，OpenClaw 一旦装上以后，做各种配置，特别是升级的时候，非常考验你的耐心和工程师能力。我们每次升级 OpenClaw，都得先烧香拜佛才敢升级。而且升完以后，还得靠一些编程工具，比如 Codex，才能保证 OpenClaw 能起来。并不是说每次 OpenClaw 升级，我们都能把它弄起来，这个是很麻烦的。

但是爱马仕相对要简单很多。当然，我更推荐用 Docker 的方式去安装爱马仕。因为这样的话，你就可以把它装在本机上。虽然它很占空间、非常占内存，下载的包也很大，但是安全上要比龙虾好很多。你只需要在安装爱马仕的时候，把一个本机目录映射给它，它以后就只操作这个目录，你本机上的其他目录相对比较安全。

它不像龙虾，装起来以后太痛苦了。即使你在 Docker 里装了龙虾，这个过程也非常麻烦，特别是升级，这个过程非常痛苦。爱马仕要升级就简单很多，在里面打一条命令，咔一下就升上去了。你说我是在 Docker 里装的爱马仕怎么办？也很容易，每次重新 pull 一次，把最新的包拉回来就完事了，就可以顺畅地跑起来。

使用体验：轻、快，但也更简陋

使用过程中，我感觉它要比龙虾快，这还是一个很有趣的感受。不过我的测试并不严谨。因为我的龙虾装在一个特别古老的 Mac mini 上，那机器是机械硬盘、英特尔 CPU，我估计已经有十几年了；但我的爱马仕是直接装在 MacBook Pro 上，M2 Max 芯片，加 SSD 存储。所以这个测试不严谨，大家也可以自己试试。反正我的感觉是，爱马仕要比龙虾快一些。

它整个配置也比较简陋。龙虾起来以后，有一个很复杂的 Web 界面，你可以在里面点各种按钮、菜单，做设置，填各种表格。但是爱马仕这些东西统统都没有。它上来以后就是给你一个聊天界面，你跟它说就完了。而且说的时候，它经常还给你改错了，这个问题也是存在的。所以你要对爱马仕进行各种调整的话，最好还是在 IDE 里改它的配置文件，这个最方便。

其实龙虾虽然给了一个 Web 界面，但我基本也不用。我都是上 Codex 或者上 Claude Code，在 IDE 里去修改它的配置文件，都是这样工作的。

如果你对 Hermes Agent 的要求比较单一、比较简单，比如说我就是搜集一些信息，我就是自动化做一些内容搜集、内容整理，那爱马仕其实也是够用的。但还要注意，它更适合一个人用。你说我有很多人一起用行不行？那它还是稍显简陋一些。

记忆系统：够用，但明显偏轻量

原因也很简单。比如它的记忆系统，龙虾的记忆系统相对比较复杂。它可以通过 MD 文件，也就是 Markdown 文件去进行记忆，也可以写向量数据库，甚至还可以加很多第三方记忆插件。但是爱马仕这套东西就简单一些。它就是本地做了一个 SQLite，一个非常简单的单机数据库。它也不去做 embedding，也不去做向量搜索。你每次跟它聊完天以后，它找一个模型把聊天记录做抽取，下次再到这个 SQLite 里做全文检索。它是用这样的方式去实现记忆的。

你说我想再做得复杂一些行不行？你还得再给它配外置的记忆接口。但是配上以后，它到底怎么工作，我现在还在试，感觉可能不是那么顺畅。所以相对来说，这个产品是更轻的。

Hermes 最有趣的地方：自我进化

它这个产品最有趣的点在哪呢？难道就是因为轻一点，大家就这么热爱它吗？它最有趣的点叫“自我进化”。

你在龙虾上如果想固定一个技能下来，得明确告诉它：创建技能，第一步什么，第二步什么，你要跟它说清楚。说完了以后，龙虾就会创建这个技能。或者你说，再给我修改技能，在技能里修改一些预置文件，龙虾就会去做这件事情。

但在爱马仕里不是这样的。你就跟它聊就完了。聊一会儿，它突然告诉你：我把你前面聊的这段内容给你创建了一个新的技能，下次咱们就直接用吧。它是这样的工作方式。所以很多人会觉得，这是一个快速进化的过程。它会在跟你聊的过程中越来越懂你，它是有这样一套系统在里面的。

这种自我创建技能的过程，好的一面当然是越来越懂你；但坏的一面就是，其实也没那么可控。你虽然可以命令它去创建技能，但它还是会自己去创建。它创建了很多技能以后，后面会不会相互冲突，会不会打架，我现在还有待观察。因为我只用了三四天，并没有特别长时间、高强度地去使用它。跟我们家龙虾还不一样，我们家龙虾现在已经是非常高强度地参与到我的工作中了。

Hermes 的独特定位：伴随个人成长的 Agent

下面讲一下爱马仕的独特定位。它跟市面上其他 Agent 最大的不同，就是“伴随个人成长的 Agent”。它就是跟着你一起长。自动建技能，只是它这个“伴随个人成长”三层架构中的中间一层。

第一层：记忆系统

一共三层。第一层是记忆系统。它的记忆系统刚才我们讲了，就是先在本地写 Markdown，然后往 SQLite 这种特别轻量级的本地数据库里塞东西，再去做全文检索。这个系统相对来说是比较脆弱的。而且它在每次进行上下文搜集的时候，记忆大概只有 1300 个 token，再多也塞不进去了。这块要比龙虾简单很多。龙虾是可以自动记忆捕捉、自动上下文补全的，但爱马仕在这块要稍微弱一点。

第二层：把过程沉淀成技能

那你说，没法记这么多东西怎么办？它就做第二层：我把这个过程通通都写成技能给你存下来。所以它算是一种平衡，记忆系统差，我就多给你写点技能，它就是这么干的。

第三层：把聊天抽取成训练数据

第三层是什么呢？它把你聊天的内容、把这个过程再抽取出来，变成训练数据。以后你说，我现在想训练一个新的模型，想去做模型微调了怎么办？它就直接按照模型微调的标准格式，把数据给你套出来，你到那边去做微调就行了。

你说我现在在公司里上班，是不是用着用着就可以直接被蒸馏成“同事 + skill”了？这个方向算是离得更近一点。所以具体用起来，还是要等到咱们用的时间更长一些，再去看是不是可以日久见人心。

开发团队背景：Nous Research 值得关注，也值得观察

还要注意一点，爱马仕这个开发商叫 Nous Research，N-O-U-S。它是一个研究所。为什么要专门强调它不是一个公司？因为这帮人原来是做区块链的，做去中心化治理、做 Web3，也帮人发币，做这种项目。他们还做很多去中心化训练，把大家的闲置显卡集中起来，去做大模型训练和微调。

所以他们现在说，我们拿融资做了这样一个 Hermes 系统，希望能够抽取出这些技能，再去做新模型的一些微调和训练，它是一整套这样的系统。

还要注意一点，他们拿到的融资不是传统融资，是走的币圈融资。所以最后不是给投资人股权，而是拿到钱以后要给人家发币，只是目前为止还没有发而已。但他们以前是帮别人发过币的。所以这个项目未来到底会向什么方向发展，还值得再看一看。

Hermes 和 OpenClaw 的主要差异

那么这个爱马仕跟 OpenClaw 的主要差异是什么？什么样的人应该选 OpenClaw，什么样的人应该选爱马仕？

大家要注意，不管是爱马仕也好，还是 OpenClaw 也好，它们都是 Harness Agent 这一类系统，就是“驾驭系统”。它们属于个人助理类的驾驭系统。还有很多其他的驾驭系统，比如 Claude Code、Codex，这些就更偏编程一些，不太一样。所以今天主要是比较这两个。

1. 核心定位不同

首先从核心定位上来说，它们就不一样。Hermes Agent 主要定位是“自我改进、自我沉淀的长期 Agent”；而 OpenClaw 的定位是“全平台个人 AI 助手平台”。它上来以后就是什么都能接，所有插件、整个体系特别庞大，就是要往操作系统那个方向去做。它是一个很复杂的系统。

2. 主要卖点不同

第二个主要卖点，Hermes 叫“学习闭环”，自动生成技能和长期记忆；而 OpenClaw 的主要卖点是多渠道接入、语音、Canvas 控制面板，就是整套东西特别全，它最终是要做一个大系统。

3. 入口方式不同

入口方面，Hermes 只有 CLI，也就是客户端入口。你可以通过网关去接消息平台，它也可以接 Telegram、接 Discord，都可以，但接得没有 OpenClaw 全。比如现在 QQ Bot 它就没接上。OpenClaw 的入口就比较丰富了，是全渠道覆盖，包括 App 和控制台，做得都非常成熟，这块差异很大。

我第一次装上 Hermes 以后不会用。因为我是装在 Docker 里，装完以后说这玩意咋用，没有任何接口。后来去查，才知道它只有一个 API，叫 OpenAI 兼容 API。你用任何一个聊天工具，只要把这个 Hermes 作为一个跟 OpenAI 兼容的大模型接上，你就能用。后来我还专门去下了一个 Open WebUI 的 Docker，再把它接上用起来。用完以后我才说，算了，还是去挂 Telegram 吧。挂上 Telegram 以后，确实还是挺好用的。所以它是完完全全没有给你任何看得见的图形界面的。

4. 适合的人群不同

最典型的用户，从 Hermes 来说，是想养专属执行体、玩自动化的工程师，对他们来说比较友好。而对于 OpenClaw 来说，它更适合需要全平台个人助手的普通用户。所以还是不太一样，看看你自己到底适合哪边。你说我是一个工程师，就想把自己的技能沉淀沉淀，那你就用 Hermes；你说我是普通用户，什么都想接，未来可能还要画图、还要做这做那个，那就 OpenClaw。这个大家自己想清楚。

5. 社区体量不同

从社区体量来说，它们差异也挺大。Hermes 现在在 GitHub 上是 51,000 个星，但是这 51,000 个星是在非常短的时间内攒出来的。它今年 2 月底才上线，现在就已经有 51,000 颗星了，这还是非常不容易的。

OpenClaw 上线更早一些，应该是去年年底上线的，但真正开始爆发大概也是 2 月份。到现在已经有 354,000 颗星了，这个数字涨得还是很快的。所以 OpenClaw 社区要比 Hermes 活跃很多。而且 OpenClaw 背后是 OpenAI，Hermes 背后是一帮币圈的人，所以在这点上，也请大家稍微小心一些。

什么样的人适合 Hermes

• 想把 Agent 挂在 Docker、VPS、NAS 上长期跑的人。现在我已经把我的 Hermes 从 MacBook Pro 上卸掉了，扔到 NAS 上了，现在跑起来效果还是可以的。它要比 OpenClaw 轻，OpenClaw 你最好还是整一台 Mac mini 去跑。
• 在意“越用越懂我”这种自我成长属性的人，他们也比较适合 Hermes。
• 需要经常在不同机器、沙箱上跑命令的人。因为 Hermes 很轻，你可以很快速地把它装在各种各样的服务器上，它都能跑起来，这个还是相当爽的。
• 喜欢折腾新鲜技术的人，只要有新的咱都试一试，这也是 Hermes 比较适合的人群。

什么样的人更适合继续用 OpenClaw

• 在意全渠道消息接入、个人助手体验、可视化控制台的人。你需要这些东西，就别往 Hermes 这边转了。
• 已经在 OpenClaw 里攒了很多技能和工作流，迁移成本很高的人，也别折腾了。虽然 Hermes 说我做了一个 OpenClaw 迁移助手，可以专门帮你把 OpenClaw 迁过来，但要注意，它迁的主要是一些浅层记忆、技能，以及你里面的一些文档。如果你在 OpenClaw 里攒了非常非常多的记忆，那在 Hermes 现在相对比较轻薄的记忆系统里，它未必顶得住。所以这块大家还是要小心一些。
• 需要做多设备协同的人，还是要用 OpenClaw。Hermes 这一块还是更轻、更简陋一些。

给老粉丝的建议

所以给老粉丝的专属建议是这样：如果你还没有装 OpenClaw，你可以先拿 Hermes 跑一跑试试，这个简单一些。如果你说我就是准备长期用下去了，那 OpenClaw 未来会更可预期一些。毕竟后边是 OpenAI，而且有这么多人在关注它的社区，包括中国这么多大厂都已经冲上来了。腾讯也做了 qcloud，小米也做了米 Cloud，大家都在往这个方向上，还是会众人拾柴火焰高。

如果你已经把 OpenClaw 用起来了，而且用得很重，如果不愿意折腾的话，就别在 Hermes 上浪费时间了，听老范扯一下就可以了。

那你说有没有可能 OpenClaw 去控制 Hermes，或者 Hermes 去控制 OpenClaw？没必要。因为它们两个的功能，特别是在很多具体事务上的功能，是非常重叠的。你这个去控制的话，有点脱裤子放屁的感觉，所以没有必要去折腾这个事。

除了 Hermes 和 OpenClaw，还有哪些 Harness Agent 类型

除了 Hermes 和 OpenClaw 之外，其他 Harness Agent 之间到底有什么差别呢？现在这种 Harness Agent 其实种类很多。

第一类：个人长期在线助手

这一类就是今天讲的 Hermes 和 OpenClaw，它主要主打个人日常使用、长期在线。

第二类：软件工程和 Code Agent、Coding Agent

比如我们使用的 Codex、Claude Code，或者 OpenCode，这些东西就是专门编程用的。

第三类：多智能体流程和研究型 Agent

要做非常重的多智能体研究，字节有一个开源产品叫 DeerFlow，我前两天也想去装，后来看了看，它对本机要求还是挺高的，而且我也没有那么多 token 让它去烧。养一只龙虾、养一个爱马仕，还是挺浪费 token 的。

第四类：企业托管的 runtime 类型

比如 Anthropic 最新推出的 Claude Managed Agents，这个是给企业直接部署的。你说我们这个企业，总不能每个人都去装龙虾，或者一个小组装一个龙虾大家凑合着使，或者每人装一个爱马仕，这事太累了。那么就老老实实跑到 Anthropic 去买 Claude Managed Agents 这个产品，它会把整个企业给你部署好。这一块基本上是把 SaaS 软件的命革得很干净。

我估计 OpenAI 也会很快推出类似的产品，包括微软，像它一直卖 Teams 这些东西，也应该会出类似产品。国内的话，像 WPS 现在也开始出龙虾了，其他一些比如小米叫 AI Office，大概也会往 Claude Managed Agents 这个方向发展。

所以基本上是分这四类。Hermes 的位置其实很明确，它是一个个人助手型、最擅长自我成长、执行后端最灵活的内核级产品。它不是全平台，但胜在灵活，能够自我进化。所以大家要想清楚，它到底是一个什么样的东西。

总结

最后总结一下，爱马仕还是一个挺好玩的工具。如果你能用 Telegram，或者你说我要本地跑一跑，建议大家去尝试一下。你如果说我懒得折腾，那听老范讲故事就可以了。

这就是今天跟大家介绍的 Hermes 的情况。具体安装的话，我明天去录一个会员节目，把 Hermes 的安装，以及在 NAS 上把它跑起来的过程，跟大家稍微展示一下。如果大家有一些比较低端的设备，也可以让这个东西去发挥一些余热了。

好，今天的故事讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛、参加 Discord 讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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OpenAI突然宣布要扩大规模，今年新增3500人，员工总数接近翻倍，达到8000人。这会不会是最后的疯狂？

OpenAI为何突然大扩张？

OpenAI最近其实拉响过一次内部红色警报，而且不是一次，是两次。第一次是去年谷歌发布 Gemini 3 的时候。OpenAI之所以会为谷歌拉响红色警报，是因为它被追上了，而且是被谷歌这个“老大”追上了。

某种意义上，OpenAI从一开始就带着反谷歌的意味而生，所以为谷歌拉警报，不算太丢人。

另外一次红色警报，则是今年来自 Anthropic 的压力。这次没有对外官宣，但事实就是 OpenAI 面临了巨大的挑战。不同的是，OpenAI这次的应对方式不是收缩，而是扩充团队，这是一个非常不一样的选择。

为什么不愿意承认是 Anthropic 带来的压力？因为谷歌是大公司，OpenAI为谷歌拉红色警报不丢人；但 Anthropic 在很多人看来更像是从 OpenAI 内部出去另立山头的一支队伍。如果 OpenAI公开承认被 Anthropic 压制，品牌价值损失太大，不划算。所以它会做很多动作去应对，但绝对不会承认 Anthropic 给自己带来了压力。

Anthropic如何触发OpenAI的红色警报？

1. 军工与政府场景带来的关注度飙升

Anthropic 这次红色警报是怎么来的？首先，Palantir 其实一直在用 Anthropic 的模型，只是以前不太说，大家也没那么关注。最近特朗普动作很多，又是抓马杜罗，又是炸伊朗，背后实际上都有 Anthropic 在干活。

这一下吸引了全世界的目光，大家会觉得，美军都验证过了，这玩意确实好用。

2. Dario Amodei与国防部长公开冲突

第二个原因，是 Dario Amodei 和国防部长 Hegseth 公开发生冲突。Hegseth 的意思是，只要合法，你都得让我用，不能由你自己建立一套规则，决定哪些地方让我用，哪些地方不让我用。

Dario Amodei 作为 Anthropic CEO，则强硬回应，说有些条件下就是不给你用，这是原则问题。到目前为止，这件事其实并没有给 Anthropic 带来实质性的巨大损害。虽然特朗普方面说要处罚，联邦政府内部不能用，国防部甚至表示你会成为不可信任供应商，任何想跟国防部做生意的人都不能使用 Anthropic 的产品，还要出具证明，但这些目前更多还停留在口头层面，并没有真正落地。

而且在战争状态下，你几乎不可能更换底层模型。就像以前北京奥运会期间，银行和电信公司都要“封版本”，在那段时间里版本不能更新，因为哪怕发现再大的 bug，也不如不更新更安全。一旦更新带来新的问题，责任根本承担不起。所以在重大事项进行中的时候，是不会随便换底层系统的。

也就是说，Anthropic 目前大概率还在继续干活，经济上并没有受到明显损失，反而因为敢硬顶政府，名声大噪。一方面说明产品好用，另一方面也让很多人觉得它有骨气、立场鲜明，这的确给 Anthropic 带来了很多用户。

3. 超级碗广告战与商业模式之争

第三个刺激 OpenAI 的点，是 Dario Amodei 在超级碗上打广告，公开嘲笑 OpenAI 的广告策略。这对 OpenAI 也是一次不小的打击。

OpenAI选择了广告模式，而 Anthropic 说自己不做广告，只老老实实收服务费。广告本身并没有直接给 OpenAI 带来太大损失，真正的问题是不信任，而且是双重不信任。

• 第一重不信任来自用户：我用了你的 OpenAI 产品，你后面是不是有广告在影响回答？是不是因为有人花了钱，你就告诉我谁家东西更好？这种信任损失非常大。
• 第二重不信任来自广告主：OpenAI 的广告效果并不好。做广告的人花钱买位置，是希望把货卖掉、把交易实现，但 OpenAI 目前卖出去的广告很难证明效果，没法清楚归因销售变化到底和广告有什么关系。

毕竟还是新手，整个广告归因体系不够成熟，而且这中间还有 Facebook 和谷歌这两个老玩家，他们会做各种广告归因劫持，尤其 Facebook 在这方面做得非常狠。你在 Facebook、OpenAI 和谷歌都投了广告，东西卖掉以后，到底是谁卖出去的，很难说清楚。

更麻烦的是，OpenAI自己在广告这件事上也有点三心二意，一边想做，一边又想向付费用户证明自己没有影响回答，所以在这一块并不坚决，推进起来很费劲。

Claude Code为何让OpenAI更焦虑？

再往下看，就是 Claude Code。很多人以为 OpenAI 感受到压力，是因为 Claude Code 编程特别强，Codex 编程不够强，所以 OpenAI 要奋起直追。但实际上，这件事已经不只是编程问题了。

现在很多人都不再把它单纯叫“编程”，而是叫 Harness。现在进入的是 Harness Agent 时代：你向它提出任何要求，它自动编程、自动解决问题。确定性问题就直接通过编程处理，非确定性问题再到后台调模型，它是一个新的框架。

像 Claude Code、OpenCode，以及国内在推的一些相关产品，本质上都属于 Harness。这一轮时代，确实是 Anthropic 的 Claude Code 开创的。

Claude Code对SaaS行业的冲击

更进一步，Claude Code 还带来了软件 SaaS 股的崩盘。原因很简单：它确实让很多软件公司收不到那么多订阅费了。以前大家还在怀疑这类产品到底有没有用，现在你一用 Claude Code，那边 SaaS 股就开始跌，市场等于用股价证明了它有用。

甚至在软件股暴跌之后，还有可能冲击私募信贷市场。所谓私募信贷市场，就是投行会募集资金，去帮助这些 SaaS 公司融资。过去这些公司虽然没有特别宏大的故事，不是那种几天翻几倍的项目，但它们通常能稳定地以两位数百分比增长，而且非常稳，所以大家愿意借钱给它们。

现在这个逻辑开始失效了，就像房价崩了以后，房贷、装修等一系列链条都会出问题一样。某种程度上，Anthropic要背这个锅：它把整个 SaaS 市场和私募信贷市场的逻辑都打崩了，也因此反向证明了它非常厉害。

市场数据也在偏向Anthropic

在 OpenAI 和“龙虾”这边，目前最好用的模型是 Claude Opus 4.6，这也给 OpenAI带来了很大压力。还有一家信用卡机构做了统计，说新用户首次订阅商业 AI 套餐时，70% 订的是 Anthropic，Anthropic 的订阅量是 OpenAI 的 3 倍。

当然，OpenAI不会认这个结论，它会说这不过是一个很片面的统计，不足以说明全貌。OpenAI也会强调，自己的整体用户量还是更大，真正的大企业客户也不会用信用卡付费，能用信用卡付费的通常都是中小企业。

这些因素加在一起，就构成了 Anthropic 带来的这一轮红色警报。现在的 OpenAI，可以说已经站在悬崖边上了。

OpenAI当前面临的几大危机

马斯克诉讼影响上市前景

一方面，马斯克的诉讼这个月要开庭。马斯克一直在告 OpenAI，说自己当年投资的是非营利机构，结果后来被排除出去，而 OpenAI又把非营利机构变成了公司，这里面有问题。

要么还钱，要么按照现在公司规模增长后的价值，把当年的权益还回来。马斯克现在准备索赔 1340 亿美元。这个数字未必真的会被判下来，因为按照美国法律体系，这种官司往往会被拉得很长，但只要这个案子一直打下去，就一定会影响 OpenAI上市。你头上挂着一个 1340 亿美元标的的官司，怎么上市？

亚马逊投资可能引发微软起诉

另一方面，是亚马逊 500 亿美元的投资。这个投资本质上是亚马逊和 OpenAI 做的云合作，其中带有一些附加条款，比如允许 OpenAI 的一些 API 和服务直接在 AWS 上对外提供。这很可能违反了 OpenAI 当年和微软签的协议，所以微软现在考虑起诉。

你会说律师怎么会这么不小心？其实很多时候不是不小心，而是没办法。钱必须拿到，站着拿不到，就只能跪着拿。OpenAI现在只能干这种事：先把协议签下来，把钱拿到手，后面再慢慢协调。

这也从侧面说明，OpenAI 已经缺钱缺得很厉害了。正常情况下，应该是先去跟微软谈，达成谅解后，再和亚马逊谈，最后三方一起签协议，而不是先把亚马逊的协议签了，再回头跟微软解释。通常不会这么干，只有特别着急的时候才会这么干。

要注意的是，之前 OpenAI 和 Oracle 的合作，微软之所以无所谓，是因为那只是算力补充，没有触碰微软协议的核心利益。但这一次亚马逊直接碰到了微软的底线。

Stargate收缩，说明资金压力加大

OpenAI自己也在收缩。最初 Sam Altman 讲的是 1.3 万亿美元级别的投资计划，要去买算力，要和 Oracle 一起建设 Stargate。但现在，Stargate 先不做了，不再自己建那么多算力中心，而是四处买：向 Oracle 买一点，向亚马逊买一点，向微软继续买一点。

原来 1.3 万亿美元的计划，也缩到了 6000 多亿美元。Oracle 之前按这个计划招了很多人去建数据中心，结果后来计划变化，导致 Oracle 大概进行了 2 万到 3 万人的裁员。

OpenAI失去“绝对领先”光环了吗？

现在 OpenAI 的势头，已经没有 GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o 那个时期那么猛了。当时大家都追不上它，也不知道它是怎么做出这样一个神奇产品的。现在这种光环已经褪去了。

谷歌做出来了，Anthropic 做出来了，甚至做得还更好；国内模型虽然未必更强，但也基本到了能用的程度。所以 OpenAI 既失去了那种一骑绝尘的势头，也被祛魅了。

更麻烦的是，它“老大”的位置被反复质疑。在任何赛道里，老大不仅收入更高，而且一定享受估值溢价。

假设两家都卖冰激凌，老大一年卖 1 万个，老二一年卖 5000 个，老大的估值通常不会只是老二的两倍，而可能是三倍、五倍，因为老大是规则制定者。但一旦跌出老大位置，不再是规则制定者，这部分估值溢价就会被退回来。

而对于 OpenAI 这样高估值的公司来说，这几乎是无法接受的。去年 Gemini 3 动摇了一次它的老大位置，今年 Anthropic 又动摇了一次，所以说是两次红色警报。

为什么OpenAI必须上市？

而且 OpenAI 现在必须上市。不上市的话，很多协议都会出问题。它拿到的很多钱，都是附带上市要求的，规定你必须在一定期限内上市，否则后续资金不给，甚至前面的钱也可能带有对赌赔偿。

2024 年底那一轮融资时，对赌重点还是要求它解决非营利机构问题。现在这件事已经解决了，当时和它签对赌协议的软银也把钱给了。这一次像亚马逊等签的对赌，核心则是“你必须上市”。如果不上，后面的钱不给，甚至前面的钱也可能出问题。所以它真的是被逼到了悬崖边上。

通常站在悬崖边上的公司，会选择裁员、收缩战线、集中兵力。但 OpenAI 这次偏偏选择招人，这确实算是一种行为艺术。

OpenAI大举招人，到底想干什么？

先看纯AI公司的人员规模

那 OpenAI 到底想干什么？先看一下各家纯 AI 公司的员工规模，才更容易理解 OpenAI 这次扩张有多激进。

• OpenAI 现在大约 4500 人，准备再招 3500 人，达到 8000 人。
• Anthropic 有 1097 人，这个数字他们会定期公布，所以比较精确。
• xAI 大约 1200 人，但其中还包括很多原来 X，也就是 Twitter 的人，所以真正属于 xAI 的可能也就几百人。
• MiniMax 大约 385 人。
• Moonshot 也就是月之暗面大约 500 人。
• GLM 智谱大约 600 到 700 人。

谷歌没法直接比，因为它业务太杂。只看纯 AI 公司，OpenAI 现在已经是人数最多的。到了 8000 人以后，它的人数大约会是 Anthropic 的 8 倍，这可以做很多事情。

智谱的扩张教训

不过这里也有一个不太好的案例，就是智谱。智谱在 2022 年到 2024 年期间快速扩张，从 196 人涨到 647 人，最高峰时上千人。但到了 2024 年就顶不住了，开始大裁员，到 2025 年 10 月份最后一轮又裁了 100 人，然后才去上市。

智谱为什么会先大招人，后面又裁？因为它一度判断，基础模型先别做了，直接扑到用户前面去服务政府、医院等客户。只要你要去做这种贴身服务，就必然要招很多一线交付人员。后来发现不行，模型太弱，大模型能力必须补上，于是又把外面那些人裁掉了。

OpenAI押注的“王牌”是什么？

那 OpenAI 这次招人，是不是有点像智谱？某种程度上有点像，但逻辑又不完全一样。OpenAI 的判断是：自己已经摸到王牌了。就像打牌一样，王牌已经在手里了，这张牌就是 Operator。

它已经把 Peter Welinder 这样的重要人物招到手里，剩下的问题只是来不来得及把这张牌打出去。新的官方版 Operator 应该已经在路上了。

官方版Operator的可能形态

所谓新的官方 Operator，可以类比浏览器行业。Chromium 是开源底座，微软基于它做 Edge，很多国内厂商也基于它做浏览器，而用户最常用的官方版本叫 Chrome，是谷歌基于 Chromium 做出来的。

OpenAI 收了 Peter 之后，也很可能会做一个“官方版”的 Operator：底层可能是开放架构，但官方还会有自己的产品形态和名字。这个名字现在不确定，但形态应该已经很明确了，就是把 ChatGPT 和 Codex 合并成一个新的超级 App，甚至有可能把他们原来做浏览器的 Atlas 也一起合并进去。

为什么这张牌很关键？

为什么说这是王牌？还是回到浏览器的例子。谷歌掌握 Chromium，再做出 Chrome 以后，全世界浏览器内核最后几乎只剩三家：Chromium、Firefox 和 Safari。Firefox 还能活着，很大程度上也离不开谷歌资助；Safari 背后也有自己的 WebKit，但谷歌同样通过广告等方式间接影响整个生态。

也就是说，现在浏览器行业的核心格局，其实是围绕谷歌形成的。OpenAI觉得自己拿到的，可能就是未来 AI Agent 领域里类似 Chromium/Chrome 的那种牌。

OpenAI与Anthropic，未来可能像安卓和iPhone

所以 OpenAI 现在必须往前冲。你可以说，等它把这个超级 App，也就是 ChatGPT 加 Codex，甚至加上 Atlas 做出来以后，就一定能打败 Claude Code 吗？不一定。从产品角度看，Claude 现在这块可能还是最好用的。

所以未来的竞争态势，很可能是 Anthropic 像 iPhone，OpenAI 像安卓。安卓的数量可以比 iPhone 多很多倍，但最好的手机、最赚钱的手机依然可能是 iPhone。未来 AI 产品，也许会形成类似的格局。

合并ChatGPT和Codex的最大价值

那 OpenAI 把 ChatGPT 和 Codex 合起来，到底有什么好处？最大的好处是打价格战。不是说绝对价格更低，而是在相同价格下给更多额度。

比如双方都是 20 美元一个月，高配版都是 200 美元一个月，但 OpenAI 可以给你更多用量、更少限制。Anthropic 给的额度少，限制又严；OpenAI 则可能会更开放，欢迎大家在自己的应用里用，也欢迎大家接入各种环境里去用。

这个逻辑非常像当年的安卓和 iPhone：苹果不会说我开放出来给你们用，安卓则会说没事，大家都拿去用。所以 OpenAI 很可能会走开放加价格战的路线，像当年谷歌用安卓对抗苹果一样去跟 Anthropic 竞争。

这3500人将被用在哪里？

那既然路线已经清楚了，为什么还要从 4500 人扩到 8000 人？这些人是干什么的？

因为现在大模型本身再升级，普通用户已经没那么容易感知差异了。你多招一个博士、多招一个顶级研究员，对大众体验未必会有决定性变化。接下来真正重要的是把 Harness 做好，把服务铺下去，做更多贴身服务。

方向一：学微软和Palantir做贴身交付

在这一点上，有失败案例，也有成功案例。智谱属于某种失败案例；成功案例则是微软和 Palantir。

Anthropic 和亚马逊更偏向自助服务：文档写好，你自己来，找不到就看手册、去社区问。亚马逊云一直就是这个逻辑。而微软云则完全不同，微软会派人下去，你不会用没关系，我帮你写，我给你做贴身服务。

Palantir 也是类似思路。Anthropic 自己不做这件事，但 Palantir 会派大量工程师到美军各个哨所里做贴身支持。OpenAI现在的思路就是：既然模型竞争阶段差不多告一段落了，那我也派人下去，到各个机构里面做贴身服务，去学微软、学 Palantir。

方向二：学谷歌做社区和生态

另外一个方向，是学谷歌做社区。谷歌本身也是偏自助服务，但它非常重视社区组织，会招很多人去运营社区、准备物料、组织活动。比如开一个技术会，讲义、提纲、活动组织都需要专门的人来做。

OpenAI 既然已经把 Peter 这样开源社区精神领袖式的人物招进来了，那自然也会学谷歌，再招一批人去做社区运营、组织活动、推动生态。

所以这 3500 人，核心去向就是两块：

• 一块是学微软和 Palantir，招工程师做贴身交付；
• 另一块是学谷歌，招人做社区和生态运营。

为什么现在是OpenAI最适合招人的时机？

还有一个非常现实的原因：现在也是 OpenAI 最适合招人的时候。因为马上要上市了，今年招人最便宜，可以用即将上市的股票来支付薪酬。

而且现在招来的人，未必是为了让他们亲自做出多少突破性研发，更重要的是这些人自带资源：技术人脉、行业客户关系、政府监管资源。OpenAI 现在毕竟还是赛道里的头部公司，它还有能力把这些人筛出来、吸引进来。只要把这些人聚起来，它的产品就更容易卖出去。

尤其政府客户，从来不是靠自助服务拿下来的，他们更愿意签那种有人一路服务到面前的单子。OpenAI 现在走的，就是这样一条路。

这有点像保险公司招人：先把一批人招进来，再让他们把亲戚朋友那一圈都覆盖掉。OpenAI 现在某种程度上也是类似战略。

未来走势：OpenAI能否赌赢这一把？

未来怎么发展？第一，亚马逊、微软和 OpenAI 之间，大概率还是能谈拢，不太可能真的走到全面诉讼那一步。原因很简单，不管是微软还是亚马逊，都不希望 OpenAI 死，都希望它能顺利上市，继续往前走。

前面没说明白的部分，后面可以慢慢谈。实在上不了市，微软甚至还惦记着收购 OpenAI，所以一般不会把它往死里整。

马斯克诉讼更难处理

至于马斯克的诉讼，就很难善了了。这部分只能做损害控制，尽量把影响限制在局部，不要冲击整个上市进程。

h3>关键变量仍是模型层是否再出现革命性突破

如果模型层面的竞争，接下来没有新的革命性进步，那 OpenAI 这一轮很可能就能扛过去。只要把用户服务好，就有机会过关。

但如果 Anthropic、谷歌，或者 xAI 又突然拿出了划时代的新模型，那 OpenAI 可能就会很危险，甚至有可能像智谱那样，再把现在招的人重新裁掉。不过从目前看，大家普遍判断模型再发生一次划时代跃迁已经比较难了，下一步重点就是把现有能力真正用好。

接下来可能出现哪些变化？

所以接下来，我们很可能会看到 OpenAI 推出新的应用、新的套餐。价格未必会降，但额度一定会更多。现在 Codex 的额度已经在翻倍，一旦 Codex 和 ChatGPT 合并，额度还会进一步扩大。

未来除了中国地区之外，可能会在 OpenAI 这种贴身服务模式下迎来一轮生产力快速增长。因为它本来也不向中国开放，也不可能到中国来做现场服务。

但中国也不必太担心，只要使用开源方案，比如 OpenCode 这类框架，再挂自家模型，也一样能跑。虽然没有它原生方案那么好用，但也不会落后太远。就像美国有 Chrome 和安卓，中国也有自己的浏览器、鸿蒙和 MIUI，虽然不是原汁原味，但照样能用。

结论：这是一场被逼出来的豪赌

最终结论是，OpenAI 这波扩张，确实是被逼急了，有点梭哈的感觉。它赌的是：大模型本身的竞争已经基本告一段落，接下来拼的是落地。

而现在大家觉得，它是有可能赌赢的，因为它手里已经摸到了一张王牌，就是 OpenCode。

到底能不能成，2026 年年底见分晓。第一，看它能不能顺利上市；第二，看大模型领域还会不会有人拿出新的划时代产品。

以现在谷歌、Anthropic、OpenAI 和 xAI 的状态来看，可能性已经不大了。真有可能拿出下一代产品的，反而可能是李飞飞、杨立昆这些在做世界模型方向的人。如果真是杨立昆拿出来了，那对 OpenAI 来说，可能又会是一次大麻烦。

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