同日，OpenAI宣布与AMD、Broadcom、Intel、Microsoft、NVIDIA合作发布多径可靠连接（MRC），通过全新开放网络协议，帮助大型AI训练集群运行更快、更可靠，且减少GPU资源浪费。

Anthropic与OpenAI在算力领域的针尖对麦芒，背后是大模型从“聊天助手”彻底转向“干活工具”，由此带来的算力需求爆炸式增长。

双雄同日披露算力动态

Anthropic近期在一级市场，受益于持续增长的ARR（年度经常性收入），热度持续上涨，甚至触及万亿美元估值区间。

此次大会上，阿莫迪称，Anthropic因Claude，第一次被全世界如此关注。Anthropic的ARR增速呈指数级增长，此前团队认为这一数字可能会逐步增长到10倍，但最终看到80倍增长，实际增长幅度之大，令Anthropic根本无法满足计算需求。因此，团队需要尽快提供比以往更多的算力支持。

同时，阿莫迪也开玩笑称，希望涨势不要继续下去，那样太离谱，根本招架不住。

玩笑归玩笑，Agent仍是此次大会的主题。Anthropic明确披露智能体方向的技术能力：多智能体编排能力方面，开发者可以组建智能体集群，协同完成超高复杂度的任务；目标结果（Outcomes）功能允许开发者精准定义任务的成功标准，Claude会自动反复迭代至任务达标；自主推演（Dreaming）能力能够主动复盘过往会话记录，吸取经验教训并吸收至记忆中。

同时，Anthropic宣布与埃隆·马斯克的SpaceX达成协议。根据该协议，Anthropic将获得位于田纳西州孟菲斯市的Colossus 1数据中心超过300兆瓦的算力。

为了狙击Anthropic在算力方面的部署，OpenAI方面立即披露能够提高GPU利用效率的网络协议合作。

如果说OpenAI此前的“星际门”计划是筹集弹药，那么MRC协议就是在尝试改良枪械，解决大模型训练中最令人头疼的算力损耗问题。

曾在xAI就职、现任OpenAI基础设施与扩展（Scaling）团队工程师的乌代.鲁达拉朱（Uday Ruddarraju）表示，让大规模计算真正可靠运行所需的工程过程，是目前业界最有趣的计算机科学问题之一。这不仅仅是增加显卡的问题，关键在于让系统的每一层都能正常运作：网络、调度、硬件健康、存储、编排、可靠性、可观察性、安全性，以及研究人员的开发体验。

据官方披露，MRC已部署于OpenAI NVIDIA GB200超级计算机中，这些超级计算机主要用于训练前沿模型，包括Oracle云基础设施（OCI）站点、微软Fairwater超级计算机等。

算力暴增背后的干活价差

算力是AI行业战争燃料，但Agent干活与开发者范式转移，才是这场攻防战的真正内核。OpenAI与Anthropic同一天在算力层面的动作表明：AI已彻底告别聊天助理时代，转身成为生产力工人。

此前，Claude Code负责人鲍里斯·切尔尼（Boris Cherny）称自己从2026年初至今，没有书写过一行代码；阿莫迪公开表示，Anthropic内部工程师已几乎不再手写代码，只做需求、审查、架构。

此次大会，阿莫迪进一步强调，未来行业将从单个智能体走向多个智能体。开发者会像管理一个团队一样，让多个Claude同时处理不同任务，有些Claude还可能继续把子任务交给其他Claude，形成层级协作。

另外，虽然Claude Code目前主要侧重提升个人生产力，但未来会更多面向整个团队和组织，让团队整体效率提升，而不只是每个人分别变快。

不只是OpenAI与Anthropic，整个硅谷市场已意识到Coding能力是AI加速自身进化的发动机，为此，SpaceX与AI编程初创公司Cursor签下600亿美元的收购协议，Google组建了“突击队”（Strike Team）专攻AI编程。

在这样的趋势中，阿莫迪称，Anthropic已经在用Claude加速Claude的研发。同时思考软件工程中一些更难验证、更主观的能力，是否会反过来推动模型训练方法的变化。

从AI聊天迈向AI干活的过程中，AI Coding正成为重要升级工具，并重塑行业估值逻辑。

据Counterpoint Research数据，Anthropic每个活跃用户月均收入为16.20美元，远高于Microsoft的5美元、OpenAI的2.20美元和Google的1.10美元。各平台与Anthropic之间的单用户价值差距，很大程度上反映了聊天和干活的价值差，也是各平台发力算力与Agent相关产品部署的核心动力。