在人工智能领域，一场由Manus智能体复现潮引发的热议，悄然将OpenAI的最强竞争对手Anthropic推向了前台。在“AI Agent元年”的讨论浪潮中，Anthropic以一种全新的姿态重新进入公众视野，尤其是在多个Manus复现案例中，“MCP”成为了一个备受瞩目的关键词。
MCP，即模型上下文协议，是Anthropic于去年11月推出的一项创新技术，旨在为大模型与外部数据和工具之间的连接提供一个标准化的接口。这一技术被形象地比喻为AI领域的“USB-C接口”，通过简化交互方式，降低了AI与外部世界沟通的门槛。
在商业世界中，有一句话广为流传：“一流企业买标准、二流企业卖品牌、三流企业卖产品。”在“制定标准”这一领域，Anthropic似乎比OpenAI走得更远。原美团联合创始人王慧文近期在社交媒体上发文称，他越来越认为Anthropic将取代OpenAI成为AGI（通用人工智能）的领军者。
与OpenAI擅长营销和“大力出奇迹”的策略不同，Anthropic以低调稳健著称。他们并不一味追求C端市场的影响力，而是将更多精力投入到模型的安全性和可解释性研究上，并将业务重点放在了B端市场，致力于向企业和开发者提供更好的模型能力。
MCP的出圈并非偶然。自发布以来，这项技术就受到了众多企业和开发者的关注。人们一直关注如何让大模型与外部系统有效交互，而Anthropic试图给出一个比OpenAI更为通用和高效的解决方案。OpenAI也曾通过GPT Plugins协议和Function Calling机制来探索这一问题，但Function Calling的局限性在于，当开发者需要调用和整合多个不同API时，需要为每个API单独设计标准化的函数接口，这增加了开发成本。
相比之下，MCP多走了一步，它提供了一套API的调用标准，通过标准化框架确保生成的函数调用在不同的系统中能够一致有效地执行。这一创新不仅简化了集成过程，还降低了开发成本。
AutoCoder的开发者祝威廉表示，MCP具有两方面的价值：一是实现了Function Calling的标准化；二是如果所有API都以MCP重新暴露，大模型就可以直接调用世界上所有的API。这无疑显示了Anthropic在构建生态方面的野心。
然而，标准的建立并非一蹴而就。目前，MCP生态还处于早期阶段，存在语言支持度、Server质量等问题。尽管如此，越来越多的头部AI代码编辑器如Cursor、Windsurf已宣布支持MCP协议，同时，GitHub上也有大量社区和个人开发者开源了自己的MCP Server，一个围绕MCP的外部生态正在逐渐形成。
在国内AI创业领域，Anthropic也成为被高频提及的对象。MiniMax创始人闫俊杰在接受采访时多次提到Anthropic，并将其与OpenAI进行对比。尽管OpenAI的用户规模是Anthropic的几十倍，但在估值、资金和人才方面，前者仅比后者多出三倍多。
与OpenAI不同，Anthropic更加专注于B端市场的需求升级，向企业和开发者提供更具针对性的模型卖点，如更大的上下文窗口、数据接口及安全性等。Anthropic在代码能力方面也表现出色，其Claude系列模型以出色的代码能力赢得了B端企业客户的青睐。
今年2月末，Anthropic发布了新款模型Claude 3.7 Sonnet，进一步巩固了其在AI Coding领域的优势。同时，Anthropic还在加码反攻之态，不仅大幅扩充企业销售团队人数，还在布局算力投资计划。3月初，Anthropic又完成了新一轮35亿美元的融资，投后估值达615亿美元。
在人工智能领域，OpenAI和Anthropic代表着两条通往AGI的道路。一条是追求更快的商业化、更广的用户覆盖和更酷的故事；另一条则是选择更垂直的赛道、更深入的基础工作。这两条道路各有千秋，而在激烈的模型竞争中，这一次的目光更多地聚焦在了Anthropic身上。
