OpenAI内《部信》曝光：手撕Anthropic数【据造】假,森奈奈子作品全集盘点

出品｜虎嗅科技组

头图｜视觉中国

OpenAI 近日频频上热搜，却没有几件是正面新闻。传闻中的大招 GPT6 迟迟没有发布，一封本该保密的内部信倒是被美国消费者新闻与商业频道（CNBC）全文发出来了。

这封长达四页的备忘录是 OpenAI 首席营收官丹尼斯・德雷瑟（Denise Dresser）在 4 月 12 日发给员工的。在第二季度刚刚开始之际，这封信意在起到指明公司业务方向，肯定员工成绩，激励员工士气的作用。

不过在这封信被公开后，人们最关注的内容，一是 OpenAI 与微软的 " 塑料友情 "，二是 OpenAI 对竞争对手 Anthropic 从方方面面都黑了一遍，甚至直接阴阳其使用错误的方式计算出虚高的营收数据。

在这份备忘录中，德雷瑟首先强调要 OpenAI 当下的战略就是要摒弃 " 旁支业务 "，牢牢锁定拓展企业客户，全力押注这个核心营收增长点。

而谈到企业业务的增长，德雷瑟认为与长期合作伙伴微软的合作带来了制约。她称，" 我们与微软的合作是我们成功的基础。但它也限制了我们触达企业客户的能力，对许多企业而言，触达渠道就是 Bedrock"。

Amazon Bedrock 是亚马逊云科技（AWS）在 2023 年 4 月推出的一项完全托管的生成式 AI 服务平台，让企业能够访问包括 OpenAI 模型在内的所有主流人工智能模型。而就在一个多月前，亚马逊宣布计划投资 OpenAI 500 亿美元、建立战略合作伙伴关系。

OpenAI 和微软曾经是关系牢不可破的深度合作伙伴。不过在 2024 年年中，微软将 OpenAI 加入年度报告的竞争对手名单，OpenAI 开始向其他云服务提供商获取算力。而微软也开始公开测试一款自研人工智能模型，这可能推动其面向消费者的 Copilot 助手升级。看上去，两者的渐行渐远无可避免。

备忘录中怒撕 Anthropic 的部分同样引人注目。几天前，Anthropic 年化收入达 300 亿美元成为了科技圈最热的新闻，很多人觉得这是 Anthropic 弯道超车 OpenAI 的重要节点。

然而，德雷瑟在信中直接向表示，所谓的 300 亿年化营收是虚的，是因为 " 采用了特殊会计处理方式夸大营收，包括将与亚马逊、谷歌的收入分成全额计入营收 "，而这种错误的计算方式让 Anthropic 增约 80 亿美元。也就是说，Anthropic 的真实年化收入是 220 亿美元，低于 OpenAI 的 240 亿美元。

除了炮轰 Anthropic 虚报营收，德雷瑟还指出 Anthropic 的最大弱点在于算力不足，称 " 他们此前未足量采购算力的战略失误已在产品端显现 "，客户因此 " 感受到限流、服务可用性低、使用体验不稳定 "。而与此同时，OpenAI 有着充足的算力储备，已经形成 " 结构性优势 "。

除了在算力层面进行拉踩，这封信还把两家公司的理念层面进行了一番比较。德雷瑟称，Anthropic 的叙事 " 建立在恐惧、限制与 ‘少数精英掌控 AI ‘’ " 之上，而 OpenAI 则有着正向的理念如 " 打造强大系统、设置合理安全防护、扩大使用范围、助力人们实现更多可能 "，所以终将胜出。

而对于 Anthropic 的最大强项 Claude Code，德雷瑟没有否认其强大的编程能力，也没有称 OpenAI 的对标产品 Codex 其实更强大，但也依然要踩上一脚，称 Anthropic 这样的 " 单一产品公司 " 虽然赢得了早期突破，但在平台大战中 " 毫无胜算 "。

对于这篇泄露的邮件，很多人的第一反应是，这是真的是保密邮件被泄露吗？还是 OpenAI 又想出了全新的爆料及公关方式？

当下，OpenAI 和 Anthropic 都在积极筹备今年的 IPO，两者之间的竞争也日益白热化。而从近期的新闻看，Anthropic 的综合表现隐隐能压 OpenAI 一头。在上周的 HumanX 人工智能行业大会上，人们对 Claude 的高度关注甚至成为了 "Claude 狂热 " 现象。

而在同一时间，Open 却像是流年不利，有一周之内 6 名核心高管变动，产品安全漏洞被曝光，被马斯克起诉等一系列负面新闻，连奥特曼被袭击两次也没争取到多少同情的声量。当下，士气受挫的 OpenAI 无疑需要同时对内和对外展现一下面对 Anthropic 的优势与胜算。

另外， Anthropic 近期收到多家风投机构的报价，其估值推高至 8000 亿美元，而 OpenAI 在 3 月 31 日完成 1220 亿美元的融资后，估值达到 8520 亿美元，两者差距不大。在今年接下来的几个月里，企业市场的表现无疑对两家公司的估值叙事至关重要。

2026 年第一季度，Anthropic 在新企业客户争夺中胜率达 73.3%，OpenAI 仅 26.7%；企业 API 市场份额 OpenAI 从 50% 跌至 27%，Anthropic 升至 40%。竞争对手的攻城略地带来了太大的紧迫感，因此在这封可能是被故意公开的信中，OpenAI 才反复强调自己在企业市场的优势，比如 " 拥有多个入口，提供一体化的企业级别解决方案 "。

OpenAI 用多种公关方式对外强自己 "all in" 企业市场是合理的选择。但市场的反应还是取决于 OpenAI 接下来发布的新模型，与 AWS 的合作，以及 Frontier 的落地情况。

原文：

终将赢得企业级 AI 市场的体系

迈入第二季度，我想从我们始终应立足的起点开始：客户。近期我与各大型企业高管、极具影响力的初创公司负责人及主流风投机构进行了深入交流，得到的信号十分明确：市场对我们打造的产品充满期待，客户希望更深入地了解我们的产品路线图，从而放心规划布局、抢占市场先机。

企业级 AI 已进入更成熟的发展阶段。单纯的模型能力依旧重要，但已不再是全部。客户更看重适配性：AI 能否无缝融入其工作流程、业务知识、管理权限与日常运营，能否高效部署、值得长期信赖并持续迭代优化。他们需要一套可信任、可基于其搭建生态的完整体系。

而我们正在打造的正是这样的体系：适配办公场景的最优模型、智能体平台、与业务场景的深度融合，以及规模化部署与迭代升级的能力。客户也用最直接的方式验证了这一方向：多年期、多产品、九位数规模的合作订单持续增长，现有的客户也在集团内部全面普及我们的技术能力，不断扩大合作范围。

我为这支团队的表现感到无比自豪。我们凭借工作的深度、质量与用心赢得了市场信任。眼前的机遇无比广阔，当前我们最大的制约并非市场需求，而是自身产能。因此，人才引进仍是第二季度的重中之重。我们将审慎招聘、严守高标准，打造一支匹配客户期待、也对得起其要求的精锐团队。

我们已具备进一步扩大领先优势的所有条件：充足的算力、完善的产品、旺盛的客户需求。此刻正是我们全力冲刺的时刻，清晰且自信地向市场证明：OpenAI 是企业值得信赖的 AI 平台，可依托其进行开发、部署与规模化应用。

以下是我希望团队聚焦的五大客户导向核心任务。

一、拿下办公场景的模型层霸主地位

企业采购的是商业成果。他们愿意为能提升员工写作效率、优化分析能力、提高编程生产力、升级客户服务质量、辅助做出更高质量决策的模型付费；愿意为提升人均营收、缩短业务周期、降低客服成本、优化执行效率买单。

Spud 模型是下一代办公智能底座的关键一步，客户早期的反馈非常积极。它不仅是我们迄今为止最智能的模型，更满足了高价值专业办公的所有核心需求：更强的推理能力、更精准理解用户意图与任务关联、更可靠的执行落地，以及生产环境中更稳定的输出效果。

模型性能的提升会带动整个技术体系升级。Spud 将大幅优化我们所有核心产品，拓展我们可覆盖的工作流程，让客户更有理由选择与我们深度绑定。这正是我们迭代部署的核心策略：突破技术边界、落地实际产品、从真实使用中汲取经验、将反馈转化为更优体系，逐步迈向超级应用。

我们的算力优势让我们能够实现能力的持续飞跃。客户已在实际产品中切实感受到：更高的令牌限额、更低的延迟、更稳定的复杂流程执行。算力的每一次进步，都能让我们训练更强的模型、承接更多需求、降低单位智能服务成本，这是可持续的商业核心竞争力。

二、拿下智能体平台层霸主地位

市场已从提示词时代迈入 Agent 时代，这一转变对我们而言是巨大机遇。

客户需要的是能自主推理、调用工具、跨流程执行、在真实商业环境中稳定运行的系统。这意味着需要统筹调度、权限管控、运行监控、安全保障、系统集成与合规治理能力。

Frontier 平台能让我们掌控平台层核心。我们需要将 Frontier 打造成企业智能体的默认平台，即企业用于开发、部署、管理与规模化运行系统的核心智能层。

我们的优势将在此形成复利效应：Frontier 将模型智能与智能体表现直接绑定，模型越强大，平台价值越高；平台嵌入度越深，客户迁移成本越高；客户通过该系统运行的工作流程越多，OpenAI 就越难被替代，在办公体系中的地位就越核心。

这正是我们从产品供应商转型为商业基础设施的路径。

三、通过亚马逊拓展市场版图

与微软的合作是我们成功的基石，但也在一定程度上限制了我们贴合企业客户现有生态的能力，对众多客户而言，他们的核心云平台是亚马逊 Bedrock。

自 2 月底宣布双方合作以来，客户对这一合作方案的 inbound 需求堪称爆发式增长。我们正全力推进，将其打造为规模化的分销渠道。

亚马逊有状态运行环境意义重大，它既能扩大产品触达范围，又能升级产品形态。通过实现交互过程中的记忆留存、上下文连贯与任务延续。我们从无状态的模型调用升级为可长期稳定运行、支撑复杂商业流程的系统。

这将从三方面拓展我们的市场：

降低原生 AWS 客户的采用门槛；

在 AWS 环境内运行、适配客户现有合规体系，强化我们在监管严格、安全敏感型客户中的竞争力；

进一步整合我们的平台，实现从模型调用到长周期、多步骤智能体生产级运行的全链路覆盖。

四、销售完整的 AI 原生技术栈

客户需要的是平台，而非单点解决方案。而我们恰好拥有完整布局：面向知识办公的 ChatGPT for Work 是入口，面向软件与智能体开发的 Codex 是核心，API 是嵌入客户产品与流程的智能引擎，Frontier 是 Agent 平台，亚马逊运行环境则延伸至生产级有状态执行场景。

这种全面布局是重大战略优势，因为客户的起步场景各不相同：有的从员工办公切入，有的从开发者场景切入，有的从内部系统切入，有的从外部产品切入。我们的任务是在客户的任一接入点提供服务，进而推动其采用全栈产品。

我们需要打造这样的增长飞轮：更优的模型带动更多使用，更多使用推动更深层次集成，更深集成带来多产品采纳，多产品采纳让我们难以被替代。

我们不应再以多条独立产品线的思维运营，而要以平台型公司的视角布局：多个入口，统一集成的企业级解决方案。

五、掌控部署落地环节

当前企业 AI 的最大瓶颈，已不再是技术是否可行，而是企业能否成功且规模化地部

“全集”在搜索语境里到底指什么：正片、合集与再编辑

中文语境里的“全集”常被当作泛称，但落到具体文件里，通常会遇到三类内容：

第一类是按发行方编号（品番）发布的单体正片。这类最容易核对，也最接近“作品清单”的基础单位。

第二类是“Best/精选/总集篇”等再编辑内容，把不同时期的片段或代表作重新拼接，标题看起来像“完整收录”，但与单体正片往往大量重叠。

第三类是上传者自己打包的“合集包”。它可能把若干番号或片段混装在一起，命名也更随意，常见“全集XX部”“全网最全”等说法。这类最容易混入同名不同人、剪辑短版，甚至出现封面与内容不匹配的情况。

因此，做“盘点”时更稳妥的顺序是：先确认“森奈奈子”指向的是同一位演员（同名并不少见），再用“单体正片编号”搭骨架，把精选/合集当作附录信息，而不是反过来。

识别与对照的关键字段：演员名并不是唯一可靠线索

只靠演员名检索，最常见的坑是同名、译名差异或站点标注错误。更稳定的做法是用多个字段交叉比对：

• 发行编号/品番：通常是最可靠的“身份证”。标题会变，编号一般不变。
• 发行厂牌/系列名：系列作品常有固定前缀或固定版式，配合编号能更快锁定同一条目。
• 发行日期：当信息对不上时，用日期校验很有效；“同编号不同日期”往往意味着重发、再编辑或站点填写错误。
• 片长与版本标识：同一作品可能出现“完整版/短版/编辑版”，片长差距通常很直观。
• 封面与演员表：封面容易被盗用，演员表也可能乱填；但用“编号 + 片长 + 封面”三项一起核对，误标概率会明显降低。

常见“对不上”的情况与处理方式大致如下：

常见情况	你会看到的现象	优先处理方式
同名误标	标题写森奈奈子，但编号、封面风格明显不一致	以编号为准，回查厂牌与演员表；必要时直接舍弃该条
再编辑混入全集	“Best/総集篇/精选合集”夹在单体正片之间	单列为“合集”，不要计入“正片数量”
不同清晰度被当成不同作品	同编号出现多个文件，后缀 1080p/4K/HD 各一	按“同编号同内容”合并，只补充清晰度信息
版本被截短	片长明显短很多，或出现“Part/剪辑版”等字样	标注为“短版/剪辑版”，并继续寻找同编号完整版

按“流通形态”做盘点更实用：你实际会搜到的几种集合方式

很多人理解的“森奈奈子作品全集”，在文件层面往往是几种集合方式混在一起：

1）按编号顺序的作品包：最适合查漏补缺。把已确认的编号按时间排序，缺号就标成“待核实”。

2）按系列聚合：如果她参与过固定企划或主题系列，系列名能帮助你快速归类，检索效率也更高。

3）按清晰度与字幕分层：中文环境里“中字/无字”“内嵌/外挂”经常作为筛选条件。需要注意的是，字幕与片源不是严格一一对应，字幕版本替换片源后，文件名看起来不同，但内容可能并没有新增。

4）按剪辑属性区分：只要标题出现“合集、精选、名场面、混剪、精华”等词，就要先默认它不等于“新增作品”，更适合放进附录而非正片清单。

实际整理时，建议你的盘点清单至少包含：编号、发行日期、片长、厂牌、备注（是否为剪辑版/合集/重发等）。这样即使不把所有片名逐条写全，清单也更容易复核与补全。

最容易踩的坑：把“数量”当成“完整”的唯一标准

搜索里最容易误导人的往往是“XX部全集”。数量大并不等于完整，常见原因主要有三类：

一是重复收录：同一部作品的不同清晰度、不同封装格式、不同字幕版本堆在一起，会把数量虚增。

二是混入非正片内容：把“精选总集”甚至同厂牌其他演员的作品一起塞进“全集包”。

三是封面与标题引流：标题写森奈奈子，但内容并非她。

与其追求“数字最大”，不如追求“编号闭环”：每一条你都能解释它是什么、从哪里来、为什么归到她名下，这样的盘点才可靠。

另外也要留意“译名/别名”问题：日文名、中文音译、站点自造中文名可能并存，很容易让人误以为是不同人。遇到这种情况，还是回到编号与厂牌去核对，不要被标题牵着走。

盘点到最后该怎么收束：把“已确认”和“待核实”分开

一份适合长期维护的“森奈奈子作品全集盘点”，建议把条目拆成两栏：

• 已确认正片：编号与关键信息对齐，可复核。
• 待核实条目：只有演员名、封面模糊、缺编号、片长异常或疑似剪辑合集的内容。

这样做的好处是，后续补新作品或发现误标时，只需要移动条目即可，不会推翻整份清单。也更符合大多数人的真实目的：不是一次性拿到一堆文件，而是逐步把“哪些确实是她的作品”这件事弄清楚。

FAQ

Q：看到“森奈奈子 Best/精选合集”，算不算她的作品数？
A：可以算“相关内容”，但不建议计入“单体正片数量”，因为通常与正片重复。

Q：同一编号出现两个片长，哪个才对？
A：优先选择发行信息更完整、片长更长且没有“剪辑/短版”标识的版本；明显更短的多半是截短或再编辑。

Q：只有演员名没有编号，能不能收进全集？
A：可以先放进“待核实”，等补到编号或厂牌信息后再转入“已确认正片”。

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东德剃毛视频大全特点

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相关介绍

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更新内容

一、修复道具掉落不显示

二、修复已知崩溃BUG

三、优化长时间游戏后的发热控制

四、修复会员状态更新不及时问题

五、新增账号注销入口

六、提供一键清除历史记录功能