最近，Anthropic干了一件特别容易挨骂的事。
为了给Claude准备更高质量的训练数据，公司买来数百万本实体书，用机器切掉书脊，再把散开的书页高速扫描，处理完成后送去回收。
据《华盛顿邮报》披露，Anthropic的内部文件把这项计划描述为“破坏性扫描全世界所有书籍”。
单看法律，这件事没有一些媒体说的“焚书坑儒”那么夸张。法院认可了合法买书后进行一对一数字化的做法，相关书籍也主要来自二手市场，目前没有证据证明Anthropic故意销毁珍贵孤本。但为了训练AI，把几百万本书拆掉、销毁的画面，还是让很多人难以接受。
马斯克转发了这个报道，表示已经要求SpaceXAI团队把书籍保存在图书馆里，不会以毁书的方式进行扫描。一家曾经宣传可以替AI公司匿名、大批量采购实体书的图书数据服务商ISBNdb，也很快撤下了相关页面。
就在这时，《华尔街日报》又发了一篇报道，称硅谷正在形成一股“反Anthropic风潮”。
Anthropic怎么就把硅谷同行都得罪了？
背刺
Figma是一家在线协作设计软件公司，很多设计师用它画界面、做产品原型。
2026年初，Figma与Anthropic还在合作。Figma推出了连接Claude Code的功能，用户可以把Claude生成的内容关联到Figma继续修改。
可是后来，Anthropic发布了Claude Design，用户只要描述需求，Claude就能生成设计稿、产品原型和幻灯片。这个产品和Figma的功能高度重合。Figma CEO公开表示，Anthropic在沟通中没有始终保持坦诚。
我们说过，传统软件正在逐渐变成Agent可以调用的Skill，那些位于模型和用户之间的夹层公司，处境正在变得越来越危险。如果这些公司只有一层界面，没有独有的数据和行业壁垒，一旦某个场景足够有价值，Anthropic就有能力把它直接做进Claude。以后，用户可能只需要把任务交给Claude，由它选择工具并完成工作。
从平台扩张的角度看，这一步并不意外，但它确实损伤了合作伙伴的信任。
黑箱
2026年6月，Anthropic发布有安全限制的Fable 5。模型在遇到部分AI开发问题时会降低回答质量，却没有告诉用户已经触发了安全机制。
Anthropic后来道歉，并增加了提示。用户终于可以看到安全限制有没有被触发，但这件事已经暴露出了问题。
个人用户碰到这种情况，顶多觉得Claude可能没理解问题，所以回答得不好。
但一家企业可能要花几个月测试Claude，最后才敢把它接进自己的系统。如果Anthropic悄悄调整安全策略，原来的测试结果可能会失效。企业也难以判断是哪一环发生了变化，责任链条自然无法建立。
Anthropic的数据保留政策也引发了企业用户的担心。它一度不支持“零数据保留”，用户的相关信息可能保存30天。尽管Anthropic表示员工无法查看这些对话，也不会拿相关数据训练模型。但大企业还要考虑合同责任和外部审计，尤其金融、医疗和法务这些敏感行业。
这一点其实是最实质的产品问题。企业一旦担心Claude会在不知情的情况下改变表现，就不敢轻易把重要业务交给它。
恐吓
Anthropic的创始人兼CEO Dario Amodei一直很喜欢给行业敲警钟。
他多次提醒，能力足够强的开放权重模型可能被敌对国家或危险组织利用。
Dario当初离开OpenAI就与安全路线分歧有关，Anthropic成立后也长期研究模型风险。所以，把他的所有判断都理解成营销话术，也有失偏颇。
但是Anthropic如今已经是一家头部商业公司，每一次谈安全、强调支持政府加强监管，都会对市场竞争产生影响。规则越严格，训练和发布前沿模型的成本就越高。小公司更难留在牌桌上，已经拥有资金、算力和安全团队的头部公司反而更容易适应。
外界难免多想：Dario是真心在提醒大家注意公共风险，还是在推动一套有利于Anthropic的行业规则？
Dario谈到就业时还预测，AI可能在一到五年内消灭一半的初级白领岗位，并把失业率推高到10%至20%。
美国亿万富翁和投资人Mark Cuban就反驳了Dario关于就业的观点。他认为，企业部署AI比许多人想象得困难得多。买一个模型只是起点，后面还要整理数据和改造流程，很多原有系统也得重新连接。
你让Claude每周搜索资料，生成报告，再自动发送邮件，听起来已经是很简单的Agent任务。真正操作起来，它可能会给你代码或JSON文件，还需要人反复调试。模型能力进步很快，企业的组织改造却要慢得多。实验室每天看到的是模型能力上限，企业每天处理的是系统能不能稳定运行。
Dario对长期风险的判断可能成立，他对短期速度的估计却容易偏快。当远期风险被说得像马上就会发生，人们也会怀疑，这些警告是否在刻意制造恐慌。
双标
Anthropic曾指控部分中国模型公司大规模调用美国模型，再利用模型输出训练自己的产品，还要求美国政府打击“工业规模的蒸馏”。
蒸馏的原理不难理解。简单来说，就是让另一个模型不断向Claude提问，再把获得的回答变成训练材料，就能以更低成本学到Claude的一部分能力。
与此同时，Anthropic自己的训练数据来源也曾引发版权争议。它从Books3、LibGen和PiLiMi等盗版书库获取过数百万本书，后来就相关案件达成15亿美元和解。
这就让人觉得，Anthropic一边用盗版书训练，一边却指责其他公司窃取Claude的问答。
还有一种质疑是，工业规模的蒸馏需要持续、大量调用Claude。如果Anthropic很长时间都没有发现，说明它的识别技术存在漏洞。
只要前沿模型面向公众提供服务，它的能力就会被观察和模仿。政策可以提高蒸馏成本，却很难阻止竞争者学习。Anthropic想长期领先，最终还要靠模型能力和产品体验继续拉开差距。
蒸馏之外，Anthropic在开放权重模型上的态度，也让它站到了硅谷多数公司的对面。
几天前，黄仁勋发布了自己在X上的第一条推文，分享了一封支持开放权重模型的公开信。最初有25家企业和机构签署，后来OpenAI和Google等公司陆续加入，目前签署者已经超过70家。
Anthropic直到现在都没有签。看起来像是在和整个硅谷唱反调。
Dario后来解释，Anthropic从未主张全面禁止开放权重模型。能力较弱的开放模型可以成为公共产品，接近前沿水平的模型却可能带来国家安全风险。他的主张是继续限制向中国出售最先进的AI芯片和芯片制造设备，同时打击芯片走私和工业规模蒸馏。
但这样的解释并没有平息质疑。
旧金山后来出现了支持开放权重模型的游行。一些参与者担心，最先进的AI能力最终会掌握在Anthropic等少数闭源模型公司手中。
这轮“反Anthropic情绪”，主要源于它的角色变化。过去，它以安全、克制和可信著称；如今，它通过Claude Code、MCP和Skills，在企业服务、编程和Agent领域快速扩张，也开始触碰合作伙伴的业务。
争议增加，也说明Anthropic的商业影响力正在扩大。
比起舆论风向，接下来更需要关注的是企业和开发者的选择：企业会不会因为安全策略等问题，减少使用Claude？开发者会不会受到高定价和政策变化的影响，转向多模型架构或开放权重模型？
Claude现在依然很强，但这种领先还能维持多久？欢迎在评论区聊聊。
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