文章总结： 本文分析OpenAI与Anthropic两大AI巨头同步进军企业咨询服务的战略转折，揭示其从卖API转向深度参与企业落地的动因。OpenAI采用重资产模式收购Tomoro并组建部署公司，Anthropic通过轻资产伙伴网络渗透市场，共同解决企业AI应用浅层化问题。文章指出传统咨询业面临入口权危机，PE资本借AI重构企业利润表，同时警示企业需避免从人力依赖转向AI供应商锁定，应注重内部能力沉淀。 综合评分： 86 文章分类： 解决方案,安全建设,安全运营,其他

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AI双巨头OpenAI与Anthropic下场干咨询：大模型“最后一公里”暗战

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安在

2026年5月13日 18:52 上海

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[导读]

本文聚焦OpenAI与Anthropic两大AI巨头同步下场做咨询的行业转折点，拆解了前者重资产组建部署公司、后者轻资产搭建伙伴生态的差异化路线。文章剖析了大模型公司从卖Token转向做服务的深层动因，揭示了传统咨询业面临的入口权危机与PE入局的资本逻辑，同时提醒企业警惕AI供应商锁定风险，展现了AI商业化从云端走向企业现场的必然趋势。

当OpenAI的工程师扛着电脑走进美泰的玩具工厂，当Anthropic的顾问坐在黑石的会议室里拆解利润表，硅谷最性感的大模型生意，终于脱下了发布会的西装，穿上了干活利落的工装。

今年5月，全球AI行业迎来了一个足以改写未来十年格局的转折点：OpenAI与Anthropic这对“双巨头”，以近乎同步的节奏，正式下场做咨询。

这不是一次普通的业务拓展。在此之前，大模型公司的商业故事始终围绕着“卖API、卖订阅、卖Token”展开，仿佛只要模型足够聪明，企业就会自动买单。

但过去两年的现实却无比残酷：模型能力一月一变，Benchmark分数一路狂飙，可企业里的真实应用，大多还停留在“员工拿它写邮件、做PPT、总结会议纪要”的浅水区。

董事会追问AI改造了什么，CIO只能回答“我们已经接入了API”；业务负责人指着利润表问变化，技术团队只能尴尬地说“还在做PoC”。

AI没有输在智商，输在了企业现场。这一次，OpenAI和Anthropic终于看清了真相：真正的大钱从来不在云端的算力里，而在企业“不会用AI”的缝隙里。谁能把发动机装进正在高速行驶的旧车里，谁就能从“模型供应商”变成“企业改造者”。

百亿豪赌：

两种截然不同的落地路线

5月4日，彭博社的一则报道震动了整个科技圈：OpenAI已敲定名为“The Deployment Company”的企业AI部署合资项目，投前估值100亿美元，由TPG牵头，Advent、贝恩资本、Brookfield等19家机构参与投资，初始募资超过40亿美元。

仅仅8天后，OpenAI正式官宣这一消息，并同时宣布收购成立仅两年的AI咨询公司Tomoro，将其约150名ForwardDeployedEngineers（前沿部署工程师）全部纳入麾下。

这是OpenAI成立以来最“不硅谷”的一次动作。它没有发布新的模型，没有升级GPT的能力，而是直接成立了一家专门帮企业“装AI”的公司。

更耐人寻味的是，OpenAI找的不是单纯的财务投资人，而是手握数万家被投企业的PE巨头。TPG、贝恩资本这些名字背后，是全球最庞大的产业资产网络，是无数渴望通过AI提升利润的企业董事会。

Tomoro的加入，让OpenAI的这场豪赌从第一天就有了实战能力。

这家总部位于爱丁堡和伦敦的公司，成立于2023年，在短短两年半时间里积累了一份大多数传统咨询公司需要十年才能建立的客户名单：美泰、红牛、乐购、维珍航空、富达国际、甚至NBA。

它为维珍航空打造了AI礼宾系统，为芬兰游戏公司Supercell开发了游戏内智能支持代理，为富达国际搭建了核心业务的AI部署框架，12个月内月收入增长了10倍。

这些案例证明，FDE模式——让工程师深入企业现场，一边理解业务一边写代码、改流程、调模型——确实能把AI从Demo变成真实的生产力。

就在OpenAI掀起“重资产”风暴的同一天，Anthropic也抛出了自己的方案。

与OpenAI的“直插心脏”不同，Anthropic选择了“铺开血管”的轻资产路线。它先是在3月推出了ClaudePartnerNetwork，拿出1亿美元用于伙伴培训、技术支持和联合市场开发，培养了一批“会卖Claude、会部署Claude”的外部军团。

5月4日，Anthropic进一步宣布，将与黑石、Hellman&Friedman、高盛等金融巨头合作，成立一家专门的企业AI服务公司，目标是帮助中型企业将Claude嵌入核心运营流程。

Anthropic的逻辑很清晰：AI落地这件事，不需要全部自己干。

埃森哲、德勤、普华永道这些传统咨询公司，已经和全球大型企业建立了几十年的信任关系，拥有成熟的交付团队和行业经验。

Anthropic只需要让这些公司掌握Claude的能力，就能借助它们的渠道快速渗透进金融、法律、医药、制造等复杂场景。

它不需要亲自雇佣几万名顾问，只要让几万名顾问学会用Claude，就能实现轻资产的规模化扩张。

一个是亲自组建“AI特种部队”，派工程师贴身改造企业；一个是搭建“AI加盟军”网络，让合作伙伴成为自己的毛细血管。

OpenAI和Anthropic的选择，折射出两家公司截然不同的气质：前者外放、激进，想要掌控一切；后者克制、务实，擅长借力打力。

但它们的目标却惊人一致：抢下企业AI落地的“最后一公里”，把模型能力变成真金白银的收入。

不得不做的选择：

从卖算力到卖“手术刀”

大模型公司下场做咨询，从来不是什么“战略升级”，而是一场迫不得已的生存之战。

过去两年，卖Token的商业模式已经暴露出了三个致命的天花板，逼着OpenAI和Anthropic必须寻找新的增长曲线。

第一个天花板，是Token价格的不可逆下跌。

随着推理成本的快速下降和开源模型的崛起，单纯卖API迟早会变成和卖云资源一样的大宗商品生意。

2024年以来，OpenAI已经多次下调GPT-4的价格，Anthropic也跟进降价，行业价格战愈演愈烈。

如果一直停留在卖Token的阶段，大模型公司最终只会沦为新时代的“原材料供应商”——能力很强，但利润被中间层拿走，还随时面临被替代的风险。

第二个天花板，是客户不会自己完成高价值场景。

企业内部存在着一道难以逾越的“能力鸿沟”：懂业务的人不懂模型，懂模型的人不懂业务，懂技术的人不敢碰组织流程，懂组织流程的人又不愿意重写自己的权力边界。

一个看似简单的AI客服项目，背后牵扯着数据归属、知识库维护、话术审核、责任划分、系统对接、KPI调整、人员安置等一系列问题，技术只占三成，剩下七成全是人、流程和利益。

这就是为什么那么多企业做了几十个PoC，最终却没有一个能真正落地。

第三个天花板，是被中间层隔离的风险。

传统咨询公司、云厂商、SaaS厂商都想站在客户和模型之间，成为AI时代的“中间商”。麦肯锡、埃森哲已经在AI咨询上投入了数十亿美元，微软、谷歌也在通过云服务捆绑自己的大模型。

如果大模型公司一直躲在API后面，最终只会被这些中间层架空，变成一个可有可无的“技术底座”。客户只会记得麦肯锡帮它做了AI转型，不会记得背后用的是GPT还是Claude。

对OpenAI来说，这种风险尤其致命。它拥有全球最强的品牌心智和海量的消费者用户，但企业市场不是AppStore。

企业客户不会因为员工喜欢ChatGPT，就自动把核心流程交给OpenAI。企业需要的不是一个聪明的聊天机器人，而是一套能解决实际问题、能提升利润、能承担责任的完整方案。而提供这种方案，恰恰是咨询公司存在了几十年的价值。

咨询公司卖的从来不是PPT，而是“组织翻译能力”。它们能把老板的战略口号翻译成可执行的项目，把部门冲突变成清晰的路线图，把无人负责的变化变成有明确交付物的合同。

AI时代，最稀缺的也不是“知道怎么调用模型”的人，而是能把AI塞进企业真实肌肉里的人。OpenAI收购Tomoro，本质上就是在抢这批人；Anthropic搭建伙伴网络，也是在培养这批人。

当模型能力不再是核心壁垒，当客户需要的是“结果”而不是“能力”，大模型公司就必须走出实验室，走进企业的会议室和生产车间。

它们不得不放下身段，去干那些“脏活、累活、慢活”，因为只有这样，才能把模型的价值真正兑现。

传统咨询业的生死劫：

被抢走的“入口权”

OpenAI和Anthropic的下场，最恐慌的不是其他大模型公司，而是统治了企业服务市场几十年的传统咨询业。

很长一段时间里，人们都以为AI对咨询业的影响，只是帮顾问写PPT、整理资料、生成报告。

但现在大家才发现，真正的危机根本不在这里——大模型公司正在抢走咨询业最值钱的东西：站在客户战略变化入口处的权力。

过去，一家大企业要做数字化转型，第一时间会找麦肯锡、BCG；要做ERP升级，会找埃森哲、德勤；要做流程再造，会找贝恩、波士顿。

咨询公司掌握着“转型”的定义权，它们告诉企业什么是数字化、什么是流程再造、什么是组织能力，然后把这些概念包装成几百万甚至上千万的项目卖给企业。

但现在，AI来了。企业AI转型的每一个问题——怎么选场景、怎么重构流程、怎么评估ROI、怎么设计AI治理、怎么调整岗位——过去都是咨询公司的饭碗，现在OpenAI和Anthropic要么亲自做，要么组织伙伴做。

客户会问咨询公司：“你们和OpenAI是什么关系？你们真的懂模型底层能力吗？你们能不能把GPT-4o、Claude3Opus、AgentSDK、工具调用、权限治理全套打通？”

传统咨询公司的优势正在快速瓦解。它们懂业务，但不懂模型；懂流程，但不懂工程；能写战略报告，但不能把报告变成可运行的系统。

而AI项目的交付逻辑已经发生了根本性变化：传统咨询是“调研-诊断-方案-验收”，AI项目是“进入现场-找高价值任务-快速原型-上线试跑-不断迭代-重塑岗位”。

它比传统咨询更工程化，也比传统软件实施更组织化。只会讲战略的顾问不够用了，只会写代码的工程师也不够用了，企业需要的是既懂业务、又懂模型、还能落地的复合型人才。

麦肯锡已经感受到了这种压力。

今年1月，麦肯锡全球总裁BobSternfels在CES上透露，公司已经拥有2.5万名AI数字员工，与4万名人类员工并肩工作，每年节省150万小时的工作量。

麦肯锡还推出了“25的平方”战略：把后台支持岗位缩减25%，同时把前台咨询顾问增加25%，试图通过AI实现“增长与人头解绑”。

与此同时，麦肯锡还在疯狂地和大模型公司结盟：2月与OpenAI成立FrontierAlliance，4月与谷歌云成立转型小组，1月与AWS成立联合集团，试图在被模型公司架空之前，先把自己变成所有大模型的合作伙伴McKinsey&Company。

但这种结盟并不能消除根本的矛盾。

大模型公司想要的是自己掌握入口，而不是成为咨询公司的技术供应商。

OpenAI成立DeployCo，就是要绕过麦肯锡、埃森哲，直接和企业的CEO、CFO对话，告诉他们“我能帮你把利润提升几个点”。

Anthropic虽然选择和咨询公司合作，但它也在通过伙伴网络培养自己的交付能力，逐步削弱传统咨询公司的话语权。

咨询行业正在迎来一场残酷的重新分层。

第一层是顶级战略咨询，它们继续服务董事会，帮助企业回答“哪些业务值得被AI重构”；

第二层是AI部署咨询，负责把模型嵌入流程，做系统集成和场景开发；

第三层是行业垂直解决方案公司，专注于AI法务、AI财务、AI供应链等具体领域；

第四层是被AI压缩的低端咨询，那些靠整理资料、写报告、跑访谈赚钱的业务会越来越难。

最危险的是中间那批“既不懂模型，也没有行业深度，只会包装转型话术”的公司，它们过去靠信息差活得不错，现在信息差正在被AI抹平，执行差却变得越来越厚。

PE的野心：

把AI变成利润表的“改造按钮”

在这场AI咨询的大战中，最容易被忽略却最关键的角色，是PE。

OpenAIDeployCo背后站着TPG、贝恩资本、Brookfield，Anthropic的合资公司背后站着黑石、高盛，这些华尔街的资本巨头，才是真正的幕后推手。

它们不是来凑热闹的，而是看到了一个前所未有的机会：用AI重构企业的利润表。

PE的商业模式非常简单：买公司，改造公司，提高利润，推高估值，退出赚钱。

过去几十年，PE提高利润的手段无非是削成本、换管理层、做并购、上系统，但这些工具的边际效果已经越来越差。

AI的出现，给了PE一把全新的“手术刀”，可以精准地切割掉企业里所有低效的劳动密集型流程。

客服、财务、人力、法务、采购、研发、运营，这些占据了企业大量人力成本的白领工作，都有巨大的自动化空间。

如果一家PE手里有几十家被投企业，它可以把同一套AI部署能力复制到所有公司，实现规模化的降本增效。

这比单个企业自己做AI转型效率高得多，因为PE有三个无可比拟的优势：

第一，它能统一施压。被投企业的管理层有明确的利润目标和退出时间表，资本方说要做AI改造，推动力比企业内部的创新项目强得多，不会出现部门扯皮、进度缓慢的问题。

第二，它能复制经验。在一家客服外包公司验证成功的AI方案，可以快速复制到另一家BPO公司；在一家零售企业跑通的AI供应链方案，可以直接用到另一家消费品公司。这种跨企业的经验复制，能大幅降低AI部署的成本和风险。

第三，它能把AI收益放大到估值。如果AI让一家企业的EBITDA提高1000万美元，在资本市场上可能会变成1亿美元的估值提升。PE可以用倍数放大AI的价值，获得比单纯卖软件高得多的回报。

OpenAI和PE的结合，堪称“天作之合”。

OpenAI有最强的模型能力，但没有足够的企业入口；PE有海量的被投企业和董事会影响力，但没有AI技术。

两者一拍即合，形成了“模型+资本+工程师”的铁三角：模型提供能力，PE提供场景，FDE负责落地。

据TNW报道，OpenAI甚至给参与DeployCo的投资人承诺了17.5%的年化回报，这足以说明PE对AI改造利润表的信心。

但这种结合也隐藏着巨大的风险。PE天生追求短期利益，它们希望尽快看到利润表的改善，因此很可能会把AI变成单纯的裁员工具。

为了快速降本，它们可能会砍掉那些看似低效但对企业长期发展至关重要的岗位，导致企业组织能力空心化。

真正高质量的AI改造，应该是两条腿走路：一条腿提高效率，减少低价值重复劳动；另一条腿重构业务能力，让企业产生过去没有的速度、服务和产品。

如果只剩第一条腿，AI咨询最终只会变成“自动化外包”，无法真正实现企业的再造。

企业的陷阱：

别从“人力依赖”变成“AI依赖”

OpenAI和Anthropic下场做咨询，对企业来说当然是好事。终于有人愿意承担“落地”这件麻烦事，终于不只是卖账号、卖API，而是愿意进现场、改流程、接系统。

但企业也要警惕一个更深的陷阱：AI部署越深入，供应商锁定就越强。

过去企业上SaaS，锁定主要发生在数据和流程上，换一个系统虽然麻烦，但还能做到。

但AI时代的锁定，会深入到企业的骨髓里。它会发生在知识结构、工作习惯、岗位分工、决策逻辑、自动化流程、Agent编排和模型评估体系里。

如果一家公司把销售线索识别、客户沟通、报价策略、合同审核、客服处理、代码开发、财务分析都围绕某一家模型公司重构，那么未来再切换供应商，成本会高到难以想象。

这不是简单换一个APIKey，而是要重写一整套组织工作方式。

企业必须从一开始就想清楚：AI供应商是工具，还是基础设施？AI咨询公司是帮你建设能力，还是把你变成它的长期租户？

真正好的AI服务，应该把能力沉淀在企业内部，包括数据资产、流程资产、评估体系、治理机制和员工能力。

差的AI服务，则会把企业变成供应商的续费机器，每加一个场景、每调一个流程、每接一个系统都要找它，最后企业看似完成了AI转型，实际只是换了一种依赖——从依赖人力外包，变成依赖AI外包。

为了避免这种情况，企业至少要建立五道防线：

第一，架构上避免单点绑定，核心流程可以使用某一家模型的强能力，但底层设计要保留模型切换的空间；

第二，数据和知识库必须归企业自己所有，供应商可以帮助清洗和处理，但不能把关键知识锁在黑箱里；

第三，流程改造要形成内部文档和方法论，每个AI项目做完，都要留下完整的流程图、权限设计和运维机制；

第四，企业内部必须培养自己的AI人才，不能把所有AI能力都外包；

第五，ROI不能只看节省了多少人力，还要看提升了多少响应速度、降低了多少错误率、扩大了多少服务半径。

结语：

AI的胜利，终将是落地的胜利

或许我们应该意识到：AI行业的青春期结束了。

过去那个靠发布会、靠Benchmark、靠讲故事就能融资的时代，已经一去不复返了。

接下来的竞争，不再是谁的模型更聪明，而是谁能把智能真正钉进企业的骨头里。

互联网早期，只做网站不够，还要做支付、物流、客服；

云计算早期，只卖服务器不够，还要做迁移、架构、运维；

SaaS早期，只卖软件不够，还要做实施、培训、客户成功。

AI现在走到了同一个节点。模型已经足够强，接下来决定胜负的，是部署能力、场景理解、组织改造、生态建设和商业结果。

OpenAI选择了最重的路，它要亲自下场，把自己变成企业AI的施工队和标准制定者；

Anthropic选择了最轻的路，它要搭建生态，让合作伙伴成为自己的毛细血管。

两条路没有绝对的高下，只有不同的风险和收益。

OpenAI怕的是太重，变成一家低毛利的咨询公司；Anthropic怕的是太轻，变成一个可替换的模型供应商。

但无论谁赢，这场战争都将彻底改写万亿企业服务市场的格局。传统咨询公司的权力正在被重新分配，PE的角色正在从投资者变成企业改造者，企业的组织形态正在被AI重塑。

未来的企业，不会再问“我们要不要上AI”，而是会问“我们的AI能力到底有多强”。

AI的胜利，从来不是实验室里的胜利，而是企业现场的胜利。

那些愿意走进泥地里，愿意干脏活累活，愿意和企业一起解决问题的人，最终会拿到AI真正的大钱。

咨询业的门已经被模型公司推开，接下来，好戏才刚刚拉开序幕。

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