OpenAI内《部信》曝光：手撕Anthropic数【据造】假,聚美优品陈欧照片合集：高清图一览

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

高清图通常来自哪些场景：发布会、采访照、活动现场与证件照

在中文搜索结果里，陈欧的高清照片常见于四类场景。第一类是品牌发布会与商业活动现场图，多由媒体或活动摄影统一拍摄，画面锐度和曝光更稳定，构图也更“职业”，常见于舞台发言、签名墙、合影等画面。第二类是媒体采访照或人物稿配图，更偏人像质感，背景干净、面部细节清楚，但往往带有明显的修图风格。第三类是公开演讲、论坛会议、校园分享等现场抓拍，清晰度差异很大：专业相机拍摄的通常很清楚，手机转发后的版本则容易发糊、压缩痕迹重。第四类是证件照或早期创业时期的工作照，这类图流传时间长、版本多，常见问题是被裁切、拉伸或套滤镜，导致面部比例和质感失真。

如果你的目标是做“高清图一览”，建议优先挑选带明确场景信息的照片，例如活动名称、时间、拍摄媒体水印或图片说明等。信息越完整，越接近原始版本，也更便于判断真伪与年代。

一眼分辨“高清原图”与“二传压缩”：清晰度、色彩与细节线索

很多搜索结果看起来“高清”，点开却只是小图放大。判断是否接近原图，可以重点看三处：第一，看边缘锐度与细节结构，比如发际线、眉毛、衣料纹理是否自然清晰；第二，看文字与背景元素，例如胸牌、舞台背板上的字是否仍可辨认，如果出现明显马赛克或一片糊，多半经历了多次压缩；第三，看肤色与光影过渡，过度磨皮容易出现“塑料感”，二次调色则常把肤色调得偏黄或偏青，阴影区域还可能出现断层。

另外别把“像素尺寸大”误当成“高清”。有些图片虽然分辨率标得很高，但实际上是从小图算法放大，细节依旧发虚。相对而言，真正清晰的原图在放大后通常还能看到自然颗粒与镜头噪点，而不是一层涂抹感。

常见版本差异：早期创业照、成名阶段与近年公开照的气质变化

陈欧照片的传播热度往往带着明显的“年代分层”。早期创业照多是简洁的工作场景，穿着更随意，画面更生活化；成名阶段的照片更强调公众表达，西装、舞台灯光、发布会背景出现频率更高，整体更“品牌化”；近年的公开照则更多来自会议论坛或行业活动，气质更沉稳，表情与姿态也更克制。

这种差异会直接影响“合集”的整理方式：如果你想做时间线式的高清图一览，最好按年份或阶段归类，而不是把所有图片混在一起。否则很容易出现同一张照片被不同账号套不同滤镜反复发布，看起来像“很多张”，实际却是同源重复。

下面这张表可用于快速判断常见来源与风险点：

照片类型	常见特点	清晰度表现	需要注意的点
发布会/活动官方图	背景板、站位固定、光线统一	通常较高	可能有版权限制与水印
媒体采访人像	构图精致、修图风格明显	高到中等	容易被二次调色“改脸”
论坛/演讲抓拍	动作瞬间多、角度不一	波动大	手机二传压缩最常见
早期工作照/旧照	画面朴素、版本众多	多为中等或偏低	易出现错配时间与冒用标题

搜索与整理时的注意事项：版权、误传与“同图多名”问题

整理“聚美优品陈欧照片合集”时，版权与使用范围是绕不开的。很多高清照片来自媒体摄影或活动方拍摄，即使搜索能看到，也不等于可以随意用于商业传播、广告物料或再创作发布。个人收藏、学习浏览通常风险较小，但若涉及公开发布，尽量避开明显带媒体标识的原图，至少不要去除水印，也不要在来源上造成误导。

误传同样常见，主要集中在两类：一类是同场活动的不同人物被混发，标题写陈欧，图片却是别人；另一类是把 AI 修复、过度磨皮或“漫画化”的二次作品当成高清原图。此外还会出现“同图多名”：一些创业者合影或会议合照被反复剪裁，最后只剩一个头像，被不同标题循环使用。遇到这类图，最稳妥的办法是回溯到同场景的完整大图，对照背景板信息或合影站位，通常很快就能排除错配。

看到“高清图一览”时别忽略的信息：拍摄时间、场合与是否为原始构图

收集照片时，很多人只盯着“清不清楚”，却忽略了图片的“信息量”。同一张陈欧照片，如果能确认拍摄时间与场合，价值会高很多：你可以判断它属于聚美优品的哪个阶段，是商业活动还是个人露出，也能避免把旧照当新照。整理时也建议尽量保留原始构图，不要一开始就裁成大头照；因为舞台背景、现场标识、同行人物等，往往就是最关键的“时间与场合证据”。

把这些细节做到位，你拿到的就不只是几张“陈欧高清图”，而是一套更可信、更好用的“聚美优品陈欧照片合集：高清图一览”。在海量搜索结果里也更不容易踩坑，更容易筛出真正清晰、真实、可辨识的一组图片。

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以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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相关介绍

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更新内容

一、优化碎片拼图类谜题操作手感

二、新增定时提醒功能

三、增加剧情CG动画展示

四、新增第一人称沉浸式探索模式

五、添加违规内容自动识别功能

六、修复部分机型解谜动画丢帧问题