如果您对文章有更深入的见解与想法，可以联系本文作者：南京市创新投资集团产业研究中心 骆尖 luoj@njicg.com
2026年5月4日，AI头部公司Anthropic和OpenAI在同一天宣布联合顶级私募股权基金，分别成立各自的合资公司，为企业客户提供类似Palantir的前沿部署工程师（FDE）驻场服务，推动AI深度嵌入企业核心业务。Anthropic的合作方包括黑石、H&F和高盛三家锚定投资者，以及红杉资本等5家跟投方。OpenAI则联合TPG、贝恩、软银等19家投资方设立公司。
Anthropic和OpenAI与国际顶级PE机构设立合资公司具体要做什么？它们为什么要这么做？合作模式是什么？对中国大模型公司而言，市场和业务与海外巨头有何区别，从这次合作中可获得什么样的启示？对中国PE公司来说机会何在？本文将从这五个方面去探讨上述问题。
01 Anthropic和OpenAI分别与PE巨头合资的背景
（一）Anthropic 阵营
1、公司名称：尚无独立名称。
2、成立状态：2026年5月21日正式宣布。该合资公司收购了AI部署公司Fractional AI，直接吸纳了十余名在诸多行业具备AI部署经验的工程师。
3、股东阵容：主导方是Anthropic、Blackstone、Hellman & Friedman ；联合出资方是Goldman Sachs、General Atlantic、Apollo Global Management、Leonard Green & Partners、GIC以及Sequoia Capital。
4、初始资金规模：超过15亿美元。各方采用普通股权结构，无保底承诺，风险与收益共担。
（二）OpenAI 阵营
1、公司名称：The Deployment Company。
2、成立状态：2026年5月11日正式宣布。同时，公司宣布收购应用AI咨询公司Tomoro，直接吸纳了约150名曾在乐购、富达国际、红牛及Supercell等企业有过实战部署经验的工程师。
3、股东阵容：控股方是OpenAI，财团方面由TPG领投，联合领投方包括Bain Capital、Advent International 和 Brookfield；其他资方包括SoftBank、Dragoneer Investment Group、Goanna Capital等共19家机构。
4、初始资金规模：超过40亿美元，私募资本锁定5年期并享有17.5%的保底年化收益；OpenAI自身承诺出资15亿美元。
02 Anthropic和OpenAI分别与PE巨头合资做什么
（一）明确复制Palantir的FDE模式
两家合资公司均明确宣布将复制Palantir的FDE（前沿部署工程师）模式，对B端企业进行嵌入式AI服务。
OpenAI在2026年5月11日发布合资公司（DeployCo）的官方新闻中，直接且明确地使用了“前沿驻场工程师（Forward Deployed Engineers，简称FDE）”这一称呼，这几乎是对Palantir模式的官方致敬，OpenAI明确表示，这些FDE的工作不是推销软件，而是与客户的一线团队坐在一起，重构数据流水线并亲手编写代码，确保模型能跑通客户最核心的业务流程。
Anthropic阵营在5月21日宣布收购Fractional AI时的官方表态中，虽然没有在标题中直接打出Palantir标志性的“FDE”标签，但其描述的工作模式与FDE完全一致，官方新闻稿中特别强调，这家新合资公司与传统咨询公司有本质区别，他们不产出“幻灯片和战略路线图”，而是直接派出“应用AI工程师”进入客户的业务运营中。
03 Anthropic和OpenAI为什么要这么做
简单来说，Anthropic和OpenAI之所以要与顶级PE合作，是源于以下几个原因：第一，全球AI不断爆发式增长，To B端垂类领域空间广阔。第二，B端大客户私有化AI部署是其产品矩阵的重要分支。第三，Palantir已经用事实证明了商业模式的可行性。第四，大模型训练的通用数据已经用罄，要想走向更加通用的人工智能，向各种垂类私域渗透是大势所趋，同时B端大客户也是最有付费意愿和能力的群体，而顶级PE机构可以链接丰富的B端大客户资源。
（一）全球AI不断爆发式增长
据2026年3月中国发展高层论坛公布的数据，截至2026年3月，中国大模型的日均Token调用量已突破140万亿；而相比2024年初的约1000亿，两年间增长了超过1000倍。全球范围看，以OpenRouter平台为例，2024年初平台每月的Token处理总量大约在数百亿级别，2026年4月每周超20万亿，增长也在千倍以上。
来源：OpenRouter，长江证券研究所
（二）OpenAI和Anthropic的战略与产品矩阵
首先来看一下全球生成式AI模型的份额变化情况，从全球整体市场来看，OpenAI一直处于遥遥领先地位，但份额在持续下降，谷歌份额正在快速扩张。
来源：Similarweb Global AI Tracker
而从To B端市场来看，OpenAI的领先优势缩减得更快，Anthropic在2025年凭借Coding产品一举完成超越，不论是市场份额，还是ARR均成为全球第一，谷歌也凭借其产品力与OpenAI齐头并进。OpenAI的首席营收官Denise Dresser在2026年4月表示，企业端目前占公司收入的40%以上，预计2026年底达到约50%。而根据汤森路透报道，Anthropic的收入中80%以上是企业客户贡献。
来源：Menlo Ventures
而从公司收入来看，Anthropic年化收入高速增长，已经在2026年3月超越OpenAI，体现出企业业务特别是Coding带来的强大爆发力。
来源：Anthropic、OpenAI、Semi Analysis
Anthropic启动于2021年，2023年与谷歌合作商业化，2024年一系列产品出圈，2025年CODE系列产品爆发，经营出现重大拐点。公司目前产品矩阵齐全，C端产品有大模型订阅和直接替代鼠标键盘的AI操控，B端产品有相对轻量化的Office嵌入和Cowork团队协作多智能体平台（中小企业市场），而新成立的合资公司则是针对中型企业的B端重量化AI系统集成交付。下面是Anthropic的战略与产品矩阵：
来源：基于公司官网整理
而OpenAI比Anthropic产品矩阵更加丰富，公司在C端除了语言大模型外，还有声音、图像、搜索、视频等工具，而B端除了和Anthropic类似的Coding和工作Agent以外，还有针对B端大企业工程师的企业级平台，但最终也在B端大企业的客户方向选择了和Anthropic一样，向Palantir的模式靠拢。下面是OpenAI的战略与产品矩阵：
来源：基于公司官网整理
随着2023年11月Sam Altman被短暂罢免又迅速回归，联合创始人兼首席科学家Ilya Sutskever等大批人员相继离职，商业派迅速占据主导。由于模型训练成本爆炸式提升、公司2026年最新一轮融资达1220亿美元、谷歌/Anthropic/Meta/中国厂商快速跟进带来的份额和生态压力，Sam Altman多次公开表示，只有通过规模化商业收入，才能持续支撑AGI及后续超级智能级别的巨额投入。OpenAI表达了强烈的收入增长愿景，如下：
来源：Colitco
综上所述，可以看到针对大企业客户的工程师驻场服务（FDE）是OpenAI和Anthropic的产品与战略布局中重要一环，甚至是未来业务增长的最重要来源之一。
（三）Palantir的商业模式证明
公司创立于2003年，主要业务是为政府、企业和军队做数字孪生、数据融合与决策支持，兴起于美国国防领域，并逐步发展成为政府业务和商业业务并行的公司，而Transformer大模型的出现，为公司的业务模式插上了翅膀，使公司的部署速度、数据分析与决策能力在AI的辅助下获得质的飞跃。下图是公司的发展简史：
公司业务模式即是、所谓的前沿部署工程师驻场服务（FDE），人员常驻大型B端客户现场，最快一周可完成平台原型部署难题，数周落地AI数据系统，解决客户私有化AI部署，以及将公司数据/业务与AI深度融合的全方案交付，并长期驻扎客户现场，随公司业务的发展变化持续优化AI部署。
来源：基于公司官网、公告整理
下面是Palantir的收入与利润增长情况，在2023年融合AI平台（AIP）后，公司收入进入新一轮加速增长，利润也转为正向快速增长。
来源：基于公司官网、公告整理
从公司的收入结构与增长速度看，政府业务与商业业务均保持高速增长，也均于2023年之后加速增长，而从业务比例上看基本保持稳定。
来源：基于公司官网、公告整理
Palantir估计商业和政府部门的潜在市场总额约为1190亿美元，其中商业市场560亿美元（考虑全球年收入超5亿美元的6000家公司），政府部门630亿美元（美国260亿美元、国际政府部门370亿美元）。而公司2024年总营收44.75亿美元（同比+56%），其中政府业务24.0亿美元（同比+53%，占总收入 53.7%），商业业务20.75亿美元（同比+60%，占总收入的46.3%）。
随着AIP平台的介入，公司人均创收显著提升：
来源：基于公司官网、公告整理
下图是公司前20大客户的平均收入，以及客户数量增长情况。公司客户留存率120%，即存量客户增长20%。20大客户平均收入达6400万美元，显示出大B端客户巨大的付费意愿和付费能力。这也是OpenAI和Anthropic与大型PE合作向大B端客户拓展的重要可见前景，不论是商业客户还是政府、军队客户，都存在巨大的商业空间。
来源：基于公司官网、公告整理
（四）垂类B端的必要性与空间
Epoch AI测算，互联网高质量文本约3100万亿Tokens，年增速不足10%；而大模型训练数据需求年增100%以上，预计2028年前后公共高质量文本将耗尽。OpenAI联合创始人苏茨克维尔预警，2026–2032年间AI训练需求将超过公共数据总量；GPT-4/Gemini Ultra单次训练需4–8万亿单词，通用数据已无法支撑新一轮基座模型迭代。
互联网公开数据将要消耗殆尽，医疗、工业等垂类核心数据90%以上沉淀于企业私域，不在公网。麦肯锡指出，企业用私域数据训练垂类模型，运营效率+40%、决策准确率+35%；金融、能源等领域垂类模型ROI可达8–12倍，显著高于通用模型。2025年全球AI融资68%流向垂直行业方案，垂类私域数据成为核心壁垒。
下图是麦肯锡等机构对各垂类领域的商业化空间预测，及其中AI可触达的市场（橘色；考虑到传统B端全球龙头软件公司的收入规模例如Microsoft-2,817亿美元，SAP- 415亿美元，Oracle-574亿美元，Salesforce-379亿美元，B端市场空间巨大）：
来源：McKinsey, Mordor Intelligence, Grand View Research, Precedence Research
而顶级PE机构在提供庞大的资金支持的同时，可以通过投资/控股来直接链接海量的B端大客户，且可以通过核心LP与产业网络进一步拓展更多的B端触达，例如：
04 中国大模型公司的市场和业务现状
中国大模型市场几乎与美国市场同时爆发，区别是中国的C端市场收费相对困难，更多的收入贡献来自B端。
下面是智谱港股IPO招股书中披露的中国市场规模，可以看到目前市场规模预期约166亿，其中企业级市场贡献了14.7亿：
来源：弗若斯特沙利文、智谱招股书
但如果细究中国大模型的市场格局，则会发现在公有模型部署和私有AI部署方面呈现完全不同的格局。在MaaS（模型即服务）市场，字节系占比接近一半（按token是50%），阿里和百度紧随其后。而在私有化AI部署领域，则以百度、商汤、电信AI等居首，整体市场相对分散：
来源：IDC
简单总结来说，偏向于API和SaaS模式的包括火山引擎、DeepSeek、Kimi、MiniMax，偏向于模型平台+集成商交付的包括阿里、百度、华为、腾讯（政企大项目靠伙伴），偏向于亲自下场私有化的包括智谱、商汤科技、科大讯飞。
05 对中国的大型PE机构有何启示
中国大型PE包括国家级PE机构和经济大省的大型国资机构，与海外顶级PE机构类似，它们也拥有海量的投资企业直接链接生态，以及核心LP与产业/国资网络，从而可以触达更多的大型B端企业。结合国内市场经济环境，大型B端企业里不但有大量的民营企业，也有大量的国资企业，这些大型国资PE在触达相关B端大客户时可以为大模型企业提供更多机会。
站在国内大型PE的角度，则可以借鉴本轮海外顶级PE与Anthropic和OpenAI的合资模式，参与到AI向垂类行业渗透的过程，既为国内AI在政府和商业领域的发展提供资金支持，又可以分享这个过程中的收益。
合资方式方面，参考本文第一部分的内容，有两种方式：一种是Anthropic系的合作方式，大模型公司与PE公司按出资份额来分配收益，共担风险；另一种是OpenAI系的合作方式，由大模型公司控股，PE机构参投，并锁定投资期和保底收益率。
实施方式方面，参考本文第一部分内容，可以通过收购或招聘来获得大量AI驻场工程师，从而实现长期驻场的AI实施商业模式。
合作对象方面，参考本文第一部分内容，资方角度一般会联合几家PE机构一起，与大模型厂商合作，一方面可以提供更多资金，另一方面可以由各家PE厂商带来更多B端客户资源。
而在大模型厂商的选择上，中国与海外则略有差别。海外的B端大模型龙头同时大体是C端的龙头，OpenAI同时是C端龙头，B端刚刚被Anthropic超越位居第二，而Anthropic是B端龙头，C端也处于头部队列。参考本文第四部分，中国偏向API和SaaS模式的包括火山引擎、DeepSeek、Kimi、MiniMax，偏向模型平台+集成商交付的包括阿里、百度、华为、腾讯，偏向亲自下场私有化的包括智谱、商汤科技、科大讯飞。故在大模型厂商选择上，一种方式是选择目前已经亲自下场做B端交付的商汤、智谱和科大讯飞等类大模型厂商，另一种是与头部厂商字节跳动、DeepSeek、阿里探讨，看它们是否在战略上面深度布局，拟像海外巨头那样成立合资公司，“躬身入局”做FDE模式的AI交付。
结语
经过上述分析，我们可以对文章开头的五个问题做个简单的回答和总结了。
Anthropic和OpenAI与国际顶级PE机构设立合资公司具体要做什么：它们想复制Palantir的FDE模式，大力发展B端大客户的私有AI交付。
它们为什么要这么做：第一，全球AI不断爆发式增长。第二，B端大客户私有化AI部署是其战略和产品矩阵的重要分支。第三，Palantir已经用事实证明了商业模式的可行性和爆发力。第四，大模型向各种垂类私域渗透是大势所趋，同时B端大客户也是最有付费意愿和能力的群体，而顶级PE机构可以链接丰富的B端大客户资源。
合作模式是什么：大模型公司控股，PE公司参股并保底收益；或者大模型公司与PE公司按股权分享收益共担风险。
中国大模型公司市场与业务现状：C端收费困难，B端是主要收入来源，而中国头部大模型公司并未从战略上亲自下场做FDE，MaaS的格局和私有AI部署格局差异极大。
对中国PE公司来说机会何在：联合数家PE机构与AI大模型公司合作，但在AI公司选择上跟国外比存在一定差异，一种是与已经下场专做B端交付的商汤/智谱/科大讯飞等合作，另一种是与头部字节跳动、阿里、DeepSeek等探讨其是否有像国外大模型龙头那样做FDE的战略意志以及投入。
来源：产业研究中心 骆尖
审核：薛瑶
发布：尤异
