第一个发生分化的就是 Anthropic。因为它比 OpenAI 晚，综合能力没那么强，所以它就专注在 Coding 上。我感觉它摸到了通往 AGI 大方向的第一张大牌，就是 Coding Agent。他们可能认为，通过 Coding 可以实现 AGI，可以带来指令遵循能力和 Agent 能力，这是一个逻辑自洽的闭环。
但 OpenAI 手上的大牌就更多了。第一张是 ChatGPT，Sam Altman 可能想把它做成 10 亿日活的产品。第二张是它的「o」系列模型（GPT-4o 等），预期很高，能带来更多泛化能力。第三张是多模态，它的多模态推理能力上来了，未来在生成上也能体现。所以，Anthropic 摸到了一张大牌，OpenAI 摸到了三张。
另一个大厂是 Google。我觉得到今年年底，Google 可能会在全方位赶上。因为它既有 TPU，又有 Google Cloud，有顶尖的 Gemini 模型，还有 Android 和 Chrome。你在全球找不到第二家拥有所有这些要素，还几乎不依赖外部的公司。Google 端到端能力是非常强的，很多人担心它的广告业务会被颠覆，但我感觉它未来可能会找到新的产品结合方式，从一个信息引擎变成一个任务引擎。
你看苹果，因为没有自己的 AI 能力，现在迭代就很被动。而微软是以开发者见长的，但 Cursor 和 Claude 其实抢了不少开发者的注意力。当然微软的盘子非常稳，有 GitHub 和 VS Code，但它也必须拥有非常强的 AGI 和模型能力。所以你看它也宣布 GitHub 的首选模型之一变成了 Claude，并迭代自己的开发者产品。微软在开发者这块必须守住，否则根基就没了。
所以大家开始分化了。可能 OpenAI 想成为下一个 Google，Anthropic 想成为下一个 Windows（靠 API 活着）。
张鹏：那与 Agent 相关的基础设施（Infra）有哪些变化和机会？
钟凯祺 (Cage)：Agent 有几个关键组件。除了模型，第一个就是环境（Environment）。Agent 开发最早期，80% 的问题都出在环境上。像早期的 AutoGPT，要么用 Docker 启动，非常慢，要么直接在本地电脑部署，非常不安全。如果一个 Agent 要和我一起「上班」，我就得给它配一台「电脑」，所以环境的机会就出来了。
配「电脑」有两大需求：
1、虚拟机 / 沙盒：提供一个安全的执行环境。任务做错了能回退，执行过程不能伤害实际环境，并且要能快速启动、稳定运行。像 E2B、Modal Labs 这样的公司都在提供这类产品。
2、浏览器：信息检索是最大需求，Agent 需要到各种网站上爬取信息。传统的爬虫容易被封，所以需要给 Agent 搭一个专用的、能理解信息的浏览器。这就应运而生了像 Browserbase、Browser Use 这样的公司。
第二个组件是上下文（Context）。这包括：
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信息检索（Retrieval）：传统的 RAG 公司还在，但也有新的公司，比如 MemGPT，它为 AI Agent 开发轻量化的记忆和上下文管理工具。