Anthropic在S-1招股书中详细论述了与OpenAI、Google等模型开发商及应用提供商的竞争格局，但未直接点名IT服务公司。尽管在合作伙伴章节提到了埃森哲、德勤、毕马威和普华永道等系统集成商（SI），且未列入印度公司，但招股书描述的许多工作——如Claude Code在生产代码库中的编写、测试和调试，以及Claude Cowork处理知识性工作——传统上由按小时计费的印度IT公司承担。
事实上，塔塔咨询服务公司（TCS）、印孚瑟斯（Infosys）和LTM已签署成为Claude合作伙伴。这些合作使Anthropic能够利用其工程团队和既有的客户关系，但该实验室也在构建最终可能与这些公司形成竞争的能力。
为何依赖系统集成商
招股书坦承，缺乏能将AI试点项目转化为生产环境的工程师，是企业采用AI的主要制约因素。为此，Anthropic于3月启动Claude合作伙伴网络，投入1亿美元用于培训和认证。截至9月30日，超过4,000家组织的15万多名从业者获得认证。10月，Anthropic又推出“前沿学院”（Frontier Academy），承诺再投入1亿美元，计划到2027年底培训1万名工程师。
印度IT巨头也在积极布局。TCS于6月加入全球顶级合作伙伴行列，正向5万名员工推广Claude；印孚瑟斯早在2月便与Anthropic达成合作；LTM则于7月在其BlueVerse平台中集成Claude系列功能，并扩展AI1000计划以培训Claude工程师。Anthropic国际业务董事总经理Chris Ciauri指出，LTM带来了交付专业知识、经过培训的人员及稳固的客户关系。
研究机构Constellation Research创始人Ray Wang认为，前沿实验室目前严重依赖服务公司来交付成果，应将IT公司视为获取企业经验、一线反馈和共同开发的战略渠道。
自建部署能力引发“竞合”
与此同时，Anthropic正在开发直接服务企业客户的能力。即使Claude通过AWS、谷歌云或微软Azure销售，Anthropic仍与客户保持直接合同关系。其Applied AI团队为精选客户设计定制解决方案，并推出了由私募股权支持的AI服务公司Ode with Anthropic，旨在将Claude推向中型企业。
Ode是一项价值15亿美元的风险投资。相比之下，OpenAI拥有超40亿美元支持的前瞻性部署公司，微软则拥有由6,00名前置部署工程师组成、价值25亿美元的前沿公司。此类动向曾导致印度IT股股价下跌。
Gartner高级分析师DD Mishra指出，Ode标志着Anthropic向高端咨询和实施领域的直接转变。他将这种既合作又竞争的策略称为“竞合”，并预计随着实验室承担更多咨询和实施工作，双方冲突将不可避免。Ray Wang也认为，这是前沿实验室扩大企业影响力的方式，但关系将日益紧张。
对于如何界定与IT服务提供商的关系及Ode的定位，Anthropic未予回应。招股书仅描述了合作伙伴生态系统及直接实施努力，未澄清这些关系的演变预期。
高生产力未转化为IT服务商收入
Anthropic的财务数据展示了AI原生业务的经济学特征。截至6月30日的三个月内，其收入达116亿美元，远高于一年前的7.87亿美元。这一季度收入约占TCS、印孚瑟斯、HCLTech、Wipro和塔塔通讯合计收入（256亿美元）的45%。
人均收入差距更为显著。Anthropic过去12个月的人均收入超过660万美元，而TCS、印孚瑟斯和HCLTech仅为每年5.1万至6.5万美元，相差百倍。尽管这种比较因商业模式不同（计算密集型vs人力密集型）而不完全对等，但UnearthInsight创始人Gaurav Vasu估计，大型公司人均收入增长中约60%来自劳动力优化，40%归因于AI效率提升。
对于印度IT公司而言，更高的生产力尚未转化为相应的收入增长。尽管印孚瑟斯赢得了价值52亿美元的大型交易，且AI贡献了10.5%的收入，但其已将FY27财年增长预期下调至1%至2%。分析师指出，客户试图通过降低合同价格来捕获效率收益，导致AI驱动的降价幅度超过收入增长。
企业环境认知仍是IT公司护城河
印度IT公司在理解企业系统、业务流程和遗留基础设施方面仍具优势。Mphasis全球交付负责人Ravi Vasantraj表示，企业购买的是使用AI的结果而非服务本身，这一区别将在12至24个月内显现。定价趋势也印证了这一点，埃森哲超过65%的订单为固定价格或基于结果的合同，其招股书甚至警告AI可能缩小对其服务的需求。
构建直接交付能力还面临人才瓶颈。TCS和印孚瑟斯均计划部署约6,000名前置工程师，但人才机构Xpheno估计印度潜在的前置工程师池仅约2,800人，远低于目标。
Anthropic招股书指出，一旦模型足够可靠，采用速度将加速，编码已达此阶段，网络安全正成为下一个应用领域。DD Mishra认为，受监管行业倾向于内部处理或直接联系实验室，而复杂遗留系统更依赖集成商作为治理层。长远来看，责任正不断向智能体转移。
Mishra表示，从劳动力套利向智能套利的转变正在进行，“时间所剩无几”。他将持续关注客户是否转移支出和工作流所有权，以此判断业务流失情况。随着Tata通讯和Mphasis即将公布业绩，市场将进一步观察印度IT公司如何将AI投资转化为实际收入，以及在前言实验室建立自有交付能力的背景下，它们能保留多少企业实施工作。