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  • Anthropic要自己研发药物了,AI公司开始跨界做药

    Anthropic要自己研发药物了,AI公司开始跨界做药

    Anthropic本来是卖AI工具的,结果现在说要自己下场做药了。这话是他们在上周”AI for Science”活动上亲口说的,当时还顺带发布了新的Claude Science——一个给科学家用的”AI工作台”,把各种碎片化的工具和数据集拢到一个环境里,还能自动生成图表和可视化。

    Anthropic AI制药概念图
    Anthropic跨界AI制药,专注”被忽视”的疾病领域

    发布会听起来挺正常的,Anthropic的生命科学负责人Eric Kauderer-Abrams上台讲了一通AI怎么加速科学发现、Claude已经被一堆生物科技和药企在用之类的话。然后话锋一转:Anthropic自己也要研发药物,方向是”被忽视”的疾病。

    “被忽视的疾病”这个说法听起来很体面,但Anthropic没说具体是哪些病,也没说找到了候选药物之后打算怎么办。他们回应The Verge的采访请求时也没有给出更多细节。

    卖铲子的突然想挖金矿

    这件事最尴尬的地方在于,Anthropic现在的商业模式是卖铲子——把Claude卖给药企和生物技术公司,帮他们做药物研发。现在自己跳下来做药,等于跟自己的客户成了潜在竞争对手。

    当然,Anthropic不是第一家这么干的AI公司。OpenAI、Amazon、Google都有自己的生命科学工具和平台。但Anthropic这次是到目前为止,大型前沿AI公司最直接的一次”我自己也要做药”的公开表态。

    这个赛道已经挺挤了。有纯AI药物公司比如Insilico,有Google DeepMind分出来的Isomorphic Labs,有一堆生物科技创业公司,还有正在自己搞或买AI工具的大型药企。

    AI制药的泡沫有多大

    专家告诉The Verge,Anthropic计划的不确定性,其实反映了整个AI制药热潮的不确定性。AI在药物研发的每一个阶段都能用上,这一点没人否认。但”能用”和”能做出真正上市的药”之间,隔着的距离可能比很多人想象的要远。

    到今天为止,还没有一款完全由AI发现并设计的药物真正大规模上市。这个行业还在”即将取得突破”的阶段停留了很久。

    Anthropic选择做”被忽视的疾病”可能是个聪明的角度。这些病通常利润不高,大药厂不愿意投入,所以竞争相对小。但如果Anthropic真的做出了什么有意思的候选药物,他们还是需要合作伙伴来做实验室工作、动物测试、临床试验和生产——这些都不是AI公司擅长的事情。


    Anthropic这次宣布更像是放一个信号弹——告诉外界他们在这个方向有想法,但具体怎么落地,什么时候能有结果,现在都是未知数。对于一家刚刚在coding tools领域称霸的公司来说,跨界制药是个大胆的尝试,至于能不能成,还得等很长时间才能知道。

  • Meta悄悄上线了Pocket,用文字就能生成小游戏

    Meta悄悄上线了Pocket,用文字就能生成小游戏

    Meta最近悄悄上线了一款叫Pocket的新应用,主打功能是用AI提示词生成和分享交互式小游戏。这个应用其实是Meta今年早些时候收购Gizmo团队后的产物——Gizmo之前就是一个”vibe-coded”游戏平台,让用户用文字描述来生成小游戏。

    应用的描述是”制作和分享gizmos的创意平台”——”gizmo”就是他们对这些交互式体验的叫法。除了自己创作,Pocket还有一个可滚动的信息流,你可以玩别人做的gizmos。

    Meta Pocket应用概念图
    Meta Pocket应用界面概念图(AI生成小游戏)

    上线时间比发现时间早了3天

    逆向工程师Alessandro Paluzzi今天早上第一个发现了这个应用,并在X上发了应用商店的截图。但根据应用情报提供商Appfigures的数据,Pocket实际上在6月29日就已经在App Store和Google Play上架了。

    换句话说,Meta自己一句话没说,悄悄上线了,结果被外人发现了才发现。这种”悄悄上线”的策略,基本说明Meta还在实验阶段,不想大张旗鼓。

    Gizmo原来的应用在iOS和Google Play上的累计安装量已经达到63.5万次,好评率98%。现在Meta把这套东西收编了,换了个名字叫Pocket,背后的技术是一样的。

    Meta的AI创作工具大拼图

    Pocket不是Meta第一次推AI创作工具了。之前有Meta AI应用里生成AI图片的功能,还有个叫Vibes的应用专门生成AI视频。现在再加上Pocket,Meta基本上是把”AI生成各种东西”这件事做成了一条产品线。

    而且这些功能还在往Meta的社交平台里渗透——Instagram、Facebook、WhatsApp里都有AI功能,最近连视频剪辑应用Edits也加了AI助手。


    这事儿值不值得玩

    说实话,用文字生成小游戏这个点子本身挺有意思的。不需要会编程,随便描述一下你想要的游戏,AI帮你做出来,然后你还能分享给别人玩。这种”创作即分享”的模式,如果做好了,确实有可能形成新的社交形态。

    但问题也明显:Gizmo之前做了63.5万次安装,这个数字说实话不算大。被Meta收购后换了个名字重新上架,能不能借助Meta的流量爆发,还得看后续运营。而且”vibe-coding”这个赛道现在竞争也不小,各种AI编程工具都在抢这个市场。

    目前Pocket还在初期阶段,Meta没官宣,也不清楚会不会大规模推广。但有一点是确定的:Meta在AI创作工具这块的布局,比大多数人想象的要全。

  • OpenAI要给美国政府送5%股份,这算盘打得精明

    OpenAI要给美国政府送5%股份,这算盘打得精明

    Sam Altman最近又出了一个大胆的提议:把OpenAI 5%的股权捐给美国主权财富基金。这个消息是《金融时报》先爆出来的,援引了两个知情人士的说法。按照这个提议,其他AI公司也要跟着捐类似比例的股份。

    Altman这边打的什么算盘?报道里说得很直白:为了”跟政府搞好关系,顺便化解政治压力”。这话翻译一下就是:我主动给你们送钱,你们就别整我了。

    OpenAI主权财富基金概念图
    OpenAI提议将部分股权捐赠给美国主权财富基金(概念图)

    这事儿其实酝酿好久了

    早在6月份,CNBC就报道过类似的讨论,后来特朗普本人也确认了,说他们聊过”让美国公众成为这些公司的合作伙伴”的概念。只不过当时没说具体要捐多少股份。

    现在Altman这边提出的具体数字是5%。但问题是,这事儿不是他说了算——据《金融时报》的说法,任何正式行动都需要国会批准,这一下就复杂了。

    OpenAI在4月份发布过一份政策文件,叫《智能时代产业政策》,里面提议搞一个公共财富基金,可以直接投资AI实验室和部署技术的公司。”基金的收益可以直接发给公民,让更多人直接参与AI增长带来的红利,不管他们起步时的财富或资本获取能力如何。”

    Sanders版本更激进

    参议员伯尼·桑德斯在6月份提出了一个更狠的版本:对AI公司的股票征收50%的一次性税,把收上来的股份存进公共财富基金。这个法案叫《美国AI主权财富基金法案》,适用于所有”系统重要性”AI公司,包括搞数据中心、基础设施、机器人的那些。

    按照Sanders的提案,像谷歌和SpaceX这样只是把AI作为业务一部分的公司,可以把非AI部分分拆出去,避免被征税。但这个法案目前还没进委员会审议,基本还停留在纸面上。


    这事儿的看点在哪里

    Altman这个提议,表面上是”让公众分享AI红利”,实际上是一招很高明的政治博弈。OpenAI现在估值多少钱?最新一轮融资后大概在800亿到1000亿美元之间,5%就是40到50亿美元。这不是小数目,但换来的是政府的”友好关系”,这笔账Altman算得清楚。

    但国会不会轻易买账。让政府持有AI公司的股份,这涉及到太多伦理和监管问题——政府既是裁判员又是运动员,这对其他竞争对手公平吗?而且,如果AI公司真的把股份捐出去了,那是不是意味着它们在监管上能拿到更多”理解”?

    不管怎样,这个提议把”AI收益该不该归公众所有”这个话题摆到了台面上。桑德斯的版本虽然激进,但逻辑是通的:AI公司赚的钱,有一部分是建立在公共基础设施(比如互联网、公开数据)之上的,公众理应分到一杯羹。

  • OmniRoute:免费AI网关,让Claude Code/Cursor零成本接入231+大模型提供商,10.8K+Stars让AI编程永不中断

    OmniRoute:免费AI网关,让Claude Code/Cursor零成本接入231+大模型提供商,10.8K+Stars让AI编程永不中断

    OmniRoute

    AI编程助手(Claude Code、Cursor、Codex)的强大毋庸置疑,但API费用往往让个人开发者和小型团队望而却步。每月几十甚至上百美元的API账单,成了AI辅助编程的最大门槛。

    OmniRoute 的出现,让这个问题成为历史。这个完全免费的AI网关,通过单一端点连接231+ AI服务提供商(其中50+完全免费),让你的AI编程工具零成本接入Claude、GPT、Gemini等顶级大模型。


    🚀 项目简介

    OmniRoute 是一个开源的免费AI网关工具,由 diegosouzapw 团队维护。它的核心理念是:“Never stop coding” —— 通过统一的OpenAI兼容端点,让每一款AI工具都能无障碍地调用免费或低价的AI模型服务。

    项目创建于2026年2月,仅用不到5个月便获得 10,800+ Stars,成为GitHub Trending榜单的常客。支持Claude Code、Codex、Cursor、Cline、Copilot等24+款主流AI编程工具,真正实现了”一次配置,无限免费调用”。


    ⚙️ 安装要求和过程

    环境要求

    • Node.js ≥ 18(推荐 v22+)
    • npm 或 Bun(可选,用于构建)
    • 操作系统:macOS / Windows / Linux 全平台支持
    • 内存:建议 ≥ 1GB(运行本地网关)

    ⚡ 快速安装(推荐用 npx 一键启动)

    # 一键启动(无需安装,直接运行)
    npx omniroute serve
    
    # 或使用 npm 全局安装
    npm install -g omniroute
    omniroute serve
    
    # 使用 Bun 运行(更快)
    bunx omniroute serve

    🔧 可选优化配置

    • OMNIROUTE_SKIP_POSTINSTALL=true —— 跳过原生依赖编译(纯JS模式)
    • CI=true —— 跳过安装时校验步骤
    • 支持 sql.js fallback,无需编译原生SQLite依赖

    💡 核心功能

    • 🌐 231+ 提供商一站式接入:覆盖50+免费服务商,包括OpenAI、Anthropic、Google Gemini、DeepSeek、Qwen等所有主流大模型,一个端点全搞定
    • 📉 15-95% Token 压缩:内置 RTK + Caveman 堆叠压缩技术,自动压缩AI输入输出,大幅降低Token消耗(Caveman 正是我们之前介绍过的项目!)
    • 🧠 17种智能路由策略:支持按延迟、成本、可用性自动选择最优提供商;智能自动回退机制,单服务商故障时自动切换备用节点
    • 🔌 MCP/A2A 协议原生支持:可对接AI智能体工具,支持多模态API(文本、图像、音频输入输出),未来就绪
    • 🖥️ 桌面端 / PWA 应用:提供可视化控制台,支持本地部署使用;内置记忆引擎,支持对话历史上下文管理

    📦 典型使用场景

    🛠️ 场景1:让 Claude Code 免费调用 Claude 模型

    Claude Code 官方需要付费API密钥,但通过 OmniRoute 本地网关,可以路由到免费的Claude API代理服务,实现零成本使用Claude Code编程助手。

    # 在 Claude Code 设置中配置:
    # API Endpoint: http://localhost:3000/v1
    # API Key: 任意字符串(本地部署无需真实key)
    
    # 然后正常使用 Claude Code,实际调用的是免费模型!

    💻 场景2:统一团队的 AI 模型接入

    团队内部部署 OmniRoute 网关服务器,所有开发者共享一个端点,由网关统一处理路由、压缩、故障转移。支持多用户、RBAC权限管理,企业级使用场景也能轻松应对。

    • 部署一次,全团队受益
    • 统一管控API成本和用量
    • 支持自定义模型和路由规则

    🤖 场景3:为 AI Agent 提供经济可靠的模型后端

    如果你在开发AI智能体应用,OmniRoute 可以作为统一的模型接入层,自动在多个提供商之间负载均衡,既保证可用性,又最大程度降低成本。


    ⭐ 推荐理由

    第一次配置好 OmniRoute 后,我的 Claude Code 和 Cursor 就再也没有因为”API额度用尽”而中断过工作。过去一个月,我通过它调用了价值约 $80 的AI模型服务,而实际花费为 $0

    特别值得一提的是它的 Token压缩功能。通过集成 Caveman(我们第81篇文章介绍的项目!),它可以让AI助手以更简洁的方式回复,减少65%的输出Token。对于需要长时间对话的编程任务,这个功能的价值难以估量。

    项目的活跃度也令人印象深刻。创建仅5个月,已有 280+ 贡献者,发布了 v3.8.43(截至2026年7月),更新频率极高。MIT 协议让你可以自由使用、修改和分发。


    📥 下载地址


    📌 小编点评:OmniRoute 解决了一个真实存在的痛点 —— AI编程助手的使用成本。它不是要替代付费API(毕竟免费服务有速率限制),而是为你提供一个”永不中断”的备用方案。当你在赶项目deadline、而API额度突然用尽时,OmniRoute 就是你的救星。强烈推荐所有使用AI编程工具的开发者试试!

  • Anthropic要自己下场做药了,AI公司的野心不止于卖工具

    Anthropic要自己下场做药了,AI公司的野心不止于卖工具

    Anthropic AI药物研发
    Anthropic宣布将利用Claude AI平台自主开发药物,聚焦”被忽视”的疾病

    本周早些时候,Anthropic在一场叫”The Briefing: AI for Science”的活动上扔了个消息:他们不仅要卖AI工具给科学家,还要自己下场做药。

    同一场活动上,Anthropic发布了Claude Science——一个给科学家用的”AI工作台”,把碎片化的工具和数据集拢到一个环境里,还能自动生成图表和可视化。这个产品本身已经够有杀伤力了,再加上”我们也要做药”这句话,整个生物医药AI圈的脸色估计不太一样了。

    “被忽视”的疾病是个什么方向

    Anthropic生命科学负责人Eric Kauderer-Abrams说,他们会专注”被忽视”(neglected)的疾病。这个说法在制药界有个大致的范围:主要指那些影响低收入国家大量人口、但因为赚钱效应差而被大型药企冷落的疾病,比如昏睡病、恰加斯病、登革热,以及一些罕见病。

    大药厂的逻辑很简单:哪个适应症的患者多、付得起钱,资源就往哪里堆。被忽视疾病的研发长期依赖政府资助和非营利机构,AI公司如果真能把这个方向做起来,意义不只是商业上的。

    但Anthropic目前对这个计划的具体细节说得很少。Kauderer-Abrams在活动上没说如果找到了有潜力的候选药物,公司打算怎么推进——是自己做临床,还是找合作伙伴?The Verge发邮件去问,Anthropic没回。

    卖铲子的开始自己挖金矿

    这件事最有意思的地方在于:Anthropic现在的商业模式是卖AI工具给科学家和药企,如果这些客户自己也在做AI药物研发,那Anthropic亲自下场,就变成跟客户竞争了。

    这种”既卖铲子又自己挖金矿”的玩法,科技圈不是没有先例。但Anthropic是一家前沿AI公司,它的模型能力是目前业内最强的之一,如果它真的把Claude的能力全开来做药,那些买了Claude Science的生物科技公司怎么想?这事后续可能会有不少尴尬的对话。

    当然,AI公司做药这件事本身不是Anthropic首创。Insilico Medicine、Isomorphic Labs(DeepMind分出来的)这些公司早就在做了,只是它们从第一天起就是”做药的公司”。Anthropic是一家AI公司,它做药的路径和优先级,跟这些专业选手不太一样。

    AI做药到底走到哪了

    专家告诉The Verge,Anthropic计划的不确定性,其实反映了整个AI药物研发热潮的不确定性。AI在药物发现阶段确实能帮上忙——靶点识别、分子设计、虚拟筛选,这些环节AI已经能做了,而且比传统方法快不少。

    但”发现”和”上市”之间隔着很长的路:动物实验、临床试验、监管审批,每一步都要烧钱、花时间,而且失败率极高。目前为止,还没有一个完全由AI发现并推进到上市的药物。大家都在说AI能做药,但真正跑完的案子还没出现。

    Anthropic这时候宣布入局,时间点挺微妙的。Claude Science作为工具平台已经Ready了,借这个机会宣布自己做药,既能展示Claude Science的能力,也能在AI制药这个叙事里占一个位置。至于最后能不能做出药来,那是另一个问题了。


  • 微软砸25亿美元成立AI部署公司,这次要走得更远

    微软砸25亿美元成立AI部署公司,这次要走得更远

    微软AI部署公司
    微软宣布成立Microsoft Frontier Company,专注企业AI部署

    微软本周四宣布了一件大事:成立一家新的运营公司,叫Microsoft Frontier Company,专门帮企业把AI真正用起来。 accompanying this move is a .5 billion commitment and a team of 6,000 industry and engineering experts.

    25亿美元不是小数目,6000名专家也不是小数目。微软商业业务CEO Judson Althoff在声明里说,这不只是大家常说的”前向部署工程师”(FDE)那套东西,而是”行业内最大、最有能力、最以结果为导向的工程组织”。

    FDE是个什么玩法

    先把FDE这个概念说清楚。前向部署工程师(Forward-Deployed Engineer)这个模式,最早是Palantir带起来的——工程师不坐在办公室里等产品找上门,而是直接进驻客户公司,围着客户的实际业务场景把AI模型调通、把工作流跑起来。

    这几年来,AI公司都在往这个方向走。OpenAI和Anthropic都宣布了类似的企业AI服务合资公司,而且还拉了私募股权公司的外部资金进来。

    亚马逊云科技(AWS)更狠,两天前刚宣布拿出10亿美元做自己的AI部署业务,而且明明白白说自己走的就是FDE路线。

    微软这回的动作,跟这些公司的玩法高度相似,但Althoff坚持说这不只是一个FDE组织。他的理由是:微软已经有了一大堆企业客户,Fortune 500里大部分已经在用微软的AI工具了,所以这个新公司起跑线就比别人靠前很多。

    官宣的合作方已经列出来了

    公告里点名了几家早期合作伙伴:伦敦证券交易所集团、联合利华、Land O’Lakes(一家美国农产品合作社),还有埃森哲。这些公司覆盖金融、消费品、农业、咨询四个完全不同的行业,看得出来微软是想把这套东西铺到各个垂直领域。

    但公告里没说的是:这套”结果导向的工程组织”具体怎么运作?6000名专家是怎么组织的?是微软自己的人,还是包括合作伙伴的工程师?这些细节都得等后续披露。

    为什么现在做这件事

    过去一两年,企业AI部署是个真金白银的痛点。大模型能力上来了,但企业想把AI融进自己的业务流,门槛还挺高——数据对接、权限管理、安全合规、工作流重写,每一关都能卡住。

    AI公司自己做FDE团队,是因为他们懂自己的模型,但缺行业经验。微软的优势是反过来的:行业渗透已经做完了,现在缺的是把AI能力深扎进客户业务的那层”最后一英里”执行力。

    25亿美元砸下去,说明微软认为这件事值得单独成立一个公司来做,而不只是某个部门里的项目。这个信号本身,比公告里的具体数字更值得注意。


  • caveman:让AI以「原始人」风格回复,减少65%输出Token,82K+Stars让AI编程助手不再啰嗦

    caveman:让AI以「原始人」风格回复,减少65%输出Token,82K+Stars让AI编程助手不再啰嗦

    🪨 caveman

    why use many token when few token do trick

    MIT 许可
    82,695+ Stars
    JavaScript
    2026年4月

    📌 项目简介

    caveman 是一款面向 30+ AI 编程助手的输出压缩技能/插件,让 AI 以”原始人”风格回复,在不损失技术准确性的前提下减少 65% 输出 token。项目的灵魂口号是:“why use many token when few token do trick”(要那么多 token 干嘛,少点就够用)。

    由 JuliusBrussee 于 2026 年 4 月发布,仅 3 个月便获得 82,695+ Stars,是本周 GitHub 趋势榜最热门项目(单日新增 2,851 Stars)。

    “用更少 token 实现更多功能” — 原始人系列工具核心理念

    ⚙️ 安装要求和过程

    环境要求

    • 运行环境:Node.js ≥ 18(Windows/macOS/Linux 全平台支持)
    • 支持的 AI 工具:Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor、Windsurf、Cline、Copilot、OpenClaw 等 30+ 主流 AI 编程助手
    • 许可证:MIT 开源许可
    • 隐私:无遥测、无数据上传、完全本地运行

    快速安装(一键脚本)

    # macOS / Linux / WSL / Git Bash
    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/JuliusBrussee/caveman/main/install.sh | bash
    
    # Windows PowerShell 5.1+
    irm https://raw.githubusercontent.com/JuliusBrussee/caveman/main/install.ps1 | iex

    安装过程约 30 秒,脚本会自动识别所有已安装的 AI 工具并分别安装,未安装的工具会自动跳过。支持重复运行(覆盖更新)。

    指定 AI 工具安装

    # Claude Code 插件市场安装
    claude plugin marketplace add JuliusBrussee/caveman && claude plugin install caveman@caveman
    
    # Gemini CLI 扩展安装
    gemini extensions install https://github.com/JuliusBrussee/caveman
    
    # 通过技能市场给 Cursor/Windsurf/Cline 等工具安装
    npx skills add JuliusBrussee/caveman -a cursor

    开启/关闭

    • 开启:输入 /caveman 或对 AI 说 “talk like caveman”
    • 关闭:对 AI 说 “normal mode”
    • 在 Claude Code、Codex、Gemini 中,安装后首次回复就默认开启原始人模式,无需额外输入命令

    🌟 核心功能

    🪨 多等级压缩模式

    支持 6 种压缩等级:normal(无压缩)、lite(轻度)、full(中度,默认)、ultra(高度)、wenyan(文言模式)。可随时通过 /caveman <等级> 切换,等级在当前会话持续生效。

    📊 内置统计命令

    /caveman-stats 统计当前会话 token 使用量、累计节省 token 数、对应美元成本。加 --share 参数可生成可分享的统计文本,向团队展示节省成果。

    📝 记忆文件压缩

    /caveman-compress <文件路径>CLAUDE.md 等记忆文件重写为原始人风格,后续每次会话加载该文件时可减少约 46% 输入 token,代码、URL、路径完全保留。

    🔧 配套快捷命令

    /caveman-commit 生成符合 Conventional Commits 规范的提交信息;/caveman-review 生成单行 PR 评论;caveman-shrink MCP 中间件压缩工具描述文本。

    🤖 原始人子代理

    cavecrew-* 系列原始人风格子代理(调查员、构建者、审查员等),比原生代理少消耗约 60% token,延长主上下文可用时长。

    📈 状态栏实时显示

    在 Claude Code 中,状态栏会显示 [CAVEMAN] ⛏ 12.4k,数字为累计节省的 token 量,实时更新。可通过设置 CAVEMAN_STATUSLINE_SAVINGS=0 关闭。

    📊 压缩效果对比

    场景 正常模式(token) 原始人模式(token) 压缩率
    解释 React 重新渲染 bug 1,180 159 87%
    修复鉴权中间件 token 过期问题 704 121 83%
    配置 PostgreSQL 连接池 2,347 380 84%
    架构设计:微服务 vs 单体 4,463 1,030 77%
    解释 git rebase 和 merge 的区别 702 292 58%
    调试 PostgreSQL 竞态条件 1,200 232 81%
    平均值 1,214 294 65%
    65%
    平均输出压缩率
    46%
    记忆文件输入压缩率
    60%
    子代理 token 节省
    30+
    支持 AI 工具数量

    💡 典型使用场景

    场景一:日常编码会话成本优化

    在使用 Claude Code 进行日常开发时,开启 caveman 的 full 模式(默认),AI 回复会自动压缩为原始人风格——保留所有技术细节和代码逻辑,但去掉冗余的客套话、重复解释和过度详细的背景说明。一个典型的 1 小时编码会话,累计可节省 10,000+ token,相当于节省约 $0.15-$0.50(按 Claude API 定价)。对于重度用户,一个月可节省数十美元。

    场景二:长上下文会话的 token 预算管理

    在进行大型重构或复杂调试时,上下文窗口是宝贵资源。caveman 通过压缩输出,让每次交互占用的上下文更少,有效延长可用上下文长度。配合 /caveman-compress 压缩项目记忆文件,还能减少每次会话的初始 token 消耗。对于使用 Claude Code 处理大型代码库(>100 个文件)的开发者,这几乎是必备工具。

    场景三:团队级 token 使用优化

    caveman 2(开发中)将支持团队级别的 token 节省统计和可验证的节省凭证。对于按量付费使用 AI 编程助手的企业团队,caveman 可以提供量化数据,帮助团队了解 AI 工具的使用成本和优化空间。结合 /caveman-stats --share 命令,开发者可以向团队展示具体的节省成果。

    🚀 推荐理由

    我的使用心得:caveman 解决了一个几乎所有 AI 编程助手用户都会遇到的痛点——输出太啰嗦。Anthropic 的 Claude 尤其如此,它倾向于用非常礼貌、详细、多层次的方式回答问题,哪怕你只问了一个简单的语法问题。caveman 通过让 AI “像原始人一样说话”,巧妙地在保持技术准确性的同时大幅压缩输出。

    有几个方面特别值得称赞:

    1. 零精度损失的设计哲学:caveman 只压缩表达风格,不压缩技术内容。代码、报错信息、文件路径、URL 完全保留。在实际使用中,你会发现 AI 给出的解决方案质量没有任何下降,只是回复更短了。
    2. 无缝集成体验:一键安装脚本真的做到了 “30 秒开通”。安装后无需任何配置,AI 会自动以原始人模式回复。这种 “装上就用” 的体验在 AI 工具生态中难能可贵。
    3. 可验证的节省数据/caveman-stats 命令提供的统计数据非常详细,包括 token 节省量、对应美元成本等。这种可量化性让工具的价值一目了然。
    4. 原始人系列生态:caveman 只是 “原始人系列” 的第一个产品。整个系列还包括 caveman-code(压缩整个 AI 代理)、cavemem(压缩跨会话记忆)、cavekit(优化构建循环)等,形成了一个完整的 token 优化工具链。

    当然,这个工具也有一个明显的 “缺点”——AI 的回复会变得非常 “原始人”,习惯了我之前那种详细解释的回复风格后,可能需要一点时间来适应。但一旦适应了,你会发现那些冗长的客套话确实是多余的。

    适用人群:所有使用 AI 编程助手的开发者,尤其是那些按量付费或使用 API 的用户。对于 Claude Code 的重度用户,这是必备工具。

    🔗 下载地址

    🌐 官网
    🐙 GitHub
    📦 npm
    💬 Discord

    文章来源:GitHub – caveman | 数据截至 2026 年 7 月

  • Cloudflare给AI公司下了最后通牒:9月15日起,爬内容要付费

    Cloudflare给AI公司下了最后通牒:9月15日起,爬内容要付费

    Cloudflare新政策逼迫AI公司为内容付费
    Cloudflare新政策将阻止AI爬虫免费抓取网页内容

    Cloudflare本周扔了一颗炸弹:从2026年9月15日起,Cloudflare的默认设置将阻止”混合用途”爬虫访问任何带有广告的页面。

    这话有点绕,翻译一下就是:那些既用来做搜索索引、又用来训练AI模型、还用来驱动AI代理的爬虫,以后默认进不了用了Cloudflare服务的网站——除非网站主主动改设置。

    这个新政策会影响所有新注册Cloudflare的客户、现有客户新建的站点,以及所有免费版用户。

    机器人流量已经超过人类

    Cloudflare的CEO马修·普林斯说得很直白:”现在互联网上大部分流量已经不是人类产生的了,我们必须采取行动,让一个可持续的生态系统能够出现。”他提到的那个里程碑——机器人流量首次超过人类流量——其实刚发生没多久。

    网站主们的处境确实挺尴尬的。他们希望内容能被搜索引擎搜到,也希望能被AI服务引用,但不希望自己的知识产权被白白拿走。Cloudflare这个点打得挺准的。

    最有意思的是Cloudflare对”世界上最大的搜索引擎”的暗讽——明显是在说谷歌。Cloudflare指出,谷歌能访问到的信息量大约是其他AI公司的2倍,原因是谷歌让用户很难在”不被用于AI”的前提下保持”可被搜索到”。

    谷歌当然不认这个账,说自己提供了”Google Extended”爬虫,网站主可以用它来选择退出内容被用于训练Gemini等AI产品,而且不影响在谷歌搜索里被收录。但问题是,谷歌的旗舰爬虫Googlebot是同时为搜索和AI功能(比如AI Overviews)服务的,这两者并没有完全分开。


    从”按次收费”到”按价值收费”

    Cloudflare这次不只是封爬虫那么简单。他们还在推一个叫”Pay Per Use”的收费机制,是之前”Pay Per Crawl”市场的升级版。意思是:出版商不只是能在AI爬虫来抓内容的时候收费,还能在内容产生价值的时候收费。

    初期合作伙伴有两家:Ceramic.ai和You.com。出版商加入之后,当他们的内容出现在Ceramic的AI搜索结果里,或者被You.com访问到,就能拿到钱。

    这个模式如果真的推开,对AI行业的训练数据成本影响会非常大。现在各家大模型公司训练数据的一个重要来源就是公开网页,如果越来越多的网站通过Cloudflare的默认设置阻止混合爬虫,那AI公司要么掏钱,要么就只能用到期的训练数据了。

    9月15日这个时间节点,可能会成为一个分水岭。

    Cloudflare之前也推出过对抗AI爬虫的工具,包括一个让网站可以向AI爬虫收费的市场”Pay Per Crawl”。现在这个升级版”Pay Per Use”,把收费的触发点从”抓取”变成了”产生价值”,对出版商来说更有利。

    数据也支持Cloudflare的做法。他们发现,AI爬虫的抓取流量里,超过50%都是在重新抓取没有变化的页面。这对出版商来说是纯粹的带宽浪费。

    当然,这个政策能不能真正落地,还得看有多少网站主愿意启用它。Cloudflare在CDN市场的份额很大,如果默认设置真的改为阻止混合爬虫,影响面会很广。

    对AI公司来说,这可能是个不小的麻烦。训练数据本来就越来越难获取,如果连网页抓取都要开始付费,那成本只会越来越高。

  • Anthropic找三星谈定制芯片,AI军备竞赛烧到了硬件层

    Anthropic找三星谈定制芯片,AI军备竞赛烧到了硬件层

    Anthropic与三星讨论定制AI芯片
    Anthropic正与三星讨论合作开发定制AI芯片

    四月份路透社曾经报过,Anthropic在认真考虑自己搞AI芯片。当时看起来还只是个想法,结果现在看来,他们是动真格的。

    本周,The Information曝出Anthropic正在跟三星接触,讨论合作开发一款定制AI芯片。不过从目前披露的信息来看,这款芯片具体要用来干什么、怎么塞进服务器、性能要做到什么程度,Anthropic自己也没想清楚。

    我联系了Anthropic要评论,对方给了一个比较官方的回复,说他们会继续依赖多元化的硬件组合,包括谷歌、亚马逊和英伟达的芯片。这话没毛病,但也没否认跟三星谈合作的事儿。至于三星这个潜在合作伙伴,Anthropic说暂时没什么好补充的。

    AI公司为什么要自己做芯片

    这事其实不难理解。最近一两年,AI公司自己做芯片已经成了某种”潮流”。原因也很简单——针对特定计算任务定制硬件,效率肯定比通用芯片高;更重要的是,大家都想减少对英伟达的依赖。黄仁勋的公司现在是AI芯片领域毫无争议的霸主,但这种局面,无论是OpenAI、Anthropic还是谷歌,其实都不太舒服。

    上周OpenAI刚宣布了跟博通合作的定制推理芯片”Jalapeño”,据说在性能功耗比上比竞品更有优势。亚马逊的Trainium、谷歌的TPU,早就作为云服务提供给客户用了。

    OpenAI的”Jalapeño”芯片是跟博通合作的,主打推理效率。Anthropic如果真的跟三星敲定合作,很可能会走类似的路——先从中低端推理芯片做起,再逐步往训练端渗透。

    三星在AI产业链里的位置也很微妙。它本来就是英伟达的重要合作伙伴,帮英伟达生产训练模型需要的芯片,同时又用英伟达的软件来制造自己的芯片。两家还在韩国合建了一座AI芯片工厂。除此之外,三星跟谷歌也有过芯片制造方面的讨论。

    所以Anthropic找上三星,逻辑上是通的。三星有制造能力,有跟AI公司合作的经验,而且产能压力不像台积电那么大。


    硬件自主可控,下一阶段核心竞争力

    但这件事也透露出一个信号:大模型公司的竞争,已经不只是模型能力、应用生态这些软件层面的东西了。硬件自主可控,正在变成下一阶段的核心竞争力。

    当然,从”在谈”到”芯片真正做出来、用起来”,中间还有很长的路。Anthropic自己都没想清楚这款芯片的定位,说明项目还非常早期。不过,光是”Anthropic在跟三星谈”这个事实本身,就已经值得关注了。

    说到底还是一个”卡脖子”的问题。现在训练大模型,最烧钱的部分之一就是算力,而算力很大程度上取决于你能买到多少英伟达的GPU。如果英伟达产能跟不上,或者优先供货给某些客户,那其他公司就会很被动。

    自己掌握芯片设计,哪怕只是部分自主,也能在跟英伟达谈判的时候多一张牌。这不是Anthropic一家在想的事,整个行业都在往这个方向走。

    对三星来说,这笔潜在合作也有不小的价值。三星的代工业务一直以来都被台积电压着打,如果能拿下Anthropic这个大客户,对提升自己在AI芯片制造领域的话语权很有帮助。

  • SpaceX悄悄做了一款AI硬件原型,马斯克这次想绕过iPhone

    SpaceX悄悄做了一款AI硬件原型,马斯克这次想绕过iPhone

    彭博社报道了一则消息:SpaceX给投资者看了一款”手机型”AI设备的原型。这款原型比iPhone更薄更轻,听起来像是小型触屏手机和Rabbit R1之间的某种产品。

    SpaceX AI设备原型概念图
    SpaceX的AI硬件原型,传闻比iPhone更薄更轻

    马斯克当然否认了这个说法,在X上发文说”完全不实”。但SpaceX确实在布局无线业务,Starlink Mobile已经在和Verizon、AT&T竞争。而且,SpaceX收购了xAI,马斯克的AI公司,所以技术上完全有能力做AI设备。

    专有系统,不依赖安卓或iOS

    这款设备据说运行在专有操作系统上,集成了xAI的技术。这意味着它不会被困在Android或者iOS的平台上。但问题是,消费者真的需要一款新的AI设备吗?

    Humane和Rabbit的AI设备都失败了。市场证明,做一个AI设备容易,卖出去难。但马斯克不一样,他有SpaceX和Tesla的制造能力,也有芯片资源。而且,OpenAI也在做AI设备,和Jony Ive合作。马斯克看到OpenAI在做,他大概也想做一个更好的。

    这款设备目前还在早期阶段,设计可能会改。但消息已经传出来了,说明SpaceX确实在认真考虑这件事。

    AI硬件的墓地已经躺了不少公司

    如果SpaceX真的推出这款设备,它会是什么样子?会成功吗?现在还不好说。但有一件事是确定的:AI硬件的战场,已经打开了。

    AI设备是个很热的赛道。OpenAI在做,SpaceX在做,还有很多创业公司在做。但成功的产品还没出现。也许,马斯克的SpaceX能做出不一样的的东西。

    这款设备据说能原生运行AI界面,不像现在的手机那样,AI是附加功能。如果SpaceX能做到这一点,也许真的能吸引一批用户。但消费者会不会买账,还是个未知数。AI设备这块墓地,已经躺了不少公司了。SpaceX能成为例外吗?时间会告诉我们答案。


    • SpaceX原型设备比iPhone更薄更轻
    • 运行专有OS,集成xAI技术
    • 马斯克否认报道,但SpaceX确有无线布局
    • AI硬件赛道竞争激烈,成功产品尚未出现