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  • Anthropic甩出Opus 5:比Fable 5更便宜、限制更少,跑分反而更能打

    周五那天Anthropic直接放出了Opus 5,也就是它那条老牌旗舰线的最新一代。这次的定位挺有意思:模型体量比Fable 5小,但价格更便宜、限制也更松,对大多数人来说反而更好用。

    Anthropic Opus 5 发布
    Anthropic 最新旗舰模型 Opus 5 正式上线

    最反直觉的一点是,虽然个头更小,Opus 5 在官方公布的一批基准测试里居然还压过了Fable 5。对于一个”次旗舰”来说,这个成绩有点抢戏。

    Opus 5 在”反复检查自己的工作、耐心迭代直到跑通”这件事上明显更强——官方给的例子里,它能对着一个不完整的提示词,自己把一整套计算机视觉流水线写出来。

    节奏快得有点吓人

    Opus 5 距离 Opus 4.8 只隔了两个月——后者5月28日才上线。再往前看,Mythos 5、Fable 5、Sonnet 5 全是6月扎堆发的。这么一数,整条5系里现在只剩下轻量级的Haiku还没升级,其余全部到位。Anthropic今年这个迭代密度,基本是把日历表当油门踩了。

    松绑,但没有完全松开

    Opus 5 摆脱了Fable 发布以来一直被人诟病的一堆限制。和上一代一样,它不受那条覆盖Fable 和 Mythos 的30天数据留存政策约束——这条政策此前让不少在意隐私的用户很不放心。

    当然,护栏没全拆。涉及网络安全的活儿依旧盯得紧,尤其是漏洞利用和渗透测试。举个具体的例子:

    • 不允许对二进制软件扫漏洞,因为这类操作更偏进攻性;
    • 但允许在源代码里找漏洞,因为这更像是防御方在自查;
    • 整体上,这些安全分类器在 Opus 5 上触发的频率,预计比 Fable 5 少 85%——毕竟能力更弱的模型,管得也就更松。

    被拦了也别急,自动降级接住你

    Anthropic还顺手上了个新功能,专治”护栏一触发就报错”的糟心体验。用户可以选择开启一个叫 Automatic Fallbacks 的测试版特性:当某个提示词触发了安全分类器,请求会被自动转给一个能力稍弱的模型来处理。这样一来,开了这个开关的 API 用户拿到的不再是冷冰冰的错误提示,而是一条能用的回复。对天天跟接口打交道的开发者来说,这种”至少给个结果”的兜底,比一堆解释都实在。

  • AI护栏拦住的不是黑客,是白帽子:安全研究员正被逼向开源模型

    过去几个月,AI大厂为了防止黑客滥用模型,设计了一整套审核准入和安全护栏。出发点没毛病,但现在一批合法的安全研究员发现,自己的正经工作先被拦住了——那些以找漏洞、写利用代码为业的白帽子,正在被自家阵营的AI拒之门外。

    Anthropic Mythos 模型与AI安全护栏
    Anthropic 的 Mythos 曾被出口管制,护栏争议由此升温(图源:TechCrunch)

    同一把锤子,既盖房也伤人

    事情的背景要从6月说起。美国政府当时对Anthropic的Mythos和Fable两款模型下了出口管制,起因之一是有报告称其防攻击护栏可以被绕过。管制后来解除了,Fable 5在7月1日恢复开放,Mythos 5则只向通过审查的美国机构重新开放。眼下OpenAI有Trusted Access for Cyber计划,Anthropic有Cyber Verification Program,安全研究员要先申请、被审核,通过了才能用上限制更少的模型。

    知名安全研究员Mark Dowd在播客里说得很直接:几家大公司凭什么替整个行业裁定”什么安全研究是安全的”。NCC Group首席科学家Chris Anley则点出了问题的死结——让AI尝试利用一个bug,是确认漏洞真实存在的关键步骤,而护栏一旦让模型直接拒答,受伤的是防御方。

    “修复这段代码”这个提示词,既是防御的基本手段,也是找出致命漏洞的路线图。同一个工具,攻防一体,根本拆不开——就像锤子,你没法用一把不能敲东西的锤子盖房子。

    被护栏劝退的人,去了哪里

    漏洞交易公司Crowdfense的CTO Paolo Stagno吐槽,AI公司”把客户当成需要保姆看着的小孩”。他们团队只拿前沿模型做逆向工程,找漏洞、写利用一律不碰云端模型——不是怕拒答,而是怕高价值的漏洞数据被喂进下一轮训练。这类活儿他们全部用本地部署的开源模型来干。

    一位不愿具名的手机零部件厂商研究员说,公司没进Anthropic的审核名单,结果模型”一旦嗅到我们在干安全相关的事就直接罢工,基本没法用”。RemoteThreat的CEO Chris Thompson补充了另一个痛点:护栏的尺度每天都在变,即便在审核通过的项目里也一样,”大量时间花在跟模型讨价还价上,而不是分析漏洞本身”。

    • 研究员的普遍退路:转向可本地运行、无使用限制的开源模型,敏感数据不出本机;
    • 也有例外:研究员Giuseppe Cali只用AI做逆向和辅助工具,”挖洞这件事我要亲自来,护栏全拆了我也不变”;
    • Thompson的判断:护栏没拦住真正的攻击者,反而把守规矩的研究员从受监管的体系里推了出去。

    Thompson给AI实验室的建议是反着来:把准入计划开得更大,给负责任的研究员正常访问权,谁滥用就追责谁,而不是一刀切收紧。他的理由带着紧迫感——一场速度和规模前所未有的攻击浪潮正在路上,而此刻被捂住手脚的,恰恰是想赶在犯罪分子前面把漏洞补上的那批人。

  • 从盟友到对手:微软开始教销售怎么讲OpenAI和Claude的短板

    从盟友到对手,企业 AI 市场竞争正在升温(示意图)
    从盟友到对手,企业 AI 市场竞争正在升温(示意图)

    微软这回把矛头对准了几个老朋友。据 Bloomberg 报道,周二一场内部会议上,微软高管给销售团队定了个新调子:在客户面前,把 OpenAI、谷歌、Anthropic 这些公司的 AI 产品,跟自家产品做负面对比。这场会被包装成新财年的战略动员,核心就一句话——我们的自研模型更省钱、更高效。

    “别人卖的是零件,我们卖的是完整的端到端系统。这就是我们在 27 财年都得走出去讲的故事。”——微软执行副总裁 Jay Parikh

    曾经好得能穿一条裤子

    Copilot 业务的执行副总裁 Jacob Andreou 更直接,据说当场做了个演示,把 Copilot 和 Anthropic 的 Claude 摆一块儿比。他的说法是,在微软自家办公软件里跑,Claude”更慢、更不准,还缺合适的安全集成”。TechCrunch 说已经联系微软和 Anthropic 求证,有回应会更新。

    公司教销售怎么埋汰对手,这本身不新鲜。真正扎眼的是微软现在盯上的,正是它这些年一直靠着给自家产品供模型的那几家。要知道,微软和 OpenAI 曾经好得能穿一条裤子——微软出钱出算力,换来对 OpenAI 的 API 和模型的独家使用权。今年 4 月两家改了协议,独家条款没了,OpenAI 从此能自由地卖给微软的对手。

    醉翁之意不在模型

    这层关系一变,销售的新话术也就说得通了。而且这不是孤例。本月早些时候就有报道说,微软一直在把 OpenAI 和 Anthropic 的模型从 Word、Excel 这些王牌应用里换下来,塞进自家模型,图的就是省成本。

    说到底,企业客户买 AI,买的从来不只是一个 GPT 或 Claude 的接口。他们还要接数据、接权限、接 Office、接 Teams、接审计、接安全策略。微软最想讲的故事就是:单独的模型只是零件,Copilot 加上 Microsoft 365,再加上整套云和安全,才是企业真正需要的完整系统。

    OpenAI 和 Anthropic 的真实压力

    这也点破了模型公司面前那道坎。它们在开发者和早期用户心里分量很重,可大企业的预算不只看谁在社交媒体上更火。CIO 们真正在意的是身份权限、数据不出域、合规审计、服务等级和总拥有成本。过去一年微软股价被投资者用”AI 到底能不能赚钱”反复拷问,把产品竞争力讲响一点,多半也是想给这些疑虑吃颗定心丸。

    • 联盟没散,只是在商业化压力下重新分工:微软要证明自己的 AI 投入能变成可控的利润。
    • 企业 AI 的竞争重心,正从”谁的模型最强”,转向”谁能掌控整张账单”。
    • 模型公司若补不齐权限、合规、审计这些企业刚需,就容易被云和办公巨头压回单纯的供应商位置。

  • Anthropic半年连推五代模型:Opus 5比自家旗舰更便宜、限制更少还更好用

    Anthropic又出手了。上周五,它悄悄上线了Opus 5——旗下那条主力重量级模型线的最新一代。有意思的是,Opus 5比自家旗舰Fable 5个头更小,但价格更便宜、限制也更少,多数场景下反而更好用。

    Opus 5在官方给出的多项基准测试里,成绩甚至反超了体量更大的旗舰Fable 5。

    Anthropic Opus 5 发布
    Anthropic 上线 Opus 5 模型(图片来源:TechCrunch)

    半年连推五代,节奏快得有点吓人

    这个更新速度值得说一句。Opus 5距离5月28日发布的Opus 4.8才过了两个月。再往前看,Mythos 5、Fable 5、Sonnet 5全挤在6月上线。算下来,整个5系列里现在只剩最轻量的Haiku还没跟上,其余全部完成了换代。对开发者来说,这意味着几乎每隔几周就得重新掂量一遍:手头的活儿到底该调用哪个模型最划算。

    更会”自己检查作业”

    Anthropic在发布博客里反复强调,Opus 5″更擅长核验自己的工作成果,会耐心地反复迭代直到把任务做成”。他们举了个例子:给它一段并不完整的提示,让它写一条计算机视觉处理流水线,Opus 5能自己把缺的部分补齐、跑通。这种”不满足于交个半成品、会自己回头查漏补缺”的特质,恰恰是过去大模型最让人头疼的短板。

    松绑:隐私党最在意的那条限制没了

    Opus 5另一个卖点是”限制更少”。它摆脱了一直缠着Fable的不少束缚,其中最关键的一点:它和前代一样,不受那条针对Fable、Mythos的30天数据留存政策约束。这条政策此前让不少注重隐私的用户心里犯嘀咕,如今Opus这边算是给了个交代。

    当然,安全护栏没有完全撤掉,尤其是网络安全相关的敏感操作。比如,Opus 5会拦住你去扫描一个软件二进制文件里的漏洞,但允许你在源代码里找漏洞——因为后者更可能是出于防御目的。Anthropic预计,这套安全分类器在Opus 5上被触发的频率,会比Fable 5低大约85%,算是给能力稍弱的模型松了松绑。


    被护栏挡住时,不再直接报错

    针对护栏偶尔”误伤”正常请求这件事,Anthropic还顺手上了个新功能。用户可以选择开启一个叫”Automatic Fallbacks(自动回退)”的测试版特性:当某个提示触发了安全分类器,系统会自动把请求转给一个能力较弱、但不受限的模型来处理。这样一来,开启该设置的API用户拿到的就是一条能用的回复,而不是冷冰冰的报错信息。

    • Opus 5比旗舰Fable 5更小,却更便宜、限制更少,多数场景更实用
    • 距上一代Opus 4.8仅两个月,5系列只剩Haiku未更新
    • 更擅长自我核验与迭代,能从残缺提示补全计算机视觉流水线
    • 不受30天数据留存政策约束,安全分类器触发率比Fable 5低约85%
    • 新增Automatic Fallbacks测试功能,触发护栏时自动改用弱模型回应
  • Anthropic甩出Opus 5:比旗舰便宜、限制更少,跑分还反超Fable 5

    Anthropic这个更新节奏是真的快。周五,他们家的重量级模型Opus 5正式上线,距离5月28日发布的Opus 4.8才过去两个月。算上6月扎堆亮相的Mythos 5、Fable 5和Sonnet 5,整个5系列现在就剩轻量级的Haiku还没换代了。

    有意思的地方在于,Opus 5虽然个头比旗舰Fable 5小,但官方公告里列出的一堆基准测试,它反而跑赢了Fable 5。再加上它更便宜、限制更少,Anthropic自己都承认,大多数场景下用户恐怕会更愿意选Opus 5。

    官方给的说法是,Opus 5″在验证自己的工作、反复迭代直到成功这件事上强了不少”。发布材料里有个例子:面对一个信息不全的提示词,它自己把一条计算机视觉流水线从头写了出来。

    Anthropic发布Opus 5模型
    Anthropic正式发布Opus 5(图源:TechCrunch)

    隐私和限制,都比Fable宽松

    Fable 5发布以来一直被两件事拖累:一是30天数据留存政策,让不少在意隐私的用户心里犯嘀咕;二是安全分类器动不动就拦请求。Opus 5在这两点上都松了绑——它不在数据留存政策的覆盖范围内,安全分类器的触发频率官方预计也会比Fable 5低85%。逻辑很直白:能力弱一档的模型,看管自然可以松一点。

    当然,护栏没有完全拆掉。网络安全类任务还是管得最严的:Opus 5不能直接扫描软件二进制文件找漏洞,但可以在源代码里找——因为后者更可能是防守方在做安全审计,前者更像攻击者的操作。这条线画得挺讲究。

    触发护栏不再报错,自动降级接着干

    前一天还有安全研究员集体吐槽AI护栏碍事,这次Anthropic顺手给了个补救方案:一个叫Automatic Fallbacks的测试版功能。开启之后,一旦请求触发了安全分类器,系统不再甩一个错误信息给你,而是自动把请求转给一个能力弱一些的模型去处理,API用户至少能拿到一个能用的结果。

    • Opus 5比Fable 5小、便宜、限制少,多项基准反而领先
    • 不受30天数据留存政策约束,安全分类器触发预计少85%
    • 二进制漏洞扫描仍被禁止,源代码找漏洞放行
    • 新功能Automatic Fallbacks:触发护栏时自动降级到弱模型,不再直接报错

    这一手其实值得同行学:护栏要有,但别让守规矩的用户跟着受罪。旗舰模型管严点,次旗舰放宽点,再配一个自动降级兜底,体验和安全都照顾到了。至于Opus 5跑分反超Fable 5这件事,多少有点尴尬——花更多钱买旗舰的用户,怕是要重新算算账了。

  • AI大厂给模型装的安全锁,正把’好人’研究员逼向中国开源模型

    这两年AI大厂拼命给自家模型上锁,生怕被黑客拿去搞破坏。可锁装得太死,最先被卡住的反而是那群本该被保护的人——正儿八经找漏洞、修系统的网络安全研究员。他们现在越来越头疼,甚至开始转投中国的开源模型。

    Anthropic的Mythos与Fable模型
    Anthropic曾把Mythos包装成只能给”通过审核用户”的末日级模型

    一把工具,既能盖房也能砸人

    今年6月,美国政府对Anthropic两款被吹得神乎其神的模型Mythos和Fable下了出口管制。导火索之一,是有报告称能绕过模型防护、拿它来造网络攻击。后来管制解除了——Fable 5在7月1日恢复公开访问,Mythos 5只对通过审核的美国机构重新开放。但这场风波把一个矛盾摆上了台面。

    NCC Group首席科学家Chris Anley说得很直白:让AI去尝试利用一个漏洞,是确认它”真的是漏洞、值得修”的关键一步。可一旦护栏直接让模型拒答,防守方就抓瞎了。

    “这就像一把锤子。没有锤子你盖不了房子,它是工具,但它也无可避免地是件武器。攻击工具和防御工具其实是同一样东西,根本掰不开。”

    “把客户当小孩看管”

    干了几十年、专门找零日漏洞卖给西方政府的资深研究员Mark Dowd吐槽,让一堆大公司随意决定”安全领域什么能做什么不能做”,让他很不舒服。漏洞交易公司Crowdfense的CTO Paolo Stagno话更冲,说AI公司搞审核和护栏这套,”本质上是把客户当成需要保姆看着的小孩”。

    不过也有人觉得没那么夸张。研究员Giuseppe Cali就说护栏没挡他的路,因为他压根不用AI做攻击那部分——只拿来做初步逆向、理解代码、搭辅助工具。用他的话说,他”舍不得把自己的漏洞交给模型去玩”,这游戏他自己玩得太上头。


    护栏时好时坏,逼人转向中国模型

    RemoteThreat的CEO、Offensive AI Con创办人Chris Thompson的抱怨更具体:前沿模型的护栏时松时紧,每天表现都不一样,哪怕是在Anthropic和OpenAI那些”审核过的项目”里也是如此。结果研究员大把时间花在跟模型”讨价还价”上,而不是真正分析漏洞。

    • 一名智能手机零件厂商的研究员说,公司没进Anthropic的审核项目,模型”一嗅到跟安全沾边就停下来,根本没法用”;
    • 碰壁之后,不少人干脆退回到完全没护栏的开源模型;
    • Thompson直言,很多人被推向了像GLM这类中国开源模型——免费下载、本地运行、没有任何审核和使用限制。

    这就有点讽刺了。”你把这些负责任的研究员,从美国管辖的系统赶到了外国拥有的系统上,”Thompson说,”我觉得这些护栏弊大于利。”他呼吁前沿实验室别再一味收紧,而是把项目开放、给出负责任的访问权限,再去追究真正滥用工具的人。否则真等那波”前所未有、又快又大规模”的攻击浪潮来了,防守的一方反而先被自己人的锁困住。

  • Claude语音模式大升级:动嘴就能改日历发邮件,OpenAI还做不到

    OpenAI 前几周刚给 ChatGPT 换上一套新的对话模型,把语音体验拉了一个档次。Anthropic 显然坐不住了,周四直接给 Claude 的语音模式来了次大升级——以后动嘴聊天,也能用上 Opus、Sonnet、Haiku 三档模型,想要脑子还是想要速度,自己挑。

    Claude 语音模式升级界面
    Claude 语音模式此次升级支持切换 Opus、Sonnet、Haiku 三档模型(图源:Anthropic)

    以前只能”快问快答”,现在能干正事了

    Claude 的语音模式去年就上线了,但一直由最小杯的 Haiku 模型驱动。回话是挺快,可一碰到复杂点的活儿就露怯,更像个语音玩具。这次更新之后,语音模式会自动沿用你在文字聊天里最后用过的那个模型,并默认调它的最快版本——你在文字端用 Opus 干活,切到语音也还是那颗聪明的脑子。

    Anthropic 给的使用场景也很务实:跟它进行更长的对话、让它点评你的表达方式、陪你排练给客户的提案,或者一起头脑风暴做市场调研。换句话说,语音不再只是”帮我设个闹钟”级别的功能,而是想接住真正的工作流。

    最狠的一招:动嘴就能操作 Gmail 和 Notion

    新版语音模式可以直接调用 Gmail、Google 日历、Slack、Canva、Notion 等外部应用——改会议时间、起草邮件、新建文档,全程动嘴不动手。

    这才是这次更新真正的差异点。OpenAI 那边的新语音模式虽然聊天风格更自然了,但至今没法调用外部工具替你干活。Anthropic 直接把”能办事”作为卖点打出来,等于在语音助手这条赛道上换了个打法:你比谁聊得像人,我比谁真能把事办了。

    多语言方面,Claude 语音模式今年早些时候就开始测试,目前支持英语、法语、德语、印地语、日语、韩语、西班牙语等十来种语言,不过得手动指定语言,还做不到自动识别。


    免费用户有门槛,语音底层没动

    • 新语音模式以 Beta 形式向全平台所有用户开放;
    • 免费用户只能用 Haiku 模型,且只能连接一个外部应用;
    • 这次升级只换了”大脑”,没换”嗓子”——语音模型本身没有更新,Anthropic 也没披露底层语音技术栈;
    • 所以像打断处理这类对话体验,别指望有 OpenAI 新版那样的提升。

    这么看,两家的路线分歧越来越清楚:OpenAI 在把语音”调教得更像人”,Anthropic 在把语音”武装得更能干”。对用户来说这未必是坏事,一个负责好聊,一个负责好用,最后逼着双方把两头都补齐。下一步就看 OpenAI 什么时候给语音模式接上工具调用,以及 Anthropic 什么时候舍得换一副新嗓子了。

  • AMD 豪掷 50 亿美元投资 Anthropic,2GW 的 MI450 显卡就位

    这两天 AI 圈又有笔大钱落了地。AMD 在周三官宣,要往 Anthropic 投最多 50 亿美元,同时帮这家公司把算力盘子做大。作为交换,Anthropic 会用上最多 2 吉瓦(GW)的 AMD Instinct MI450 系列 AI 显卡,跑在 AMD 新推出的 Helios 机架级系统上。

    AMD 与 Anthropic 达成最高 50 亿美元战略合作
    AMD 将向 Anthropic 投资最多 50 亿美元,并部署 MI450 系列 AI 显卡。(图源:The Verge)

    光看数字可能没感觉,拆开说就明白了。2GW 是什么概念?大概相当于两座中等城市全年的用电峰值压进一堆机房里。Anthropic 计划先在 2027 年上半年把第一座 1GW 的集群点亮,剩下的后续铺开。这事儿最早是《华尔街日报》捅出来的,AMD 自己随后发了公告确认。

    “通过与 AMD 在全栈层面合作,我们既锁定了需要的算力容量,又能针对 Claude 的训练和推理做优化。” —— Anthropic 联合创始人、首席计算官 Tom Brown

    为什么是 AMD,而不是老朋友英伟达

    过去提到前沿模型的算力,大家默认就是英伟达的卡。Anthropic 虽然也不是纯英伟达阵营——它之前就搭过 Google 的 TPU、Amazon 的 Trainium——但 AMD 能拿下一家顶级实验室的”主粮”订单,意义不一样。MI450 是 AMD 今年力推的新一代 Instinct,配上 Helios 这种把计算、网络、散热打包好的机架方案,摆明了是要正面啃英伟达的蛋糕。

    对 AMD 来说,这笔买卖不只是一张订单。Anthropic 是当下最能打的大模型团队之一,它的背书等于给 MI450 做了一次硬核实测广告。往后别的公司采购时,心里会多一个”连 Anthropic 都在用”的参照。

    Anthropic 的算力拼图越铺越大

    把这次合作放进水里看,Anthropic 最近在算力上的动作密集得有点吓人。它前面已经和 SpaceX、TeraWulf 签了数据中心协议,又拉着 Google、博通(Broadcom)搞了一笔不小的基建交易,和 Amazon 也有算力方面的合作。甚至有传闻说,它跟 Meta 之间也可能谈成类似的租赁协议。

    一家原本以”安全优先”出名的实验室,现在像在同时下好几盘棋:一边要保证训练和推理用的算力源源不断,一边还得把供应方分散开,别被任何一家芯片厂绑死。2GW 的 AMD 卡,就是这张网里最新、也最显眼的一根线。

    钱之外的那层合作

    这次不是单纯的”我买你股票、你买我显卡”。双方还签了个多年工程协作:AMD 会把 Anthropic 的 Claude 用到自己的软件开发、工程和产品的日常流程里。换句话说,卖卡的人自己先成了重度用户——用 Claude 来写代码、做工程决策,等于把客户的工具嵌进了供应商的研发流水线。

    这种”你用我的模型优化我的芯片,我拿你的算力跑你的模型”的闭环,正在成为大厂之间的新默契。对 Anthropic 而言,多一个强力算力后盾;对 AMD 而言,多一个能帮它把软件生态磨顺的顶级伙伴。

    • AMD 最多投 50 亿美元,Anthropic 部署最多 2GW 的 MI450 显卡;
    • 首批 1GW 计划在 2027 上半年上线,基于 Helios 机架级系统;
    • Anthropic 近期算力合作已覆盖 SpaceX、TeraWulf、Google、博通、Amazon;
    • 双方另有多年工程协作,AMD 将 Claude 引入内部研发流程。

  • Anthropic 15亿美元版权和解获批:AI训练「合理使用」第一案落槌

    Anthropic 的 Claude 形象
    Anthropic 这场版权和解,给整个行业留下了「训练算合理使用」的定性(图源:TechCrunch)

    上周末,一桩拖了快两年的官司终于画上句号。联邦法官批准了 Anthropic 拿出 15 亿美元,摆平那场由一群作家和图书出版商发起的集体版权诉讼。钱要开始发了,但这件事真正的看点不在钱,而在法官留下的那个判断。

    15 亿到底怎么分

    按照和解方案,大约 50 万部作品每部能拿到 3000 美元,在握有版权的作者和出版商之间分摊。这个数额被认为是美国版权史上最大的一笔和解金。不过,很多写作者并不觉得这是一场胜利,原因得看法院到底是怎么裁的。

    主审法官 Alsup 站在了 Anthropic 这一边:用受版权保护的文本去训练 AI 模型,算「合理使用」。这个判断被不少人视为整个 AI 行业的一个转折点。

    真正踩线的是「怎么拿的书」

    Alsup 虽然点了头,但他没把获取方式也一并放过。Anthropic 的训练书库有两个来源:一部分是买来纸质书自己扫描,这部分没问题;另一部分是直接从 Library Genesis、Pirate Library Mirror 这类盗版站下载,这部分被 Alsup 认定为非法。换句话说,训练本身合法,偷书不合法。

    正因为盗版下载这条单独成立,案子本来可能要上陪审团、赔多少由陪审团定。Anthropic 选择和解,把不确定的风险先掐灭。

    • 和解金约 15 亿美元,按每部作品 3000 美元、覆盖约 50 万部作品分摊。
    • 训练模型被认定为「合理使用」,但盗版下载被单独判定非法。
    • 判决仅为地区法院层级,不构成全国性先例,同类诉讼仍在多州推进。

    为什么作家们高兴不起来

    核心争议是以对 AI 公司有利的方式收尾的。法官认定训练属于合理使用,等于给整个行业发了张准生证。可对于辛苦写书的人而言,自己的作品被拿来喂模型、还只拿到每部 3000 美元,怎么看都不像赢。

    更重要的是,这个判决只是加州北区一个地区法院的决定。Anthropic 一和解,案子就不会上上诉法院,也就没法变成有约束力的先例。别的法官完全可以对别的事实给出别的结论——事实也正在发生。Google、Meta、Midjourney、OpenAI 眼下都还背着各自的版权官司。就在上周,Hachette、Cengage、Elsevier 等出版商加上作家 Scott Turow,又把 Google 告了,理由是 Gemini 拿他们的书训练。


  • 开源AI抢走流量,Anthropic凭什么还在赚大钱

    一个反直觉的现象

    上周,客服 AI 公司 Decagon 的 CEO Jesse Zhang 发了一篇长帖,标题很嚣张:”大家都搞错了企业里的开源 AI”。他抛出一个挺有意思的矛盾:在自己公司里,越来越多成熟的业务正在切到更轻量的模型上,可花在那些最贵的前沿模型上的总预算,几乎一点没少。

    这跟很多人预想的不一样。按常理,开源模型又免费又能自己部署,前沿实验室早该被冲得七零八落。但 Zhang 认为,这俩根本不是对手,更像是同一个生命周期里的两个阶段。

    前沿实验室会继续握着”发现”,开源则会一点点吃掉”生产”。

    用大白话说就是:先用贵的前沿模型把一个新场景跑通、验证它能赚钱,等路子熟了,再挪到便宜的开源模型上规模化。前端探路,后端量产,各司其职。

    数据摆出来,前沿真没吃亏

    Zhang 没给太多数据,但这种数据其实到处都是。Vercel 的 AI 网关看板显示,就这一周,DeepSeek 的 Token 量已经冲到全平台的三分之一以上,背后是 GLM-5.2 的 Z.ai 也挤进了第四。可往下滑到”总支出”那栏,Anthropic 一家还是占了半壁江山。

    OpenRouter 的故事也差不多。DeepSeek V4 Flash 每周处理 5.3 万亿 Token,是最忙的;而最火的前沿模型 Opus 4.8 才 2 万亿出头。但 Opus 每百万 Token 要 1.37 美元,V4 Flash 只要 6 美分,贵了快 23 倍。算下来,花钱的大头还是落在前沿模型手里。连英伟达刚放的 Nemotron 都还没算进去。

    开源AI与前沿模型的双层经济
    开源模型吃下了流量,前沿模型守住了利润(图:TechCrunch)

    为什么开源赢不了”钱”

    一种解释是,AI 能干的活儿增长得太快了,前沿模型只要卡住早期那些最难、最值钱的部署,就能一直待在牌桌上。另一种解释更实在:很多场景就是太难,便宜模型暂时顶不上。

    • 垂直类 AI 公司确实在往轻量模型迁移,这条预言已经应验;
    • 但”GPT 套壳”类创业公司的账,算下来还是稳的;
    • 最关键的是,按 Token 算,前沿厂商死死攥住了最值钱的”溢价 Token”价格。

    作者想起去年九月自己写过的一个比方:基础模型公司到最后可能变成给星巴克供咖啡豆的——自己是商品原料,利润全被应用层赚走。现在看,这个预言只兑现了一半。


    所以眼下的格局,很可能不是”开源干掉前沿”,而是两套玩法长期并存:前沿负责开荒,开源负责量产。只要 AI 能做的事情还在指数级扩张,两边就都还有饭吃。至于这个平衡能维持多久,大概得看下一个更难啃的场景,到底落在谁手里。