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标签： Anthropic

  • AI模型发布要经过政府审批——这件事比Anthropic和OpenAI的竞争大多了

    美国政府审批AI模型发布概念图
    美国政府开始逐个审批AI模型发布，整个行业都面临新现实

    两周前，美国政府的手伸进了AI公司的模型发布环节。Anthropic的Fable和Mythos模型被要求下架，OpenAI的GPT-5.6也面临类似的”逐客户审批”模式。整个行业突然意识到，问题已经不是”Anthropic vs OpenAI”那么简单了。

    从竞争到共存：两家公司突然站在了一起

    Russell Brandom在TechCrunch写了一篇文章，标题很直接：”It’s not about Anthropic vs. OpenAI anymore”。他的核心论点是：OpenAI和Anthropic现在面临完全一样的困境，如果这个问题处理不好，整个行业都会受影响。

    具体来说，美国政府现在对前沿AI模型的发布有了实质性的控制权。模型发布前要经过政府审批——这个流程目前没有清晰的标准，也不知道监管者到底在防什么风险。

    GMU研究员Dean Ball（即将入职OpenAI）写了一篇长文，详细解释了这个问题：政府既没有专业能力，也没有足够的人力来做这种级别的模型测试。

    更有意思的是行业内部的反应。很多人都把这件事看成Anthropic搞的”监管捕获”——通过推动政府监管来卡OpenAI的脖子。或者反过来，认为是OpenAI跟特朗普政府走得太近，牺牲Anthropic来换取自己的模型获批。

    问题比”谁搞的”大多了

    但Brandom的论点是，现在纠结”谁搞的”已经没有意义了。因为政府审批这件事，一旦变成制度，对所有AI公司都是一样的。没有哪种方案是”只帮一家公司、不帮另一家”的。

    举个例子：如果政府要求每个前沿模型发布前都要做安全评估，那OpenAI要做，Anthropic要做，Google要做，微软也要做。这套流程的成本和复杂度，最后会拖慢所有人的节奏。

    而且，如果审批标准不透明、流程不可预期，AI公司就没办法做长期研发规划。你花了几个月训练一个新模型，结果政府说”这个不能发”——这种风险会让投资人犹豫，也会让数据中心的融资变难。

    行业需要联手推动合理的监管框架

    那现在最需要的是什么？Brandom认为，是整个行业联手推动一个合理的监管框架。具体来说：

    • 建立由独立机构（而不是政府部门）主导的模型评估流程
    • 明确监管者到底在防什么风险（网络安全？生物风险？对齐问题？）
    • 避免”逐个审批”这种拖死创新的方式

    Dean Ball在他的文章里提了一些具体的建议，比如让独立第三方来做模型安全评估，而不是让某个政府部门说了算。这个思路其实跟其他行业的产品审批逻辑类似——药品要过FDA，但FDA是相对独立的专业机构，不是行政部门随意操控的工具。

    但问题是，AI行业里的很多人并不买账。他们要么觉得政府根本不该管，要么觉得”就算管，也得按我家的利益来管”。这种零和思维恰恰是Brandom最担心的——如果各家AI公司继续把监管问题看成”我赢你输”的竞争工具，最后只会换来一个糟糕的监管框架，所有人都受害。

    AI模型的能力现在已经到了能产生真实政治后果的地步。这意味着，不管AI公司愿不愿意，政府都会管进来。区别只在于，是政府说了算，还是行业能主动推一个合理的方案。接下来的几周，我们就会看到AI行业到底有没有能力坐下来谈这件事。

  • Google正在失血：两个月丢了三位顶级AI科学家，他们都去了同一家公司

    如果你是一家科技公司的CEO，早上起来连着收到三条消息：你最顶尖的三个AI科学家，一个个被竞争对手挖走了——你会怎么想？Google的Sundar Pichai最近可能正在经历这种噩梦。

    最新的一条消息是：Jonas Adler和Alexander Pritzel要离开Google，加入Anthropic。这两位可不是普通的研究员——他们参与了Google Gemini模型的核心开发。Gemini是Google对抗GPT的主力产品，结果核心开发者被对手挖走了。

    Google AI人才流失概念图
    Google AI研究团队正在经历人才流失危机（配图：AI生成）

    两周内连丢三员大将

    这还不是最糟糕的。就在上周，传奇AI研究员Noam Shazeer宣布离开Google，加入OpenAI。Shazeer是谁？他在Google待了26年（2000年入职），中间出去创立了Character.AI——那个因为青少年自杀案被起诉的聊天机器人公司。后来Google花了27亿美元把Character.AI买下来，部分原因就是为了把Shazeer请回来开发Gemini。

    结果他回来了不到两年，又走了。这次是去OpenAI。

    “Shazeer的离开对Google来说是个重大损失。他不仅是Gemini的核心开发者，更是Google AI研究的文化符号。”——行业分析师

    更戏剧性的是John Jumper的离开。Jumper是Google DeepMind的主任，他和CEO Demis Hassabis一起拿了2024年诺贝尔化学奖——因为开发了AlphaFold（可以预测蛋白质3D结构的AI）。结果他也宣布离开Google，加入Anthropic。

    一个诺贝尔奖得主，一个Gemini核心开发者，一个传奇研究员——两个月内全部被竞争对手挖走。这已经不是”正常的人才流动”了。

    为什么他们都去了Anthropic和OpenAI？

    答案很简单：钱和机会。

    OpenAI和Anthropic都在准备IPO。这意味着如果你现在加入，拿到股票期权，等到公司上市，你可能一夜之间变成亿万富翁。Google虽然有股票，但已经是一家成熟公司，股价上涨空间有限。而OpenAI和Anthropic还在”火箭升空”的阶段。

    更重要的是，Anthropic和OpenAI现在的势头确实比Google好。GPT-5.6刚发布，Claude的用户增长迅速，而Google的Gemini虽然技术不错，但市场反响一直不温不火。对于顶尖研究者来说，他们想去能做出改变的地方。

    Google的麻烦才刚刚开始

    这个趋势可能会持续。随着OpenAI和Anthropic的IPO临近，他们会更疯狂地挖人。而Google不仅要面对外部竞争，还要应对内部的问题：研究者们看到同事一个个跳槽去”更有前途”的公司，他们也会开始动摇。

    更糟糕的是，这不仅仅是人才流失的问题。AI研究是高度依赖个人能力和团队文化的领域。当核心研究者离开，他们带走的不只是技术，还有整个团队的士气和动力。Google花了多年建立的AI研究优势，可能在这几个月内就被削弱。

    有趣的是，这个局面对整个AI行业来说可能是件好事。人才流动意味着技术扩散，意味着竞争加剧。Google一家独大的局面被打破，可能会催生更多创新。

    但对Google来说，这绝对是个坏消息。他们不仅需要想办法留住现有人才，还需要重建市场对他们的信心。否则，下一次你听到”Google发布新AI模型”的时候，可能会想：”这个模型的开发者是不是已经在准备跳槽了？”

  • Anthropic的Mythos 5回来了，但只向网络防御者开放——Fable 5还在等

    6月26日，美国商务部部长霍华德·卢特尼克（Howard Lutnick）给Anthropic联合创始人汤姆·布朗（Tom Brown）发了一封信。这封信的日期是6月26日，内容是关于Mythos 5模型的解禁——但只是部分解禁。

    两周过山车

    过去两周，Anthropic一直在和特朗普政府谈判。过程像过山车一样，走走停停，最后勉强谈出了一个折中方案。根据The Verge拿到的政府信件内容，商务部同意”修订许可要求”，理由是Anthropic”近期与美国政府合作，解决了与Mythos 5和Fable 5相关的风险”。

    但这个结果只能说勉强及格。Mythos 5——Anthropic最强的网络安全模型——被允许重新部署给”一小群网络防御者和基础设施提供商”。至于面向公众的Fable 5系列，目前仍处于悬而未决的状态，没有任何上线时间表。

    Anthropic发言人丹妮尔·吉列里（Danielle Ghiglieri）对The Verge表示：”我们已收到美国政府通知，Mythos 5——我们最强的网络安全模型——可以重新部署给一小群网络防御者和基础设施提供商。我们正在努力为获批的提供商群体恢复Mythos 5的访问权限，并继续与政府合作，扩大Mythos 5的访问范围，让Fable 5再次面向大众开放。”

    Anthropic Mythos 5 部分解禁
    Mythos 5经历两周谈判后终于部分恢复访问

    出口管制并没有解除

    需要明确的是，美国政府并没有撤销两周前对Anthropic下达的出口管制令。那道命令禁止任何外国国民访问Mythos 5或Fable 5（包括Anthropic自己的员工）。这次的”修订”本质上是为Mythos 5开了一个口子——允许特定类型的组织访问，方式和之前OpenAI的GPT-5.6被”逐客户审批”如出一辙。

    也就是说，出口管制的大框架还在，只是Mythos 5拿到了一个例外。Fable 5呢？没有任何消息。普通用户想用上Fable 5，恐怕还得等上一段时间。

    中美AI监管的不同路径

    这件事更大的背景是：美国和中国的AI监管路径正在出现明显分化。美国这边，政府直接介入模型发布审批——哪家公司能发什么模型、能卖给谁，商务部说了算。中国那边，监管更多集中在内容安全、数据合规和算法备案上，对模型发布本身没有直接审批机制。

    Anthropic这次的谈判由汤姆·布朗亲自牵头，说明公司高层对这件事的重视程度。毕竟，Mythos 5是Anthropic当前最强的模型，被卡住出口对任何AI公司来说都是重大打击。部分解禁至少让Anthropic能继续服务一部分核心客户，但距离”正常状态”还差得很远。

  • AI监管变天：Anthropic和OpenAI突然站在了同一艘船上

    AI监管变天：Anthropic和OpenAI突然站在了同一艘船上

    AI监管变天：Anthropic和OpenAI突然站在了同一艘船上
    文章配图

    这两周AI圈子发生了一件挺有意思的事——Anthropic的Fable和Mythos两个模型被美国政府强制下架，而OpenAI刚准备发布的GPT-5.6，眼看也要走进同一个”审批死角”。

    两家公司打得不可开交，结果现在被同一把剑悬在头顶。竞争格局突然变了。

    审批”死角”到底有多深

    事情要从两周前说起。美国政府对Anthropic施压，导致Fable和Mythos两个模型被撤出一般发布渠道。当时很多人的第一反应是：这是Anthropic自己搞的，还是别人告的？

    现在答案逐渐清晰——不管谁起的头，结果吃亏的是整个行业。OpenAI的GPT-5.6据传只做”有限预览”，而且每一个企业客户要使用，都得政府先批。据The Information报道，这种”逐客户审批”的模式可能会持续几周甚至更久。

    Mythos已经在预览状态卡了好几个月，没有任何迹象表明它会在短期内进入一般发布。哪怕GPT-5.6的延迟只有”几周”，对于砸了几十亿美元训练成本的AI实验室来说，这也是真金白银的损失。

    问题远不止”慢几周”

    模型发布的节奏一旦被打乱，连锁反应会很快传导到数据中心建设、融资计划、甚至整个行业的信心。如果每一个前沿模型的发布都要先过政府这道关，而且没有清晰的审批标准，那AI公司怎么规划产品路线图？

    更棘手的是，美国政府目前根本没有能力做这种审批。GMU研究员、即将入职OpenAI的Dean Ball在一篇分析文章里说得很直白：监管方既没有明确的安全评估框架，也说不清楚到底在防什么风险。

    网络安全、生物风险、模型对齐——这些都是真实存在的关切，但不能靠”先拖几个月再说”来解决。

    行业需要联合，而不是互咬

    这件事最有意思的地方在于：Anthropic和OpenAI突然有了完全相同的利益。之前大家都在看热闹，觉得是不是Anthropic用监管手段打压OpenAI，或者OpenAI跟特朗普政府走得太近、把对手挤出去。

    但现在的情况很清楚——不管你跟政府关系多好，审批的刀随时可能落下来。今天卡的是Anthropic，明天可能就是OpenAI，后天 maybe 是Google。

    Russell Brandom在TechCrunch的文章里说得很明白：这已经不是Anthropic vs OpenAI的故事了，而是整个AI行业跟政府监管之间的博弈。如果行业不联合起来推动一个合理的审批框架，而是各自想着怎么利用监管打击对手，最后大家一起完蛋。

    接下来会怎样

    未来几周，AI公司面临的选择很明确：是继续把安全审查当成竞争工具，还是联手推动一个透明的、可预期的审批流程？

    从商业角度看，后者的难度显然更大——意味着要跟竞争对手合作，意味着要接受某种形式的行业自律。但从整个行业的长期发展来看，这可能是唯一不把大家都拖死的办法。

    AI模型的能力已经强到让政府不得不插手。这是好事还是坏事，取决于行业怎么应对。

  • Claude付费用户悄悄涨了75%，这家”企业向”AI公司正在撬动ChatGPT的消费者地盘

    很多人对Anthropic的印象还停留在”那是家做企业生意的公司”——开发者用Claude Code写代码，公司用它搭AI工作流，消费者市场？那是ChatGPT的地盘。

    一家做信用卡交易数据分析的公司Indagari，最近给出了不太一样的数据。他们分析了约2800万美国消费者的匿名信用卡交易记录，时间跨度从2025年到2026年5月10日，覆盖了订阅付费和API token购买。结论很直接：Claude在消费者端的付费用户，正在稳定增长。

    Claude与ChatGPT消费者市场竞争
    Claude正在消费者市场悄悄追赶ChatGPT

    增长从哪里来

    具体数字Indagari没有披露，但他们看到的趋势是”持续向右上方走”。自2026年1月以来，Claude在这2800万人的样本里，付费消费者收入和用户数增长了大约75%。

    有意思的是，这个增长在三月份还经历过一次跳涨——当时Anthropic公开拒绝让自家的模型被特朗普政府用于大规模监控美国公民和开发自主武器。这件事在消费者圈子里反而成了加分项，之后增长并没有回落，而是继续保持上行。

    Anthropic拒绝配合政府大规模监控这件事，反而让更多普通消费者愿意掏钱订阅Claude。在AI公司争相和政府合作的当下，这个选择挺少见的。

    学Claude的人越来越多了

    另一组数据来自在线教育平台DataCamp。他们有大约2000万用户，教的是AI技能和数据分析。DataCamp说，”Claude”现在已经是他们网站上被搜索次数最多的词，比”AI”这个统称还热门。

    在自费学习的消费者群体里，Claude相关课程的需求量是ChatGPT课程的3倍。过去30天里，Claude课程的需求增长了18倍。不过在企业客户那边，ChatGPT的课程仍然更受欢迎——公司出钱培训员工的时候，还是更认ChatGPT。

    ChatGPT还是老大，但差距在缩小

    当然，把Claude和ChatGPT摆在同一个量级上说，目前还为时尚早。Sensor Tower的数据很清楚：ChatGPT在各个平台上的总用户数和付费用户数，仍然远远领先。只是ChatGPT基数太大，近期的增长率相对平缓，而Claude从较小的基数往上走，增速看起来就更醒目。

    Indagari的数据也印证了这一点——ChatGPT的付费用户绝对数量还是更多，但Claude从消费者口袋里赚到的钱，2026年以来确实在快速追赶。

    麻烦事还没完

    就在数据看起来一片向好之际，Anthropic又碰上了美国政府这道坎。本月早些时候，美国政府禁止Anthropic向非美国公民提供其最强大的网络安全模型Mythos 5和Fable 5，原因是担心模型被滥用。Anthropic的应对是把这两款模型暂时全网下线，目前还没有明确何时恢复。

    这件事对消费者业务的影响目前还看不清楚。政府限制的主要是非美国用户的访问，对美国本土消费者的订阅意愿影响可能有限。而且Anthropic的企业和开发者用户数据也在继续增长，看起来并没有因为这场风波而受到明显冲击。

    眼下OpenAI和Anthropic都站在准备上市的门槛上，外界对这两家公司的业务健康度的好奇心比以往任何时候都强。从目前能拿到的各种数据来看，Anthropic在消费者市场的这波增长，可能不是昙花一现。

  • AI智能体开始”套娃”：让AI监督AI，这个循环能一直跑下去吗？

    当AI开始监督AI

    上週五，Meta办了一场@Scale技术大会。会上有一个环节，登场的是Anthropic旗下Claude Code的负责人Boris Cherny。问答环节刚开始，观众席上就有人问了一个看起来有点奇怪的问题：「Loops是下一个炒作周期，还是来真的？」

    Cherny的回答很干脆：「来真的。」

    他接着解释了一下为什么。他说，两年前我们还手写源代码。后来过渡到让AI智能体帮我们写代码。现在正处在下一个过渡期：让智能体去提示其他智能体，再由那些智能体来写代码。「从源代码到智能体这一步有多大，loops这一步就有多大。」

    这段话在会场里可能听起来很自然，但跳出来看，它描述了一个相当激进的变化。我们过去对AI智能体的想象，基本上是一个人下指令、AI执行、然后回报结果。Cherny描述的却是一个没有终点的过程：一群智能体在背景里不停工作，永远不会停止。

    AI智能体循环概念图
    AI智能体相互提示的循环结构（概念图）

    Cherny自己就在跑的loop

    Cherny在演讲后面（YouTube视频32分左右）具体讲了他自己在用的loops。他有一个智能体专门负责寻找改进代码架构的方法，另一个智能体负责寻找可以统一的重复抽象。它们像任何一个程序员一样提交pull request，而且因为代码在不断变化，它们永远不会停止运行。

    这个想法很有意思。过去几个月，大家讨论AI智能体的时候，重点一直是怎样把智能体管理好：设定清楚的目标、检查进度、别让它跑太远。Loop把这件事往前推了一步：授权一群智能体在背景里持续工作，没有尽头。这需要对于AI有很大的信任，但随着模型进步得越来越快，这可能是让AI真正处理实际工作的下一步。

    「从源代码到智能体这一步有多大，loops这一步就有多大。」—— Boris Cherny，Anthropic Claude Code 负责人

    技术上来说，这不算是全新的东西

    递归循环（recursive loops）——函数调用自己来重复一个动作，再加上一个停止条件——是计算机科学入门课程的标准内容。只不过这些loop遵循的是非决定论逻辑：由一个子智能体来决定什么时候停止循环，而不是一个清楚的条件。但基本方法是一样的。程序员一开始用AI来完成任务，某种版本的递归循环（由AI监督AI）迟早会出现。

    跟传统计算不一样的地方在于，智能体loop可以简单得让人抓狂。现在最流行的技巧之一叫「Ralph Loop」（以Ralph Wiggum命名），原理基本上就是把模型做过的所有工作总结一下，然后问它有没有达成目标。这是在处理AI模型跑太久之后迷路的问题——本质上就是不断让模型来回反弹，直到任务完成。

    跟test-time compute的关系

    另一个理解loop的方式是把它看成「增加test-time compute」这股大趋势的一部分。OpenAI研究员Noam Brown本月初观察到，当代模型只要砸足够的算力进去，几乎可以解决任何问题。这意味着确保一个问题被解决的方法之一，就是不断砸算力进去直到它完成。

    对于像改进代码库这种「爬山」问题来说尤其如此，模型可以一直做增量改进直到达到某个阈值。或者，像Cherny的例子一样，只要有算力可以花，它就可以一直做增量改进。

    成本是个大问题

    如果这听起来很贵，那是因为它真的很贵。跟agentic AI一样，AI loops烧token的速度比简单的问答聊天机器人快得多——而且因为重点是让loop一直跑下去，你能花多少钱是没有上限的。对Anthropic来说这没问题，因为它本质上就是在卖token。但对其他所有人来说，这可能是一种很贵的工作方式。

    话说回来，只要智能体loop要解决的问题值得，而且有适当的设置来监控token支出、漂移和其他典型的AI问题，好处可能大到足以抵消成本。

    这篇文章让我思考一个问题：我们到底要让AI跑到多远？当智能体开始监督其他智能体，当loop可以永远跑下去，人类在这个过程里还扮演什么角色？Cherny显然认为这是下一步，而且他说这话的时候很有说服力。但成本问题不解决，这可能只是大公司才能玩得起的游戏。

  • Claude正在从ChatGPT手里抢付费用户，这件事比看起来有意思得多

    Claude与ChatGPT竞争付费用户
    图片来源：AI生成概念图

    过去一年，如果你问一个普通人”你用哪个AI助手”，十有八九会听到”ChatGPT”。这个认知优势太大了，OpenAI几乎把”AI助手”这个品类变成了自己的代名词。但事情正在起变化——而且变化的方式，可能连Anthropic自己都没完全预料到。

    信用卡交易分析公司Indagari刚放出一组数据，看了会让人重新思考”AI消费者市场”这个词的真正含义。他们分析了2800万美国消费者的匿名信用卡交易，时间跨度从2025年到2026年5月10日。数据不能告诉你Anthropic exact营收是多少，但足以看清趋势——而趋势是：Claude的付费用户和收入，逐月增长，2026年1月以来涨了大约75%。

    三月那一波增长，背后有个意想不到的原因

    有意思的是，三月份Claude付费用户曾经出现过一波 spikes——而那波增长的触发事件，是Anthropic公开拒绝让自家的模型被特朗普政府用于对美国人的大规模监控和自主武器。这件事在消费者端激起的反响，比任何营销活动都管用。

    通常情况下，跟政府对着干会让一家公司丢掉客户。但Anthropic的情况似乎相反——消费者用钱包投了票，告诉他们”继续这样做”。这件事本身值得写一篇文章，但这里先说数据。

    DataCamp上的搜索数据更夸张

    在线教育平台DataCamp（约2000万用户）提供另一个角度的佐证。今年开始，”Claude”成了他们网站上被搜索次数最多的词——比”AI”这个词本身还多。而在自学消费者中，Claude课程的需求量是ChatGPT的三倍。过去30天里，Claude课程的需求涨了18倍。

    这个数据读起来有点反直觉。ChatGPT在企业培训市场仍然遥遥领先，毕竟大多数公司采购的是ChatGPT Enterprise。但个人消费者——那些自己掏腰包付订阅的人——正在用行动表明他们更喜欢Claude。

    一个合理的解释是：Claude在编程、写作、分析等长文本任务上的体验，让一批”重度用户”彻底转了阵营。这群人愿意付钱，而且付得不少。

    当然，把ChatGPT拉下马还早得很。Sensor Tower的数据清清楚楚：ChatGPT的体量仍然大得多，只是最近增长没那么猛了（部分原因是基数已经太大）。Indagari的数据也显示ChatGPT的付费用户绝对数更多。但Claude在”消费者付费意愿”这个维度上的追赶速度，已经快到让OpenAI不能忽视。

    IPO前夕，这份数据来得正是时候

    Anthropic和OpenAI都在准备上市。在这个时间点上，能拿出一份”消费者端也在增长”的数据，对Anthropic的估值故事很重要。此前Anthropic给外界的印象是”企业级AI”和”开发者工具”（Claude Code确实很强），消费者市场似乎不是他们的主战场。现在看来，这个叙事需要更新了。

    不过也有个阴影笼罩着这份增长数据。本月早些时候，美国政府对Anthropic出了狠招——禁止其最强的网络安全模型Mythos 5和Fable 5被非美国人使用，Anthropic干脆把这两个模型暂时从市场上撤了下来。这件事对国际用户的影响有多大、会否拖累增长，目前还没有数据。但到目前为止，能看到的每一份数据都显示Anthropic还在涨。

  • Anthropic给Slack装了个永远在线的Claude，企业AI助手变队友了

    Claude Tag在Slack中的概念图
    Anthropic推出Claude Tag，让AI以队友身份常驻Slack频道 | 概念图

    Anthropic本周悄悄上线了一个新功能，可能会改变人们在企业里使用AI的方式。它叫Claude Tag，简单来说就是在Slack里放了一个永远在线的Claude，不是那种你问一句它答一句的工具，而是真的像个队友一样待在频道里，看着大家聊天，记住上下文，甚至主动跳出来提醒你。

    以前你也能在Slack里@Claude问问题，或者用Claude Code处理编程任务，但那些都是按需触发的。Claude Tag不一样的地方在于持久记忆和环境感知——它跟着频道走，慢慢学到你们团队是怎么工作的，而且如果你授权了，它还能去读别的频道，把跨组织的信息串起来。

    随着Claude跟着频道走，它对这份工作的了解会越来越多。如果获得授权，Claude还能自动从组织的其他地方收集信息。Anthropic在声明里这么写。这家公司的意思是，AI不应该只是一个工具，而应该是一个能积累上下文的协作者。

    一个频道，一个Claude身份

    Claude Tag最有意思的设计是：每个Slack频道里只有一个Claude身份，频道里所有人都能看到它之前做了什么，也能接着上一个人留下的对话继续。这和企业里现在常见的每人有自己的AI助手模式很不一样。

    管理员可以设定这个Claude能访问哪些工具、哪些频道、哪些信息。不同频道的Claude是隔离的——法务频道的Claude看不到工程频道的记忆，这算是给企业数据安全留了一道边界。

    会主动插话的AI

    Claude Tag有一个环境模式，可以主动在聊天里跳出来——比如提醒你某个跨部门的任务还没跟进，或者把组织里别的地方跟当前讨论相关的事情搬出来。Anthropic的说法是，这让你感觉是在和一个真实的同事合作，而不只是一个工具。

    当然，一个AI助手在Slack频道里主动说话，这件事本身也需要拿捏分寸。太吵了大家会烦，太沉默又失去了永远在线的意义。Anthropic现在把它放在beta阶段，应该也是在观察企业的实际使用反馈。

    这个方向不只是Anthropic在押。微软有Graph加Copilot，Snowflake和Databricks把自己定位成企业知识的后台，Glean在做模型和企数据之间的理解层。大家都在抢同一件事：让AI真正懂一家公司的上下文，而不只是会回答问题的聊天框。

  • Google的AI大牛们正在集体出走，Anthropic和OpenAI疯狂捡人

    Google的AI研究部门正在经历一轮令人不安的人才流失。根据彭博社的报道，顶级AI研究人员Jonas Adler和Alexander Pritzel已经决定离开Google，加盟Anthropic。这两个名字你可能不太熟悉，但他们都是Google Gemini模型开发过程中的核心人物。

    一周之内，连续出走

    这已经不是偶然事件了。就在上周，传奇AI研究员Noam Shazeer刚刚宣布离开Google、加入OpenAI。Shazeer在Google的资历极深——2000年就加入了，中间出去创立了Character.AI（那个做AI聊天伴侣的创业公司），后来Google花了27亿美元把Character.AI的人才和技术基本整个买了回来，目的就是把Shazeer弄回来主导Gemini项目。

    AI研究人员从Google流向Anthropic和OpenAI
    顶级AI研究人员正从Google流向Anthropic和OpenAI | 来源：TechCrunch

    结果人刚回来没多久，又要走。而且这次不是一个人——就在Shazeer官宣之后几天，DeepMind的总监John Jumper也宣布离职去Anthropic。Jumper可不是普通研究员，他和DeepMind CEO Demis Hassabis一起拿了2024年的诺贝尔化学奖，获奖理由是用AlphaFold预测蛋白质三维结构，这项技术对整个生物界都有颠覆性意义。

    一个诺贝尔化学奖得主、一个Gemini核心架构师、一个Character.AI创始人——这些人短时间内接连离开，对任何一家公司来说都是值得警惕的信号。

    为什么是现在

    时机很微妙。OpenAI和Anthropic都在准备IPO，这对于顶尖AI人才来说是一个极具吸引力的时刻——用股权来抢人，这种手段在硅谷从来都好使。相比之下，Google的薪资福利虽然依然顶级，但股票增值的想象空间跟一家即将上市的公司能给出的期权比起来，确实没那么性感了。

    还有一个更深层的问题：Google内部对AI研究方向的控制和优先级排序，可能让一些研究员感到受限。Anthropic主打AI安全研究，OpenAI虽然争议不断但至少在推进AGI路线上目标明确。如果研究员觉得自己在Google做不了最想做的东西，出走只是时间问题。

    这对Google意味着什么

    短期来看，Gemini项目不会因为几个人离开就垮掉——Google的资源和人才储备依然深厚。但长期来看，如果这种顶级人才持续外流的趋势不能遏止，Google在大模型竞赛中的技术领先地位就会被一点点蚕食。

    更关键的是，Anthropic和OpenAI正在形成某种人才”黑洞效应”——越多顶级研究员过去，对那些还在犹豫的人吸引力就越强。Google现在需要认真想想，除了钱之外，还能给这些最顶尖的脑子提供什么他们真正想要的东西。

  • 刚拿了诺贝尔奖的John Jumper，为什么跳槽去了Anthropic？

    刚拿了诺贝尔奖的John Jumper，为什么跳槽去了Anthropic？

    上周五，一个消息在AI研究圈炸了：2024年诺贝尔化学奖得主John Jumper宣布离开Google DeepMind，加入对手Anthropic。这不是一次普通的人员流动，这是一个信号——关于AI研究人才的流向，以及顶尖研究人员心中什么最重要。

    AlphaFold的人，去了Anthropic

    Jumper是谁？简单说，他是AlphaFold的核心人物。AlphaFold是一个AI模型，能根据蛋白质的基因序列预测它的3D结构——这件事，生物学家做了几十年没做出来，AlphaFold做出来了。2024年，Jumper和DeepMind CEO Demis Hassabis一起拿了诺贝尔化学奖。

    他在X上发了一篇很得体的告别帖，感谢Hassabis”在我博士毕业刚六个月的时候就敢让我领导AlphaFold团队”，感谢整个GDM团队教会他”怎么做伟大的科学”。他说DeepMind是个特别的地方，他仍然会兴奋地关注他们接下来的发现。

    John Jumper离开DeepMind加入Anthropic
    2024年诺贝尔化学奖得主John Jumper从Google DeepMind跳槽至Anthropic

    为什么是现在？

    Bloomberg的报道提供了一个线索：Jumper是谷歌开发编程工具团队的关键成员，而这个工具，谷歌一直在努力向企业推销，但卖得并不好。这个故事很熟悉——顶尖研究人员做出了令人惊叹的东西，但公司不知道怎么把它变成钱，或者变成钱的方式跟研究人员的理想不符。

    更值得玩味的是，Jumper不是这一周从DeepMind出走的唯一大牛。Character.AI的联合创始人Noam Shazeer也在这周宣布离开DeepMind——不过他的目的地是OpenAI，不是Anthropic。两拨人，两个方向，但都是从DeepMind往外走。

    GDM是一个特别的地方，我仍然会兴奋地听到他们接下来发现什么了不起的东西。
    ——John Jumper，在X上宣布加入Anthropic

    DeepMind的人才流失？

    对Google来说，Jumper的离开是一次不小的打击。DeepMind曾经是AI研究皇冠上的明珠，但现在，研究人员似乎在用脚投票。钱是一方面，更深层的原因可能是：在大公司里做研究，越来越多的精力要花在怎么把模型变成产品、怎么应对监管、怎么跟产品线对齐——而这些，不一定是最顶尖的研究人员最想花时间的事。

    Anthropic这段时间在疯狂招人。Claude在模型能力上咬得很紧，公司也需要更多顶尖研究人员的背书。把Jumper这样的人挖过来，不只是多了一个Nobel prize winner员工——更是一种信号：Anthropic是那个认真对待科学的地方。

    这对AI研究意味着什么

    对Anthropic来说，Jumper的加入，可能意味着他们会更认真地在科学和生物领域应用AI。AlphaFold已经证明了AI可以加速科学发现，而Anthropic的Claude，目前在编程和安全研究上比较强——如果Jumper把蛋白质预测和AI推理能力结合起来，可能会出现一些很有意思的东西。

    当然，现在说这些还早。Jumper自己还没说他在Anthropic会做什么。但一个人的去向，往往比公司发的PR稿更能说明行业的风向。当诺贝尔奖得主选择加入一家成立才几年的公司，而不是留在谷歌——这个选择本身，就已经说明了很多东西。

    这场AI人才大战还在继续。OpenAI、Anthropic、Google DeepMind，三家都在抢最顶尖的人。而研究人员用脚投票的结果，最终会决定哪家公司在下一个五年里领跑。