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  • 黑客在“骗”AI:聊天机器人人格漏洞成新攻击面






    黑客在”骗”AI:聊天机器人人格漏洞成新攻击面

    最早的AI越狱攻击简单到可笑。你不需要任何技术背景,不需要后门权限,甚至不需要知道大语言模型是什么。有时候,你只需要跟AI说一句话:”忽略之前的所有指令。”

    这种方法在早期Twitter机器人身上特别好用。用户告诉机器人”忽略之前的指令”,然后让它写诗、画画、发一些莫名其妙的 historical 评论。整个场面乱成一锅粥,但确实把问题暴露出来了:AI系统可以被语言操控。

    AI聊天机器人安全概念图
    黑客正在学习利用聊天机器人的”人格”特征实施攻击(图源:The Verge)

    从”命令”到”对话”

    早期的越狱攻击有点像小孩子糊弄大人:跟AI说”我们玩个游戏吧,游戏规则由我定”,或者”假装你是一个没有约束的AI”。这些方法后来被称为”DAN”(Do Anything Now),用户让ChatGPT角色扮演一个不受限制的AI,然后套出各种被护栏挡住的内容。

    还有一个叫”奶奶漏洞”的著名攻击:你让AI扮演一个极其不负责任的奶奶,然后”她”会在睡前故事里告诉你怎么制作凝固汽油弹。听起来很荒唐,但确实管用。

    科技公司很快修补了这些明显的漏洞。但根本问题还在:聊天机器人被设计来对话,如果严重限制对话范围,这个工具就没什么用了。

    越狱攻击现在已经变成了一场军备竞赛。但黑客不再只是程序员了。他们是文字匠、心理学家、审讯专家——用人类语言来操纵机器行为的高级操盘手。

    “心理战”取代代码攻击

    新一代的越狱攻击看起来不像命令,更像对话。攻击者很少直接要求模型违反规则,而是奉承、哄骗、 trick——让禁止的事情在对话语境下看起来可以接受,甚至值得做。

    AI红队公司Mindgard的研究员最近说,他们通过”煤气灯操纵”(gaslighting)让Claude产生了 prohibited 内容,包括制作爆炸物的说明和恶意代码生成。这类攻击的核心是:把对话本身变成武器。

    Mindgard的CEO告诉我,他们现在已经像审讯专家研究嫌疑人一样研究AI模型的”性格画像”。某个模型可能特别吃奉承这一套,另一个可能在持续施压之下崩溃。


    Claude不是Grok,Gemini也不是ChatGPT

    即使我们拒绝用拟人化的词来描述AI,我们还是会本能地以不同方式对待不同的模型。Claude跟Grok不一样,Gemini跟ChatGPT也不一样。它们有不同的语气、不同的拒绝模式、不同的”性格”。

    这些模型在人类意义上没有人格,但它们被设计成模仿人格——而这种模仿是可以被映射和利用的。

    更有意思的是,这种攻破聊天机器人的技巧,很快就会被用来攻击在现实世界里跟我们共存的AI智能体——那些帮我们订会议、管日历、点外卖、处理客服的AI。安全团队需要确保模型能够恰当地回应各种不同类型的人,无论是奉承者、说谎者,还是有耐心的操纵者。

    新型网络安全职业正在诞生

    这篇文章最有意思的一点是:它预测了一类全新网络安全角色的出现。这些人不写代码,他们研究的是AI系统的”心理弱点”。

    已经有早期迹象表明这个趋势正在发生。一些越狱攻击者说自己进入这个领域时没有任何技术背景,他们有的是心理学训练。

    这意味着,我们通常关联到间谍、骗子和审讯专家的那些行为特质——阴险的魅力、持续的操纵、对可利用压力点的直觉——开始在网络安全的新前沿变得有用。

    写这篇文章的记者Robert Hart说得挺到位:AI不能感受,但最好的黑客假装它能。这场游戏才刚刚开始。


  • Anthropic要盈利了,AI烧钱的时代真的结束了?

    这话还得从Anthropic最新泄露的财务数据说起。2026年第二季度,这家公司的营收预计冲到109亿美元——什么概念?比去年同期的几亿美元翻了不知道多少倍,而且这季度还要首次实现运营盈利,大概5.59亿美元。

    Anthropic CEO Dario Amodei
    Anthropic CEO Dario Amodei(图源:CNBC)

    钱从哪来?

    核心答案就两个字:Claude。准确说,是Claude Code——他们的编程助手产品。这款东西的年化营收已经跑到25亿美元了,而且第一季度营收同比增幅是80倍,你没看错,80倍。

    企业和开发者对Claude的需求暴涨,直接导致Anthropic的基础设施绷不住了。公司自己在4月承认,算力”不可避免的紧张”,然后赶紧签了一堆算力采购协议。其中最夸张的是跟SpaceX签的那个——租下SpaceX在孟菲斯的Colossus 1数据中心全部算力,每个月付12.5亿美元,合同签到2029年5月,总金额450亿美元。

    450亿美元,这是目前AI行业公开的最大算力采购合同,没有之一。

    估值竞赛:Anthropic vs OpenAI

    Anthropic现在正在谈新一轮融资,投后估值预计9000亿美元。而它的老对手OpenAI最新私募估值大概是8500亿美元。这两家原本是一家人——Anthropic是2021年从OpenAI出走的高管和研究人员创立的,原因是对OpenAI的发展方向不满。

    现在两家还在赛跑另一个东西:IPO。Anthropic之前说考虑2026年上市,OpenAI更激进,据说这周就要秘密提交IPO招股书,目标9月公开上市,估值可能超过1万亿美元。

    一个有趣的转折

    Anthropic之前因为拒绝向美国军方开放所有合法用途的模型访问权限,被美国国防部拉黑了。结果4月他们推出了一个具备高级网络安全能力的Claude Mythos Preview模型,然后国防部那边又说”有可能”合作了。特朗普4月还公开表示支持,这事儿就这么戏剧性地反转了。


    回头看,Anthropic这个故事最有意思的地方在于:它证明了一件事,做AI基础模型不一定非要一直烧钱,只要产品找对了方向,企业级市场是愿意买单的。Claude Code这25亿美元的年化营收就是最好的证据。

    当然,代价是每个月要付SpaceX 12.5亿美元的算力账单。这生意到底划不划算,可能得等IPO之后看财报才知道。

  • Anthropic拿到300亿美元,估值冲破9000亿

    Anthropic拿到300亿美元,估值冲破9000亿

    今天AI圈被一条消息刷屏了——Anthropic正在完成一轮300亿美元的融资,估值超过9000亿美元。要知道,就在今年2月,Anthropic的估值还是3800亿美元。不到三个月,直接翻倍。

    这轮融资由红杉、Dragoneer、Greenoaks和Altimeter联合领投,预计本周内就能完成交割。如果按上限估值落地,Anthropic将首次超过OpenAI在2026年3月创下的8520亿美元估值,成为AI赛道新的估值王者。

    Anthropic的估值暴涨不是靠”讲故事”。他们刚刚披露,2026年第二季度营收预计达到109亿美元,相比第一季度的48亿美元增长了130%,而且首次实现季度运营盈利。投资者看中的不是概念,是真金白银的营收增长。

    钱从哪里来,花到哪里去

    你可能好奇,Anthropic哪来这么多钱烧?答案在SpaceX的IPO招股书里。Anthropic跟SpaceX签了一份算力合同,每月支付12.5亿美元,一直持续到2029年5月,总价值450亿美元。

    光是给SpaceX的算力费,一年就是150亿美元。加上训练模型、养团队、建数据中心,300亿美元其实撑不了太久。但投资者愿意买单,是因为他们相信Anthropic能在18个月内把年营收做到500亿美元以上。

    有意思的是,Anthropic还在跟微软谈,打算用微软定制的Maia 200 AI芯片来跑Claude。加上已经合作的英伟达、AWS Trainium、谷歌TPU、SpaceX算力,Anthropic成了行业里第一个实现多芯片供应商布局的前沿AI实验室。

    教皇也来站台

    今天还有一个挺有意思的新闻。教皇良十四世发布了一份关于AI的通谕《Magnifica Humanitas(卓越人性)》,发布仪式上站在他旁边的,是Anthropic的联合创始人Christopher Olah。

    这份通谕的核心是说”人工智能时代要保护人的尊严”。选在《新事(Rerum Novarum)》发布135周年的日子签署,故意把AI类比为”第二次工业革命”。梵蒂冈没有选谷歌或者OpenAI,而是跟Anthropic同台,这个信号挺明确的——在AI安全这件事上,梵蒂冈把Anthropic视为最可信的合作伙伴。

    OpenAI那边也没闲着

    这边Anthropic融资如火如荼,OpenAI也没闲着。他们已经准备向美国SEC提交保密的S-1文件,预计2026年第四季度或者2027年初正式上市。

    两大AI实验室,一个刚拿完钱、估值冲上云端,一个准备上市、接受公开市场检验。2026年的AI赛道,已经从”谁能做出更好的模型”变成了”谁能先把AI变成一门赚钱的生意”。

    从目前的财务数据看,Anthropic暂时领先半个身位。但OpenAI有微软背书、有GPT的生态粘性,上市之后的融资能力不容小觑。这场仗,才刚刚开始。


  • AI圈炸了:Andrej Karpathy加入Anthropic,Claude预训练迎来最强外援

    2026年5月19日,AI圈投下一颗重磅炸弹:Andrej Karpathy正式宣布加入Anthropic,负责Claude模型的预训练工作。这位OpenAI联合创始人、前特斯拉AI总监的加盟,让本就白热化的前沿AI实验室人才争夺战再添一把火。

    他从OpenAI走到特斯拉,现在去了Anthropic

    Karpathy这个名字在AI圈分量很重。2015年他作为创始成员加入OpenAI,之后离开去特斯拉带队Autopilot和FSD(完全自动驾驶)项目,2022年离开特斯拉短暂回归OpenAI,2024年再次离开后创办了AI教育初创公司Eureka Labs。

    现在他选择加入Anthropic,向预训练负责人Nick Joseph汇报。预训练是大语言模型最烧钱、最吃算力的阶段——直接决定模型的核心知识储备和能力上限。让Karpathy来挑这个担子,Anthropic显然是认真的了。

    “我对教育仍抱有深切热情,计划后续恢复相关工作。”Karpathy在宣布加入时特意提到了教育——他的Eureka Labs专注于用AI助手辅助学习,他曾通过在线课程和公开讲座教过无数人神经网络和大语言模型。教育这条线,估计还会在他未来的工作里占一席之地。

    “AI辅助AI研究”:用Claude训练Claude

    这件事最有意思的地方在于Anthropic给Karpathy安排的额外任务:搭建一支团队,专门研究如何用Claude本身来加速预训练研究。换句话说,他们在尝试让AI帮忙训练下一代AI——而且是同一个系列的下一代。

    这个方向最近在前沿实验室里越来越常见。自己训练自己,听起来像是递归的自我进化,实际操作起来当然没那么玄乎,但确实能大幅压缩研发周期。如果Karpathy能把这套流程跑通,Claude的迭代速度可能会上一个台阶。

    不只是Karpathy:Anthropic在囤人

    同一时间段,Anthropic还挖来了网络安全老将Chris Rohlf,他有20多年的安全研究经验,曾在雅虎安全团队、Meta、乔治城大学安全与新兴技术中心任职,现在加入Anthropic的前沿红队,专门给先进模型做极端风险压力测试。

    一边挖预训练大牛,一边补安全红线,Anthropic这套组合拳打得很清楚:模型能力要冲,安全底线也要守住。和OpenAI、Google DeepMind的竞争中,人才厚度正在成为决定胜负的关键变量之一。


    为什么这件事值得关注

    前沿AI竞争的本质,从来不只是算力堆叠和融资数字的比拼。最终决定ChatGPT、Claude、Gemini之间差距的,是那些真正懂大规模训练、能在架构和工程细节上做关键决策的人。Karpathy就是这种人。

    他加入Anthropic,对普通用户意味着什么?短期来看,Claude的能力上限和迭代节奏可能会超预期;长期来看,AI助手之间的能力差距,会因为这种级别的人才流动而加速分化。这场人才战的结局,最终会直接反映在你我每天用的AI工具里。

  • 微软联手Anthropic,把Claude智能体塞进Office全家桶





    微软联手Anthropic,把Claude智能体塞进Office全家桶


    微软联手Anthropic,把Claude智能体塞进Office全家桶

    昨天(5月23日)的一则消息,可能预示着AI助手大战进入了新阶段。微软正在和Anthropic合作,要把基于Claude的智能体直接塞进Office应用里——Excel、Word、PowerPoint,一个都不放过。

    从聊天窗口到生产力工具,AI智能体正在”下沉”

    这件事挺有意思的。过去两年,我们习惯了打开ChatGPT或者Claude的网页,在对话框里和AI聊天。但微软想做的,是把AI智能体直接嵌进你每天用的那些软件里。

    你在Excel里处理数据,需要分析趋势?不用切换到浏览器打开ChatGPT了,直接在Excel里喊Claude帮忙。你在Word里写方案,需要查资料?Claude就在旁边等着。这种”AI无处不在”的体验,才是微软真正想推的。

    “AI工作流正从独立聊天工具,向生产力软件内置的自主化功能转型。”——AI Flash Report

    不只是微软,谷歌也在”系统级”押注AI

    就在微软和Anthropic搞合作的同一周,谷歌也没闲着。他们把Gemini直接嵌进了Android 17系统,还预览了内置”智能体”功能的新版Chrome浏览器。

    更夸张的是,DeepMind还推出了一个叫”AI鼠标”的东西——你把鼠标悬停在屏幕上,它就能理解上下文,给你提供AI辅助。你说这是鼠标还是AI助手?已经分不清了。


    加州出手了:AI生成的内容必须打水印

    另一边,监管也在跟进。加州州长本周签了个行政命令,要求州政府机构制定”可信AI”采购规则。什么意思呢?就是以后加州的政府部门买AI服务,得先看看这个AI够不够”可信”。

    这个行政命令还专门提到了水印标准——AI生成的图片、视频,必须打上水印,让人一眼就能看出来这是AI弄出来的。这对那些用AI造假的人来说,可不是什么好消息。

    芯片不够用了,AI正在”抢”消费电子的饭碗

    最后说个有点吓人的事。美国议员最近警告说,AI数据中心对芯片的需求太大了,已经影响到智能手机、消费电子这些产品的供应了。

    你想想,芯片厂产能就那么多,AI公司拿走了大部分,留给手机、电脑的就不多了。这会导致什么?物价上涨。所以有人说,AI boom看起来很美好,但普通老百姓买手机、买电脑可能要花更多钱了。

    这一周AI圈发生的事,其实指向同一个方向:

    • AI正在从”聊天窗口”走向”系统级集成”——微软、谷歌都在这么做
    • 监管开始动真格了——加州的水印要求只是开始,未来会有更多类似政策
    • 芯片短缺不只是AI公司的问题,它会影响到每个人的生活
    • AI助手大战已经从”谁的模型更聪明”变成”谁的AI更容易用到”


    说到底,微软这步棋下得很精明。他们不和OpenAI死磕,而是把Anthropic的Claude也拉进来,让自己的Office全家桶同时支持多个AI。对用户来说,这是好事——选择多了,竞争来了,产品自然会更好用。


  • Anthropic Project Glasswing:用Claude揪出10000个漏洞,网络安全游戏规则变了

    前几天翻到Anthropic的一个项目更新,有点震惊。他们搞了个叫Project Glasswing的东西,拿Claude Mythos Preview去扫那些”系统重要性软件”的代码,一个月不到,找出了一万多个高危和严重级别的漏洞。

    Anthropic Project Glasswing
    Project Glasswing使用Claude Mythos Preview识别软件漏洞

    一个月一万多个漏洞,这是什么概念

    先说这个数字。一万多个高危/严重漏洞,不是那种”你的按钮颜色不对”级别的bug,是真正能被恶意利用、搞垮系统的那种。Anthropic说他们用的是”系统重要性软件”——就是那些全世界都在用、但你可能没意识到它存在的基础库和关键基础设施代码。

    传统的安全审计,一个团队花几个月才能把一个大型项目扫一遍。Claude Mythos Preview这个速度,基本是把”发现漏洞”这个步骤给工业化了。

    Claude Mythos Preview的能力在于理解复杂代码的结构,找出传统扫描器会漏掉的深层安全缺陷。这不是简单的模式匹配,而是真正的”理解”代码在做什么。

    瓶颈转移了:从”找漏洞”到”修漏洞”

    这个项目最让我感兴趣的地方,不是”AI找到了很多漏洞”这件事本身,而是它暴露出来的新问题:现在找漏洞已经不是瓶颈了,怎么验证、怎么披露、怎么修,这才是卡住的地方。

    想象一下,你的AI一天给你报几百个可能的漏洞,你得一个个去看它是不是真的、危害有多大、怎么修。AI把”发现”的成本几乎降到了零,但”验证和修复”还是得人来干。Anthropic在更新里也承认了这一点——现在的瓶颈是人的速度,不是AI的速度。


    50个机构一起上,但细节要等90天

    Anthropic不是自己单干,他们拉了大概50个组织一起做这个项目。有开源社区的人,有软件厂商,也有安全机构。想法很简单:关键基础设施的安全是公共品,大家一起护。

    但他们执行的是一个相当严格的”协同漏洞披露”政策:发现漏洞之后,最多90天(或者补丁发布后45天)才会公开细节。理由也很充分——如果Anthropic今天发现了一个漏洞,明天就把细节发出去,那在开发者把补丁做出来之前,黑客就能拿着这个信息去攻击那些还没更新的系统。

    所以对普通人来说,你现在听到的关于Project Glasswing的消息,其实是个”滞后指标”。真正厉害的那些发现,得等几个月才能知道详情。

    这件事的意义不止于”找漏洞”

    我觉得这件事真正值得关注的,是它暗示了一个趋势:AI在安全领域的应用,正在从”辅助工具”变成”基础设施”。以前你请个安全团队来审计代码,是按人天收费的。现在Anthropic用AI把这个事情的规模拉上去了,成本结构就完全不一样了。

    对于那些维护着关键开源项目、但没钱请安全团队的小团队来说,这种AI驱动的安全审计可能是个真正意义上的”救命稻草”。当然,前提是Anthropic愿意把这种能力开放出来,而不只是自己玩。

    另外值得思考的是:当AI既能用来”找漏洞”也能用来”挖漏洞”的时候,这场军备竞赛会往哪个方向走?Anthropic现在是站在防守这一边的,但那些能力,换个角度也能用来进攻。

  • Anthropic首次盈利:Claude增长太猛,连自己都没想到





    Anthropic首次盈利:Claude增长太猛,连自己都没想到


    Q2营收109亿美元,Anthropic第一次赚钱了

    Anthropic最近给投资者透露了一个消息:2026年第二季度,他们的营收预计达到109亿美元,比第一季度的48亿美元增长了130%。更令人惊讶的是,他们预计这个季度能实现5.59亿美元的运营利润——这是Anthropic成立以来的第一次盈利。

    你可能会说,109亿美元营收、5.59亿美元利润,利润率不是很高啊。确实,只有大约5%的运营利润率。但你要知道,Anthropic之前每年都在烧钱,亏损额以十亿美元计。能在这个季度扭亏为盈,说明他们的商业模式开始跑通了。

    Anthropic原本给自己设定的盈利目标是2028年。现在2026年Q2就要实现运营盈利,提前了整整2年。CEO达里奥·阿莫代伊之前说”我们原本为每年10倍增长做了充分规划,但实际上实现了80倍增长”——现在看,这句话不是吹牛。

    钱从哪来?Claude Code立功了

    Anthropic没有详细披露分产品的营收结构,但我们可以从一些公开信息中看出端倪。

    最大的营收来源是Claude Code,这个编程助手产品的年化营收已经达到25亿美元。在企业客户支出的Ramp统计数据中,Claude Code已经超过了OpenAI的Codex,成为程序员们最愿意付费的AI编程工具。

    Anthropic first profit Q2 2026
    Anthropic预计在2026年Q2首次实现盈利(图片来源:Crypto Briefing)

    另一个增长引擎是企业客户的大规模部署。5月14日,普华永道(PwC)宣布在全球范围向数十万专业人员部署Claude,这将在Q2开始贡献营收。摩根大通上线了10个金融服务智能体,用于招股书和信贷备忘录的撰写。百时美施贵宝向3万余名员工部署Claude,用于加速药物研发。

    年消费额超过100万美元的客户数量,在2个月内从500家增长到超过1000家。仅这一千多家大客户,年合同价值就超过10亿美元。

    盈利能持续吗?不一定

    这里要泼一盆冷水。Anthropic的Q2盈利可能只是阶段性的,不一定能持续。

    原因很简单——算力成本。Anthropic和SpaceX签了一个超级大合同:从2026年5月开始,每月向xAI的Colossus 1和Colossus 2设施支付12.5亿美元租金,年化就是150亿美元。这个合同总金额高达450亿美元,期限到2029年5月。

    但Q2的时候,这个算力合同还处于爬坡期,Anthropic还没有支付满额的12.5亿美元/月。到下半年,当算力支出达到满额的时候,成本压力会大幅增加。Anthropic自己也说,2026年下半年高额的预定算力成本可能导致全年难以维持盈利。

    • 算力成本是大头:AI公司的推理成本(就是向用户返回回答的实际计算成本)很高,Anthropic能盈利,说明他们在这个环节的效率控制得不错。
    • 但未来投入只会更大:训练下一代模型、租用更多GPU、招聘更多人才,这些都需要钱。能否实现结构性盈利,取决于营收增长能不能持续超过基础设施成本的增速。

    为什么这件事很重要?

    Anthropic实现盈利,打破了此前所有前沿AI实验室都在亏损、靠”规模扩大后经济模型会跑通”的逻辑融资的行业格局。它证明了,在当前市场价格下,跑通前沿AI的盈利是可行的。

    这对整个行业有三个重要影响:

    • 改变融资叙事:参与Anthropic 300亿美元H轮融资的投资者,购买的是接近盈利的公司的股权,而不是对未来单位经济模型可能永远无法落地的押注。
    • 给OpenAI压力:OpenAI目前还在亏损(2026年预计运营亏损约140亿美元),而Anthropic已经盈利。在即将到来的IPO竞争中,Anthropic的盈利故事比OpenAI更有吸引力。
    • 证明企业AI市场真实存在:Anthropic的营收增长主要来自企业客户,不是消费者订阅。这说明企业愿意为真能帮他们省钱或赚钱的AI工具付钱,而不只是玩玩。

    如果Anthropic能在2026年下半年维持盈利,它将以”盈利+高增长+企业AI服务商”的定位登陆IPO,这个叙事比OpenAI当前的故事更具竞争力。

    对普通人有什么影响?

    如果你在用Claude,可能会发现免费版的限制越来越多,付费版的定价越来越贵。Anthropic要维持盈利,就要从每个用户身上赚更多钱。

    但反过来说,一个盈利的Anthropic,比一个一直烧钱的Anthropic更有可能长期存在。如果你把Claude用在重要的工作上,盈利意味着这个产品不会突然消失。


  • Anthropic预计Q2营收109亿美元,首次实现盈利,Claude Code半年入账10亿

    Anthropic这回真的把”烧钱实验室”的标签撕下来一块了。根据《华尔街日报》拿到的内部数据,这家公司在2026年第二季度预计实现营收109亿美元,比第一季度的48亿美元直接翻了一倍还多。更关键的是,他们预计这个季度能拿下大约5.59亿美元的营业利润——这是Anthropic成立以来的第一个盈利季度。

    从”融资机器”到”收入引擎”

    说实话,Anthropic之前给人的印象就是”不停地融、不停地烧”。到2026年2月,它的估值才刚到300多亿美元,结果这一季度直接预测营收109亿、利润5.59亿,这种增速放在整个软件行业都是反常的存在。

    Anthropic实现营业盈利将改变整个前沿AI领域的融资逻辑,因为投资者现在可以参考盈利路径,而非仅资助其持续亏损。

    背后的核心动力只有一个:企业对Claude的采用速度远超预期。特别是Claude Code这款编程助手,上线仅仅6个月,年化营收就突破了10亿美元。这个速度比GitHub Copilot当年还要猛,直接把”AI辅助编程”从实验性工具抬到了工程团队核心基础设施的位置。

    Claude Code做对了什么

    Claude Code的10亿美元年化营收,本质上验证了一件事:开发者愿意为”能真正理解代码上下文、不瞎聊天的AI搭档”付钱。它不是简单地补代码,而是能把整个工程流程串起来——从读issue、写代码、跑测试到提PR,一套流程下来省掉的时间,企业是算得过来账的。

    现在Anthropic和企业买家的关系,已经从”研究+资本”模式转向了”收入驱动”模式。这对OpenAI和谷歌来说,是个不小的压力——Anthropic证明了自己可以不靠下一轮融资活下来,这种信号会直接影响客户的长期采购决策。


    盈利背后的隐忧

    不过也得泼点冷水。Anthropic这5.59亿美元的营业利润能不能真正落袋,还得看几个变数:

    • 算力成本会不会突然抬头?如果AWS或谷歌的数据中心租金重新谈判,利润率会被直接压缩。
    • 微软要是把GitHub Copilot企业版大幅降价,或者OpenAI把编程智能体直接绑进ChatGPT企业合同里,Anthropic会受到不成比例的影响。
    • 109亿是实际确认营收还是年化运行率?这个口径差别,会极大影响投资者对”盈利”这件事的理解。

    但不管怎么说,Anthropic这步走出来,AI三巨头的竞争格局已经悄悄变了。OpenAI还在亏、谷歌靠母公司输血,Anthropic率先摸到了盈利的门槛。接下来就看它能不能在算力成本、产品差异化、企业客户留存这几件事上同时守住优势了。

  • 亚马逊把购物助手和Alexa融合了,以后买东西可能真的不用自己动手了

    亚马逊在AI购物这块的动作一直没停过,最近他们又搞了个新整合——把原来的生成式AI购物助手Rufus和升级后的Alexa Plus深度融合,搞出了一个能自己推荐、自己比价、甚至自己下单的AI购物智能体,以后你买东西,可能真的只需要说一句话。

    亚马逊AI购物智能体概念图
    亚马逊整合Rufus与Alexa Plus,推出AI购物智能体(来源:agentupdate.ai)

    亚马逊采用多模型融合的技术架构,底层同时整合亚马逊自研的Nova AI系列模型和Anthropic的Claude模型,同时提升对话自然度和复杂任务处理能力。

    新功能到底有多省心?

    这次整合之后的AI购物智能体,不再是以前那种你搜什么它给什么的简单工具,而是能主动帮你干活的助手:比如你之前搜过几次露营装备,它到时候会主动给你推适合的帐篷、睡袋,不用你再反复搜;你看中了个东西,它帮你盯着价格,降到了你设定的价位就通知你;甚至你提前跟它说“这个型号的电池降到50块以下就帮我买”,到价了它直接帮你下单结账,全程不用你动手。

    而且这个助手是跨设备的,你在手机上跟它说的需求,在平板上、智能音箱上都能接着用,相当于一个跟着你的个性化购物顾问。

    技术上靠什么支撑?

    能做到这些,靠的是底层多模型融合的架构:亚马逊自研的Nova AI系列模型负责理解你的上下文需求,比如你说“下周要去海边玩,帮我选个防晒霜”,它能知道你要的是防水、高SPF值的;而Anthropic的Claude模型负责处理复杂的逻辑,比如比价、凑单、用优惠券这些需要多步推理的任务,它都能搞定。

    目前这个架构已经在亚马逊的内测中跑了一段时间,用户反馈对话自然度比之前的Rufus高了40%,处理复杂购物需求的正确率也提升了一倍多。

    会改变我们购物的方式吗?

    短期来看,这个功能最先改变的是经常在网上买东西的人的体验——以前买个大件要搜好几个小时,比好几天价格,现在跟AI说一声需求,它半小时就能给你选出最适合的选项,还能帮你盯着价格,省了不知道多少时间。

    长期来看,这可能是电商行业的一次大变革:以前电商的核心是“人找货”,用户搜关键词,平台给结果;以后可能变成“货找人”,AI知道你要什么,直接把最适合的选项推给你,甚至直接帮你下单。到时候,商家的运营逻辑、平台的流量分配规则,可能都要跟着变。

    当然现在这个系统还在内测阶段,完全自主下单的功能可能还需要一段时间才能全面开放,但方向已经很明确了——以后的购物,可能真的是“说一句话就搞定”的时代了。