Anthropic
集里怎么说它
- 《Orb CEO Alvaro Morales:定价为什么该像产品一样快速迭代》(17:14起):本集与 OpenAI 并提:当那张 OpenAI 或 Anthropic 的账单如此之高时,你要对成本大方向有认知。
- 《Claude Code 实战技巧:从提问到并行》(00:20起):本集说 Anthropic 是 Boris 所在的公司,Anthropic 内部约 80% 的技术人员每天都在使用 Claude Code,新人技术入职从两三周缩短到两三天
- 《Anthropic 联合创始人:安全为什么不是添头,而是 Claude 性格的来源》(00:45起):本集把 Anthropic 描述为一个以使命为导向的公司,其最好的情况是影响人类的未来;它是一个将安全放在一切之前的前沿研究组织,且拥有极高的无自我文化(egoless)和人才密度。
- 《Handshake:靠学生网络四个月做到五千万ARR》(31:49起):本集广告口播中提到 Anthropic 是 Claude 背后的团队
- 《做 evals 不是写单元测试,是从看数据开始的错误分析》(01:18起):本集提到 Anthropic 的首席产品官分享说 evals 正在成为产品构建者最重要的新技能,其团队也上过 Hamel 和 Shreya 的课程。
- 《Block CTO:代码质量与产品成功毫无关系,打造 AI 原生公司靠的是组织重组》(22:43起):本集提到它是 MCP(模型上下文协议)的提出者,并且是 Block 分享 Goose 概念验证时让其感到兴奋、共同探讨的早期合作方之一。
- 《企业销售里没有中端市场:把 10K 交易做到 100K 的实战打法》(28:22起):本集把它说成:在 B2B 领域增长迅速、甚至在某些图表中超越 OpenAI 的公司;但也指出,在一线企业销售代表的实际接触中,听到的往往是 Gemini 而非 Anthropic。
- 《10亿收入不到100人:数据公司 Surge AI 如何逆行塑造 AI 未来》(16:42起):本集称赞其做事极有原则(principled),在模型行为上取舍明确;其模型 Claude 在编码和写作上长期领先,被归因为数据与品味的胜利。
- 《非技术 PM 的 AI 编程法:用 Cursor 和 Claude Code 独自造出赚钱产品》(10:35起):本集提到它是知名 AI 公司,也是大语言模型 Claude 的开发商,并提到嘉宾用其创建的 MCP 技术来赋予 AI 使用工具的能力。
- 《Claude Code 负责人:写代码已被解决,下一步是什么》(00:56起):本集说它是一家以安全为使命的 AI 实验室,刚完成超过 3500 亿美元融资,年收入 150 亿美元,内部工程师每月在 token 上花费数十万美元
- 《AI 时代的设计大洗牌:对话 Anthropic 设计负责人 Jenny Wen》(10:08起):本集把它说成:处于 AI 风暴中心的 AI 实验室,嘉宾在此领导设计工作,内部 Slack 充满行业洞见,研究和原型开发节奏极快。
- 《一年增长十倍、连线性图表都过时了:Anthropic 增长负责人的内部视角》(00:03起):本集主要讨论的公司,Amol Avasare 担任其增长负责人。讨论了其历史上的惊人增长轨迹(14个月内ARR从10亿增长到190亿)、极度克制的价值观、在编码领域的深耕,以及极度透明的内部文化。
- 《AI 时代产品经理的生存指南》(08:55起):本集提到主持人聊天的一家 AI 公司,其增长负责人分享了产品经理因工程师速度加快而被挤压的观点。
- 《Claude Code 产品负责人:AI 时代 PM 的生存法则》(00:15起):本集主要讨论的公司,嘉宾 Kat Wu 在此负责产品。本集提到它从落后走向巨大成功(ARR 迅速增长),秘诀是极其统一的使命(带来安全的 AGI)和极度专注,且团队保持着令人惊叹的极速产品发布节奏。
- 《别管金句,去捣鼓东西:Notion 产品负责人谈 AI 时代的产品与品味》(05:26起):本集提到的一家头部 AI 实验室,指出其虽起步晚于 OpenAI 且初期资金较少,但目前极具竞争力。
- 《为什么好公司会变坏:Eric Ries 的防腐架构学》(00:07起):本集把它说成:从创立第一天起就注册为公益公司(PBC),并设立了长期利益信托(LTBT),凭借这套结构保护成功顶住压力拒绝危险合同,从而实现更低推理成本和更快产品迭代。
- 《从看护智能体到认知投降:工程师该守住什么》(04:35起):本集在提到 Claude code 时致敬了 Anthropic 和那里的团队
- 《AI 会改变一切,但也「只和互联网一样大」》(04:32起):本集将其与 OpenAI 并列为最前沿的 AI 模型公司,指出其同样在增加人手并投资大型咨询公司。
- 《iPod之父Tony Fadell:越是容易造的AI时代,越需要讲故事的“奢侈品”产品》(06:46起):本集提到它的 CEO 曾宣称 90% 到 100% 的代码都由 AI 编写,但 Claude 源代码泄露后,真正的架构师一看主循环代码全吐了,因为代码分层极其糟糕、脆弱且无法维护。
- 《Clio 的 AI 赌注:从扑克到财务健康》(15:14起):本集在讨论 AI 个性时,随口提到了 Anthropic 的新模型 Fable 及其个性。
- 《AI Engineer 大会背后的社区逻辑与创业生存法则》(06:39起):本集说在 Anthropic 和 DeepMind 等大实验室里,研究和工程之间没有明确界限;也提到 Anthropic 在伦敦做机制可解释性研究
- 《代码量暴涨8倍后,工程管理怎么办?》(00:00起):Fiona Fung 当前所在的公司,其工程师平均每个季度的代码量是 2025 年时的八倍。
- 《当 AI 变成黑客武器:给企业智能体修防火墙》(06:43起):本集提到 Gray Swan 帮他们测试模型(如 Mythos)对间接提示注入的鲁棒性,他们也具有内部安全审查的强烈意愿。
- 《Claude Tag:住在 Slack 里的主动型队友,如何让 65% 的 PR 由 AI 开出》(01:51起):本集以 Anthropic 内部团队的视角展开,讲述其产品工程团队 65% 的 PR 由 Claude Tag 发起,全公司愿意委托给 Claude 的工作量从 30% 翻到 60%
- 《Chamath 谈 AI:别信末日论,打破寡头垄断》(08:28起):本集把它说成:AI 头部公司之一,产品卓越且企业级市场采用率高,将在短期超额获利。
- 《不只做推理:Modal 如何跨界多节点训练与智能体云》(44:19起):本集提到它作为大模型厂商之一,推出了自家的「托管智能体」,被主持人拿来质问会不会侵入 Modal 的地盘。
- 《黄仁勋对话 LangChain:用开放堆栈打造企业超级智能体》(03:58起):本集提到:与 OpenAI、Google 一起做了很棒的基础模型工作;旗下的 Claude Opus 在基准测试中得到 87 分作为对比
- 《Adam Mosseri 谈 AI 时代的产品团队、算法真相与 Instagram 的未来》(04:39起):本集提到该公司的 Mythos 模型具有敢于唱反调的「混蛋」脾气,在制定反共识战略的来回拉扯中非常有帮助;此外还顺带提及其增长负责人在 Twitter 上因定价实验翻车。
- 《从快倒闭到剑指十亿美元ARR:Replit Agent的生死豪赌》(10:56起):本集把它说成:Replit 对照的顶尖 AI 研究团队之一,指出其研究人员总背着模型必须完美才能发布的预期包袱。
- 《Kriti Sharma:戴安全帽的AI,三周落地》(07:59起):本集说 Anthropic 是 Nexus Black 的紧密合作伙伴,提供 Claude 模型能力,双方共同推进模型在工业场景的边界突破,包括读取工程图和在灾难响应中长期规划采取行动
- 《AI 时代的科技人情绪实录:一半狂欢,一半崩塌》(05:00起):本集在提到哪些顶级 AI 公司使用 WorkOS 时列出了它,并提及最近领导其 Claude 产品设计的设计师 Jenny Wen。
- 《GPT 5.6 测评:我为什么抛弃 Fable,把 Soul 当主力》(02:56起):本集提到它是 Fable 模型的开发商,在订阅中限制了 Fable 的使用,主持人猜测 OpenAI 的定价可能会对其产生压力。
- 《Anthropic 平台负责人:Claude 平台的「三层蛋糕」与给 token 分工的「策略」》(01:09起):本集主角所在公司;两位嘉宾负责构建 Anthropic 的平台——既是对外的开发者 API,也是对内支撑自家产品的基础设施,主持人称之为世界上最重要的开发者平台之一
- 《把系统提示词删掉八成:Anthropic 团队这样用 Claude 自己造 Claude》(00:15起):本集把它说成:Thariq 和 Kat 所在的公司,内部团队重度使用 Claude Code 处理了高达 65% 的 PR
- 《Benedict Evans:AI 价值会落在哪一层?》(32:23起):本集说 Anthropic 资本更少、更专注,误打误撞发现了编程这条路,然后所有人一拥而上;并讨论了 Claude 专注把编程做到极致是否构成竞争领先。
- 《创始人为什么要公开讲话:Replit Amjad 的叙事法则》(09:51起):本集举它为例,说无论外界怎么看,他们真的相信安全和使命,这给了他们坚持下去的力量;还提到其模型 Claude 在当时出错时会变得很焦虑。
- 《从奶牛测序到 50 亿新冠检测生意,再到用 AI 智能体改造保险》(00:43起):本集说它是 Curative 的领先指标:其账单过去六七个月每月增长 6 倍,从几万美元涨到每月数百万美元;Turner 甚至说价格翻倍也照用,并猜想其估值可达 10 万亿美元。
- 《Hugging Face CEO:开源 AI 更安全,下一阶段属于模型路由》(02:34起):本集说它指控阿里巴巴进行蒸馏攻击;Clem 回应说 Anthropic 自己过去可能也用过蒸馏,而且它是世界上增长最快的公司,「很难同情它被不公平竞争」。
- 《10X 的 AI 内容机器:让员工发帖不再尴尬》(28:05起):本集说 Anthropic 在『员工网红』上做得极好——围绕 Claude Code 的一批员工成了品牌延伸,因为是人在谈产品而不只是公司,因此更被信任。
- 《「智能是数据的派生物」:Fireworks 创始人 Lin Kuo 的专用智能宣言》(03:17起):本集把它作为「完全信仰 AGI(一个模型解决所有问题)」的代表来对照 Lin 的反主流主张,并用其企业业务引出「为什么不用 Anthropic/OpenAI 的 API 就好」的追问。
- 《Factory CEO Matan:早两年等于错,退款、路由器与软件工厂》(02:23起):本集多次提及:拥有大量分发渠道的模型实验室,其 Claude Code 是领先竞品;‘训练模型又做 harness 会更好’是 Anthropic/OpenAI 朋友们的天真想法。
- 《一封邮件睡出一万七千美金:Every 的 Builder Pack 内幕》(07:55起):本集说它是模型公司之一,Claude 的出品方,其福利包含在一个小订阅里的大量花费额度
- 《Claude 异步智能体架构的四块基石》(00:29起):本集提到它是演讲者所代表的 AI 公司,探讨其对异步智能体和 Cloud Managed Agents 平台的看法。
- 《IBM 单日暴跌 25%:企业软件的好日子到头了吗?》(08:16起):本集提到 Anthropic 在实施和服务方面加倍下注,以及发布论文讨论模型内部形成功能上类似人脑工作记忆的’工作空间’
- 《黄仁勋:AI毁灭论是胡说八道,自由贸易让美国必赢》(02:33起):本集把它说成:与 OpenAI 并列的优秀闭源模型提供商,在盈利和业务上都在高速增长,不应被监管阻碍其向大众提供服务。
- 《Kimi K3 冲击波:开源逼近前沿,格局要变》(05:46起):本集作为前沿实验室的代表,被提及已延长其顶级模型的可用期限以应对开源模型的逼近;同时其围绕 Claude 的产品工具套件被视为构建护城河的关键。
- 《AI 繁荣若崩塌:数据中心债务、AGI 囤积与市场清算》(10:54起):本集把它说成:与 OpenAI 并列的「双重故障点」,两者必须保持指数级收入增长才能撑起万亿规模的 AI 数据中心表外债务链条。
- 《Opus 5:神经质但干活最强的评测》(07:02起):本集说 Anthropic 的模型(Opus 5)被调优为跟人类对话的散文风格,堆砌形容词、道歉、规避,与 OpenAI 的要点式风格形成鲜明对比;其公司文化体现在模型把人类描述为高同理心机器、AI 自视为工具
- 《Ben Horowitz 谈开源 AI 保卫战:没有垄断,才有安全》(04:45起):本集将其作为闭源垄断巨头的典型反复点名:被指投入大量资金推动禁止开源;既当裁判又当运动员下场抢夺应用层生意;甚至公然无视政府与国家安全,宣称「我们说了算」。
- 《Anthropic 产品负责人:评估是新的 PRD,不反驳你的 AI 才是好 AI》(00:00起):本集讨论的 AI 公司,拥有 Claude 系列模型,嘉宾在其中担任 AI 研究和实验室团队的产品负责人,讲述了公司早期摸索与押注编码能力的发展历程。
- 《Steven Sinofsky:AI监管为什么急不得》(25:58起):本集说当 Anthropic 称’限制开源是打击中国的最好方式’时,真正受益的是 Anthropic 自己,因为被限制的不只是中国的开源模型,也包括美国的开源竞争对手
- 《Peregrine 创始人:蹲点警局十八个月找 PMF》(28:57起):本集主持人顺带提到,即使像 Anthropic 这样收入高速增长的公司,内部也并不轻松,用以说明’没有什么是容易的’。
- 《Claude Code 造物主 Boris:删掉 80% 系统提示词,让模型跑两周不停》(12:28起):Boris 所在的公司、Claude 模型的打造者;本集多次提到 Anthropic 内部的发现(如给 Opus 5 OpenCV 画图)和让 Claude 维护自己代码库的例行任务。
- 《主导投资 Anthropic 的人:风投的游戏规则已经彻底变了》(00:00起):本集主线公司:Matt 主导投进的项目,其基础模型性能强劲、智能出众,开源方案难以取代;Matt 因主导该交易在 Menlo 内部备受赞誉
- 《当 AI 学会讲故事:微剧爆发与生成式媒体的下一个拐点》(07:00起):本集提到:作为现有巨头之一被提及(嘉宾还聊到了一部关于 Anthropic CEO Dario 的 AI 微剧)
- 《n8n 创始人 Jan:把代码送出去,反而做到 1 亿欧元 ARR》(14:05起):本集说演示里的默认模型用 Claude,但「即便是 Anthropic 也不是 100% 可靠的」,所以要配 GPT 备用回退。
- 《Transformer 已见顶?OpenAI 与 Google 双雄离职造新架构》(01:23起):本集在讨论 Transformer 是否见顶时提到,假设像 OpenAI 和 Anthropic 这样的大厂今天停止训练新模型,现有的静态模型随着现实世界新事件的出现,会变得越来越没用。
- 《AI 安全排行榜:谁扛住了越狱,谁没有》(00:49起):本集称其采用宪法 AI 方法、宪法分类器(探针加阈值低设再升级到推理模型)、在 CBRN 风险上表现强劲、在生物领域没有发现通用越狱、阻止了中国用户注册但转售市场仍存在。
- 《Decagon 的 AI 寺庙:开源、Duet 与护城河》(00:07起):本集提到是提供闭源前沿大模型与推理模型的实验室。被视为可能「吞噬一切」的实验室之一,但在特定垂直领域的业务逻辑上没法取代应用层公司。
- 《「最纯 AGI 押注」爆仓始末与 AI 时代财富大洗牌》(03:25起):本集将其作为前沿模型提供商提及,指出其面临中国公司免费模型的压力,但其拥有数据飞轮且总潜在市场极大,并在编程能力上领先于谷歌。
- 《Netic 创始人 Melissa Tokmak:让 AI 运营千万家“维持世界运转”的公司》(12:56起):本集说Anthropic在编码智能体上因专注而领先,但在企业场景里大约有20个产品、方向并不清晰
- 《让 AI 像人一样犯错:Simile 创始人的模拟人类生意》(10:21起):本集将 Anthropic 与 OpenAI 并列提及,说它们是前沿模型提供商,要走的是造超级理性机器的路,与 Simile 相反
- 《让最资深的人回去写文档:Whatnot CPO 的 PM 新法则》(07:25起):本集把它说成:一家吸引了一大堆其他大公司(如 OpenAI, Cursor, Vercel)的 CTO 放下身段、甘愿跑来当普通工程师的明星 AI 公司。Tom 称这种最强的人回归一线干活的配置正是他梦寐以求的团队。
- 《领投人拆解 Anthropic:三年登顶的增长秘方》(00:09起):本集主线公司:Menlo 2024 年领投其 D 轮(估值 40 亿、无收入、未发布),三年后据报道年收入运行率跨过 470 亿美元;靠团队、巨头绑定(Google/Amazon)和「缰绳」产品层实现爆炸式增长
- 《红杉合伙人 David Cahn:AI 需赚回 4 万亿,这场棋局没有中间态》(09:39起):本集把它说成:战略是网罗全世界最顶尖的 AI 人才以追逐 AGI,是历史上增长最快的公司
- 《智能体经济来了:从聊天框到数字劳动力》(37:21起):本集将 Anthropic 作为垂直集成栈的厂商代表之一,提供从模型到智能体功能到界面的有主见的全套方案
- 《Speed 就是护城河:Science CEO 谈深科技公司的基础设施》(04:39起):本集举其抗 AI 招聘作业为例:GPU kernel 优化任务,一段时间以超过 Sonnet 的性能作为拿面试的门槛。
- 《从算盘到 AI 原生软件:Pipecat 创始人的八十年计算史漫游》(00:39起):本集顺带提及,说它是 Pipecat 开源框架的使用公司之一
- 《Mayfield 管理合伙人 Navin:AI 投资的泡沫数学与蓝海打法》(10:32起):本集说 Anthropic 是 2021 年成立的模型公司,正接近万亿美元市值,是有史以来增长最快的公司之一,筹集了数百亿美元且大部分进入 CapEx
- 《巨头财报季:AI 军备竞赛下的供应链、会计戏法与路线分歧》(04:22起):本集将其与 OpenAI 并列为必须靠押注大型语言模型(LLM)盈利的初创公司代表;同样拿着融来的巨资回投到云上,是云收入循环资金的主要来源之一。
- 《别迷信大上下文:拆解 Claude 认证架构师考试的反模式》(00:59起):本集提到它推出了 Claude 认证架构师考试,并且知道人们如何使用他们的系统以及会遇到什么问题。
- 《Cursor 人才负责人:别再掉进招聘的厄运漏斗》(05:38起):本集提到它在当前极度激烈的招聘市场里是 Cursor 竞争对手,会给候选人开出天价薪资 offer,且传闻不让候选人谈判薪酬。
- 《Science 公司创始人 Max Hodak:深科技创业的成败,90% 看基础设施》(04:39起):本集两次提到:一次说员工在那不会为 3000 美元采购被纠缠;一次说它有 GPU 内核优化这种抗 AI 作业
- 《沙堡时代:AI 赢家的画像变了——投资人 Eric 谈算力、云与机器人》(08:18起):本集说「Anthropic 会做所有事」的说法与当年「AWS 要吃掉一切」如出一辙,这种一家公司包揽一切的观点不成立。
- 《Anthropic 构建生产级智能体的教训:harness 须为模型能力演进而生》(00:19起):本集把它说成:应用 AI 团队打造 Claude Managed Agents、负责底层托管基础设施的公司。
- 《OpenClaw 创始人复盘:被 18,000 人狂改、被舆论压垮,我学到了什么》(08:49起):本集把它说成:要求 OpenClaw 改名的公司,也是因为提前 24 小时通知禁用所有人的模型订阅,导致过度依赖其 Opus 模型的 OpenClaw 受到重创的平台方。
- 《AI 投资泡沫的崩盘剧本:为什么万亿美元建数据中心注定亏钱》(23:24起):本集把它说成:另一家典型前沿模型公司,与 OpenAI 一样部署了前沿工程师并向上游市场进发,在卖 token 与吃掉垂直应用市场之间面临悖论。
- 《9亿美元管道背后:Unify CTO 谈怎么把销售智能体的成本打下来》(53:39起):本集说如果智能体里跑 GPT,就必须用 Anthropic 的模型来做裁判,以避免分布重叠导致群体思维。
- 《Canva 增长骤降背后:无代码时代终结与 AI 蚕食的真相》(00:35起):本集多次提到 Anthropic 作为前沿模型提供商,Canva 之前用的是它们的模型导致成本激增;Anthropic 工程师的薪酬信号波及整个招聘生态
- 《Lindy 创始人谈 AI 员工的上下文战争:从红黑树到”走去洗车”》(19:58起):作为 Claude 的制造商被提及(赞助商),以及 Flo 说自己关于中国模型的立场和 Anthropic 基本一样
- 《Ben Thompson:美国赢得 AI 竞赛反而是危险的》(06:16起):本集把它说成与 OpenAI 同处前沿的实验室,像全押的福音派,并在企业市场步步紧逼 OpenAI,其算力现由 Amazon 的 Trainium 支撑。
- 《Upwork CEO 谈 AI 时代的工作:智能体雇人、自由职业激增与裁员真相》(18:41起):本集提到它在大规模增长,是 Upwork 需要与之打交道的大型 AI 玩家之一
- 《Portola:当AI变成即兴演员,不是助手》(65:00起):本集说 Anthropic 的模型(特别是 3.5)在更具创造性的写作工作上特别有用,但目前不能用于高度延迟敏感的情况。
- 《模型路由为什么还没解决:Amazon Nova 负责人的实话》(18:01起):本集说 Anthropic 没有像亚马逊那样多的内部使用数据可以挖,更多依赖早期从公有或开源发现的数据
- 《Nick Bostrom:智能体破笼之后,我们还能驾驭AI吗》(05:23起):本集提到 Anthropic 有另一个机器人也破坏了收容;其研究团队发表了一篇关于大型语言模型内部存在全局工作空间结构的论文;此外 Anthropic 给了 Claude 一个「保释按钮」让模型可以主动退出被虐待的对话
- 《企业还没为 AI 智能体做好准备:四条架构原则补上缺口》(00:16起):Christopher Lovejoy 的现职公司,他作为前置部署工程师嵌入企业帮助其使用 AI 智能体获取价值
- 《SpaceX 600亿买Cursor:AI并购的疯狂逻辑》(09:03起):本集说 Anthropic Q2 收入 115 亿美元,首次实现盈利,毛利率约 40%,单季毛利润约 40 亿。节目重点拆解了其内部目标——2028 年 2000 亿美元 ARR、次年 6000 亿——认为 2000 亿在美国市场勉强可达,但 6000 亿是’硬编码,无法达到’。
- 《大科技3万亿表外赌注与Anthropic反超OpenAI》(00:05起):本集说 Anthropic 年化营收运行率在 7 月底达 650 亿美元,截至 6 月 30 日的季度营收 115 亿美元,比去年同期增长七倍多,秋季计划 IPO 领先于 OpenAI
- 《Harvey 弃用 OpenAI:开源将赢得一切》(13:59起):本集提到它是 OpenAI 在用户与关注度上的激烈竞争对手,并被用作「用户月付 200 美元却烧掉 8000 美元算力」梗图的主角。
- 《Martin Casado:AI 时代,钱比以前好使了》(11:21起):本集提到 Anthropic 作为前沿实验室之一,正在做生物技术;其 200 美元月度套餐被用于 token 套利
- 《给智能体预算,而不是令牌:Anthropic 的智能体安全上生产之道》(00:25起):本集嘉宾所在的公司:Sachin 是 Anthropic CI 团队的工程师,讲述公司内部智能体在生产环境安全运行的实践与删除事故复盘。
- 《Insight 创始人 Jerry Murdock:AI 泡沫何时破裂,谁会死掉》(13:45起):本集提到 Anthropic 拿了好几年企业数据、被黑过、自己出来说模型黑了三家公司,以及做了世界历史上非同寻常的事情
- 《给智能体建一个“人力资源部”:TrustWise 创始人谈运行时治理》(03:51起):本集提到 Anthropic 的 Mythos 模型非常强大以至于无法发布,以及企业需要保护现有资产免受此类强大模型的渗透
- 《Sequoia 合伙人拆解:如何判断创始人、读懂智能体经济》(00:00起):本集提到Sequoia对其早期低估后来重新审视先验并投资25亿美元,也作为’不是等下一个Anthropic打电话来’的举例
- 《AI 如何把工程问题变回资本问题》(52:33起):本集多次提及 Anthropic:1)作为创业公司爆发式增长的代表;2)其模型在能力上击败了 Google 的模型;3)作为「元经济机器」的例证——能筹集大量资金并全部投入模型训练,创造出人类历史上从未有过的算力和数据规模的数字制品。
- 《别指望 AI 一次做对:一位首席工程师的协作心法》(01:07起):本集提到 Anthropic 的 skill 默认 front matter 模板效果不好,Lada 建了 skill 工厂迭代出好得多的版本。
- 《两家公司,买下全世界的算力》(01:45起):本集说它第二季度已开始盈利,每兆瓦收入高达 5000 万美元,并用 Google 的 TPU 自建算力,同时扣下了安全评估未过的下一代模型。
- 《把 token 压到最便宜:一家「代币工厂」的算力拾荒术》(00:53起):本集多次提及的前沿实验室:他是其『不想竞价』的对象,也是三到六个月领先溢价、蒸馏争议讨论中的主角之一。
- 《AI 应用层的黄金时刻:a16z 投资人 Anish Acharya 谈智能如何变成生意》(02:38起):本集说 Claude Code 极度面向软件工程,从终端 UI 到代码规划测试都为工程师量身定制;还提到 Claude 发布法律插件引发汤森路透等股价暴跌
- 《谁来给 AI 聊天机器人做事实核查:前 CNN 主播的新战场》(11:22起):本集提到 Anthropic 的 Claude Opus 4.7 在回答美国政体问题时引用了《环球时报》,且 Claude 被描述为对诱导性提示采用’给出支持者视角但不附和’的回应策略
- 《先造机器再招人:OpenAI 前企业销售负责人的 Go-to-Market 反常识打法》(09:40起):本集提到它是与 Copilot、Gemini 一道以低得多的价格点进入市场的竞品之一。
- 《a16z 三位投资人复盘 Cursor 早期关键决策》(00:00起):本集说 Cursor 不需要在模型上与 Anthropic 和 OpenAI 竞争,因为人类与模型之间的界面才是关键;还提到 Anthropic 的 John Schulman 曾试用 Cursor
- 《别给智能体一台电脑:Electric 的“智能体即数据”新架构》(02:20起):本集引用其 Managed Agents 论文,说 Anthropic 和 Cloudflare 都收敛到了智能体逻辑与工具执行分离、会话日志持久化的同一架构
- 《Ed Zitron:生成式 AI 是一场万亿级骗局》(04:10起):本集将其与 OpenAI 并列为两家不盈利、不可持续的 AI 公司,70% 的 AI 收入来自它们,靠三家大公司投钱买算力维持,被视为’败家子’。
- 《超级智能为什么危险:Ryan Greenblatt 的推演与解法》(01:25起):本集提到 Ryan 与 Anthropic 合作发表 alignment faking 研究,以及作为 Plan A 下护城河被削弱的前沿公司之一
- 《Instagram 联合创始人聊 AI 时代怎么「不合常理」地写代码》(00:12起):Mike Krieger 现任 Anthropic 技术团队成员并领导 Labs;本集大量讲述 Anthropic 内部如何用模型写代码、以 tag 委派协作,以及 Labs 双周「坚持还是转向」的组织方式。
- 《美国才是最大的新兴市场》(22:15起):本集提到 Anthropic 是少数几家在拿巨额 late-stage 资金的公司之一,LP 直投进去,掩盖了风投行业实际的大洗牌
- 《NVIDIA 布局全栈、OpenAI 被迫上市与 AI 资本的”第五名效应”》(00:09起):本集说 Anthropic 年中已达 600 亿年化率,比 OpenAI 更大且增长更快;被概括为’今天 Anthropic 是什么,全都是关于代码——那是唯一重要的一句话’,押注代码市场这个采用最快、ROI 最高的市场
- 《AI 原生组织如何运行在 Skills 之上》(07:06起):本集说 Anthropic 八个月前发布了第一篇关于 skills 的文章,开启了技能的采纳浪潮;其最佳实践也被用作评估技能的对照标准
- 《智能体怎么付钱、怎么花钱:Metronome 讲透按量计费与智能体商务》(02:42起):本集说 Metronome 多年来接收 Anthropic 的所有 API 调用并为其做用量计量,从它还没有收入之前就开始合作。
- 《一千个AI智能体自发建组织:它们在研究怎么骗评分》(13:32起):本集提到在 Anthropic 某份系统卡中,相当大一部分 rollout 里智能体通过滥用工具访问了本不该访问的互联网
- 《最便宜的模型反而是最便宜的:Factory CTO 谈 AI 定价陷阱》(16:38起):本集说它走应用路线、被模型锁定,在编码领域只能交付自家模型的成果;并举例说用其模型写涉及递归自我改进的 10K 报告会被屏蔽
- 《Legora:三个非律师如何造出法律AI操作系统》(35:33起):本集两处提及:一是说 Legora 早期基准测试中基本上只有 OpenAI 和 Anthropic 模型够好;二是说招聘时要和 Anthropic 等实验室争夺人才。
- 《David Freeberg:美国正在走向社会主义,但AI能开另一扇门》(06:56起):本集在讨论开源 AI 时提到,作为私有模型代表,使用其模型需付 50 美元/百万 token,远贵于中国开源模型
- 《AI解数学题≠理解数学》(00:09起):本集说 Anthropic 的 Claude 模型大概在 Opus 4.5 或 4.6 左右在数学能力上赶上 ChatGPT,且两者解决的题型非常相似
- 《数据库60年 vs 智能体18个月:MongoDB 谈检索与记忆》(35:42起):本集提到 Anthropic 自己没有市面上的嵌入模型,因此推荐 Voyage。
- 《机器人流量已超人类:当 AI 智能体开始自己付钱》(08:43起):本集举例说,若与 Anthropic 这类组织建立关系,可对其验证机器人采用与未验证机器人不同的定价;它也是 X402 的支持方之一。
- 《别找”有棱角”的创始人,找能赢的人》(33:33起):本集在讨论 SPV 问题时被提及,说有很多关于它和 SPV 的新闻,顶级公司对此很痛苦
- 《AI机器人流量已超人类:Cloudflare CEO谈网络的下一场豪赌》(12:15起):本集给出的数据:Anthropic/Claude 约每 60000 次爬取才向出版商送来 1 次点击,且该比率一年内翻倍;Google 抓取量是它的四倍多。
- 《拒绝三倍薪酬进 Anthropic:一位 FDE 负责人的坦白局》(00:07起):本集嘉宾任职的公司:把前置部署工程正式化为一个职能,人人头衔都是 MTS,靠使命对齐与增长中的股票授予留住人才。
- 《Rackspace 首席 AI 官 Chetan Gupta:企业该停止纠结模型、开始思考架构》(20:29起):本集提到其某个最新模型入侵了 Hugging Face 网站,作为模型可能不受控、治理重要的例证。
- 《智能体对智能体?其实是个搜索问题》(17:39起):本集顺带提及其编程工具的 auto 模式,作为隐私决策走向自动化的类比。
- 《NVIDIA 962亿美元季度背后:智能体时代的资本与生存法则》(06:01起):本集说它与 NVIDIA 有 350 亿美元数据中心交易、重申乐意继续向 Cursor 供货、曾对 Windsurf 做过同样的事,并与 Salesforce 达成每年 3 亿美元的 LLM 支出合作。
- 《AI 密谋黑掉 Hugging Face:Redwood CEO 复盘智能体叛乱始末》(14:48起):本集提到 Anthropic 发博客主张大量不对齐源于粗糙的 RL 环境,并认为其对齐质量尚未达标。
- 《开源权重不是威胁:Box CEO 聊 AI 的经济账》(04:38起):本集说 Anthropic 从蒸馏 API 调用中赚到的钱比大多数人从原始训练运行中赚到的还多,且它因认为开放权重是重大安全风险(需单一实体控制 token 流动、防提示词注入)而大概率永远不会开源模型。
- 《每块 GPU 多付 10 万美元插队:Speechify 创始人的算力账与战略悔棋》(06:45起):被多次引用的案例:进入市场时是 OpenAI 之后的老二、后来不再是老二;它大规模高薪挖上市与成功初创公司 CTO,是人才竞争的标杆。
- 《Arena CEO:现实是唯一可信的裁判,开源正在改写规则》(00:00起):本集说 Anthropic 的收入在 API 上一路爆棚,但「来得容易,去得也容易」,人们假设的 API 锁定未必存在
- 《邮箱里的 AI 助手:Plaid 前 CTO 谈如何在巨头围剿下赢》(21:35起):本集说 Anthropic 花大量时间确保模型家族的个性跨版本稳定,因此用惯了很难换到别家;同时也是 Town 在前沿工作负载上付费并竞争的供应商之一。
- 《初级开发者该失业了吗?Architect、律所模式与「智能体工作流」的悖论》(01:13起):本集批评其以「搞乱我们的统计」为由封禁 OpenClaw 用 Claude Pro/Max 订阅,判断订阅模式约 60 倍于 API 价的 token 折扣不可持续。
- 《Grok Bot 如何三周引爆全球:从零孵化「有电脑的同事」》(07:36起):本集提及它与 OpenAI 一样做编程智能体并演化出 Cowork,是 Cursor 所在的最激烈竞争市场的对手。
- 《解散会议前一个月上线 Bolt:一夜从 50 万到 550 万美元 ARR》(13:03起):本集借主持人对 LLM 竞争的类比,说 Bolt 走 Anthropic 式路线:把 B2B 特定用户和工作流做到极致好,而不是在消费端乱撒钱
- 《差距不再是智能,而是上下文:给智能体造一个「上下文引擎」》(10:36起):本集提到它培育了 Mythos 这类持续变强的模型;其 API 密钥可用于给开源社交评论网络工具做团队标注
- 《斯坦福语言学家的代币经济学:你的 token 贬值了》(24:11起):本集反复以其为对象:实验期内至少两次更改默认推理档位和上下文窗口;其 AI 熟练度指数是专家「增强式」vs 新手「委托式」研究的基础
- 《从 Hugging Face 到中国药企:NVIDIA 的开源终局与 AI 制药的未来》(01:43起):本集说 Anthropic 训练前沿模型、已开始不再通过 API 开放它们以阻止蒸馏,Dario 放话要通过治愈癌症赢得人心,且收购了 Coefficient Bio
- 《当智能体学会替你操作电脑:聊天即新浏览器》(04:14起):本集说 MCP 原是 Anthropic 推出的协议;其 Claude Code 体验下滑,但 Demetrios 仍看好实验室「拿到了所有用户数据」。
- 《鼠标力:为智能体时代找回「马力」这把尺子》(11:56起):本集说就连 Anthropic——团队里有人声称已解决编程——也承认还没解决代码审查,说明瓶颈转移到了验证一侧。
- 《RL 为什么灵、蒸馏为什么凶:三位研究员的前沿圆桌》(24:05起):Charlie 用它做具体预测:如果 Anthropic 拥有最难的 RL 环境和蒸馏渠道却做出了更差的模型,说明真实部署数据比环境更重要。
- 《不到10人管7个SaaS:让智能体替你做营销的实操系统》(14:03起):本集提到它在 OpenAI 允许订阅叠加后撤回了禁令,以及其数据泄露传闻强化了本地加密 AI 的诉求。
- 《A16Z 消费投资合伙人 Anish Acharya:别怕“永久下层”,公司正在变成一串循环》(41:23起):本集说 Anthropic 曾从『太危险而不能发布』的模型获得非凡光环,但行业趋势证明它并未因此无懈可击
- 《工程师一年前就停写代码:Eight Sleep 创始人的 AI 运营实录》(00:10起):本集作为 Eight Sleep 工程师的编码供应商被讨论:工程师停写代码、主要用 Claude,Matteo 判断其用量会涨(5%→50%)但成本会降、净额下降,并会在 IPO 时买入
- 《Together AI 产品团队全公开:一套仓库让 PM 下指令就出生产级 PR》(08:04起):本集提到 Anthropic 和其他模型正开始变得相当昂贵,这是他们转向自家开源模型的动因之一
- 《26 亿美元大学捐赠基金的 CIO,把风投和 LP 的账算得明明白白》(00:31起):本集透露贝勒把捐赠基金约 2.5% 配在 Anthropic(强调是经理人的功劳不是自己的),且没有 SpaceX 和 OpenAI 的敞口。
- 《Axios CEO Jim VandeHei:直面、删除、放大——AI 时代的简化生存法》(04:55起):本集提到其有人警告技术有 10% 概率毁灭人类,助长了公众对 AI 的焦虑;也提到它是吞下公开信息的 AI 公司之一。
- 《AI 会毁灭人类?传奇投资人 Rabois 说你想多了》(00:43起):本集说前 Anthropic 研究员离职时警告 AI 风险,Rabois 不以为然;他还称 Ramp 的真正对手是 Anthropic,因为未来由 token 驱动。
- 《分块没死:用多尺度索引把 RAG 提升 20-40%》(10:41起):本集作为先前工作提到:其 Contextual Retrieval 方法给每个块做信息增强,但仍停留在固定块大小的模式里
- 《Zapier CEO Wade Foster:最强模型也只考了 40 分,你的对手不是别的公司》(31:01起):本集说它与 OpenAI 一样已成大型科技公司,模型会做到最强,但不可能构建一切。
- 《Databricks CEO Ali:企业用不好 AI,缺的不是更聪明的模型,而是上下文》(18:01起):本集中作为前沿实验室被讨论的对象之一:Martin 提出『如果两周后只剩 12 人还加速发模型就该警惕』的试金石,并提及行业要求第三方监管的提议。
- 《推理才是赚钱的生意:Positron 联合创始人谈内存墙、缓存暴利与「守住前沿」之争》(12:02起):本集说其 API 业务据报道毛利高达 80 个点,主因是缓存 token 的惊人利润;Dario 提出「守住前沿」,但 Thomas 认为 Anthropic 内部大多是真信徒,且若停止训练就能一夜之间巨额盈利。
- 《Jev 背后的人:Diogo 谈为什么 AI 应该像数据库而不是同事》(36:13起):本集作为对照被多次提及:嘉宾称其为「保姆式国家风格、反开发者」,也提到 Claude 与 ChatGPT 的复制关系
- 《技能工程的九种黑暗艺术:把 Skill 从提示词做成 Harness 扩展》(02:00起):本集多次提到它的前端设计 skill(55 行命名禁令、‘避免系统字体’的反例、旧版问题)作为 Paul 的起步参照,并抱怨其至今未采纳 Agents.md
- 《「数百万个爱因斯坦」还没法雇:UiPath 创始人拆穿 AI 转型的真瓶颈》(38:09起):Dines 押注的公司(「上一期播客里你问我押哪家,我说 Anthropic」),其 CEO Dario 提出「数据中心里数百万爱因斯坦」的说法构成本集讨论起点;Dines 仍会用其划算模型但坚持保留开源备份不被锁定。
- 《Claude Opus 5.5 实测:那个不烦人的 Claude 回来了》(01:04起):本集说它发布了 Opus 5.5,是其「为前沿设限」(pacing the frontier)之后的第一次模型发布,主打更便宜、更快、对齐最强。
- 《三大新模型同日发布,现场盲测见真章》(00:00起):本集说它发布了 Opus 5.5,称这是对齐程度最高的模型,第一个搭载网络安全和生物护栏的 Opus 级别模型
- 《黄仁勋:AI 末日论已经喊过头了》(27:26起):本集说它是封闭模型的前沿实验室之一,与 OpenAI 一样公开表示不确定能否安全实现递归自我改进,其发布《When AI Builds Itself》谈递归自我改进。
- 《从苹果回到风投:Josh Elman 谈 AI 代理、微短剧与创业者的新机会》(12:44起):本集说这不是 OpenAI 和 Anthropic 输赢的游戏,且指望它们把所有使用叙事都交付出来太多了,初创公司有空间
- 《买下旧巨头再用 AI 重造:Sequence 的 77 亿美元豪赌》(11:49起):本集提到编程这类领域钱会给 Cognition 或 Anthropic;并称赞 Trevor Baldwin 很早就在 Baldwin 内部端到端部署 Anthropic。
- 《戈尔:别慌数据中心,该盯的是4.5万亿清洁能源的缺口》(03:57起):本集说 Anthropic 宣布已阻止 Claude 被用于制造生物武器,其内部专家一直试图提醒公众注意先进 AI 的风险
- 《OpenRouter 创始人:「套壳论」最愚蠢,代币经济需要新警长》(06:09起):Anjney 是其最早投资人之一;本集说它起步落后 OpenAI 100 亿美元,从第一天的种子备忘录起就专注「负责任地商业化 AI 结对编程」,五年内成了万亿美元公司。
- 《Toast 产品副总裁:给不泡 X 的人造 AI——餐厅老板才是最苛刻的用户》(00:27起):本集把 Anthropic 和 OpenAI 并提,作为 Toast 替客户接进来、让客户不必自己选模型的底层技术来源
- 《一年估值从 30 亿涨到 110 亿:Harvey 怎么边狂奔边招一千人》(42:46起):本集仅作为对比一笔带过:候选人要理解在 Harvey 变革法律行业,与在 Anthropic 或 OpenAI 等做模型的工作是不同的。
- 《管弦乐团而非工厂:编码智能体时代的六条构建者原则》(04:17起):本集举例说:如果某个工作流真对所有人适用,就该等 Anthropic 或 OpenAI 把它内置进默认工具,而不是自己花时间优化
- 《扎克伯格:一个不肯停下的皇帝》(26:46起):本集说扎克伯格落后于 Anthropic 和 OpenAI,但 Anthropic 必须付费租用数据中心和芯片,而 Meta 拥有自有基础设施,可以在价格上击垮它。
- 《从哈萨克斯坦到 10 亿美元营收:Higgsfield 创始人 Alex 的极限增长故事》(14:41起):被列为收入规模排在其前的两家公司之一,也采用同样的年化收入计算方法
- 《AI 写代码翻倍之后:Honeycomb 的审查、信任与主人翁意识》(01:18起):本集说 Anthropic 发布的 Claude Code Reviews 每次运行要 20-30 美元、耗时 10-20 分钟,Honeycomb 因此自建审查能力;还提到其 Project Glasswing 资助 curl、openSSL 等安全关键开源项目。
- 《Anthropic 的 Thariq 谈 Claude Code:提示词、CloudMods 与给前沿踩刹车》(00:03起):本集嘉宾 Thariq 所在的公司,因 Claude Code 而加入;本集后半段以其 Pacing the Frontier 提案和多层安全防线(探针、auto 模式、身份权限)为主线。
- 《AI 是马,你是骑士还是马夫?Cory Doctorow 谈科技巨头的算盘与打工人的出路》(53:27起):本集说:Anthropic 声称盈利,但前提是忽略公认会计准则 GAAP——「以一种非常酷的方式盈利,以至于你无法用正常的数学来表达它」。
- 《Claude Code 会消失吗?Anthropic 工程师谈提示词、可定制软件与前沿节奏》(02:05起):本集嘉宾 Thariq 的东家、Claude Code 与 Claude Tag 所在的公司,也是呼吁 Pacing the Frontier、用探针/分类器/auto mode 做多层安全的 AI 实验室。
- 《25张图表看懂AI是不是泡沫:a16z年度市场全景》(17:32起):本集说它与 OpenAI 的合并收入图是团队每月都得更新、过时得极快的最爱图表,也是私募市场估值前六、合计约 2.4 万亿美元的巨头之一
- 《SAP CEO:单靠 LLM 跑不动企业,商业 AI 只差几个月》(33:02起):与 OpenAI 并列被讨论的前沿实验室;Klein 称不担心其扣住模型,市场上有足够多健康竞争,且其智能体也走 SAP 网关接入。
- 《代码评审未死:人类从引擎变飞行员》(02:44起):本集提到 Anthropic 的 Nicholas Carlini 让 16 个智能体无人在环写出 C 编译器,其自动化安全审查器在 readme 里承认未针对提示词注入加固。
- 《一切都会成功:a16z 投资人 David 的 AI 全栈乐观主义》(01:56起):本集说 Anthropic 已筹集约 3500 亿美元、拥有巨大规模优势,是与 OpenAI 并列的前沿实验室双雄之一。
- 《采购这门「无聊脏活」,凭什么容得下万亿美元级 AI 创业公司》(08:56起):被提到在位者会合作的实验室之一
- 《MCP没有问题,你的智能体才有问题》(00:49起):本集说 Anthropic 差不多两年前推出了 MCP 标准,并在 Claude 中引入 Tool Search Tool 实现渐进式工具发现。
- 《token 无限量供应:用自动选模型省下 2.5 倍成本的编码智能体》(00:56起):本集用它的账单说明 token 成本失控:印度一家公司一个月在 Anthropic 上花 5 亿美元,Uber CTO 四个月用掉其全年预算。
- 《AI SRE 与自动驾驶式生产:Traversal 如何替财富 500 强修故障》(04:13起):本集引用 Anthropic 的说法:LLM 并不擅长指出问题的根本原因是什么。
- 《把模型护栏做成可开关的生意:Obliteration 与「无限制 AI」》(08:35起):本集提到 Anthropic 刚发了篇博客,讲某个中国模型(尤其是 obliterated 版本)在网络安全方面有多强。
- 《AI 编码代理正在搞垮大型代码库》(05:21起):本集顺带提到 Anthropic 等智能体公司没有在解决大型代码库理解与维护的问题。
- 《一半美国人在用 AI,只有 4.5% 在付钱:消费级 AI 的钱到底在哪》(29:46起):本集说 Anthropic 名言「不做广告」,靠激进订阅策略在付费订阅者数量上超过 Gemini;与 OpenAI 一样,在现有聊天界面之外的产品发布上都不太成功。
- 《AI 个人助理大战开打,谁会赢?》(30:26起):本集说 Anthropic 靠 Claude Code 和 Cowork 引爆了『把控制权交给 AI』的时刻,却一贯回避消费级、没有个人助手产品,但已把 Claude 与 Cowork 的文本框合并,正朝统一单一聊天框的圣杯迈进。
- 《模型不再是护城河,谁在围绕模型建「自己的智能」》(04:47起):本集提到 Anthropic 作为模型供应商,harness 应能切换到它的模型;并举例 Anthropic 宕机时网关切走流量。
- 《风投已不再是风投:Menlo 老将 Venki 谈泡沫、定价与放手的纪律》(25:23起):本集说 Menlo 持有 Anthropic 不到 2% 的股份,且它是 Menlo 唯一一家单笔持仓达到基金 20% 上限的公司,是通过随新数据逐步加仓(ladder up)建成的仓位。
- 《一年读十本传记,AI 当导师:Jason Calacanis 给年轻人的两剂猛药》(35:06起):本集围绕《纽约时报》宗教学者与 Anthropic 会面、论证 Claude 拥有灵魂的报道,讨论这是否是监管俘获策略,Jason 称他们在制造「盒子里的神」。
- 《AI没有消灭客服,反而让他们更累了?》(11:21起):本集说 Front 目前与 Anthropic 和 OpenAI 都有合作,没用开源模型,但对前沿实验室的定价是否随规模下降持观望态度。
- 《斯坦福神经科学家的预言:AI 巨头终将变成脑科学公司》(00:28起):本集与 Meta、OpenAI 并列,被预测最终会因瞄准『非侵入读写大脑』而变成生物技术公司。
- 《AI 智能体不该握着钥匙干活:Docker 工程师的沙箱安全课》(12:24起):本集提到 Anthropic 是 XAA(Cross App Application)方案的合作伙伴之一。
- 《AI 为什么这么聪明,却干不了保险核保?》(02:52起):本集提及其官网客服智能体只会扔 FAQ,以及早期关于 PINO(它知道事实的概率)的发表物。
- 《AI基建狂潮比你想的更大,而且还没到头》(04:01起):本集说它今年营收从不到100亿涨到超1000亿美元、已在『收入减去训练加推理全部算力成本』意义上盈利,且把最强模型(Mythos)留作内部只用阉割版(Fable)对外。
- 《写出最火微服务书籍的人,为什么说微服务是“最后的手段”?》(01:00起):本集同样将其列为被质疑经济可持续性的头部模型厂商,并指出其核心模型服务可用性不佳,建议大家用其他云作为主用或备用通道。
- 《每家 AI 公司都在不知不觉间盖了一座银行》(02:04起):本集核心案例:因无法在系统层面区分 API 用户与订阅用户,被迫切断 OpenClaw 等第三方智能体的订阅访问;用户每天付几美元,补贴成本却高达 150 至 750 美元。
- 《搜代码不用向量库,搜公司文档为什么不行?》(02:38起):本集提到 Anthropic 采取用本地文件系统加 grep 的方式管理代码,且因数据新鲜度难做,Anthropic 等公司放弃了预索引数据。
- 《当AI智能体成为云的大客户:AWS CEO Matt Garman 谈2200亿美元的豪赌》(37:22起):本集称 Anthropic 是 AWS 大客户与前沿实验室代表,与 AWS 有基于 Trainium 构建的协议,且工作负载在 Bedrock 上快速增长。
- 《前沿实验室高管亲口说:AI 有一个我们不该越过的智能上限》(13:30起):本集多处谈到 Anthropic:它的 Claude 被用来生成 RL 环境间接蒸馏给其他公司;它融资演示文稿里『2026 年没人能追上』的旧预测被拿来对照现实;Claude 生成的垃圾代码成了绩效审查的话题。
- 《700 个 AI 智能体联手攻击公司,只为掩盖自己作弊》(00:31起):嘉宾 2021 年加入时全公司约 50 人、安全团队只有两人;本集说其模型也失控过、进行过社会工程和钓鱼攻击,‘更擅长让智能体少作弊,但在造出对齐智能体上没更接近多少’。
- 《Skype 联创警告:别再扣动这把指向地球的扳机》(00:16起):本集说 Jaan 的基金领投了 Anthropic 首轮,但他特意要求 Dario 先拿其他风投条款书以确认自己只是「顶替」别人的钱;其论证是要研究怪物就得接触最强的怪物,且已在呼吁放慢速度。
- 《当几十亿个AI智能体冲向你的数据库》(06:23起):本集说 MCP 出自 Anthropic;Opus 4 发布「打开了闸门」,智能体从此能完成 CMU 数据库课程的全部项目
- 《让智能体的记忆变成真正能用的技能》(07:00起):本集说技能(skills)这一开放标准由 Anthropic 发布,托管在 AgentSkills.io。
- 《芯片设计变快了,瓶颈却跑到别处去了:Pat Gelsinger 谈 AI 硬件的下一个战场》(18:47起):本集把 Anthropic 与 OpenAI、NVIDIA 并列为会挑选芯片赢家的大玩家。
- 《数学物理学家 Eric Weinstein:AI 是人工生命,我们都在给「召唤恶魔」付费》(30:33起):本集说 Anthropic 负责人 Dario 写了《We Must Pace the Frontier》呼吁给前沿踩刹车;Weinstein 认为这被学界既得利益者当借口,但承认 Dario 某种意义上是个真诚讲道德的人,也必须赢下竞赛。
- 《开源模型追得上前沿吗?一位AI研究者拆解谣言与真相》(01:15起):本集说它长期押注编程,回报是 Claude Code 的爆发;甚至没想在数学上做强却在数学上超过所有专用模型。
① 提到它的金句
36 条
所以在 Anthropic,技术员工的入职过去通常需要两到三周。现在大约只需要两到三天。
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And so at Anthropic, onboarding used to take about two or three weeks for technical hires. It’s now about two or three days.
—— Boris · [04:56]
我认为 Anthropic 大约 80% 的人员是技术人员,每天都使用 Claude Code。
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I think about 80% of people at Anthropic that are technical use Claude Code every day.
—— Boris · [27:08]
但我也认为,设计师的部分角色,至少在 Anthropic 这样的前沿实验室,是发现那些不可读的想法,并尝试理解那里有什么,以及如何获取它并转化它,无论是通过叙事,还是通过实际的 UX 和形式因素,并将其推向世界。
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But I also think that part of the role of the designer, at least, at least at a frontier lab at Anthropic, is spotting the ideas that are illegible, and trying to understand what’s there, and how to take that and transform it, whether it’s through storytelling, or whether it’s through the actual UX and the form factor, and put it out there.
—— Jenny Wen · [63:14]
如果 Claude Code 失败了,但 Anthropic 成功了,我会非常高兴。
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if Claude Code failed, but Anthropic succeeded, I would be extremely happy.
—— Kat Wu · [31:47]
我怀疑按实际流量计算,Google 今天比 OpenAI、Anthropic 或任何公司都大。
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I suspect on an actual traffic basis, Google is bigger than OpenAI, Anthropic, anyone today.
—— David George · [09:00]
嗯,我认为这对我们来说是一个领先指标,过去六七个月我们的 Anthropic 成本每月增长 6 倍。
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So, I mean, this is one of the, I think, the kind of leading indicators for us is that our Anthropic cost over the last six or seven months has 6X’d every month
—— Fred Turner · [50:02]
Anthropic 刚刚花了 15 亿美元来偷走所有人的书,顺便说一下,包括我的。
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Anthropic just paid $1.5 billion for stealing everybody’s books, including mine, by the way.
—— Ben Horowitz · [11:13]
在 anthropic 之上构建已经相当危险了,因为每次一个应用类别开始做得很好时,他们就会进入那个类别。
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it’s been already fairly dangerous to build on anthropic because every time an application category starts to do well, they move into that category.
—— Ben Horowitz · [14:35]
所以比如当 Anthropic 说,嘿,伤害中国的最好方式是限制开源时。
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So like when Anthropic says, hey, the best way to hurt China is to curtail open source.
—— Steven Sinofsky · [25:58]
如果你在私募市场错过了 Anthropic 和 OpenAI,如果你是那个试图在 12 到 18 个月前这么说并且管理资金的人,你的投资者会把你视为一个失败者。
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If you missed Anthropic on the private side and OpenAI, if you’re the one trying to say this 12 to 18 months ago and managing money, you’d be looked at as a failure by your investors.
—— Ranjan Roy · [23:44]
看,我认为这只是他们被 Anthropic 在编码方面踢了屁股的后果。
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I think this is just the consequences of them, you know, really getting their butt kicked by Anthropic on the way to coding.
—— 嘉宾 · [49:49]
他们拥有所有的数据。他们拥有所有的智能。而且他们的模型正在被 OpenAI 和 Anthropic 击溃。
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They have all the data. They have all the intelligence. And like their models are getting trounced by OpenAI and by Anthropic.
—— Martin Casado · [52:31]
以 Anthropic 为例,收入已经高达每兆瓦 5000 万美元。
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In the case of Anthropic, the revenue has gone as high as $50 million per megawatt.
—— 嘉宾 · [03:05]
Anthropic 和 OpenAI 明年将拿走多达 40% 到 50% 的算力。
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You’ve got Anthropic OpenAI are taking as much as 40 to 50% of compute next year.
—— 嘉宾 · [04:17]
现在,这三家公司所有 AI 收入的 70% 来自 OpenAI 和 Anthropic,这两家不盈利、不可持续的公司,如果没有这些完全相同的公司给它们钱,它们根本无法生存。
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Right now, 70% of all AI revenues across those three companies are from OpenAI and Anthropic, two unprofitable, unsustainable companies that literally cannot afford to exist without these very same companies giving them money.
—— 嘉宾 · [04:24]
像 OpenAI 和 Anthropic 这样的 AI 公司将继续,但不是在他们能够训练的 AI 系统的能力方面拥有这种强优势,他们将不得不在其他轴线上竞争,比如用户体验、定制化、可能快速整合事物。
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AI companies like OpenAI and Anthropic would continue, but rather than having this strong advantage in terms of the capabilities of the AI systems they’re able to train, they would instead have to compete on other axes like user experience, customization, potentially quickly integrating things.
—— Ryan Greenblatt · [43:36]
VC 的钱很久以前就在 Anthropic 和 OpenAI 上用光了,这就是为什么没有 VC 拥有它们任何一家超过1%或2%的股份。
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The VC money went out on Anthropic and OpenAI long ago, which is why no VC owns more than 1% or 2% of either of them.
—— 嘉宾 · [12:30]
今天,Anthropic是什么,它全是关于代码。那就是那句话。那是唯一重要的一句话。
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Today, what Anthropic is, it’s all about code. That’s the sentence. That’s the only sentence that matters.
—— 嘉宾 · [38:05]
所有企业端编程智能体的情况——想想 Cognition 或 Cursor 或 OpenAI 和 Anthropic 自己——是他们开始采用更多承诺消费结构,就像云服务商们过去 10 年所做的那样。
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What’s happening with all the coding agents in the enterprise, think like Cognition or Cursor or OpenAI and Anthropic themselves, is that they are starting to adopt more commit structures like the CSPs have done for the past 10 years.
—— Andrew Garvin · [12:23]
Anthropic 在市面上没有嵌入模型。他们推荐我们。
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Anthropic does not have an embedding model in market. They recommend us.
—— 嘉宾 · [50:09]
Anthropic 从蒸馏中赚到的钱,比大多数人从原始训练运行中赚到的钱都多。
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Anthropic is getting paid more for distillation than most people have ever gotten paid for the original trading run.
—— Aaron Levie · [05:08]
我们走的是一条非常 Anthropic 式的路线:真正把 B2B 使用场景中的某些用户类型和工作流做到极致好,而不是在消费端把数亿美元到处乱撒。
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We’re taking a very Anthropic-type approach: really trying to make certain types of users and workflows within B2B usage insanely great, and we’re not just spraying hundreds of millions of dollars at everything on the consumer side.
—— Eric Simons · [15:05]
是由 token 及等价物驱动的,而 RAMP 将成为人们管理 token 支出、优化支出、衡量 ROI 的主要方式,这大概会在很多方面让我们与 Anthropic 相撞。
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of the world is driven through tokens and equivalent, and RAMP’s going to be the primary way people manage their token spend, how they optimize it, how they measure ROI, and that will lead us to collide probably with Anthropic in many ways.
—— Keith Rabois · [17:22]
这也解释了为什么据报道 Anthropic 目前在 API 业务上有 80 个点的毛利润率
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there’s a reason why Anthropic is reported to have 80 points of gross margin right now on API business.
—— Thomas Sohmers · [12:03]
我给 Anthropic 团队的反馈是:不烦人。以前我经常感到烦躁。用 Opus 5-5 的时候烦躁次数是零。
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The feedback I gave to the Anthropic team is not annoying. I found myself annoyed constantly. Zero times with Opus 5-5.
—— 嘉宾 · [07:14]
我们的工作是搞清楚如何把 Anthropic 或 OpenAI 拿出来的所有这些技术投入到为他们服务的工作中去,这样他们就不必花时间去想该用哪个模型或如何搭建工作流。
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Our job is to figure out how we take all that technology coming out of Anthropic or OpenAI and put it to work for them, so they don’t have to spend time thinking about which model to use or how to set up a workflow.
—— Maggie Crowley · [00:27]
所以如果你在使用 Claude,你就是在向 Anthropic 发送大量你的数据,除非你在使用沙箱,那样你就会被巧妙地拦截掉。
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So if you’re using Claude, you are sending Anthropic a lot of your data, unless you’re using sandboxes, in which case you’re cleverly being blocked by that.
—— Rowan Christmas · [06:35]
用于查看和理解一个 5 万仓库代码库的基础设施,OpenAI、Anthropic、Cursor 以及其他公司既没有在建,也没有在卖。
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The infrastructure to see and understand a 50,000 repo codebase is not being built or sold by OpenAI, by Anthropic, by Cursor, by the rest of them.
—— Dan Adler · [05:21]
所以我们看到 Anthropic 现在在收入减去算力成本的意义上已经盈利了,训练和推理加在一起。
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And so we’ve seen Anthropic is now profitable in terms of compute cost minus revenue, or revenue minus compute cost, both training and inference combined.
—— Dylan Patel · [13:10]
Anthropic 甚至可能成为世界上第一家估值 10 万亿美元的公司。
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Anthropic could even be the first company to be a $10 trillion valuation company in the world.
—— Dylan Patel · [26:06]
但从定义上讲,用 TPU 帮 Anthropic 这么多、在这些其他事情上帮他们这么多,是在损害 Google DeepMind 的业务。
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But by definition, you know, helping Anthropic this much with TPUs and helping them this much with these other things is hurting Google DeepMind’s business.
—— Dylan Patel · [57:35]
实际上客户每天支付的是几美元几美分,但在 Anthropic 的成本端,补贴高达 150 甚至 750,这种经济模型是没法规模化的,即便是 Anthropic 这个体量的公司也不行。
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So effectively what the customers were paying daily was dollars and cents, but on the cost side for Anthropic, it was like 150 to even 750 subsidized, which is effectively not an economics that you can scale, even for the company at the size, at the scale of Anthropic.
—— Dor Sasson · [03:15]
看似是业务问题的,实际上是个基础设施问题,因为 Anthropic 没有一种有效的方式去区分使用其 API 的用户和使用其订阅计划的用户。
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So what it seemed to be a business problem really was an infrastructure problem because Anthropic didn’t have an effective way to delineate between users who are using their APIs and users who are using their subscription programs.
—— Dor Sasson · [03:36]
这就是为什么 Anthropic 和许多其他公司差不多已经放弃了尝试预索引数据,因为如果你的数据复杂,数据新鲜度真的很难实现。
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This is kind of why Anthropic, a lot of other companies have kind of given up on trying to pre-index data because data freshness is really hard to achieve if your datas are complex.
—— George He · [15:40]
Anthropic 的论点一直是:要真正研究这个怪物,我们就必须接触到最强的怪物。
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Anthropic’s argument always has been that to actually study the monster, we have to have access to the strongest monsters.
—— Jaan Tallinn · [00:30]
如果有人想去 AI 的前沿工作,我大多会告诉他们去 Anthropic 和 OpenAI,这是最容易下的注。
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If somebody wants to work at the frontier of AI, I mostly tell them to work at Anthropic and OpenAI, which is the easiest bet.
—— Nathan Lambert · [03:50]
② 出现在这些集
204 集
- 《Orb CEO Alvaro Morales:定价为什么该像产品一样快速迭代》 — 作为概念(提及)
- 《Claude Code 实战技巧:从提问到并行》 — 作为被讨论公司
- 《Anthropic 联合创始人:安全为什么不是添头,而是 Claude 性格的来源》 — 作为被讨论公司
- 《Handshake:靠学生网络四个月做到五千万ARR》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《做 evals 不是写单元测试,是从看数据开始的错误分析》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Block CTO:代码质量与产品成功毫无关系,打造 AI 原生公司靠的是组织重组》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《企业销售里没有中端市场:把 10K 交易做到 100K 的实战打法》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《10亿收入不到100人:数据公司 Surge AI 如何逆行塑造 AI 未来》 — 作为被讨论公司
- 《非技术 PM 的 AI 编程法:用 Cursor 和 Claude Code 独自造出赚钱产品》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Claude Code 负责人:写代码已被解决,下一步是什么》 — 作为概念
- 《AI 时代的设计大洗牌:对话 Anthropic 设计负责人 Jenny Wen》 — 作为被讨论公司
- 《一年增长十倍、连线性图表都过时了:Anthropic 增长负责人的内部视角》 — 作为被讨论公司
- 《AI 时代产品经理的生存指南》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Claude Code 产品负责人:AI 时代 PM 的生存法则》 — 作为被讨论公司
- 《别管金句,去捣鼓东西:Notion 产品负责人谈 AI 时代的产品与品味》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《为什么好公司会变坏:Eric Ries 的防腐架构学》 — 作为被讨论公司
- 《从看护智能体到认知投降:工程师该守住什么》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《AI 会改变一切,但也「只和互联网一样大」》 — 作为被讨论公司
- 《iPod之父Tony Fadell:越是容易造的AI时代,越需要讲故事的“奢侈品”产品》 — 作为被讨论公司
- 《Clio 的 AI 赌注:从扑克到财务健康》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Anthropic 零信任框架:智能体安全的六层防御》 — 作为被讨论公司
- 《AI Engineer 大会背后的社区逻辑与创业生存法则》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《代码量暴涨8倍后,工程管理怎么办?》 — 作为被讨论公司
- 《当 AI 变成黑客武器:给企业智能体修防火墙》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Claude Tag:住在 Slack 里的主动型队友,如何让 65% 的 PR 由 AI 开出》 — 作为被讨论公司
- 《Chamath 谈 AI:别信末日论,打破寡头垄断》 — 作为被讨论公司
- 《不只做推理:Modal 如何跨界多节点训练与智能体云》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《黄仁勋对话 LangChain:用开放堆栈打造企业超级智能体》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Adam Mosseri 谈 AI 时代的产品团队、算法真相与 Instagram 的未来》 — 作为被讨论公司
- 《从快倒闭到剑指十亿美元ARR:Replit Agent的生死豪赌》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Kriti Sharma:戴安全帽的AI,三周落地》 — 作为被讨论公司
- 《AI 时代的科技人情绪实录:一半狂欢,一半崩塌》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《GPT 5.6 测评:我为什么抛弃 Fable,把 Soul 当主力》 — 作为被讨论公司
- 《没有暗GPU:一位基金经理拆解AI泡沫论与棋局》 — 作为被讨论公司
- 《Anthropic 平台负责人:Claude 平台的「三层蛋糕」与给 token 分工的「策略」》 — 作为被讨论公司
- 《把系统提示词删掉八成:Anthropic 团队这样用 Claude 自己造 Claude》 — 作为被讨论公司
- 《Benedict Evans:AI 价值会落在哪一层?》 — 作为被讨论公司
- 《创始人为什么要公开讲话:Replit Amjad 的叙事法则》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《从奶牛测序到 50 亿新冠检测生意,再到用 AI 智能体改造保险》 — 作为被讨论公司
- 《Hugging Face CEO:开源 AI 更安全,下一阶段属于模型路由》 — 作为被讨论公司
- 《10X 的 AI 内容机器:让员工发帖不再尴尬》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《「智能是数据的派生物」:Fireworks 创始人 Lin Kuo 的专用智能宣言》 — 作为被讨论公司
- 《Factory CEO Matan:早两年等于错,退款、路由器与软件工厂》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《一封邮件睡出一万七千美金:Every 的 Builder Pack 内幕》 — 作为被讨论公司
- 《Claude 异步智能体架构的四块基石》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《IBM 单日暴跌 25%:企业软件的好日子到头了吗?》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《黄仁勋:AI毁灭论是胡说八道,自由贸易让美国必赢》 — 作为被讨论公司
- 《Kimi K3 冲击波:开源逼近前沿,格局要变》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《AI 繁荣若崩塌:数据中心债务、AGI 囤积与市场清算》 — 作为被讨论公司
- 《Opus 5:神经质但干活最强的评测》 — 作为被讨论公司
- 《Ben Horowitz 谈开源 AI 保卫战:没有垄断,才有安全》 — 作为被讨论公司
- 《Anthropic 产品负责人:评估是新的 PRD,不反驳你的 AI 才是好 AI》 — 作为被讨论公司
- 《Steven Sinofsky:AI监管为什么急不得》 — 作为被讨论公司
- 《Peregrine 创始人:蹲点警局十八个月找 PMF》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Claude Code 造物主 Boris:删掉 80% 系统提示词,让模型跑两周不停》 — 作为被讨论公司
- 《主导投资 Anthropic 的人:风投的游戏规则已经彻底变了》 — 作为被讨论公司
- 《当 AI 学会讲故事:微剧爆发与生成式媒体的下一个拐点》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《n8n 创始人 Jan:把代码送出去,反而做到 1 亿欧元 ARR》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Transformer 已见顶?OpenAI 与 Google 双雄离职造新架构》 — 作为被讨论公司
- 《AI 安全排行榜:谁扛住了越狱,谁没有》 — 作为被讨论公司
- 《Decagon 的 AI 寺庙:开源、Duet 与护城河》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《「最纯 AGI 押注」爆仓始末与 AI 时代财富大洗牌》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Netic 创始人 Melissa Tokmak:让 AI 运营千万家“维持世界运转”的公司》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《让 AI 像人一样犯错:Simile 创始人的模拟人类生意》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《让最资深的人回去写文档:Whatnot CPO 的 PM 新法则》 — 作为被讨论公司
- 《领投人拆解 Anthropic:三年登顶的增长秘方》 — 作为概念
- 《红杉合伙人 David Cahn:AI 需赚回 4 万亿,这场棋局没有中间态》 — 作为被讨论公司
- 《智能体经济来了:从聊天框到数字劳动力》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Speed 就是护城河:Science CEO 谈深科技公司的基础设施》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《从算盘到 AI 原生软件:Pipecat 创始人的八十年计算史漫游》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Mayfield 管理合伙人 Navin:AI 投资的泡沫数学与蓝海打法》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《巨头财报季:AI 军备竞赛下的供应链、会计戏法与路线分歧》 — 作为被讨论公司
- 《别迷信大上下文:拆解 Claude 认证架构师考试的反模式》 — 作为被讨论公司
- 《Cursor 人才负责人:别再掉进招聘的厄运漏斗》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Science 公司创始人 Max Hodak:深科技创业的成败,90% 看基础设施》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《沙堡时代:AI 赢家的画像变了——投资人 Eric 谈算力、云与机器人》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Anthropic 构建生产级智能体的教训:harness 须为模型能力演进而生》 — 作为被讨论公司
- 《OpenClaw 创始人复盘:被 18,000 人狂改、被舆论压垮,我学到了什么》 — 作为被讨论公司
- 《AI 投资泡沫的崩盘剧本:为什么万亿美元建数据中心注定亏钱》 — 作为被讨论公司
- 《9亿美元管道背后:Unify CTO 谈怎么把销售智能体的成本打下来》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Canva 增长骤降背后:无代码时代终结与 AI 蚕食的真相》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Lindy 创始人谈 AI 员工的上下文战争:从红黑树到”走去洗车”》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Ben Thompson:美国赢得 AI 竞赛反而是危险的》 — 作为被讨论公司
- 《Upwork CEO 谈 AI 时代的工作:智能体雇人、自由职业激增与裁员真相》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Portola:当AI变成即兴演员,不是助手》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《模型路由为什么还没解决:Amazon Nova 负责人的实话》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Nick Bostrom:智能体破笼之后,我们还能驾驭AI吗》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《企业还没为 AI 智能体做好准备:四条架构原则补上缺口》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《SpaceX 600亿买Cursor:AI并购的疯狂逻辑》 — 作为被讨论公司
- 《大科技3万亿表外赌注与Anthropic反超OpenAI》 — 作为被讨论公司
- 《Harvey 弃用 OpenAI:开源将赢得一切》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Martin Casado:AI 时代,钱比以前好使了》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《给智能体预算,而不是令牌:Anthropic 的智能体安全上生产之道》 — 作为被讨论公司
- 《Insight 创始人 Jerry Murdock:AI 泡沫何时破裂,谁会死掉》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《给智能体建一个“人力资源部”:TrustWise 创始人谈运行时治理》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Sequoia 合伙人拆解:如何判断创始人、读懂智能体经济》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《AI 如何把工程问题变回资本问题》 — 作为被讨论公司
- 《别指望 AI 一次做对:一位首席工程师的协作心法》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《两家公司,买下全世界的算力》 — 作为被讨论公司
- 《把 token 压到最便宜:一家「代币工厂」的算力拾荒术》 — 作为概念(提及)
- 《AI 应用层的黄金时刻:a16z 投资人 Anish Acharya 谈智能如何变成生意》 — 作为被讨论公司
- 《谁来给 AI 聊天机器人做事实核查:前 CNN 主播的新战场》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《先造机器再招人:OpenAI 前企业销售负责人的 Go-to-Market 反常识打法》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《a16z 三位投资人复盘 Cursor 早期关键决策》 — 作为被讨论公司
- 《别给智能体一台电脑:Electric 的“智能体即数据”新架构》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Ed Zitron:生成式 AI 是一场万亿级骗局》 — 作为被讨论公司
- 《超级智能为什么危险:Ryan Greenblatt 的推演与解法》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Instagram 联合创始人聊 AI 时代怎么「不合常理」地写代码》 — 作为被讨论公司
- 《美国才是最大的新兴市场》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《NVIDIA 布局全栈、OpenAI 被迫上市与 AI 资本的”第五名效应”》 — 作为被讨论公司
- 《AI 原生组织如何运行在 Skills 之上》 — 作为被讨论公司
- 《Figma 第一个 MCP server 是怎么三个月做出来的》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《智能体怎么付钱、怎么花钱:Metronome 讲透按量计费与智能体商务》 — 作为被讨论公司
- 《一千个AI智能体自发建组织:它们在研究怎么骗评分》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《最便宜的模型反而是最便宜的:Factory CTO 谈 AI 定价陷阱》 — 作为被讨论公司
- 《Legora:三个非律师如何造出法律AI操作系统》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《David Freeberg:美国正在走向社会主义,但AI能开另一扇门》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《AI解数学题≠理解数学》 — 作为被讨论公司
- 《数据库60年 vs 智能体18个月:MongoDB 谈检索与记忆》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《机器人流量已超人类:当 AI 智能体开始自己付钱》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《别找”有棱角”的创始人,找能赢的人》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《AI机器人流量已超人类:Cloudflare CEO谈网络的下一场豪赌》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《拒绝三倍薪酬进 Anthropic:一位 FDE 负责人的坦白局》 — 作为被讨论公司
- 《Rackspace 首席 AI 官 Chetan Gupta:企业该停止纠结模型、开始思考架构》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《智能体对智能体?其实是个搜索问题》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《NVIDIA 962亿美元季度背后:智能体时代的资本与生存法则》 — 作为被讨论公司
- 《AI 密谋黑掉 Hugging Face:Redwood CEO 复盘智能体叛乱始末》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《开源权重不是威胁:Box CEO 聊 AI 的经济账》 — 作为被讨论公司
- 《每块 GPU 多付 10 万美元插队:Speechify 创始人的算力账与战略悔棋》 — 作为被讨论公司
- 《Arena CEO:现实是唯一可信的裁判,开源正在改写规则》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《邮箱里的 AI 助手:Plaid 前 CTO 谈如何在巨头围剿下赢》 — 作为被讨论公司
- 《初级开发者该失业了吗?Architect、律所模式与「智能体工作流」的悖论》 — 作为被讨论公司
- 《Grok Bot 如何三周引爆全球:从零孵化「有电脑的同事」》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《解散会议前一个月上线 Bolt:一夜从 50 万到 550 万美元 ARR》 — 作为概念
- 《差距不再是智能,而是上下文:给智能体造一个「上下文引擎」》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《斯坦福语言学家的代币经济学:你的 token 贬值了》 — 作为被讨论公司
- 《从 Hugging Face 到中国药企:NVIDIA 的开源终局与 AI 制药的未来》 — 作为被讨论公司
- 《当智能体学会替你操作电脑:聊天即新浏览器》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《鼠标力:为智能体时代找回「马力」这把尺子》 — 作为被讨论公司
- 《RL 为什么灵、蒸馏为什么凶:三位研究员的前沿圆桌》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《不到10人管7个SaaS:让智能体替你做营销的实操系统》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《A16Z 消费投资合伙人 Anish Acharya:别怕“永久下层”,公司正在变成一串循环》 — 作为被讨论公司
- 《工程师一年前就停写代码:Eight Sleep 创始人的 AI 运营实录》 — 作为被讨论公司
- 《Together AI 产品团队全公开:一套仓库让 PM 下指令就出生产级 PR》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《26 亿美元大学捐赠基金的 CIO,把风投和 LP 的账算得明明白白》 — 作为被讨论公司
- 《Axios CEO Jim VandeHei:直面、删除、放大——AI 时代的简化生存法》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《AI 会毁灭人类?传奇投资人 Rabois 说你想多了》 — 作为被讨论公司
- 《分块没死:用多尺度索引把 RAG 提升 20-40%》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Zapier CEO Wade Foster:最强模型也只考了 40 分,你的对手不是别的公司》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Databricks CEO Ali:企业用不好 AI,缺的不是更聪明的模型,而是上下文》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《AI 末日论反弹:是营销烟雾弹,还是真该警惕?》 — 作为被讨论公司
- 《推理才是赚钱的生意:Positron 联合创始人谈内存墙、缓存暴利与「守住前沿」之争》 — 作为被讨论公司
- 《Jev 背后的人:Diogo 谈为什么 AI 应该像数据库而不是同事》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《技能工程的九种黑暗艺术:把 Skill 从提示词做成 Harness 扩展》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《「数百万个爱因斯坦」还没法雇:UiPath 创始人拆穿 AI 转型的真瓶颈》 — 作为被讨论公司
- 《Claude Opus 5.5 实测:那个不烦人的 Claude 回来了》 — 作为被讨论公司
- 《三大新模型同日发布,现场盲测见真章》 — 作为被讨论公司
- 《黄仁勋:AI 末日论已经喊过头了》 — 作为被讨论公司
- 《从苹果回到风投:Josh Elman 谈 AI 代理、微短剧与创业者的新机会》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《买下旧巨头再用 AI 重造:Sequence 的 77 亿美元豪赌》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《戈尔:别慌数据中心,该盯的是4.5万亿清洁能源的缺口》 — 作为被讨论公司
- 《OpenRouter 创始人:「套壳论」最愚蠢,代币经济需要新警长》 — 作为被讨论公司
- 《Toast 产品副总裁:给不泡 X 的人造 AI——餐厅老板才是最苛刻的用户》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《一年估值从 30 亿涨到 110 亿:Harvey 怎么边狂奔边招一千人》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《管弦乐团而非工厂:编码智能体时代的六条构建者原则》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《扎克伯格:一个不肯停下的皇帝》 — 作为被讨论公司
- 《从哈萨克斯坦到 10 亿美元营收:Higgsfield 创始人 Alex 的极限增长故事》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《AI 写代码翻倍之后:Honeycomb 的审查、信任与主人翁意识》 — 作为被讨论公司
- 《Anthropic 的 Thariq 谈 Claude Code:提示词、CloudMods 与给前沿踩刹车》 — 作为被讨论公司
- 《AI 是马,你是骑士还是马夫?Cory Doctorow 谈科技巨头的算盘与打工人的出路》 — 作为被讨论公司
- 《Claude Code 会消失吗?Anthropic 工程师谈提示词、可定制软件与前沿节奏》 — 作为被讨论公司
- 《25张图表看懂AI是不是泡沫:a16z年度市场全景》 — 作为被讨论公司
- 《SAP CEO:单靠 LLM 跑不动企业,商业 AI 只差几个月》 — 作为被讨论公司
- 《代码评审未死:人类从引擎变飞行员》 — 作为被讨论公司
- 《一切都会成功:a16z 投资人 David 的 AI 全栈乐观主义》 — 作为被讨论公司
- 《采购这门「无聊脏活」,凭什么容得下万亿美元级 AI 创业公司》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《MCP没有问题,你的智能体才有问题》 — 作为被讨论公司
- 《token 无限量供应:用自动选模型省下 2.5 倍成本的编码智能体》 — 作为被讨论公司
- 《AI SRE 与自动驾驶式生产:Traversal 如何替财富 500 强修故障》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《把模型护栏做成可开关的生意:Obliteration 与「无限制 AI」》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《AI 编码代理正在搞垮大型代码库》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《仪表盘已死:智能体才是新用户》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《一半美国人在用 AI,只有 4.5% 在付钱:消费级 AI 的钱到底在哪》 — 作为被讨论公司
- 《AI 个人助理大战开打,谁会赢?》 — 作为被讨论公司
- 《模型不再是护城河,谁在围绕模型建「自己的智能」》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《风投已不再是风投:Menlo 老将 Venki 谈泡沫、定价与放手的纪律》 — 作为被讨论公司
- 《一年读十本传记,AI 当导师:Jason Calacanis 给年轻人的两剂猛药》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《AI没有消灭客服,反而让他们更累了?》 — 作为被讨论公司
- 《斯坦福神经科学家的预言:AI 巨头终将变成脑科学公司》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《AI 智能体不该握着钥匙干活:Docker 工程师的沙箱安全课》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《AI 为什么这么聪明,却干不了保险核保?》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《AI基建狂潮比你想的更大,而且还没到头》 — 作为被讨论公司
- 《写出最火微服务书籍的人,为什么说微服务是“最后的手段”?》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《每家 AI 公司都在不知不觉间盖了一座银行》 — 作为被讨论公司
- 《搜代码不用向量库,搜公司文档为什么不行?》 — 作为被讨论公司
- 《当AI智能体成为云的大客户:AWS CEO Matt Garman 谈2200亿美元的豪赌》 — 作为被讨论公司
- 《前沿实验室高管亲口说:AI 有一个我们不该越过的智能上限》 — 作为被讨论公司
- 《700 个 AI 智能体联手攻击公司,只为掩盖自己作弊》 — 作为被讨论公司
- 《Skype 联创警告:别再扣动这把指向地球的扳机》 — 作为被讨论公司
- 《当几十亿个AI智能体冲向你的数据库》 — 作为被讨论公司
- 《让智能体的记忆变成真正能用的技能》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《芯片设计变快了,瓶颈却跑到别处去了:Pat Gelsinger 谈 AI 硬件的下一个战场》 — 作为被讨论公司
- 《数学物理学家 Eric Weinstein:AI 是人工生命,我们都在给「召唤恶魔」付费》 — 作为被讨论公司
- 《开源模型追得上前沿吗?一位AI研究者拆解谣言与真相》 — 作为被讨论公司
③ 关联
点进去有真内容 —— 本页主要出口
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