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甲骨文的 AI 豪赌：巨额基建背后的“账单焦虑”
在人工智能算力竞赛白热化的当下，甲骨文公司正押注数千亿美元建设数据中心，试图在云计算版图中抢占先机。然而，随着庞大的基础设施逐渐落地，华尔街开始投下质疑的目光：如果 OpenAI 等核心大客户无法长期消化这些高昂的算力账单，甲骨文的这番“AI 豪赌”会不会演变成一场难以脱身的资产沉重负担？
在近期发布的年度财务报告中，甲骨文罕见地对潜在风险进行了详尽披露。公司明确表示，若主要客户未能如约支付账单或选择不再续签合同，甲骨文将面临严重的资产搁置风险。由于这些高度定制化的算力设施难以在短时间内以理想条件进行改造或转租，一旦出现违约，这些巨额投资极可能转化为沉重的财务包袱。这种坦率的风险预警，在科技行业巨头中实属少见，也直接加剧了资本市场对 AI 投资回报率的担忧。数据显示，甲骨文股价在 6 月份遭遇了 35% 的重挫，跌幅位居同业之首。
作为这场算力博弈的中心，OpenAI 与甲骨文签订的价值 3000 亿美元“星际之门”合约被视为风险的焦点。虽然甲骨文并未在报告中点名，但市场普遍认为，这份宏大的云算力扩张计划，其成败高度依赖于 OpenAI 是否具备持续支付账单的能力。尽管面临巨大不确定性，甲骨文依然选择保持激进的投资步伐。公司坚称，为了在云计算市场分得 AI 红利的一杯羹，承担相应的资本和运营支出是实现业务扩张的必经之路。
事实上，甲骨文的“焦虑”并非孤例。据彭博社统计，包括微软、Meta 等在内的六大科技巨头，为尚未完全建成的数据中心已预支了高达 8500 亿美元的租金承诺。在科技行业，错失 AI 时代的机遇被认为比短期过度支出风险更大。然而，当巨额资本开支带来的回报速度不及预期时，市场的容忍度已降至冰点。如何在快速扩张的“速度”与财务健康的“稳健”之间寻得平衡，将是甲骨文乃至整个 AI 行业在未来几年内必须直面的核心考题。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在人工智能算力竞赛白热化的当下，甲骨文公司正押注数千亿美元建设数据中心，试图在云计算版图中抢占先机。然而，随着庞大的基础设施逐渐落地，华尔街开始投下质疑的目光：如果 OpenAI 等核心大客户无法长期消化这些高昂的算力账单，甲骨文的这番“AI 豪赌”会不会演变成一场难以脱身的资产沉重负担？
在近期发布的年度财务报告中，甲骨文罕见地对潜在风险进行了详尽披露。公司明确表示，若主要客户未能如约支付账单或选择不再续签合同，甲骨文将面临严重的资产搁置风险。由于这些高度定制化的算力设施难以在短时间内以理想条件进行改造或转租，一旦出现违约，这些巨额投资极可能转化为沉重的财务包袱。这种坦率的风险预警，在科技行业巨头中实属少见，也直接加剧了资本市场对 AI 投资回报率的担忧。数据显示，甲骨文股价在 6 月份遭遇了 35% 的重挫，跌幅位居同业之首。
作为这场算力博弈的中心，OpenAI 与甲骨文签订的价值 3000 亿美元“星际之门”合约被视为风险的焦点。虽然甲骨文并未在报告中点名，但市场普遍认为，这份宏大的云算力扩张计划，其成败高度依赖于 OpenAI 是否具备持续支付账单的能力。尽管面临巨大不确定性，甲骨文依然选择保持激进的投资步伐。公司坚称，为了在云计算市场分得 AI 红利的一杯羹，承担相应的资本和运营支出是实现业务扩张的必经之路。
事实上，甲骨文的“焦虑”并非孤例。据彭博社统计，包括微软、Meta 等在内的六大科技巨头，为尚未完全建成的数据中心已预支了高达 8500 亿美元的租金承诺。在科技行业，错失 AI 时代的机遇被认为比短期过度支出风险更大。然而，当巨额资本开支带来的回报速度不及预期时，市场的容忍度已降至冰点。如何在快速扩张的“速度”与财务健康的“稳健”之间寻得平衡，将是甲骨文乃至整个 AI 行业在未来几年内必须直面的核心考题。
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AI 成本失控警报：大厂相继祭出“限流令”，旗舰模型成了“奢侈品”
一场关于人工智能“成本失控”的行业寒意，正在硅谷与全球科技界蔓延。从 Atlassian、Adobe 到亚马逊，越来越多的头部企业开始对内部的 AI 调用踩下刹车，甚至明令禁止员工使用最顶尖的旗舰模型，转而强制切换至成本更低的替代方案。
这场集体行动的导火索，源于 AI 供应商收费模式的剧变。随着企业从固定的年费制转向昂贵的按量计费，AI 的调用成本犹如脱缰野马。据泄露的内部资料显示，至少有一家企业的 AI 月度开销已暴涨至原先的三倍，每月账单甚至突破 1500 万美元。面对这笔沉重的财政压力，企业不得不重新审视盲目铺开 AI 应用的代价。
在精细化运营的浪潮下，各家大厂的应对策略各有千秋。花旗银行采取了最直接的强硬手段：封禁包括 GPT-5.5、Claude Opus 4.6 及 4.7 在内的旗舰模型，并要求员工“按需匹配”。在花旗内部，高性能模型被视为极其珍贵的资源，非必要严禁调用。而 Atlassian 则通过上线成本看板，让每一位员工都能直观感受到自己的每一次“Prompt”背后对应着多少美元的支出。这种透明化手段效果显著，但也引发了员工对于工作效率下降的集体焦虑。
相比之下，GitHub 的思路则更具前瞻性。他们正计划将 AI 额度从“部门公摊”调整为“个人按量计费”，并积极向开源模型转型，力求在性能与成本之间寻找新的平衡点。与此同时，Adobe 等企业则通过不再续约无限制使用协议，给员工留出了最后的过渡期。
业内人士指出，这场由“成本经济学”引发的收缩潮，标志着 AI 行业告别了疯狂扩张的野蛮增长期。过去那种“不计代价堆算力”的策略正在失效。正如埃森哲内部录音所揭示的那样，当 AI 被大量用于生成 PPT 甚至预测世界杯赛果等非核心业务时，其产生的虚高泡沫终将破裂。
随着各大企业纷纷筑起算力“围墙”，AI 开发者们或许需要适应一个新的现实：在未来，高性能大模型将不再是唾手可得的通用工具，而是需要精打细算、按需分配的“昂贵资产”。这场行业内的“去泡沫”运动，不仅是对算力资源的重新分配，更是对 AI 商业价值回归理性的一次深度重塑。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
一场关于人工智能“成本失控”的行业寒意，正在硅谷与全球科技界蔓延。从 Atlassian、Adobe 到亚马逊，越来越多的头部企业开始对内部的 AI 调用踩下刹车，甚至明令禁止员工使用最顶尖的旗舰模型，转而强制切换至成本更低的替代方案。
这场集体行动的导火索，源于 AI 供应商收费模式的剧变。随着企业从固定的年费制转向昂贵的按量计费，AI 的调用成本犹如脱缰野马。据泄露的内部资料显示，至少有一家企业的 AI 月度开销已暴涨至原先的三倍，每月账单甚至突破 1500 万美元。面对这笔沉重的财政压力，企业不得不重新审视盲目铺开 AI 应用的代价。
在精细化运营的浪潮下，各家大厂的应对策略各有千秋。花旗银行采取了最直接的强硬手段：封禁包括 GPT-5.5、Claude Opus 4.6 及 4.7 在内的旗舰模型，并要求员工“按需匹配”。在花旗内部，高性能模型被视为极其珍贵的资源，非必要严禁调用。而 Atlassian 则通过上线成本看板，让每一位员工都能直观感受到自己的每一次“Prompt”背后对应着多少美元的支出。这种透明化手段效果显著，但也引发了员工对于工作效率下降的集体焦虑。
相比之下，GitHub 的思路则更具前瞻性。他们正计划将 AI 额度从“部门公摊”调整为“个人按量计费”，并积极向开源模型转型，力求在性能与成本之间寻找新的平衡点。与此同时，Adobe 等企业则通过不再续约无限制使用协议，给员工留出了最后的过渡期。
业内人士指出，这场由“成本经济学”引发的收缩潮，标志着 AI 行业告别了疯狂扩张的野蛮增长期。过去那种“不计代价堆算力”的策略正在失效。正如埃森哲内部录音所揭示的那样，当 AI 被大量用于生成 PPT 甚至预测世界杯赛果等非核心业务时，其产生的虚高泡沫终将破裂。
随着各大企业纷纷筑起算力“围墙”，AI 开发者们或许需要适应一个新的现实：在未来，高性能大模型将不再是唾手可得的通用工具，而是需要精打细算、按需分配的“昂贵资产”。这场行业内的“去泡沫”运动，不仅是对算力资源的重新分配，更是对 AI 商业价值回归理性的一次深度重塑。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
微软成立“Frontier Company”：斥资 25 亿美元，将 6000 名工程师嵌入企业一线
在人工智能技术从“模型研发”向“业务落地”转型的深水区，微软再次展现了其强大的资源整合能力。近日，微软宣布正式成立全新业务部门——“前沿公司”（Frontier Company），并投入 25 亿美元预算，旨在通过更深度的工程协作，加速企业客户的 AI 转型进程。
此次行动的规模堪称行业之最。微软计划将 6000 名行业资深专家与技术工程师直接派驻至企业客户现场。与传统意义上“交付即走”的咨询模式不同，这一部门的核心使命是实现“深度嵌入”：工程师们将与客户团队并肩工作，共同进行系统的架构设计、模型部署以及针对具体业务场景的持续优化。通过这种以结果为导向的协作，微软旨在将 AI 能力从实验室的“技术指标”转化为企业账面上的“经营成果”。
这一战略布局的时机颇为微妙。随着全球企业对 AI 预算的审查愈发严苛，单纯依靠聊天机器人或基础 API 已难以满足商业需求。微软商业业务首席执行官 Judson Althoff 指出，新部门将超越常规的“前向部署工程”，打造行业内规模领先、以实际业务价值为核心的工程组织。值得关注的是，微软正通过与埃森哲、凯捷、安永、毕马威及普华永道等全球顶尖系统集成商的紧密联动，快速铺开这一服务网络。
在行业竞争维度上，微软的这一手“落地牌”意图明确。目前，OpenAI 与 Anthropic 也已分别设立了类似的部署子公司，试图直接打通从模型到生产环境的闭环。微软通过此举，不仅在事实上构建了一道护城河，更将自身定位为一家能够提供“平台中立”落地服务的工程商，试图在 OpenAI 等合作伙伴之外，掌握 AI 部署的核心话语权。
从本质上看，这场由微软、OpenAI 和 Anthropic 发起的“现场部署竞赛”，标志着 AI 行业已进入了拼落地、拼实效的成熟期。对于广大企业客户而言，随着 6000 名“AI 驻场工程师”的入局，AI 技术将不再是空中楼阁，而将真正渗透进企业的核心业务流程、数据管道与合规架构之中。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在人工智能技术从“模型研发”向“业务落地”转型的深水区，微软再次展现了其强大的资源整合能力。近日，微软宣布正式成立全新业务部门——“前沿公司”（Frontier Company），并投入 25 亿美元预算，旨在通过更深度的工程协作，加速企业客户的 AI 转型进程。
此次行动的规模堪称行业之最。微软计划将 6000 名行业资深专家与技术工程师直接派驻至企业客户现场。与传统意义上“交付即走”的咨询模式不同，这一部门的核心使命是实现“深度嵌入”：工程师们将与客户团队并肩工作，共同进行系统的架构设计、模型部署以及针对具体业务场景的持续优化。通过这种以结果为导向的协作，微软旨在将 AI 能力从实验室的“技术指标”转化为企业账面上的“经营成果”。
这一战略布局的时机颇为微妙。随着全球企业对 AI 预算的审查愈发严苛，单纯依靠聊天机器人或基础 API 已难以满足商业需求。微软商业业务首席执行官 Judson Althoff 指出，新部门将超越常规的“前向部署工程”，打造行业内规模领先、以实际业务价值为核心的工程组织。值得关注的是，微软正通过与埃森哲、凯捷、安永、毕马威及普华永道等全球顶尖系统集成商的紧密联动，快速铺开这一服务网络。
在行业竞争维度上，微软的这一手“落地牌”意图明确。目前，OpenAI 与 Anthropic 也已分别设立了类似的部署子公司，试图直接打通从模型到生产环境的闭环。微软通过此举，不仅在事实上构建了一道护城河，更将自身定位为一家能够提供“平台中立”落地服务的工程商，试图在 OpenAI 等合作伙伴之外，掌握 AI 部署的核心话语权。
从本质上看，这场由微软、OpenAI 和 Anthropic 发起的“现场部署竞赛”，标志着 AI 行业已进入了拼落地、拼实效的成熟期。对于广大企业客户而言，随着 6000 名“AI 驻场工程师”的入局，AI 技术将不再是空中楼阁，而将真正渗透进企业的核心业务流程、数据管道与合规架构之中。
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日前，OpenAI 首席执行官山姆·奥尔特曼对人工智能的未来发展发表了前沿展望。他指出，当前 AI 技术的演进速度之快令人瞩目，其带来的变革与突破仿佛正在将科幻小说中的场景变为现实。
伴随着技术的指数级跃升，全社会在迎来巨大发展机遇的同时，也面临着前所未有的安全挑战。如何确保这项颠覆性技术造福人类，已成为当前全球科技界与治理层面亟待解决的核心课题。
科技重塑未来
奥尔特曼强调，AI 的潜能正在以前所未有的速度被释放，它将深刻改变人们的生活与工作模式。这种跨越式的发展不仅推动了产业的智能化转型，也让许多过去无法想象的技术应用落地生根。
然而，技术力量的加速释放也伴随着巨大的不确定性，甚至可能引发一系列社会与伦理层面的连锁反应。正是基于对这种力量的清醒认知，技术开发者与政策制定者需要展现出更多的远见与责任感。
携手全球治理
面对如此复杂且影响深远的技术变革，奥尔特曼在发言中强烈呼吁，国际社会应当迅速行动起来。他认为，唯有建立起一套统一的全球治理框架，才能在最大程度上凝聚共识，有效防范技术潜在的失控风险。
这一治理框架不仅需要跨越国界的协同合作，更需要各国政府、科研机构以及科技企业深度参与。通过制定明确的安全标准与规范，全球可以携手引导 AI 始终走在一条安全、可控且对人类社会有益的发展轨道上。
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AI 芯片自研大军再添新援：Anthropic 启动早期开发，拟采用三星 2nm 工艺
在 AI 算力底座的争夺战中，各大模型巨头正纷纷将研发触角延伸至硬件底层。近日，行业内传出消息，知名 AI 公司 Anthropic 已正式启动自研 AI 芯片的早期筹备工作，并已就潜在的制造合作与三星电子进行了深度洽谈。
据了解，目前这一项目尚处于起步阶段。Anthropic 的核心团队正在对自研芯片的功能定位、算力规格，以及其在未来服务器集群中的架构部署方式进行系统规划。虽然公司已与多家芯片设计公司展开接触，但项目尚未进入具体的详细设计环节。据相关知情人士透露，Anthropic 的初步技术路线已相对明确，计划采用三星先进的 2nm 制程工艺，并结合高集成度的先进封装技术，以期在能效比与性能指标上达到行业领先水平。
为了夯实硬件研发实力，Anthropic 在人才储备上也是动作频频。本月初，公司成功招揽了 OpenAI 原自研芯片团队的核心成员克莱夫·陈（Clive Chen），这被外界视为其强化硬件“内功”的重要信号。
与此同时，大模型硬件领域的竞争格局已然明朗。Anthropic 的这一动作，正值 OpenAI 与博通联合研发的代号“墨西哥辣椒”芯片取得阶段性进展之际。据悉，该芯片的工程样片已在实验室环境下，以量产标准的功耗与频率稳定运行了复杂的机器学习任务，并成功跑通了 OpenAI 今年 2 月推出的代码模型 GPT-5.3-Codex-Spark。
从模型研发到硬件定制，AI 巨头们对于底层算力设施的“掌控欲”正在显著增强。随着芯片设计与制造技术的壁垒不断被打破，未来大模型市场的竞争将不再仅仅局限于算法层面的迭代，而是深度下沉至基础设施的博弈。Anthropic 的入局，无疑为这场算力竞赛增添了新的变数。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在 AI 算力底座的争夺战中，各大模型巨头正纷纷将研发触角延伸至硬件底层。近日，行业内传出消息，知名 AI 公司 Anthropic 已正式启动自研 AI 芯片的早期筹备工作，并已就潜在的制造合作与三星电子进行了深度洽谈。
据了解，目前这一项目尚处于起步阶段。Anthropic 的核心团队正在对自研芯片的功能定位、算力规格，以及其在未来服务器集群中的架构部署方式进行系统规划。虽然公司已与多家芯片设计公司展开接触，但项目尚未进入具体的详细设计环节。据相关知情人士透露，Anthropic 的初步技术路线已相对明确，计划采用三星先进的 2nm 制程工艺，并结合高集成度的先进封装技术，以期在能效比与性能指标上达到行业领先水平。
为了夯实硬件研发实力，Anthropic 在人才储备上也是动作频频。本月初，公司成功招揽了 OpenAI 原自研芯片团队的核心成员克莱夫·陈（Clive Chen），这被外界视为其强化硬件“内功”的重要信号。
与此同时，大模型硬件领域的竞争格局已然明朗。Anthropic 的这一动作，正值 OpenAI 与博通联合研发的代号“墨西哥辣椒”芯片取得阶段性进展之际。据悉，该芯片的工程样片已在实验室环境下，以量产标准的功耗与频率稳定运行了复杂的机器学习任务，并成功跑通了 OpenAI 今年 2 月推出的代码模型 GPT-5.3-Codex-Spark。
从模型研发到硬件定制，AI 巨头们对于底层算力设施的“掌控欲”正在显著增强。随着芯片设计与制造技术的壁垒不断被打破，未来大模型市场的竞争将不再仅仅局限于算法层面的迭代，而是深度下沉至基础设施的博弈。Anthropic 的入局，无疑为这场算力竞赛增添了新的变数。
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微软大动作：8月将整合Copilot全端产品，精简功能对标ChatGPT
为了在日益激烈的 AI 助手市场中站稳脚跟，微软正酝酿一项重要的产品战略调整。据公司内部消息透露，微软计划于今年 8 月推出全新的统一版 Copilot 应用，旨在通过对现有产品的重构，提升在个人消费者与企业用户群体中的竞争力。
此次整合的核心思路在于“做减法与精简”。微软执行副总裁雅各布・安德烈乌（Jacob Andreou）在近日的一份千字内部备忘录中明确表示，公司将把目前分散的个人端与企业端 Copilot 应用合二为一，并果断砍掉那些冗余且低频的功能。微软此举意在打造一款体验更聚焦、响应更迅速的产品，力求在用户心中建立起更强的品牌心智，从而在与 ChatGPT 的直接对标中“赢得生存资格”。
除了交互逻辑的优化，新版应用在功能广度上也有所布局。据悉，统一版 Copilot 将内置专业的 AI 编程辅助工具，并集成一系列全新的智能代理（Agent）功能，以支持更多元化的自动化任务场景。不过，对于追求极致功能体验的用户而言，这些进阶能力将采取差异化策略，即通过额外付费的方式进行解锁，以满足不同层次的生产力需求。
从微软的这一战略举措来看，其意图非常明确：通过整合资源、清理产品包袱，将有限的研发力量聚焦于核心交互体验与高价值的代理服务上。随着 8 月更新日期的临近，这场 AI 助手界的生态之争无疑将进入新的白热化阶段。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
为了在日益激烈的 AI 助手市场中站稳脚跟，微软正酝酿一项重要的产品战略调整。据公司内部消息透露，微软计划于今年 8 月推出全新的统一版 Copilot 应用，旨在通过对现有产品的重构，提升在个人消费者与企业用户群体中的竞争力。
此次整合的核心思路在于“做减法与精简”。微软执行副总裁雅各布・安德烈乌（Jacob Andreou）在近日的一份千字内部备忘录中明确表示，公司将把目前分散的个人端与企业端 Copilot 应用合二为一，并果断砍掉那些冗余且低频的功能。微软此举意在打造一款体验更聚焦、响应更迅速的产品，力求在用户心中建立起更强的品牌心智，从而在与 ChatGPT 的直接对标中“赢得生存资格”。
除了交互逻辑的优化，新版应用在功能广度上也有所布局。据悉，统一版 Copilot 将内置专业的 AI 编程辅助工具，并集成一系列全新的智能代理（Agent）功能，以支持更多元化的自动化任务场景。不过，对于追求极致功能体验的用户而言，这些进阶能力将采取差异化策略，即通过额外付费的方式进行解锁，以满足不同层次的生产力需求。
从微软的这一战略举措来看，其意图非常明确：通过整合资源、清理产品包袱，将有限的研发力量聚焦于核心交互体验与高价值的代理服务上。随着 8 月更新日期的临近，这场 AI 助手界的生态之争无疑将进入新的白热化阶段。
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Anthropic正与三星洽谈定制人工智能芯片
据三位知情人士透露， Anthropic 公司已开始开发自有的AI芯片，并与三星电子进行了谈判，作为潜在的制造合作伙伴，效仿竞争对手OpenAI试图获得对其模型背后昂贵计算系统的更多控制权。如果Claude制造商继续推进该芯片，与其他公司相比，它在开发自有AI服务器芯片方面将是相对较新的。
Anthropic表示，亚马逊的Trainium芯片、谷歌的张量处理单元（TPU）以及英伟达的图形处理器将继续作为其计算战略的核心；该公司拒绝就其芯片相关计划置评。
—— 彭博社
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
据三位知情人士透露， Anthropic 公司已开始开发自有的AI芯片，并与三星电子进行了谈判，作为潜在的制造合作伙伴，效仿竞争对手OpenAI试图获得对其模型背后昂贵计算系统的更多控制权。如果Claude制造商继续推进该芯片，与其他公司相比，它在开发自有AI服务器芯片方面将是相对较新的。
Anthropic表示，亚马逊的Trainium芯片、谷歌的张量处理单元（TPU）以及英伟达的图形处理器将继续作为其计算战略的核心；该公司拒绝就其芯片相关计划置评。
—— 彭博社
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7月3日，据路透社报道，知情人士周四表示，特朗普政府与AI巨头Anthropic尚未讨论政府入股该公司一事。英国《金融时报》在周四早些时候曾报道称，OpenAI已讨论向美国政府出让5%的股份，这引发了外界对其他AI公司是否也在进行类似讨论的疑问。
Anthropic
目前，这些公司正面临美国政府的审查，焦点在于先进AI模型可能被滥用，以及美国民众是否能够从该行业的巨额估值中受益。
美国商务部曾在数周前对Anthropic最先进的两款模型实施出口管制，原因是担心这些强大的AI工具缺乏足够的防护措施以防止被滥用。不过，商务部现在已解除了相关限制。
截至发稿，白宫和美国商务部未立即回应置评请求。Anthropic不予置评。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：凤凰网科技)
Anthropic 洽谈由三星代工自研 AI 芯片
Anthropic 已开始开发自有 AI 芯片，并与三星电子洽谈潜在制造合作。此举旨在加强对 Claude 模型底层计算系统的控制，方向与 OpenAI 的芯片计划类似。目前项目仍处于早期阶段。相比已推进自研服务器芯片的其他公司，Anthropic 入场时间较晚。
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Anthropic 已开始开发自有 AI 芯片，并与三星电子洽谈潜在制造合作。此举旨在加强对 Claude 模型底层计算系统的控制，方向与 OpenAI 的芯片计划类似。目前项目仍处于早期阶段。相比已推进自研服务器芯片的其他公司，Anthropic 入场时间较晚。
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多家科技、金融和娱乐公司正在限制员工使用 AI 工具，原因是按用量计费模式下 AI 成本急剧膨胀。根据 404 Media 获取的内部邮件、Slack 聊天记录和仪表板截图，花旗银行已于 6 月 24 日完全禁用 Claude Opus 4.6、4.7 以及 GPT-5.5 等最新模型，理由是这些模型消耗的 AI 积分远超普通模型。Atlassian 的内部仪表板显示，其 AI 月支出从 2025 年 8 月的 500 万美元飙升至 2026 年 5 月的逾 1500 万美元，公司已终止无限使用并推出成本追踪面板。Adobe 也宣布不再续签无限使用 Claude 的合同，6 月 30 日到期。此外，Amazon 此前关闭了鼓励 AI 使用的内部排行榜，员工随后发现存在此前未知的 token 使用上限。咨询巨头埃森哲则一边推动客户快速采用 AI，一边将解决 AI 成本问题包装为新商机。
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企业因为费用太高正在限制员工使用AI
据从包括Atlassian、Adobe和亚马逊在内的六家公司获取的泄露Slack聊天记录、内部仪表板截图、电子邮件等更多材料，科技、娱乐、银行业以及许多其他行业的公司正在限制员工使用AI，并恳求员工使用性能较低的模型，以防止AI成本失控。至少在一个案例中，AI支出已增长两倍，达到每月超过1500万美元。这一消息显示出企业尽快采用AI所带来的潜在后果，以及AI供应商根据企业使用AI的量而非固定费用来收费的做法所带来的影响。电子邮件甚至显示，一些公司完全切断了对某些AI模型的访问权限，以试图停止消耗其AI词元，而像Adobe这样的大型科企也正在终止对Claude的无限制访问。
—— 404media
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据从包括Atlassian、Adobe和亚马逊在内的六家公司获取的泄露Slack聊天记录、内部仪表板截图、电子邮件等更多材料，科技、娱乐、银行业以及许多其他行业的公司正在限制员工使用AI，并恳求员工使用性能较低的模型，以防止AI成本失控。至少在一个案例中，AI支出已增长两倍，达到每月超过1500万美元。这一消息显示出企业尽快采用AI所带来的潜在后果，以及AI供应商根据企业使用AI的量而非固定费用来收费的做法所带来的影响。电子邮件甚至显示，一些公司完全切断了对某些AI模型的访问权限，以试图停止消耗其AI词元，而像Adobe这样的大型科企也正在终止对Claude的无限制访问。
—— 404media
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