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三星用 Claude Code 提速芯片设计，数周工作缩至数天仍需复核
三星已在 System LSI 部门将 Anthropic 的 Claude Code 用于芯片设计与验证，部分原本需数周的工作缩短至数天；一项定制 SoC 验证项目从逾一个月缩至约两天，另一项 USB 模型工作一天完成。
但工具曾降低错误级别而未修复问题、回滚无关成果，并尝试修改未获授权的 RTL 电路代码，三星工程师仍需逐项复核输出。
TechSpot
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三星已在 System LSI 部门将 Anthropic 的 Claude Code 用于芯片设计与验证，部分原本需数周的工作缩短至数天；一项定制 SoC 验证项目从逾一个月缩至约两天，另一项 USB 模型工作一天完成。
但工具曾降低错误级别而未修复问题、回滚无关成果，并尝试修改未获授权的 RTL 电路代码，三星工程师仍需逐项复核输出。
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Anthropic 分享 Claude Code 六大省钱技巧，提示缓存可省 90% 成本
Anthropic 发布博客，分享 Claude Code 6 大省钱技巧：修完任务就 /clear 清空对话；开局锁定模型和推理强度，避免切换使提示缓存失效；用 @ 引用文件而非手打路径；给输出多的命令加静默参数；休息前执行 /compact；把大输出任务交给子 Agent。
官方称输出 token 比输入贵 5 倍，而提示缓存命中后读取仅需正常输入价 0.1 倍，可省 90%。开发者日均消耗约 13 美元 token。
Claude Blog
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Anthropic 发布博客，分享 Claude Code 6 大省钱技巧：修完任务就 /clear 清空对话；开局锁定模型和推理强度，避免切换使提示缓存失效；用 @ 引用文件而非手打路径；给输出多的命令加静默参数；休息前执行 /compact；把大输出任务交给子 Agent。
官方称输出 token 比输入贵 5 倍，而提示缓存命中后读取仅需正常输入价 0.1 倍，可省 90%。开发者日均消耗约 13 美元 token。
6 大技巧总结：
1. 在不同任务之间运行 /clear。这样可以避免把之前无关的上下文继续发送给模型，从而减少 Token 消耗。
2. 开始工作前，先确定好模型和推理强度。中途更改其中任何一个，都可能导致提示词缓存失效，进而增加 Token 成本。
3. 不要只写出文件名，而是直接用 @ 提及文件。这样文件会直接附加到消息中，可以省去一次 Read 调用，也避免 Claude 再去搜索文件。
4. 对输出冗长的命令加上静默参数，或者把命令交给子代理执行。因为命令输出会像文件一样被加入对话，并且在整个会话期间都会保留。
5. 在新会话开始时运行一次 /context。它会显示当前加载的内容（例如 CLAUDE.md 和 MCP 工具定义），方便你删掉不必要的内容。
6. 暂时离开键盘前运行 /compact。提示词缓存通常一小时后就会过期，而在缓存仍然有效时进行对话压缩，成本要低得多。
Claude Blog
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Anthropic Q2营收激增至超过 115 亿美元 首次实现季度盈利
据文件显示，Anthropic 告知潜在投资者，其第二季度营收较去年同期增长了至少 14 倍。 Claude 聊天机器人开发商报告称，其最近一个完整季度的初步营收超过 115 亿美元；相比之下，2025 年同期的营收为 7.87 亿美元，而今年第一季度的营收为 47.3 亿美元。此外，Anthropic 在 2026 年第二季度实现了正向的调整后营业利润。Anthropic 的年化营收在 5 月份突破了 470 亿美元。知情人士曾在 7 月透露，该公司正与投资者会面，为潜在的超大规模 IPO 做准备。随着人工智能公司投入数千亿美元开发最尖端的模型，Anthropic 正寻求利用公开市场充裕的资金实力，以保持其相对于 OpenAI 及其他竞争对手的领先优势。
—— 彭博社
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
据文件显示，Anthropic 告知潜在投资者，其第二季度营收较去年同期增长了至少 14 倍。 Claude 聊天机器人开发商报告称，其最近一个完整季度的初步营收超过 115 亿美元；相比之下，2025 年同期的营收为 7.87 亿美元，而今年第一季度的营收为 47.3 亿美元。此外，Anthropic 在 2026 年第二季度实现了正向的调整后营业利润。Anthropic 的年化营收在 5 月份突破了 470 亿美元。知情人士曾在 7 月透露，该公司正与投资者会面，为潜在的超大规模 IPO 做准备。随着人工智能公司投入数千亿美元开发最尖端的模型，Anthropic 正寻求利用公开市场充裕的资金实力，以保持其相对于 OpenAI 及其他竞争对手的领先优势。
—— 彭博社
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经过一年的测试，微软决定将于2026年9月14日正式退役Excel中的COPILOT()函数。这项原本计划于2027年1月全面推出的功能，在面向Frontier和Insider客户进行了为期一年的测试后宣告结束。
早在一年前，微软开始在Excel中测试COPILOT()函数。该功能允许用户通过输入自然语言来描述需求，并由Copilot自动生成对应的结果。作为对比，竞争对手Google在此前已经更早地在Sheets（表格）中整合了由Gemini驱动的类似功能——AI()函数。尽管COPILOT()函数曾是微软AI战略的重要一环，但公司如今已决定将其下线。
微软做出这一决定的理由非常直观。由于目前微软已经为Copilot提供了丰富的交互界面，例如悬浮的动态操作按钮（DAB）以及Copilot侧边栏，因此继续保留一个专属的COPILOT()函数显得有些功能冗余。微软强调，这一决定并不意味着相关的AI功能会被取消，用户相关的需求完全没有消失，只是需要通过其他的入口来触发和使用这些功能。
虽然COPILOT()函数在文本摘要、分类、生成以及从网络查找内容方面表现出色，但它同时也存在一系列限制。微软此前曾建议用户不要将该函数用于数值计算（对于一款电子表格软件而言这显得颇具讽刺意味）、工作簿内部的数据查找，以及任何受法律或合规规定约束的内容管理。此外，该函数的使用还要求设备保持活跃的网络连接，并需要用户订阅Microsoft 365 Premium服务。尽管其他的Copilot交互界面可能同样存在上述部分限制，但取消该独立函数后，微软至少可以对这些AI能力进行更加集中化的管理。
目前，微软已正式通知相关客户，该函数将在2026年9月14日之后停止服务。与此同时，在行业的另一边，Google目前仍在通过Workspace Experiments测试其同类的AI()函数。目前尚不清楚Google未来是否会做出与微软相同的决定，相关动态仍有待市场的进一步观察。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：cnBeta.COM)
OpenAI 称其企业业务规模现已超过消费者业务
OpenAI 首席财务官 Sarah Friar 于周五与投资者举行了会议，并重点介绍了公司企业业务的增长情况。她表示，该业务目前的收入已超过以 ChatGPT 为核心的消费者业务。Friar 说道：“年初时，两者的比例还是 60 比 40，但企业业务的增长速度远超预期，如今这两条增长曲线已经发生交叉。目前，企业业务已占据我们收入的大头。”这一进展使 OpenAI 的表现超出了此前的预期；Friar 曾在今年早些时候预计这两项业务要到 2026 年底才会达到相当的规模。OpenAI 的年化收入运行率已达到 400 亿美元。根据会议资料，OpenAI 的运行率在 7 月份环比增长了 20%，而企业客户数量的增长更为迅猛，增幅达 32%。Friar 还表示 OpenAI 在广告业务方面取得了“巨大进展”，目前的年化收入规模已接近 10 亿美元。
Friar 强调了营收增长，并表示公司正在适应客户行为的变化。所谓的“Token 消耗最大化”时代已经结束，这意味着企业不再允许员工在产出不足的情况下产生巨额 AI 使用费用。Friar 说道：“企业客户已从单纯追求 Token 消耗最大化，转变为关注‘单位智能成本’。”她重点提到，最新模型在执行智能体编程任务时的效率提升了 54%，并提及了公司旗下模型系列的近期降价举措。
—— CNBC
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
OpenAI 首席财务官 Sarah Friar 于周五与投资者举行了会议，并重点介绍了公司企业业务的增长情况。她表示，该业务目前的收入已超过以 ChatGPT 为核心的消费者业务。Friar 说道：“年初时，两者的比例还是 60 比 40，但企业业务的增长速度远超预期，如今这两条增长曲线已经发生交叉。目前，企业业务已占据我们收入的大头。”这一进展使 OpenAI 的表现超出了此前的预期；Friar 曾在今年早些时候预计这两项业务要到 2026 年底才会达到相当的规模。OpenAI 的年化收入运行率已达到 400 亿美元。根据会议资料，OpenAI 的运行率在 7 月份环比增长了 20%，而企业客户数量的增长更为迅猛，增幅达 32%。Friar 还表示 OpenAI 在广告业务方面取得了“巨大进展”，目前的年化收入规模已接近 10 亿美元。
Friar 强调了营收增长，并表示公司正在适应客户行为的变化。所谓的“Token 消耗最大化”时代已经结束，这意味着企业不再允许员工在产出不足的情况下产生巨额 AI 使用费用。Friar 说道：“企业客户已从单纯追求 Token 消耗最大化，转变为关注‘单位智能成本’。”她重点提到，最新模型在执行智能体编程任务时的效率提升了 54%，并提及了公司旗下模型系列的近期降价举措。
—— CNBC
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英伟达缩减对OpenAI数据中心项目提供担保的计划
知情人士透露，英伟达与OpenAI正接近达成一项融资协议，以在俄亥俄州建设一个大型数据中心园区。但双方已重新调整了交易结构，英伟达最初将只为这一数百亿美元规模扩建计划的一半提供担保，而非全额。修订后的计划将英伟达的财务担保金额从2500亿美元降至不到1200亿美元。这一调整是为了回应投资者对这家芯片制造商风险敞口的担忧，英伟达正利用自身资产负债表来提振对其AI芯片的需求。协议最早可能于本周末签署。根据目前讨论的方案框架，英伟达将为第一阶段(总计约5吉瓦电力容量)提供财务担保，后续阶段是否及如何融资将再做决定。
—— 财联社
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知情人士透露，英伟达与OpenAI正接近达成一项融资协议，以在俄亥俄州建设一个大型数据中心园区。但双方已重新调整了交易结构，英伟达最初将只为这一数百亿美元规模扩建计划的一半提供担保，而非全额。修订后的计划将英伟达的财务担保金额从2500亿美元降至不到1200亿美元。这一调整是为了回应投资者对这家芯片制造商风险敞口的担忧，英伟达正利用自身资产负债表来提振对其AI芯片的需求。协议最早可能于本周末签署。根据目前讨论的方案框架，英伟达将为第一阶段(总计约5吉瓦电力容量)提供财务担保，后续阶段是否及如何融资将再做决定。
—— 财联社
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Anthropic 上调失调风险，内部模型 Model 2 暂无发布计划
Anthropic 将高风险场景下的模型失调风险从“极低”上调至“低”，理由是近期网络安全事件增加了模型行为的不确定性；其他最严重危害的风险仍被认为较低。
内部模型 Model 2 在多项任务中明显提升，已大量用于编码、智能体工作和数据生成，但公司目前无对外发布计划，也不会全面放慢研发。
Yahoo Tech
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Anthropic 将高风险场景下的模型失调风险从“极低”上调至“低”，理由是近期网络安全事件增加了模型行为的不确定性；其他最严重危害的风险仍被认为较低。
内部模型 Model 2 在多项任务中明显提升，已大量用于编码、智能体工作和数据生成，但公司目前无对外发布计划，也不会全面放慢研发。
Yahoo Tech
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8月15日，据《华尔街日报》报道，知情人士称，英伟达与OpenAI正接近达成一项协议，为俄亥俄州一个大型数据中心园区提供融资。不过，双方已调整了交易结构，英伟达最初只会为计划中的数千亿美元建设项目提供一半规模的担保，而不是全部。
黄仁勋
部分知情人士表示，修改后的方案将英伟达提供的融资担保规模从2500亿美元降低至不到1200亿美元。此举旨在回应投资者对这家芯片制造商风险敞口的担忧，因为英伟达正在利用自身资产负债表来推动市场对其人工智能芯片的需求。
双方最快可能在本周末签署协议。《华尔街日报》首次报道英伟达可能为这笔2500亿美元融资提供担保后，英伟达股价下跌了5%。
根据目前正在讨论的方案，英伟达将为第一阶段建设提供融资担保，该阶段总电力容量约为5吉瓦。之后，英伟达将再决定是否以及如何为剩余部分提供融资。据两名了解该项目的人士透露，OpenAI仍在就该项目签署一份具有约束力的10吉瓦租赁协议进行谈判，预计将在未来几天内完成签署。
日本软银旗下子公司SB Energy正在开发这个10吉瓦的数据中心园区，该项目将成为迄今为止公布的规模最大的数据中心项目。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：凤凰网科技)
SpaceX已完成对人工智能编程初创公司Cursor的收购，这笔交易是埃隆·马斯克追赶Anthropic、OpenAI等竞争对手的重要一步。根据监管文件，这笔交易于8月14日正式生效。Cursor也在官网宣布正式被SpaceX收购，收购流程始于今年4月，当时两家公司宣布建立合作，以加速模型训练。
来源：Cursor官网
两个月前，SpaceX正式同意收购Cursor，助力其在编程工具领域追赶对手。这笔交易估值为600亿美元，使其成为科技行业中规模较大的一宗收购案。
编程是当前AI应用中一个利润丰厚的市场。马斯克旗下的AI业务如今被称为SpaceXAI，此前在企业市场的应用有限，并经历了一系列裁员和组织重组。
本月早些时候，马斯克在SpaceX的一场员工会议上表示，公司“必须在软件领域取得成功”。
当时马斯克还强调，人工智能是SpaceX当下以及未来发展的核心。他在会议上表示：“到9月份，我们的AI收入将超过SpaceX的所有其他收入。”
Cursor于2023年推出AI助手，旨在帮助程序员更高效地编写和调试代码。此后，它以历史级的速度崛起，并成为科技行业“氛围编程”（vibe coding）时代的核心参与者。
随着交易完成，Cursor的联合创始人们将成为亿万富翁，而该初创公司的团队也将能够使用SpaceX储备的大量先进AI芯片。
Cursor在博客文章中表示：“我们将能够使用全球规模最大的GPU集群，从而获得更多算力，构建更强大的模型，同时降低模型的运行成本。”
今年7月（在交易正式完成之前），SpaceX和Cursor联合推出首个模型Grok 4.5。两家公司称，Grok 4.5专注于编程、金融、法律等任务，使用成本低于其他竞品模型。
此后，SpaceX又推出了Grok Bot，这款产品能够像一支AI智能体团队一样，在一天之中持续接收并执行各种任务。此外，公司还推出了升级版Grok 4.6模型。
Cursor之外，SpaceX还达成了一系列数十亿美元规模的交易，让Anthropic、Google等能够使用其计算资源。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源： 财联社)
据知情人士透露，英伟达与OpenAI即将达成协议，为俄亥俄州一处大型数据中心园区提供融资，但双方修改了交易架构：英伟达最初仅对数百亿美元建设项目的一半提供担保，而非全额担保。
部分知情人士称，修订后的方案将英伟达的财务担保规模从2500亿美元下调至1200亿美元以下。做出这一调整，是为了缓解投资者对这家芯片厂商风险敞口的担忧——英伟达动用自身资产负债表，目的是拉动其人工智能芯片的市场需求。交易最快本周末即可签署。
按照目前磋商的框架，英伟达将为项目一期提供财务兜底，总供电规模约5吉瓦；后续再决定是否、以及如何为剩余部分提供融资。两名了解该项目的人士表示，OpenAI仍在谈判，计划未来数日签署该项目10吉瓦算力的约束性租约。
该10吉瓦项目由日本软银旗下子公司SBEnergy开发，建成后将成为迄今为止对外公布的规模最大的数据中心项目。
媒体报道称，首期担保将覆盖数据中心租约以及项目建设所需债务；通过增强贷方对项目资金安全的信心，以此降低项目的借贷成本。英伟达同时在洽谈另一笔独立交易，为OpenAI采购芯片提供融资，整个项目的芯片采购总规模最高可达3500亿美元。该项目的电力资源由美国政府管控，根据近期一项贸易协议，由日本另行出资。
知情人士表示，高盛担任SBEnergy的交易顾问，摩根士丹利担任英伟达的顾问。
两家企业周一公告称，英伟达本周宣布，将与阿波罗全球管理、黑石、贝莱德、布鲁克菲尔德资产管理、高盛以及KKR合作设立“算力融资平台”。各方计划未来数年投放超过5000亿美元外部资本，目标是以“有吸引力的利率”为芯片采购提供融资。
去年9月，英伟达与OpenAI签署谅解备忘录，由英伟达为OpenAI建设至少10吉瓦算力，同时这家芯片企业承诺最高出资1000亿美元，帮助OpenAI支付相关费用。但据报道，由于英伟达内部部分高管对该交易心存疑虑，该协议一度陷入停滞。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：环球市场播报)
根据 Anthropic 最新发布的风险报告，该公司目前不打算对外发布一款被称为“模型 2”的内部大模型。尽管该模型在能力上似乎已经超越了其现有的顶尖模型“Mythos”，但 Anthropic 的整体研发步伐并未因此放缓。
报告指出，尽管由模型引发最严重危害的风险依然处于较低水平，但与上一份报告相比，风险指标已有所变化。受近期多起网络安全事件的影响，Anthropic 将高风险场景下模型失控的预估概率从“极低”正式上调为“低”。此外，公司还观察到模型在执行自动化研发方面的能力呈现加速趋势。这种能力虽然有助于推动技术突破，但如果落入不法分子之手，同样存在被严重滥用的隐患。
对于备受关注的“模型 2”，Anthropic 方面解释称，在标准的研发流程中，团队会在内部训练和评估许多探索性质的模型版本，“模型 2”便是其中之一。周五公布的报告披露，该未发布模型在多项内部任务中展现出了“显著的进步”。目前，它与 Mythos 5 一起被广泛且高频地应用于公司内部的编程、代理操作以及数据生成等工作。不过，从性能飞跃的幅度来看，“模型 2”相较于前代并没有重现此前 Opus 4.6 升级至 Mythos 时那种极其巨大的跨越。报告明确强调，公司目前没有任何将该模型推向外部市场的计划。
这一决策发生在整个 AI 行业神经紧绷的背景之下。作为其主要竞争对手，OpenAI 近期也因无法完全排除潜在的严重网络安全隐患，决定放缓其下一代模型 Astra 的发布节奏。人工智能领域分析师 ChrisGPT 对此评价道，在当前行业领军者普遍选择放慢前沿探索步伐的阶段，如果唯独 Anthropic 不承诺在内部暂停研发，这种差异化策略极有可能会推动他们成为第一家真正实现通用人工智能（AGI）的公司。
然而，Anthropic 在报告中传达出的威胁信号表明，想要彻底摸清自身模型的能力上限和潜在风险正变得越来越困难。针对“模型 2”，报告坦言，团队对此次风险评估的信心已经不如以往，因为他们最具体的、基于任务的传统评估方法，如今已经不再能准确捕捉到模型能力的真实增长。
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