2026年开局,Anthropic未发一弹已占先机!
谷歌首席工程师Jaana Dogan连发多帖,高度赞扬Claude Opus 4.5——
仅用一小时,便复现了一个曾让谷歌工程师钻研整年的AI系统。

另一个前谷歌和Meta科学家Rohan Anil观点更具冲击力:
若借助Opus的智能编码能力,自己早期长达六年的探索工作,可被高度浓缩至几个月内完成。

自发布过去一个多月,Claude Opus 4.5真正的实力爆发了。
没有图像/音频模型、巨大的上下文,仅有一款专注编码的Claude,Anthropic依旧是OpenAI谷歌最有力竞争者。

这究竟是什么神仙打法?
联创Daniela Amodei给出了一个直白有力的回答,「少即是多」。
一直以来,Anthropic都在押注用最少的资源,做更多的事,才不会掉队,始终跑在AI最前沿。

豪购100万块TPU,自建超算
相较于模型发布,更重大的一件事是,Anthropic也要自建超算了。

权威机构SemiAnalysis爆出,Anthropic准备买下近100万块TPU v7芯片。
这批芯片将从博通直接下单,并将其部署在自控基础设施中。

整个部署架构是这样的:
Anthropic持有TPU的所有权,基础设施部分交给了TeraWulf、Hut8和Cipher Mining合作伙伴来提供。
至于现场的实际落地运维,比如布线、开机测试、上线验收和日常远程管理这些活,都外包给了Fluidstack来全权负责。

目前,谷歌虽暂未公布TPU v7单价,但依据行业推测,大概在15,000–25,000美元之间。
Anthropic一出手就是100万张,此前爆料称,这笔交易金额或达210亿美元。
对于英伟达来说,将丢失300亿美元(B200)潜在大订单。

然而,这笔交易最危险的地方不在金额,而在于结构:

这意味着,Anthropic自有超算将不再依赖CUDA生态,不再被云厂商「算力税」抽成,将算力主权握在手中。
有网友表示,这显然是一件大事。
谷歌现在大力推行商用芯片战略,这将在未来催生一个基于TPU构建的生态系统。

毕竟,谷歌已经用Gemini 3实证了,不用GPU,TPU也可以训出强大模型。

2026年AI生死局,
反向押注
如今进入2026年,AI行业已演变为「暴力规模与效率」的较量。
作为规模派的代表,OpenAI投入1.4万亿美元用于算力和基础设施建设。
相较之下,Anthropic却选择了一条不同的道路——「花小钱办大事」(Do more with less),把筹码押在了三件事上:
在CNBC采访中,Daniela Amodei强调,公司一直以来都以审慎的态度利用资源。
下一阶段的胜利,不会仅靠最大规模的预训练任务来赢得,而是取决于每一美元算力能交付多少能力。

Amodei称,我们在Anthropic一直以来的目标是——在这个单纯依赖大量算力的领域运作时,尽可能审慎地利用我们拥有的资源。
就算力和资本而言,Anthropic拥有的资源一直只是竞争对手的一小部分。
然而,在过去几年的大部分时间里,我们都拥有最强大、性能最好的模型,一以贯之。
当然,这并不意味着Anthropic「没钱」。
恰恰相反,这家公司目前已经锁定了约1000亿美元规模的算力承诺,而且他们自己也承认,如果要继续站在前沿,这个数字只会继续飙升。
他们并不是否认Scaling。
他们赌的是:规模并不是唯一的杠杆。
Anthropic并没有把自己定位成一个面向大众的「消费级AI明星产品」。
它更像是一个企业优先的模型供应商。
Claude的主要收入来源,是被嵌入到别人的产品、工作流和内部系统中。

这类场景虽无噱头,但黏性更强、更接近真实生产力。
Anthropic表示,他们的收入已经连续三年实现同比十倍增长。
更罕见的是,他们还构建了一张非常不寻常的销售策略:「Claude几乎出现在所有主流云平台上,包括那些同时也在卖自家竞争模型的云厂商。」
Daniela Amodei对此的解释很直白:不是缓和关系,而是被客户需求倒逼。
大型企业希望在云厂商之间保有选择权,而云厂商也不愿意因为模型问题失去最大客户。
下一阶段真正的赢家,可能不是那个烧钱最多的实验室,而是那个能在实体经济承受范围内持续改进的公司。
「指数级增长会持续,直到它停止。」
2026年真正的问题是:如果那条被整个行业奉为信仰的曲线,真的开始失灵——
这场由算力堆起来的AI军备竞赛,是否还能体面收场?
Claude Opus 4.5,刷屏了
如今,全网都被Claude Opus 4.5震撼到了。

Helius首席执行官表示,「Opus 4.5简直疯狂到离谱」。
本人已编程十年,它却可以根据提供系统设计指导,以及明确的自我验证路径,完成任何要求的任务。

有开发者在短短半小时内,不写一行代码,构建出一款iOS应用。

同样地,还有人在20分钟内打造了类似ESPN风格的应用。


有人用Claude编程一个程序,用摄像头记录下了花开的时刻。

就连Karpathy几天前发文,自己也上手Claude Code,让其接入智能家居系统。

不仅如此,Claude Code不仅适用于编程,Pietro Schirano还将原始DNA数据输入,并利用它找出了一些与健康相关的基因。

One More Thing
去年3月12日,《纽约时报》报道,谷歌持有Anthropic公司14%的股份。
2024年,Anthropic将亚马逊云服务(AWS)确定为其主要训练合作伙伴;亚马逊将向Anthropic追加投资40亿美元。
此外,Zoom也有Anthropic部分股权。

最近,谷歌被传出正在洽谈追加投资Anthropic。新一轮融资或将使Anthropic的估值突破3500亿美元。

不得不让人怀疑,谷歌是不是要在2026年收购Anthropic?Claude Code要并入谷歌了?


不过,Anthropic如此成功,有必要卖给谷歌吗?

而且,Anthropic一贯标榜「安全AI」,一旦被收购,「谷歌+Anthropic」毫无疑问地将终结AI竞赛,OpenAI、微软、英伟达等另一方会甘心吗?


参考资料:
https://x.com/SemiAnalysis_/status/2007225399080550506
https://x.com/8teAPi/status/2007252568427376954
https://www.cnbc.com/2026/01/03/anthropic-daniela-amodei-do-more-with-less-bet.html
文章来自于微信公众号 “新智元”,作者 “新智元”
【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!
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【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
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在线使用:https://n8n.io/(付费)
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)