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Anthropic 推出企业 AI 支出分析工具

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AI 辅助摘要

Anthropic 宣布推出一套报告工具,让企业管理者查看团队在指定时段使用 AI 工具的产出、成本及工作流程中的问题,并获得改进建议。公司还将推出团队共享预算,以便管理 token 支出;Anthropic 称,报告所用数据默认不会用于模型训练。

正文 · AI 翻译

Anthropic 本周向投资者分享的财务数据显示,其 AI 编程工具 Claude Code 的商业成功完全符合这家前沿实验室的期望。该公司在第 2 季度录得营业利润,净收入留存率达到 900%——也就是说,同一批客户在 2026 年第 3 季度的支出是 2025 年第 3 季度的 9 倍。

Anthropic 一直着力留住企业用户,并于周三宣布推出一套新的报告工具,旨在让这些客户更细致地了解其令牌支出所带来的价值。

借助内部分析数据和员工调查,管理者可以查看团队在指定日期范围内的工作、产出、成本,以及工作流程在哪些环节遇到障碍。Anthropic 表示,默认情况下不会将这些数据用于模型训练。报告还将提供改进成果的建议。

这显然是为了展示 Anthropic 工具的投资回报,并向客户说明如何提高回报;这是大客户的一项主要关切。Anthropic 还在建立团队共享预算,以便团队更好地管理令牌支出。

企业一直在寻找这类信息,以确定如何最好地部署 AI 工具。虽然风险投资支持的公司对这些工具的使用正在推动令牌支出增长,但《财富》500 强中的大多数企业并未从部署 AI 中获得显著收益。

为软件开发者提供工具的公司 Jellyfish 昨天发布了一份新报告,依据是其 276,000 名客户对智能体编程工具的使用情况。调查显示,Claude Code 和其他基于 Anthropic 模型构建的工具仍是使用最广泛的工具,在所有提交审查的拟议代码变更中占近 3 分之 1。更重要的是,自今年年初以来,这些工具的支出增长了 10 倍,其成本目前约占工程总成本的 2%。

Jellyfish 首席科学家 Nicholas Arcolano 告诉 TechCrunch:“即使你认为 2% 仍然很小,10 倍的增长也是大多数首席财务官没有预料到的。我们显然正走到这样一个阶段:人们意识到,光是投入大量资金已经不够了。现在你必须优化支出,让它发挥作用。”

Anthropic 的新报告正是针对这一挑战。Anthropic 在企业客户中处于领先地位,但究竟是什么让智能体编程工具真正具有用户黏性,仍难以确定。今年夏天 OpenAI 发布 Astra 模型时,似乎可能对 Anthropic 构成威胁,但到目前为止,它并未减缓 Anthropic 的用户采用增长。

Jellyfish 的 AI 产品负责人 Nikolas Albarran 告诉 TechCrunch:“我们花了很长时间才在数据中看到 Codex 真正冒头,而它是随着 Astra[OpenAI 的最新模型]出现的。”他接着说,如果看看 X,你会明显觉得竞争更加激烈。“硅谷的每个人都在说,‘哦,Codex 更好。’”但 Albarran 继续说,实际情况是:“Anthropic 当时已经有很出色的企业客户拓展策略,也积累了自己的先发优势——这些工具就是好用,而且运行得很好,很多人花了大量精力围绕它们建立标准化工作流程。没有足够大的理由让他们改用别的工具。”

这也不仅仅是模型和工作流程的问题。商业现实意味着,一旦一家前沿实验室与客户建立了紧密关系,客户要转用其他工具,就比个人程序员或小型组织更困难。Albarran 指出,各大 AI 实验室都在投资建设前线部署工程(FDE)团队,让 AI 顾问进驻客户组织,帮助其启动相关工作。对 Anthropic 客户而言,这些新的报告工具可以看作一种简化版 FDE:以更轻量的方式提供类似的实地协助。

“现在它已经足够成熟,一旦你开始使用,转换到别的工具就会越来越难,因为你已经投入了精力,”他说。“即使它们大体上都一样,也都会有些细微差别,在处理智能体与 ND 文件等方面各有一些小特点,因此转换成本并不为零。”

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