一觉醒来，Claude 用户迎来一个好消息，奥特曼迎来一个坏消息。
马斯克上周与 Anthropic 高管团队深入交流，逐一考察他们如何确保 Claude 对人类有益。考察结束后，他决定将 SpaceX 旗下 AI 数据中心 Colossus 1 的全部算力，租给这家此前曾被他视为竞争对手的公司。
这项合作在刚刚召开的 Anthropic 开发者大会上正式公布。大会同步发布了智能体平台、Claude Code 及开发者工具的系列重大更新，构成了 Anthropic 迄今规模最大的一次产品集中发布。
不过，Anthropic 产品负责人 Ami Vora 在大会上明确表态，此次大会不发布新模型，重点是让现有产品更好地服务开发者，帮助缩小模型能力与实际应用之间的差距。
马斯克跟 Anthropic 高管聊了聊，转头把数据中心租出去了
过去一年，Anthropic 遭遇了远超预期的需求增长。Claude API 调用量在过去一年增长了近 17 倍，Claude Code 开发者的平均周使用时长已达 20 小时。
算力供给跟不上需求，成为制约开发者体验的最突出矛盾。为此，Anthropic 宣布与 SpaceX 签署合作协议，获得其 Colossus 1 数据中心的全部计算资源使用权。
https://x.ai/news/anthropic-compute-partnership
Colossus 1 位于田纳西州孟菲斯，拥有超过 22 万块英伟达处理器，涵盖 H100、H200 及新一代 GB200，是目前全球规模最大的 AI 数据中心之一。
这笔合作对双方都具有战略意义。Anthropic 借此缓解算力瓶颈，SpaceX 则借助这一标杆客户，为即将启动的 IPO 增添商业说服力。路透社报道还指出，双方已就探索数吉瓦级在轨空间数据中心建设表达了兴趣，这也是 SpaceX 上市募资的核心叙事方向之一。
算力扩张的红利将直接传导至开发者。Anthropic 宣布将 Claude Code 的五小时速率限制翻倍，覆盖 Pro、Max、Team 及按席位计费的企业用户，并同步大幅提升 Opus 系列模型的 API 调用上限。
Anthropic 联合创始人 Tom Brown 在 X 上发文透露，Colossus 上的 Claude 推理服务将在未来几天内开始扩容，并感谢 SpaceX 的合作。他写道，为了跟上 AI 需求，将需要推动大量实体基础设施落地，而在快速调动现实世界资源这件事上，无论是在地球上还是地球之外，没有谁比 SpaceX 更强。
马斯克随即在同一帖子下进行了回复，首次公开披露了这笔合作达成的背后经过。他表示，上周他专程花了大量时间与 Anthropic 团队的多位高管深入交流，重点了解他们如何确保 Claude 对人类有益，最终留下了深刻印象。
他写道，接触到的每一个人都高度专业，且非常在意做正确的事，没有触发他的「恶意探测器」。他认为，只要 Anthropic 保持批判性的自我审视，Claude 大概率会走向对人类有利的方向。
正是基于这一判断，马斯克决定同意将 Colossus 1 租赁给 Anthropic。他同时还表示，SpaceX 的 AI 团队此时已将模型训练工作迁移至 Colossus 2，Colossus 1 因此有了向外部客户开放的条件。
时机恰好，一切正合适。
你去睡觉，Claude 继续上班
在模型层，Anthropic 研究 PM 负责人 Dianne Na Penn 回顾了过去 12 个月 Anthropic 共发布 8 个前沿模型的节奏，并以最新的 Opus 4.7 为例说明模型进化带来的实际价值。
编程智能体 Amp 将整个 Smart 模式迁移至 Opus 4.7，并因此简化了工具链架构；Rakuten 在自有基准测试中，使用 Opus 4.7 解决生产工程任务的数量是此前的三倍；In2 则发现 Opus 4.7 能在规划阶段主动识别逻辑错误并回溯修正，最终带来更快更干净的执行结果。
Dianne Na Penn 同步宣布了 Opus 4.7 上线后第二天推出的 Claude Design，开发者已开始用它与 Claude Code 结合构建生产级视觉界面。
她提出了「任务时域」这一框架，用来衡量模型在持续自主工作中能走多远。
去年模型能独立运行数分钟，如今已支撑数小时任务，而未来的目标是让智能体始终在线、主动感知、无需提示。她对开发者的建议是：要为下一个版本的 Claude 设计系统，而非仅针对当前版本，因为当一个此前失败的原型突然开始通过测试时，往往意味着产品机会已经出现。
在平台层，Claude Managed Agents 迎来三项核心新功能。
多智能体编排(multiagent orchestration)方面，主控智能体可协调多个拥有独立上下文窗口的子智能体并行执行，最终汇总结果。
现场演示的虚构创业公司 Lumara 搭建了三个子智能体：指挥官负责统筹整体任务进展、探测器负责筛选具备高价值采矿材料的着陆点、导航器负责规划飞行路径并确保安全降落，三者并行运作，整体表现优于单一智能体。
Outcomes 功能允许开发者用一个简单的 Markdown 文件编写成功标准，系统会据此创建独立的评分智能体，在每次执行后判断是否达标，并在允许的最大迭代次数内持续重试。演示中的判定条件涵盖无人机须软着陆、落点须为净空地带，以及须保留足够燃料以确保返回地球，三项缺一不可。
Dreaming 功能以研究预览版形式发布，是本次大会最受关注的发布之一。它允许智能体在会话结束后自动回顾历史执行记录，提炼规律，将学习成果写入记忆存储，供后续会话直接调用。
演示中，系统首次运行解决了六个模拟落点中的四个，开启 Dreaming 后，智能体主动梳理了此前所有任务的执行经验，整理出一份着陆操作规程，涵盖不同地形和燃料条件下的判断逻辑与处理策略，后续每次新会话启动时都会自动读取这份规程作为参考。第二次运行时六个落点全部解决，而开发者的操作仅是点击了控制台中的一个按钮。
Claude Code 层的更新，几乎每一项都在回答同一个问题：如何让开发者从重复性的操作中解放出来。
Routines是本次发布中最具代表性的自动化工具。开发者只需配置一次，选择 Cron 定时任务、GitHub Webhook 事件或自定义 API 调用作为触发器，Claude 便会在无人值守的情况下自动发起任务并生成 PR。
后续演示展示了一个真实场景：团队成员深夜提交 Issue，第二天早上 Routines 已监听到该事件，自动触发了一个包含幂等性、多币种处理和合规审计日志的完整退款功能实现，且 CI 异常被自动诊断修复。Claude Code 开发者 Boris Cherny 将这一转变总结为：默认动作不再是「我去提示 Claude Code」，而是「我让 Claude 去提示 Claude Code」。
Auto Mode内置分类器，对每次工具调用自动判断两件事：该操作是否具有破坏性，以及是否疑似提示词注入攻击。两项判断均通过则直接放行，彻底解决长任务中频繁等待审批的问题。
WorkTrees对 Git 工作树进行了封装和简化。开发者可通过 claude -w 命令启动独立工作树，也可以直接告诉 Claude 去创建，Claude 会自主判断是否应在隔离环境中实现新特性，并在任务完成后自动清理。演示中，两个工作树并行推进了新颜色和圆角滑块两个特性，互不干扰。
Auto Memory允许 Claude 跨会话积累项目知识，将构建命令、调试经验和项目偏好写入专属的 memory.md 文件，供后续会话和子智能体读取，无需开发者每次重复交代背景。
Code Review 采用多阶段多智能体审查模式：多个审查智能体分别关注代码的不同维度，再由验证智能体筛除误报，可通过 GitHub App 为所有 PR 自动开启，也可在 Claude Code 中用 /review 命令手动触发。Anthropic 内部所有团队均已启用这套流程，应用后工程师人均 PR 数量提升了 200%。
桌面客户端也完成了大规模更新。新版界面提供会话分组、计划视图、Diff 视图和文件视图，并新增实验性的「章节标注」功能，允许开发者为长会话中的关键节点打标题，生成可跳转的目录导航。
无闪烁终端渲染模式通过虚拟化滚动彻底解决了界面抖动问题，内存和 CPU 占用恒定，并支持鼠标点击交互。Remote Control 功能支持开发者在手机上接管本地会话，启动子智能体继续推进任务。
在 GitHub 专场，Copilot 产品总监 Mario Rodriguez 分享了大规模调用场景下的提示词缓存实践。GitHub 将缓存命中率目标设定在 94% 至 96% 之间，低于 70% 通常意味着系统存在配置缺陷。
他总结了三条核心经验：
系统提示词必须保持静态，任何动态内容都会导致缓存失效
工具前缀不能动态变更，否则整个对话的缓存将被全部清除
多模型混合调用时必须保证缓存亲和性，确保同一用户的后续请求命中相同缓存
他还特别指出，使用更长的上下文窗口并不必然带来更高成本，反而因减少压缩次数而降低了 Token 支出。
Advisor 策略是 GitHub 与 Anthropic 联合研发的成本优化方案，将执行与决策分离：Haiku 等轻量模型负责执行任务，遇到超出能力范围的问题时调用 Opus 提供建议。
现场演示显示，接入 Advisor 的一侧在 Haiku 仍在反复尝试时就已完成任务，整体成本低于单独使用 Haiku，智能水平接近纯 Opus。Eve Legal 使用该策略后，在保持前沿模型质量的同时将推理成本降低了五倍。
GitHub 还内部测试了名为「Robert Duck」的评论智能体，在以下三个节点插入批评性反馈，以更低代价在早期拦截错误：
规划阶段结束后，在进入执行前对方案提出质疑
复杂实现完成后，作为正式代码审查前的预审环节
测试编写完毕但尚未运行前，提前暴露潜在问题
该功能已在 Copilot CLI 的实验模式中上线，可随时手动调用。
大会压轴的现场编程环节由 Bun 作者 Jared Sumner 与 Claude Code 开发者 Boris Cherny 共同主持。
Jared 展示了 Bun 代码库的完整自动化流水线，每当社区提交 Issue，机器人 Robobot 便自动尝试复现问题并生成附带测试的 PR，其近三个月的 PR 贡献量已超过 Jared 本人。
整场演示历时约 25 分钟，Robobot 在无人干预的情况下完成了 4 个 PR，每个 PR 均包含测试用例并经过代码审查机器人的多轮往返评审。
一个人的十亿美元公司，今年就会出现
圆桌对话环节由 Ami Vora 主持，Anthropic 创始人 Dario Amodei 与 Anthropic 总裁 Daniela Amodei 双双登台。补充一个热知识，Dario Amodei 和 Daniela Amodei 是两兄妹。
从左往右依次为 Ami Vora、Daniela Amodei、Dario Amodei
Daniela 将公司目前的状态比作一辆轨迹几乎垂直向上的过山车，她和 Dario 分别坐在车头和车尾，感受到的冲击方向不同，但肾上腺素同样充沛。
Dario 则认为自己十多年前与同事基于 Scaling Law 在图表上画下了那些曲线，预测模型能力将随计算量指数级增长，如今看着一切正按图索骥地发生，感受就像《星际穿越》里那位了解广义相对论数学的物理学家，在纸上早已算清，真正亲眼目睹时仍然被震撼。
Dario 指出，今年是 Anthropic 首次出现外部增速超过指数曲线的情况。
Anthropic 原本为 10 倍年化增长做了详尽规划，但今年第一季度的折算年化增速达到 80 倍，这正是与 SpaceX 签署算力合作的直接原因。他坦言希望增速能回到「仅仅」 10 倍，因为 80 倍的速度实在难以从容应对，但无论如何，Anthropic 都会尽力将更多算力传导给开发者。
Daniela 强调，开发者是 Claude 最重要的用户群体，原因有三：
开发者给出的反馈最真实，是 Anthropic 改进产品的核心信息来源
Anthropic 自身也是以开发者为主体的组织，双方有天然的共同语言
开发者社区正在用 Claude 构建医疗、法律、金融等垂直领域中最有潜力和挑战性的产品
她说，Anthropic 从创立第一天起就主要面向开发者和企业构建，这是其在 AI 生态中相对独特的定位。Dario 也对未来开发者工作方式的演变提出了三个判断：
从单智能体走向多智能体协作，Claude 开始扮演「团队管理者」角色，逐步向「数据中心里的国家级天才团队」演进
生产力提升的边界从个人延伸到整个组织，如何让团队层面的协作效率实现非线性跃升，将是下一阶段的核心命题
Amdahl 定律（Amdahl定律指出：对系统进行优化时，整体性能的提升上限受限于被优化部分在总任务中所占的比例，即串行瓶颈决定了并行加速的天花板。）在这里同样适用，当代码生成速度提升三到四倍，安全审查、变更验证等此前不是瓶颈的环节会成为新的制约，必须同步加速
关于模型训练方向，Dario 指出代码领域进展最快的原因在于可验证性，运行单元测试就能给出明确反馈，大大简化了训练过程。而当前正在探索的方向，是让模型在设计质量、安全漏洞识别等更具主观性的任务上也能获得类似的可验证信号，这一能力一旦突破，有望同步提升模型在写作、科学推理等领域的表现。
Daniela 还谈到了 Anthropic 内部的文化价值观「hold light and shade（兼顾光明和阴影）」，即同时拥抱机遇与风险。她以 Mythos 为例，认为该模型能力足够强大，但正是因为潜在安全影响尚未完全评估，目前仍未对外公开发布。她说，Anthropic 每一个重大决策的底层逻辑，都是如何在推动技术进步的同时对所有人负责。
最后，圆桌谈话在 Dario 的一个预测中落下帷幕。他表示，大约一年前，有人问他首家由单人运营的十亿美元公司会在何时出现，他的答案是 2026 年。
目前已出现两人团队创办的十亿美元 AI 公司，以及单人运营的亿级企业，距年底还有七八个月，他认为这一预测依然会生效。
这个判断背后的逻辑是，AI 正在将「如何建立一家公司」本身变成一项可以被模型辅助完成的任务，而不仅仅是帮助工程师写代码。
伴随着算力翻倍、速率放开、智能体自主进化，所有这些措施最终指向同一个问题：当 AI 工具足够强大，我们能做什么？决定差距的又是什么？相信此时此刻，每个开发者，每个普通用户都应该有自己的答案。
*封面由 AI 生成
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