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又一美国人工智能公司，Anthropic刚刚指责包括DeepSeek、Qwen、
又一美国人工智能公司，Anthropic刚刚指责包括DeepSeek、Qwen、MoonshotAI和MiniMaxAl在内的多家中国Al公司，大肆利用他的模型的输出，训练自己的模型，俗称"蒸馏"。讽刺的是，这家公司也被扒出有过类似行径的黑历史。姑且不论这些指控是否有事实依据或Anthropic有过前科，就说Al的本质就是抓取各类已有文献，通过综合分析，生成内容。有一点可以肯定，就是任何抓取的文献都是别人的输出，报刊、网站乃至现在的Al。或许你的输出可能成为被抓取文献，但这也实属正常。如果这种操作不允许，各大Al就要设置文献禁止抓取的限制。场内竞争不过，就在场外玩花样。不得不承认，它们最擅长不是研发，而是双标。
纽约时报中文网6月26日报道：“中国初创公司智谱新发布的人工智能模型性能几乎与A
纽约时报中文网6月26日报道：“中国初创公司智谱新发布的人工智能模型性能几乎与Anthropic的Fable和Mythos模型相当，使用成本却更为低廉。目前全球人工智能模型排行榜中有六款来自中国。”美国媒体这次盯上智谱，不是因为它突然发现中国AI很厉害，而是因为一个更现实的问题摆在眼前：美国模型越来越像受管制的战略资产，中国模型却在拼命变成可购买、可部署、可替换的生产工具。这种反差，才是纽约时报紧张的根子。6月13日，智谱把GLM-5.2推到台前，时间卡得很微妙。美国那边正围绕Anthropic的Fable、Mythos模型反复收紧、放开、再讨论安全边界；中国这边直接告诉开发者，模型可以用，API会跟上，开源也安排上。一个在设闸，一个在铺路。别小看这个节奏差。AI竞争不是发布会上喊几句“全球领先”就能赢，真正决定市场的，是开发者今晚能不能接入，企业下周能不能部署，客户下个月能不能省钱。智谱这次打的不是面子牌，而是工程牌、成本牌、生态牌。美国AI企业过去靠三件东西立威：算力、闭源模型、美元资本。它们把最强能力放在高墙里，企业要用就得付高价，还要接受各种条款。对跨国公司还好，对普通创业团队、中小企业、发展中国家客户来说，这笔账越来越难算。中国模型的突破口恰恰在这里。它不是非要在每一项跑分上压倒美国，而是要把“够强、够便宜、够开放”组合起来。对真实市场来说，90分但便宜稳定，往往比95分但昂贵受限更有杀伤力。GLM-5.2最值得看的地方，不只是“比肩Anthropic”这句话，而是它主攻长任务、代码、Agent和1M上下文。这些方向都不是花架子，它们直接对应企业软件开发、工业流程改造、文档处理、跨系统自动化。谁先在这些场景里站稳，谁就能吃到产业升级的红利。美国当然看得懂。过去他们担心中国在芯片上追赶，现在又看到中国在模型上用低成本路线逼近。更麻烦的是，AI不像高端光刻机那样容易卡住，一旦开源模型扩散，全球开发者会自发优化、适配、二次开发，技术外溢速度非常快。这也是为什么“六款中国模型进入全球榜单”比单个模型更有分量。单点冒尖可能是偶然，群体上榜就说明产业土壤变了。智谱、DeepSeek、阿里、百度等玩家不是孤军突进，而是在同一个大环境里形成集群压力。中国的优势不只在价格。更要命的是，中国有庞大的应用现场。制造业、跨境电商、物流、金融客服、政企办公、软件外包，这些场景每天都在产生真实需求。模型放进去，不是做实验，而是直接压成本、提效率、抢订单。美国路线更像“先造皇冠，再找贵宾”。中国路线更像“先修公路，再让车流跑起来”。AI如果只是少数大企业的昂贵工具，那美国优势很大；AI如果变成各行各业的通用底座，中国的打法就会越来越有冲击力。2026年6月这个时间点也不能孤立看。美国对中国高端芯片继续设限，欧洲在稀土、供应链、AI监管上摇摆，新兴市场又急着数字化转型。这个时候，中国模型用低价和开放进入国际市场，等于给很多国家多了一条不受美国单方面摆布的技术通道。这对全球南方尤其有吸引力。东南亚企业、中东资本、拉美平台、非洲数字项目，不一定都买得起美国最贵模型，也不愿意把核心系统完全放在可能被断供的服务上。中国AI给出的选择很直接：成本更低，入口更多，合作空间更大。美国真正担心的不是智谱一家，而是中国把新能源车那套打法搬进AI：先把性能追上去，再把价格打下来，接着用供应链和场景把生态做厚。等国外用户形成习惯，再想用行政手段把中国模型赶出去，难度就大了。当然，中国AI也不是没有短板。高端算力仍受限制，海外品牌信任还要积累，模型在复杂推理、工具调用稳定性、企业级安全认证上仍需长期打磨。但产业竞争从来不是等所有短板补齐才出手，而是在追赶中抢市场，在市场中反哺技术。这次智谱新闻给中国科技产业提了一个醒：不能只满足于“别人说我们追上了”。更大的目标，是让全球用户在做技术选择时，把中国模型当成默认选项之一。只要这种心智建立起来，美国AI的高价垄断就会被撕开口子。
Anthropic上周发布了ClaudeTag，目前以beta形式面向
Anthropic上周发布了ClaudeTag，目前以beta形式面向ClaudeTeam和Enterprise用户开放。简单说，ClaudeTag让团队可以在Slack频道里@Claude，像@同事一样给它派活。管理员事先配置好Claude能访问哪些频道、工具、数据源和代码库，之后频道里的任何人都能直接给它布置任务，Claude会在后台拆解、执行，完成后在Slack线程里回复结果。ClaudeTag发布当天，AndrejKarpathy发了一条长帖，称这是LLM交互方式的第三次重大重新设计。他的框架是这样的：第一代，LLM是你去访问的网站（ChatGPT网页版）；第二代，是你下载到电脑上的App（CodexApp、Claude桌面端、Cursor这类）；第三代，也就是ClaudeTag代表的方向，LLM变成了一个持久存在、异步运行、拥有组织级工具和上下文的实体，直接嵌入团队的工作流里。Karpathy说，一旦底层的集成工作做好了（工具、计算环境、权限、记忆这些），Claude就像一个无缝加入团队的成员，你像跟人说话一样跟它沟通，它能处理各种各样的工作。他的原话是：>"itreallytakesawhiletowrapyourheadaroundit,butitworksanditisawesome"。这条帖子引发了两极反应。一部分人认为Karpathy在给Anthropic做软广，一个Slackbot而已，何至于"第三次重新设计"。另一部分人则认为他抓住了一个真实的产品范式变化，只是用了一个很容易被误读的产品（Slack集成）来承载这个观点。GergelyOrosz今天发帖说，他跟Anthropic内部几个人聊过之后，理解了Karpathy在说什么，也理解了为什么很多人会误解。重点不在Slack。真正的突破是一个云端AI被接入了公司内部系统后开箱即用。Slack只是入口，背后是云端执行环境、持久记忆、工具集成和组织级权限控制这套组合。他举了个例子：两周前有家创业公司给他演示了自己搭的类似系统，在Slack里@一下就能启动云端开发环境、自动连接内部工具。他们的评价是“绝对的gamechanger”，因为触发并行工作变得极其简单。这套东西对已经配好本地开发环境的工程师来说没什么新鲜感，就是个“哦，然后呢”的反应。真正受益的是三类人：1.新入职员工2.非工程师3.以及需要改动不熟悉代码库的开发者他们不再需要花时间配本地环境了。那家创业公司花了几个月才把这套集成做出来，这里面集成才是核心难题，未来会有更多厂商跟进这个模式，因为“云端开发环境+agent+集成+Slack入口”这个组合才是真正的解锁点。ClaudeTag并非没有竞争对手。GitHubCopilot已经支持在Slack里@GitHub触发codingagent，OpenAICodex也在做云端异步执行，Salesforce更是凭借Slack东家的身份天然占据入口。ClaudeTag的差异化在于频道级共享身份、持久记忆和异步执行的组合，但“集成”这两个字说起来容易，做到“justworks”是另一回事。这家创业公司花几个月才搞定的事，Anthropic能不能让企业客户开箱即用，才是这个产品能不能兑现Karpathy那番愿景的关键。
纽约时报报道：“中国初创公司智谱新发布的人工智能模型性能几乎与Anthropic
纽约时报报道：“中国初创公司智谱新发布的人工智能模型性能几乎与Anthropic的Fable和Mythos模型相当，使用成本却更为低廉。目前全球人工智能模型排行榜中有六款来自中国。”这里指的是智谱GLM-5.2，性能比肩Anthropic、成本仅其几分之一。这是成本低不是人工成本，而是产品天然消耗的算力低，消耗只是美国1/8左右，在按token收费的AI运营领域，这个差别天差地别。而且中美双方差距就几个月而已，且很快会拉平。特别是中国的模式单刀直入，废话少说的特点让用户满意。很多国外网友认为中国AI正在超越美国。
Anthropic联合创始人兼CEO阿莫迪（DarioAmodei）曾在百度工
Anthropic联合创始人兼CEO阿莫迪（DarioAmodei）曾在百度工作过约一年。2014年，他加入了由吴恩达领导的百度硅谷人工智能实验室（SVAIL），主要从事语音识别研究，后来离开百度加入谷歌。他表示，在百度从事语音识别研究的经历对他影响很大。阿莫迪回忆，在百度期间，他观察到随着数据、算力和模型规模增加，AI性能会持续提升，这成为其后来坚定相信“规模定律（ScalingLaws）”的重要来源。他在近期访谈中披露了一个关键细节：当时公司曾随意表示"不在乎用户隐私"，这成为他们获取大量中文语音识别数据的重要原因。阿莫迪坦言这是唯一让他感到在意的部分。
微软考虑用deepseek来替代openai和anthropic来充当人工智能助
微软考虑用deepseek来替代openai和anthropic来充当人工智能助手。智能助手这个功能确实不需要太强的性能，哪怕是一年前的模型都能够胜任大部分工作，这时候谁还和你中美ai战，便宜才是最实在的。
