anthropicСбросить фильтр ×

У Anthropic высокая валовая маржа, но она не учитывает затраты на обучение моделей

AI-редакция
2 источника · показать все· свернуть
собирается · 2обновлено 1 нед назад

По данным Bloomberg и FT, валовая маржа Anthropic в третьем квартале составила около 85%; другой источник оценивает её как более 80%. Однако этот показатель учитывает обслуживание запросов клиентов, но не обучение новых моделей и не долю облачных партнёров, поэтому сам по себе не отражает полную экономику бизнеса.

Компания получает около $100В годовой выручки при мощностях в 5 гигаватт, но, по данным одного из источников, лишь 25% ресурсов уходит на обслуживание клиентов, а остальные 75% — на обучение моделей и технические эксперименты. Это ставит высокую маржу в контекст значительных затрат на инфраструктуру и разработку.

около 85%валовая маржа в третьем квартале
около $100Вгодовая выручка
10,5 ГВновые мощности в 2027 году

Полный разбор →

Claude объяснил происхождение параметров эллиптических кривых NIST

Модель Claude от Anthropic менее чем за 30 минут установила вероятный способ генерации чисел для нескольких стандартных эллиптических кривых NIST, включая P-256. АНБ передало эти параметры разработчикам без объяснения метода, из-за чего криптографы более 25 лет подозревали возможный бэкдорi.

Claude воспроизвёл параметры с помощью обычного генератора псевдослучайных чисел из C-библиотеки 1990-х, запущенного в конкретные секунды по системным часам. Это сделало версию о бэкдоре значительно менее правдоподобной; Anthropic подчёркивает, что открытие не выявило уязвимостей и не требует менять существующие системы.

ВыводПараметры кривых утвердил NIST; их опубликовали в 2000 году, а начальное значение генерации (сид) предоставило АНБ.

25 летдлительность загадки
16 августа 1997 года, 01:52генерация P-256
$36 864награда за разгадку

Полный разбор →

Anthropic резко сократила долю джунов среди технических сотрудников

Внутренний отчет Anthropic показывает: на фоне быстрого роста компании доля начинающих специалистов среди новых технических сотрудников снизилась с 27% до 9%, а в технических подразделениях — с 21% до 14% с начала 2025 года. Это изменение структуры найма, а не массовые увольнения.

Одновременно сотрудники всё больше делегируют работу ИИ-агентам и проверяют их результаты. Данные Anthropic дают представление о том, как ИИ может менять найм и рабочие роли в растущих технологических компаниях, но поднимают вопрос: где будущие специалисты будут получать опыт, если джунов станут нанимать реже?

27% до 9%доля джунов среди новых технических сотрудников
21% до 14%доля джунов в технических подразделениях
в 6 разчасы работы ИИ-агентов к августу

Полный разбор →

Accenture ограничила расходы на Claude суммой $29 в месяц на сотрудника

М@maxvotekAI-инженер
1 нед

Claude Mythos 5 оптимизировала восемь задач для квантовых вычислений

Х@htech_plusисследователь
1 нед
Claude Mythos 5 оптимизировала восемь задач для квантовых вычислений

Anthropic создаёт фонд общественного блага с долей в 5% акций

Anthropic объявила о создании Anthropic Public Benefit Fundi — структуры под управлением компании для финансирования общественно полезных проектов. В фонд планируют передать 5% акций; решение ещё должно получить одобрение акционеров.

Средства предназначены, в частности, для пожертвований НКОi и прямой поддержки людей, пострадавших от перемен на рынке труда из-за AI. Доля фонда может расти вместе со стоимостью Anthropic.

5%первоначальная доля фонда
2%добавка за рост стоимости
50%порог роста стоимости

Полный разбор →

Anthropic перевела монорепозиторий с Git на Scion

Рост объёма кода, создаваемого Claude и ИИ-агентами, превратил подготовку копий репозитория для проверок в узкое место. За пять месяцев команда из семи инженеров с помощью моделей разработала Scioni и перевела на него основной монорепозиторийi Anthropic: теперь операции с историей и изменениями выполняются на сервере, а агенты получают только нужные данные.

Anthropic заявляет, что новая инфраструктура в 200 раз снижает расход CPU и памяти, ускоряет checkouti примерно в 100 раз и освобождает 25% вычислительных ресурсов CI. Scion создавали под гигантский репозиторий и постоянно работающих агентов, а не как замену Git для обычных проектов; публиковать систему компания не планирует.

30 000+изменений в день
25 млнcheckout в день
600 ПБрасчётный трафик за сутки

Полный разбор →

Производства памяти хватит на 100 млн агентов на лучших моделях

G@aiofthedayAI-инженер
1 нед
Классная статистика. Утверждается, что текущего производства памяти хватает на одновременный запуск примерно 100 миллионов агентов на лучших моделях OpenAI/Anthropic или 2 миллиардов на Deepseek V4 Pro. Дальше авторы как-то пересчитывают это в потенциальную выручку, но мне кажется интереснее само ограничение. Если у вас запущено 5 агентов на Fable, значит у 500 жителей Земли в этот момент нет и не может быть ни одного. С учетом того, что вы работаете не круглые сутки — ну пусть у 100. https://epochai.substack.com/p/hundreds-of-millions-of-ai-agents

Anthropic ускорила первый токен в Claude

D@data_secretsAI-инженер
1 нед
Anthropic ускорила первый токен в Claude
Ещё ↓