Anthropic 本周向投资者披露的财务数据表明，其 AI 编程工具 Claude Code 完全达到了这家前沿实验室所期望的商业成功。公司在第二季度实现了营业利润，净收入留存率达到 900%——也就是说，同一批客户在 2026 年第三季度的支出相比 2025 年第三季度增长了九倍。
Anthropic 一直专注于让企业用户留下来并在周三宣布一套新的报告工具，旨在让这些客户更细致地了解他们从 token 支出中获得的价值。
借助内部分析和员工调查，管理者可以查看团队在特定日期范围内的工作、团队产出了什么、花费了多少，以及工作流在哪些环节出现了中断。Anthropic 表示，默认情况下不会将这些数据用于模型训练。这些报告还会就如何改进结果提供建议。
这显然是在试图展示 Anthropic 工具的投资回报率，并向客户展示如何提升这一回报——这是大型客户的一大关切。Anthropic 还在创建共享的团队预算，让团队能更好地管理 token 支出。
企业在摸索如何最好地部署 AI 工具时，一直在寻找这类信息。尽管获得风险投资支持的公司的使用量正在推动 token 支出，但大多数《财富》500 强企业并未从 AI 部署中看到显著收益。
为软件开发人员提供工具的 Jellyfish 昨天发布了一份新报告，基于其 276,000 名客户对智能体编程工具的使用情况。在调查中，Claude Code 及其他基于 Anthropic 模型构建的工具仍然是使用最广泛的，占所有提交审查的代码变更的近三分之一。更重要的是，这些工具的支出自年初以来增长了 10 倍，其成本现在约占总工程成本的 2%。
“即使你说 2% 仍然很小，但那 10 倍的增长是大多数 CFO 没有计划到的增长，”Jellyfish 的首席科学家 Nicholas Arcolano 对 TechCrunch 表示。“我们确实已经到了这样一个阶段：人们开始意识到，好吧，仅仅花一大笔钱是不够的。你现在必须优化它，让它发挥作用。”
Anthropic 的新报告正说明了这一挑战。Anthropic 在企业客户中处于领先地位，但究竟是什么让一个智能体编程工具真正具有粘性，却很难界定。OpenAI 的 Astra 模型在今年夏天发布时，似乎对 Anthropic 构成了潜在威胁，但到目前为止，它并没有拖慢 Anthropic 的采用数据。
“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）一起出现的，”Jellyfish 的 AI 产品负责人 Nikolas Albarran 对 TechCrunch 表示。他接着说，如果看 X，你会得到一种截然不同的印象，觉得竞争要激烈得多。“硅谷的每个人都在说，‘哦，Codex 更好。’”但 Albarran 接着说，现实中，“Anthropic 就是凭着出色的企业级打法在那里，而且他们自身就有在位者的分量——这东西就是能用，而且用得顺，很多人都投入了大量精力围绕它标准化工作流。而切换的理由还不够充分。”
这也不仅仅是模型和工作流的问题。商业现实意味着，一旦某家前沿实验室抓住了某个客户，切换起来就比个人程序员或小型组织要困难得多。Albarran 指出，所有主要 AI 实验室都在投资前置部署工程（FDE）组织，这些团队把 AI 顾问嵌入客户组织内部，帮助他们起步。这些新的报告工具可以看作是一种轻量版 FDE，是那种手把手帮助的轻量版本，面向 Anthropic 的客户。
“我们现在已经到了一个足够成熟的阶段，一旦你进入其中，切换就会变得越来越困难，因为已经投入了精力，”他说。“即使它们大体上都一样，也都会略有不同，在处理智能体到 ND 文件等方面各有各的小怪癖，所以切换成本并非为零。”
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Tim Fernholz 是一名记者，撰写有关技术、金融和公共政策的文章。他密切关注私营航天产业的崛起，并著有《火箭亿万富翁：Elon Musk、Jeff Bezos 与新太空竞赛》。此前，他曾在全球商业新闻网站 Quartz 担任高级记者十余年，职业生涯始于华盛顿特区的政治记者。 您可以通过发送电子邮件至以下地址联系 Tim 或核实其外联信息[email protected]或通过 Signal 向 tim_fernholz.21 发送加密消息。