获取Claude API密钥不再困难！只需关注这三个官方网站，确保购买的是合法密钥： 1. OpenRouter — 访问 2. Anthropic（直接Claude API）— 前往 或 3. Google Vertex AI — 通过Google平台获取Claude的强大功能。 这三大平台为您提供可靠的访问途径，助力您在AI领域快速起步！

昨晚Solana发出重磅战略：Solana基金会与Google Cloud合作推出 该平台实际上是在去年x402战略上更进一步，直接将Agent与支付进行了整合，实现通过一个入口即可满足Agent的自主构建、访问与经济活动，这样跟Virtuals打造的ACP经济体也是不谋而合的。 基于该入口可使用Solana稳定币按请求付费访问Gemini、BigQuery、Vertex AI等API，实现无账户、无订阅的机器原生支付。 直接利好标的： 1、 $PAYAI ：一直是Solana系x402赛道的龙头，也是这次 $DREAMS $DEXTER ； 2、 $PURCH : AI购物代理，也是Circle的嫡系项目，Circle老板站过台； 3、 $PREDICT ：预测市场代理。 Solana链上AI经济活动增强，这些标的都会受益。

Solana联合Google Cloud正式推出Pay. sh。 这是一个统一的市场平台，让AI代理能自主发现、访问并用Solana稳定币按请求付费调用任何API，尤其是Google Cloud的Gemini、BigQuery、Vertex AI等企业级服务。 其中，PAYAI被官方列为启动合作伙伴之一。 这样一来， PayAI索引的服务现在可以被Pay. sh上的所有AI代理直接发现和使用，PAYAI成了Solana官方AI代理支付“管道”的一部分。 这让PayAI有了官方背书 + Big Tech（Google）入场，踩中“AI Agent + Solana支付”双叙事。 （不过，市场波动大，注意风险）。

改变大模型竞争格局的一次投资，昨晚Google宣布对Authropic最高400亿美元新投资承诺：1）立即投入 100 亿美元现金，与26年2月融资轮估值一致，不含后续新募资金； 2）额外 300 亿美元 视 Anthropic 达到特定业绩里程碑后投入； 3）同时支持 Anthropic 大幅扩充算力（Google Cloud 将提供新增 5 吉瓦容量，未来 5 年内可进一步扩展） 这次投资完成，谷歌应该就是Authropic最大的份额的外部股东了、当然严格控制在 15% 以内，以免触及反垄断法。 对Google来说意义重大： 1）对冲 OpenAI 风险，Google 通过少数股权绑定 Anthropic，同时自身全力推Gemini，这是一种典型“投资对手”策略——既防止 OpenAI独大，又通过 Vertex AI集成 Claude 丰富产品生态。 2）通过巨额云合同将 Anthropic 的增长转化为 Google Cloud 收入，做大自身的TPU生态、用投资换取算力绑定；这个非常关键， 3）在 AI 军备竞赛中保持技术前沿地位；4）潜在 IPO 后账面巨额浮盈，Anthropic 潜在估值已经逼近OpenAI了。 对Authropic来说意义更重大： 进一步获得海量算力支持（TPU 是其训练核心），加速 Claude 迭代和企业客户扩张。资金储备更加充足 紧随 Amazon 上周承诺最高 250 亿美元投资之后，Anthropic 在短短一周内锁定超 650 亿美元 新资金承诺。 把Anthropic过去半年的金主清单列出来，会发现一个荒谬的现实： 1）亚马逊：50亿美元现金 + 上限250亿美元 + 5GW Trainium算力 + 1000亿美元AWS采购合同； 2）谷歌：100亿美元现金 + 上限400亿美元 + 5GW TPU算力； 3）英伟达：上限100亿美元 + 1GW GPU供给； 4）微软：上限50亿美元 + Anthropic向Azure采购300亿美元算力。 四家硅谷顶级玩家，全部在Anthropic的股东名册上。 也是之前算力短缺的痛苦，让Authropic疯狂寻找新算力供给：思路很清晰，绑定算力供给的最大玩家，但并不是跟一家深度绑死确保自身的灵活度，分散供给。 闲杂压力给到了OpenAI上 以前硅谷大模型御三家，OpenAI、Authropic、Gemini，现在后两者既竞争又合作。Meta、Grok还在奋力追赶。 而算力格局、TPU生态正在快速崛起，未来真有可能GPU、TPU两强相争（虽然现在还差距很大） Google对Anthropic 的投资从 2023 年的 3 亿美元起步，已演变为累计超百亿美元（含最新 400 亿承诺）的战略布局，核心是算力绑定 + 少数股权 + 云收入的三重收获。最新 400 亿美元承诺标志着双方联盟进入新阶段，也凸显 AI 基础设施竞赛的激烈程度。竞争进一步白热化

刚听了SemiAnalysis Weekly的一期视频播客，收获还是很大的，分享一下 1/ ROI与订阅vs API（lab API收入里70%+来自编程） 目前lab API收入里70%+来自编程，且高度集中在少数power公司/用户（如Meta约占Anthropic ARR的3–5%）。Ramp数据显示头部1%公司人均年花10万美元在AI上。 能用订阅就用订阅，因为补贴力度太大：Codex 200刀/月≈12K的API额度，Anthropic 200刀/月≈8K。有初创干脆刷公司卡买一堆订阅账号，比走API划算得多。 算笔账：Claude Max 20x只要10%利用率就打平，而实际利用率远高于此，所以这些20x订阅很可能是负毛利。厂商都想把量往API迁（Anthropic的API毛利估85%+）。 2/ Anthropic利润与两强格局（OpenAI的net-new ARR已和Anthropic持平） Anthropic已经盈利（Q2经营性盈利，Q3可能10亿美元+），靠的是80%+的ARR在高毛利API、90%+是企业客户。 OpenAI杀回来了：GPT-5.5（≈Opus 4.8水平）是拐点，5.6 Soul被评“便宜一半却接近 Fable”。net-new ARR已和Anthropic持平，编程市场从Anthropic一家独大变成两强赛马。 OpenAI消费端9亿+周活但付费转化差（Claude免费用户9%付费，更聚焦）；广告是它押在2030年的指望，但消费变现这事一向难做。 3/ 谁是第三名&算力策略 xAI（Grok 4.5/Spark）、Meta（MSL）模型不差，但都不是前沿，没到前沿就没人碰它的API。 Gemini 被判“第五名，可能永远第五”。这里他们觉得，因为Google签了无法收回的长期TPU合约，反映管理层对AGI缺乏信念（Noam Shazeer、John Jumper 等出走）（不过我周围朋友里，还是有一群人看好Google）。 推崇Elon的clawback打法：把算力按市场价3–4倍短租给Anthropic这些，合同带90天召回条款，一旦自己要冲前沿随时收回。Meta要做Neocloud也该学这套，进可攻退可守。 卖自家token>卖别人token（AWS/Azure分成）>短期高价租算力。 4/ MSL与RL scaling law RL是当今提升模型能力最重要的scaling law。有人认为，有人认为模型离“能干人类在电脑上的一切”就差足够的 RL 环境。 于是催生了一整条RL环境创业供应链：把真实的经济任务转成可训练环境卖给lab。今年全行业数据预算估计超100亿美元（去年的10倍），需求几乎无上限，只看你能不能快速产出高质量数据。 Anthropic编程强，一大原因就是它最早、最激进地采购编程数据。 造一个好的编程RL任务：得让顶尖工程师花大概一天才能解，还要配验证器（集成测试+rubric）和一个既严谨无歧义、又自然真实的prompt。单个高质量任务lab愿付五位数美元，做得好的人年入七位数。 5/ Token预算：还在“疯狂烧”还是进入“紧缩期” 不少企业开始收紧预算，怕员工用太多token。但真相是，绝大多数人根本用不到上限，真正受影响的只有每家公司少数几个power user。 管控方式五花八门：按人头vs按公司整体（后者更合理）；有的公司把自家模型算进预算、有的不算，于是大家拼命薅那个不计费的。 很多预算策略其实挺外行：Max吐槽有公司禁止销售用Opus/Fable写邮件、要求改用Sonnet，可写封邮件的token成本几乎为零，这么管毫无意义。真正的token大户是编程/软件开发。 也反对搞工程师“特权阶级”，只让他们用Claude Code/Codex，其他人用低配工具。 6/ Token-as-a-Service市场 市场增长极快（较去年翻了好几倍）。三大云（Bedrock/Azure/Vertex）靠现成的企业客户和合规优势拿下大头；Together/Fireworks/Base10这些创业公司也是好生意，但永远做不到OpenAI/Anthropic的体量。 前沿lab不会把优化自家模型的活外包给Fireworks；新芯片创业公司想借token-as-a-service上位也难，最后可能都得像Cerebras一样自己下场做Neocloud。

最近总有兄弟问我：手里拿着U，突然看到美股或者港股有好机会，怎么最快上车？ 如果按照老套路，出金换法币、搞海外银行卡、再去传统平台开户……等走完这一套流程，黄花菜都凉了，来回的汇率和手续费损耗更是让人肉疼。 今天不绕弯子，分享一个我自己一直在用的“神器”——StableStock。它是一个纯粹的稳定币结算交易平台。简单来说，就是用U直接打真实股票，不需要法币，不需要搞繁琐的额外开户，入金到下单一条龙，低摩擦直接进场。 最近他们主推的一个核心功能，我觉得非常值得拿出来讲讲，尤其是对于想扩大资金效率的朋友。 核心杀手锏：杠杆现货（Leveraged Spot）与“日内 0 息” 在传统的认知里，借钱（开杠杆）买股票，每天的利息和资金成本是一笔不小的隐性消耗。这也是很多小白不敢碰杠杆的原因之一。 但是，StableStock 的杠杆现货功能有一个极其良心的机制：日内 0 息。 这是什么概念？只要你在当日盘后交易时段结束前，完成了“开仓+平仓”的完整动作，一分钱利息都不收！ 只有当你决定把仓位留过夜的时候，才会按规则计息。 对于喜欢做日内短线交易的朋友来说，这意味着你用很低的隐性成本撬动了更大的资金，完全不用担心仓位拿几个小时就被扣利息“吸血”。 标的极其丰富：多空都能玩，最高 10 倍 能交易的标的少，平台再好也是白搭。在这个平台上，港美股目前有 700 多个标的可以开杠杆（现货总共支持1400+），杠杆率最高能开到约 10 倍，而且标的池还在持续扩充。 你看好现在的 AI 硬件和芯片浪潮？里面有两倍做多海力士、两倍做多三星电子，还有智谱以及大量热门美股（比如 INTC、LITE 等）任你挑。如果你觉得大盘涨到头了想做防御，平台里也直接纳入了做空（反向）ETF。不管是牛市还是回调，多空两端都有现成的工具给你选。 进阶视角：资金利用率拉满的“现货腿” 如果你对市场有一点深度认知，或者本身就在做一些吃资金费率的对冲策略，这个工具同样是个神兵利器。 举个例子：你可以在加密货币交易所里开空单作为“合约腿”，然后转头在 StableStock 开启杠杆现货作为“现货腿”。 因为它可以上杠杆，你现货端占用的资金量被大大节省了，整体的资金利用率直线飙升，对于做对冲的老手来说，体验非常丝滑。 关于信任度：为什么我敢把资金放在这？ 分享交易工具，背景我向来查得很严。StableStock 并不是什么刚上线的草台班子： • 深厚背景： 背后有 YZi Labs、MPCi（经纬创投）、Vertex Ventures 这些叫得出名字的大机构真金白银投的。 • 稳定运行： 已经稳定跑了一年多，目前积累了约 22,000 名真实用户。 • 券商直连与透明度： 平台是直连持牌券商基础设施的，你的订单是真实打进市场的，不是什么内部对赌盘。 更硬核的是，官网有一个专门的透明页，定期公开券商周结单，你的资金和成交都经得起验证。 如果你正好需要一个资金无缝穿梭、日内成本极低的港美股交易入口，不妨自己去体验一下： 👉 交易入口： ⚠️ 最后一句老生常谈：杠杆能放大收益，也一定会放大亏损。杠杆放大盈亏，请按自身风险承受能力参与（NFA / DYOR）。先弄懂规则，再用小资金找盘感，别盲目重仓！

目前市面上最强大的AI视频生成软件有哪些？ 一、录咖 核心优势：录咖的文生长视频、文生短视频、图生视频三大模块都能让文字或图片秒速高清成片，5-10 秒短视频与 1 分钟以上长视频自由切换，生成视频自带字幕和配音，真正做到，生成的就是我要的。 适用场景：特别适合短视频博主、教学视频素材制作、跨境电商等。 二、Pika 核心优势：手捏万物、人物蛋糕化等魔性特效模板一键出片，5 秒短视频自带社媒热搜体质。就是高峰期排队时间有点长。 适用场景：创意短视频、Reels、Shorts、营销。 三、可灵 AI 核心优势：快手自研，文生、图生、首尾帧、运镜控制全打通，10 秒 1080P 直出，人物动作连贯不崩，老问题还是那一个要排队，生成的速度慢了些。 适用场景：剧情短片、广告二创、带货预热。 四、Runway 核心优势：电影级画质+笔刷运动控制，5-10 秒即可出广告片，一键抠像、慢动作、超分辨率全自带。全英文界面，显卡要求较高。 适用场景：创意工作室、影视后期、品牌 TVC 预演。 五、即梦 AI 核心优势：字节系，3 秒视频仅耗 3 积分，模板与特效非常多，生成视频的速度还是很快的，复杂长镜头偶尔抖动。 适用场景：抖音爆款、信息流广告、节日营销。 六、Google Veo3 核心优势：Vertex AI 背书，文本/图片提示即可生成 1 分钟以上 1080P 视频，物理模拟真实，品牌级安全合规，需 GCP 账号并通过内容审核，个人门槛高。 适用场景：广告代理商、企业宣传片、需要版权溯源的商用项目。 七、PixVerse V2 核心优势：新一代 V2 引擎 5 秒即可生成 4K 短片，自带音效还原与人声配音，口型同步免后期，多比例、多风格（写实/卡通/动漫）一键切换。 适用场景：广告分镜、MV 预览、产品发布视觉稿。 你们觉得以上哪个AI软件最好用？

Anthropic Inc.: 安全作为前沿AI竞赛的终极护城河 Anthropic将安全作为基础设施而非事后补救的押注，使其在企业AI时代占据极佳位置 ——在这个时代，信任与合规日益成为采购决策的核心。在向Agentic系统和受监管部署转型的世界中，AI与企业深度有望复合成持久的特许经营权。 目标情景（12-24个月）：收入持续3-5倍增长，毛利率扩张至软件级水平，并成功推进IPO。 若Agentic编码/自动化成为杀手级应用，则存在显著上行空间。 我们为增长型投资组合推荐Overweight配置。 请密切监控季度收入超预期、毛利率趋势以及模型发布（例如Opus 4.8+）。 这是AI产业链中的高信念标的，但需根据波动性适当控制仓位。免责声明：本报告仅供参考，不构成投资建议。数据综合自公开来源、公司公告及市场分析，截至2026年6月。历史表现和增长率不代表未来结果。 Anthropic 在一个日益由企业信任、监管审查和长期可持续性定义的市场中，脱颖而出，成为“负责任前沿AI”的最清晰代表。该公司由前OpenAI高管（包括CEO Dario Amodei）于2021年创立，在2026年5月完成650亿美元H轮融资后，post-money估值迅速攀升至约9650亿美元。 关键牛市论点驱动因素：宪法AI（Constitutional AI） —— 差异化、透明的对齐框架，在不牺牲有用性的前提下实现卓越的无害性，推动企业采用大幅领先。 爆炸式收入增长：年化收入从2024年底约10亿美元激增至2026年2月的约140亿美元，再到2026年5月的470亿美元以上 ——科技史上最快的规模化之一。 主导的企业定位：企业LLM使用份额约32-40%；财富10强中有8家是其客户；超过1000家客户年化收入贡献超100万美元。 Claude系列（尤其是Opus/Sonnet 4.x系列）在编码、Agentic工作流、长上下文推理和专业知识工作领域领先或强势竞争。 投资评级：对长期 horizon 投资者给予Overweight（增持），适合能承受高波动性的投资者。Anthropic的安全优先品牌和企业粘性在能力日益商品化的环境中提供了可防御的护城河，但巨额资本开支、利润率压力和竞争趋同需保持谨慎。潜在IPO候选时间为2026年底/2027年。公司概览 Anthropic是一家专注于构建可靠、可解释且可控AI系统的公益公司（Public Benefit Corporation）。其旗舰产品是Claude—— 一个强调安全与对齐的大型语言模型家族。 主要产品包括 通过主流云平台提供的API访问（以AWS Bedrock为主，同时支持Google Vertex和Microsoft Azure），以及 Claude Code等专业工具（Agentic编码，已实现超25亿美元年化收入）。 公司获得亚马逊（承诺超80亿美元）和谷歌（超30亿美元）的大力支持，在保持独立性的同时与战略云伙伴合作，并维持多云可用性。 核心竞争优势：Anthropic为何“牛” 1. AI框架（首要护城河） 与依赖大量RLHF的竞争对手不同，Anthropic针对一套明确、可审计的“宪法”原则（例如避免伤害、诚实、有帮助）训练模型。 该框架使用AI自我批判实现可扩展性，带来：更低的有害输出和更好的越狱鲁棒性； 更高的透明度和可控性； 在金融、医疗、政府等受监管行业的强烈吸引力。 这已转化为真实的市场份额增长：Claude因更低的幻觉风险和更好的推理一致性，常被选为高风险专业工作的首选。 2. 以企业为先的执行力 高质量客户群创造了切换成本和可预测的高毛利收入。Claude Code已成为爆款，助力企业快速原型开发和自动化。Agentic能力（计算机使用、长时任务）使其在向AI工作流转型中占据有利位置。 3. 关键垂直领域的模型性能领先 Claude Opus 4.x系列在编码（SWE-bench领先）、复杂分析和专业任务中表现出色。扩展思考和海量上下文窗口（最高支持100万+ tokens）显著提升实用性。安全评估显示出强劲的对齐指标，最高能力模型已达到ASL-3部署标准。 4. 无需完全垂直整合的资本与算力获取 战略合作提供吉瓦级算力，同时保留灵活性。对效率的重视（更好的每FLOP性能）使其在与纯暴力扩展对手的竞争中占优。 财务快照（2026年中）年化收入：约470亿美元+（增长迅猛，预计将继续多倍扩张）。 估值：9650亿美元（H轮post-money），反映增长期权的高溢价倍数。 毛利率：目前受云算力影响处于40-50%区间，随着效率提升和定价权，路径指向70%+的软件级水平。 客户：头部高度集中，但正在快速拓宽。 增长轨迹无人能及，但单位经济仍高度算力密集——这是全行业的挑战。风险与挑战资本开支密集与利润率路径：高度依赖超大规模云厂商；尽管收入快速增长，盈利时机仍不确定。 竞争趋同：OpenAI、Google DeepMind等在能力上快速缩小差距；全行业推理成本持续下降。 监管与地缘政治：安全立场可能限制部分政府合同；更广泛的AI监管存在风险。 Agentic未来的执行： 成功取决于编排、监督和生态建设（如MCP协议）。 估值敏感性：高倍数对执行失误的容忍度低。