第十三章　业务（四）：模型、平台、应用与基础设施

我们的模型、平台和应用

我们在前沿 AI 的每一层进行构建。我们的 Claude 模型家族提供底层智能。我们的 Claude 平台把这种智能作为一组可组合的基础组件提供，开发者和企业可以把它们组装成自己的解决方案。我们的应用利用同样的基础组件，打包成客户可以直接部署的产品。由于我们协调一致地构建这些层，任何一层的改进都会在整个技术栈上叠加，并使我们的客户受益。我们相信，这种一体化做法使我们成为通过 AI 改造业务的客户的首选合作伙伴。客户可以立即采用、治理和扩展我们的技术，我们发布的每一个新的基础组件和应用都扩大了他们可以在 Claude 上运行的工作流程范围。

我们的平台把前沿智能与把这种智能投入生产所需的框架、连接器、治理和编排统一起来。随着客户在我们提供的基础组件上进行构建，Claude 成为他们的数据、工作流程和机构知识中不可或缺的一部分，并且关系随着每一次集成而加深。我们向所有构建者开放我们的平台，因为我们相信，让众多公司在 Claude 上进行构建，所产生的创新和价值比我们自己所能创造的更多。

我们构建自有应用，以展示前沿模型的发展方向，并在我们对工作流程有独特见解的地方提供完全集成的解决方案。Claude Code 和 Claude Cowork 等应用是智能体工作未来可能样貌的早期例子；它们把我们最新的 AI 能力直接交到用户手中，同时加速市场对 AI 可能性的理解。由于我们的研究团队和产品团队并肩工作，新的模型能力为我们的产品提供依据，而客户对这些产品的反馈为我们的研究优先事项提供依据。这使我们能够为我们相信模型能力将要到达的地方构建产品，而不仅仅是为它们今天所在的地方。例如，我们围绕我们预期模型将实现的智能体编程能力设计了 Claude Code，这使它在这些能力到来时能够迅速扩展。我们对 Claude Cowork 采取了类似的做法。

我们还设计我们的产品，以缩小 Claude 能做的事与客户使用它的充分程度之间的差距，我们相信这对帮助客户实现前沿智能的价值很重要。我们不要求客户学习底层模型如何工作，而是构建让他们能够像与同事互动一样，简单自然地与 Claude 互动的产品，使他们能够在新能力可用时就采用它们。我们相信，随着我们扩展前沿并拓宽我们的应用界面，客户会更快地实现价值，把 Claude 更深入地嵌入其运营中，并越来越依赖我们作为其 AI 转型的主要供应商。

（图：三行。第一行「交付给客户的价值」：①「员工更高效」——Claude：Chat（与 Claude 协作）、Code（用 Claude 构建软件）、Cowork（把任务委托给 Claude）、Tag（与团队并肩工作）；专门产品：Security、Design，以及 Chrome、Excel、PowerPoint、Word 图标。②「流程更快」——自己动手（用我们的开发者构建模块）｜与我们合作（一起构建定制智能体）；例：加速药物发现、了解你的客户、简化合同审查。③「嵌入式智能」——打造由 Claude 驱动的体验；例：法律案件智能体、财务分析智能体、招聘智能体。第二行「平台」：平台功能（扩展思考、自适应思考、力度控制、工具使用、长上下文、结构化输出、代码执行、网络搜索、文件 API）；上下文管理（模型上下文协议、模型硬件标准、智能体技能）；基础设施（提示缓存、批处理、快速模式）；框架（智能体 SDK、Claude 托管智能体）。第三行「模型」：Claude Mythos——前沿智能；Claude Opus——强大智能；Claude Sonnet——通用智能；Claude Haiku——高性价比智能。）

Claude 模型家族

Claude 模型家族目前由四个模型档位组成：Mythos（含 Fable）、Opus、Sonnet 和 Haiku。我们的模型档位可以单独用于某些任务，也可以相互组合使用。它们提供广泛的灵活性，为每个用例选择理想的性能、成本和速度。所有模型都支持文字、代码和多模态输入。

• Mythos（含 Fable）。 我们最有能力的模型档位，在所有领域提供前沿表现，解决 AI 以前无法可靠处理的问题，尤其是在编程和长时间运行的智能体任务方面。鉴于它在软件漏洞发现和生物学等敏感领域的先进能力，我们以两种不同的配置部署这一底层模型。Fable 普遍可用，运行我们的生产防护措施，这些措施会阻止或限制在某些敏感话题上的表现，包括把请求路由到能力较弱的 Claude 模型。Mythos 运行的防护措施针对从事网络安全和生命科学工作的经审查的组织和个人进行校准，并通过我们的可信访问计划（包括我们的网络验证计划）提供。我们于 2026 年 4 月通过玻璃翼计划以 Claude Mythos 预览版的形式首次提供这一档位，于 2026 年 6 月全面开放 Fable 5 并向玻璃翼计划参与者提供 Mythos 5，并于 2026 年 9 月发布了 Mythos 5.1 和 Fable 5.1。
• Opus。 我们强大的主力模型档位，用于推理密集型任务。我们最新发布的 Opus——Claude Opus 5.5——旨在充当企业的日常主力，驱动端到端运行项目的智能体，并在智能体编程、电脑操作和知识工作方面提升能力。Opus 模型在关键行业基准上一贯位居领先模型之列。
• Sonnet。 我们用于日常任务的多用途模型档位，为最广泛的通用用例（包括多智能体编排设置中的大量子智能体）提供性能、成本和速度的平衡。
• Haiku。 我们成本最低、速度最快的模型档位。Haiku 模型专为客服智能体和大规模文档处理等高量工作负载设计。

Claude 平台

客户选择 Claude 不只是因为模型。Claude 平台让开发者和企业能够在具有高可靠性、安全性和可用性的基础设施上构建、管理和部署智能体 AI 应用。

平台功能

平台功能使开发者能够定制他们对 Claude 的使用，包括：

• 扩展思考。 Claude 可以在给出最终回答之前进行额外的内部推理，逐步处理复杂的多步骤问题，以提高分析、数学和编程等任务的回答质量。
• 自适应思考。 Claude 自动判断某个请求是否需要扩展推理以及应用多少推理——因此开发者无需逐个请求配置推理级别，就能获得扩展推理的好处。
• 力度控制。 开发者可以在每个请求上指定力度级别，以引导 Claude 应用多少推理，使他们能够在回答质量与成本和延迟之间取得平衡。
• 工具使用。 Claude 可以在整个对话过程中原生调用外部函数和 API，支持并行执行以及在工具调用之间穿插思考。搜索工具只按需加载给定任务所需的工具，与预先加载完整工具库相比，可以减少 token 开销。
• 长上下文。 Claude 支持大型上下文窗口，并在输入增长时保持强劲表现，这意味着开发者可以在单个请求中包含整个代码库、大型文档集或很长的智能体历史。
• 结构化输出。 开发者可以把 Claude 的回答约束为指定的模式，例如合法的 JSON（JavaScript 对象表示法），使结果能够可靠地与下游系统和应用代码集成，减少额外的解析或校验。
• 代码执行。 一个沙盒化的执行环境，Claude 可以在智能体循环中编写、运行和迭代代码，这是数据分析和自动化工作流程的基础。这一环境使 Claude 能够更高效地调用工具和处理大量数据，并运行打包在智能体技能中的脚本。
• 网络搜索。 一个原生工具，让 Claude 获取实时网络信息，在生产应用中给出有依据、带引用的回答。
• 文件 API。 让开发者一次上传文档，在多个会话中引用，简化依赖持久文档的工作流程。

上下文管理

开发者可以使用上下文基础组件，为他们的智能体和应用把上下文连接到 Claude。

• 模型上下文协议。 MCP 是我们于 2024 年 11 月推出的一项开放标准，并于 2025 年 12 月捐赠给 Linux 基金会的智能体 AI 基金会。MCP 定义了一个通用接口，Claude 以及其他 AI 工具可以通过它连接到企业数据源、工具和工作流程。Claude 平台的原生 MCP 连接器自动处理连接管理、工具发现和错误处理。
• 智能体技能。 一个模块化框架，让组织把可重复的任务、工作流程和领域专业知识编码成可复用的包，即技能，由 Claude 按需加载。我们为 Word、Excel、PowerPoint 和 PDF 等常见格式提供预置技能，而定制技能可以涵盖从工程标准、监管流程到专有工具链的任何内容。这些技能把机构知识转化为智能体能力。

• 模型硬件标准。 我们的模型硬件标准目前处于研究预览阶段，它使 AI 智能体能够发现、理解并安全操作实验室和制造设备，例如显微镜、液体处理器和现成的机械臂。我们的模型硬件标准与模型无关，让任何智能体框架都能通过 MCP 等标准协议接入具有可编程接口的设备。

基础设施

Claude 平台为企业级智能体工作负载提供高可靠性和可用性。在 Claude 上构建的客户需要模型在他们运营的任何地方都能可靠地提供服务，需要它在规模和速度上高效运行，还需要让模型能够自主工作的工具。我们运营这些基础设施，使客户不必自己构建和维护。

• 可用性。 Claude 平台可直接从 Anthropic 获取，也可通过主要云服务商获取，包括 AWS、GCP 和 Azure。功能可用性因部署方式而异。
• 成本、速度和规模。 开发者可以调整 Claude 的运行方式，以适应每个工作负载的性能和经济性：
  • 提示缓存。 大型、重复使用的提示组件可以缓存最长一小时，与不使用缓存处理相同请求相比，对于长提示可降低最多约 97% 的成本和约 60% 的延迟。
  • 批处理。 以更低的成本实现高量异步处理。
  • 快速模式。 为速度至关重要的延迟敏感型和交互式应用提供更低延迟的回答。

框架

模型本身并不是智能体。在生产环境中可靠地运行一个智能体是有挑战性的，因为智能体必须能在崩溃和中断后存续，以有范围且可审计的凭证对系统采取行动，并在可变的工作负载之间扩展。自主运行需要一个框架，它提供模型规划、调用工具、验证其工作并自行安全完成任务所需的安全环境、凭证、记忆和编排循环。构建和运营这种基础设施是专门的、持续的工作，直到最近，每个客户都必须自己承担。我们提供两种在 Claude 平台上运行框架的方式：

• 智能体 SDK。 这一解决方案把驱动 Claude Code 的同一个生产级框架提供给所有开发者，在他们自己的算力上运行。它提供内置的上下文管理、会话处理、多智能体协调和提示优化，使客户能够以原本所需时间的一小部分，在自己的基础设施上构建和运行复杂的智能体。
• Claude 托管智能体。 一个开箱即用的解决方案，由我们代表客户在 Anthropic 管理的算力上运营框架。我们托管沙盒、存储凭证、维护记忆并运行智能体循环；客户定义其智能体的任务、工具和护栏。当新模型可用时，客户无需重建其智能体循环。

直接应用和集成

我们的平台基础组件和模型是我们所有产品的基础，支持从编程智能体到生命科学、金融、安全等领域专门产品的广泛用例。加上我们对模型当前和未来能力的深刻理解，这一基础使我们能够快速交付在多种用户类型和工作流程中释放价值的产品。

• Claude Code。 一个编程智能体，以终端工具、桌面应用、网页界面和移动应用的形式提供，原生集成 GitHub 和流行的 IDE（集成开发环境）。Claude Code 在大型代码库中以持续的上下文处理多步骤软件开发任务——规划、编写、编辑、测试、调试和提交代码——并支持并行智能体会话，使一个开发者可以同时推进多项任务。

• Claude Cowork。 一个基于 Claude Code 智能体架构构建的知识工作智能体，可在桌面、网页和移动端使用。用户用平实的语言描述一项任务，Claude 把它分解为多个步骤，并在本地文件、已连接的应用、Chrome 和桌面本身上完成这些步骤，在没有集成时通过原生应用进行点击和输入。它交付完成的文档、电子表格、演示文稿和整理好的文件夹，无需终端或代码。一个开源插件系统让用户安装或构建捆绑了技能、数据连接器和工作流程的包。
• Claude.ai。 我们的旗舰对话产品，可在桌面、网页和移动端使用。Claude.ai 是通向 Claude 最广泛的入口，面向企业、团队和个人提供，可使用我们整个 Claude 模型家族，支持文件上传、用于跨对话保持持久上下文的项目、记忆、网络搜索，以及用于实时渲染代码和文档的 artifacts。Claude.ai 为企业采用提供漏斗顶端的需求。2026 年 9 月，我们开始把 Claude Cowork 和 Claude.ai 合并为一个统一的应用，使任何请求都能借助 Claude Cowork 的能力，自动使用合适的工具进行处理。
• Claude Security。 一款防御性网络安全产品，以公开测试版的形式向 Claude Enterprise 客户提供，把前沿的漏洞检测和修补能力交到安全团队手中。Claude Security 像安全研究员那样推理代码，追踪数据流并检查整个代码库中组件之间的交互方式，以发现基于模式的扫描器可能遗漏的复杂的、依赖上下文的漏洞。每个发现都附有置信度评级、严重性评估和复现步骤。用户可以直接进入 Claude Code 审查并应用建议的补丁，压缩从扫描到修复的时间。
• Claude Tag。 一个协作型智能体，在 Slack 等生产力工具中与团队并肩工作，用户可以在任何频道或讨论串中标记 Claude，并用平实的语言委托工作。凭借周围对话、企业软件工具、共享文档和频道范围记忆的上下文，Claude 直接在讨论串中返回答案、草稿、分析和拉取请求，作为一个知道何时主动加入对话的「环境式」队友运作。Claude Tag 把 Claude 带入团队已经在其中协调的多人工作流程，把采用从个人扩展到整个组织。
• Claude Design。 使用户能够通过自然语言对话和直接编辑，创作精美的设计、原型、演示文稿和其他视觉作品。Claude Design 把我们的平台扩展到视觉和创意工作，拓宽了设计师、营销人员、创始人和市场推广专业人士可以使用 Claude 的专业任务范围。
• Claude Science。 一个用于科学研究的 AI 工作台，把文献分析、数据处理和论文准备整合到一个桌面环境中。研究人员用平实的语言描述一项分析，Claude Science 查询 60 多个科学数据库，端到端地完成分析。Claude Science 在实验室自己的机器、机构计算集群或按需云资源上执行计算密集型工作负载，无需研究人员管理底层基础设施。它交付可供发表的图表和稿件——带有原生渲染的科学输出、完全可复现的代码、由智能体驱动的验证和可追溯的结果。Claude Science 把 Claude 扩展到科学研究，把前沿能力直接交到致力于解决世界上一些最困难问题的研究人员手中。

客户可以通过我们的 Claude Enterprise 产品使用上述每一款产品。Claude Enterprise 提供安全和合规管控，包括基于 SAML（安全断言标记语言）的单点登录与 SCIM（跨域身份管理系统）账号配置、基于角色的访问控制、审计日志、合规 API，以及旨在为医疗和受监管数据工作负载支持 1996 年《健康保险流通与责任法案》（「HIPAA」）合规的配置——此外还有一个用于 IT 监督、成本可见性和管控的集中管理控制台。

受监管行业及其他行业的客户把我们最有能力的模型用于敏感工作。这些客户必须保持其数据私密，而我们必须能够检测滥用。2026 年 9 月，我们宣布了企业前沿防护，旨在同时满足这两种需求。我们用于自动化安全监控的活动数据存储在客户自己的云账号中，受客户的加密密钥和访问控制保护。我们的自动化系统审查近期活动中是否有严重滥用的迹象，并把此类滥用的警报直接发送给客户的安全团队。不需要 Anthropic 员工进行审查。我们与金融服务、医疗和公共部门等行业的 100 多家客户共同开发了企业前沿防护。我们正在分阶段推出这一功能，在推出完成之前，符合条件的客户在 Fable 5 和 Fable 5.1 上享受零数据保留，即除了为遵守适用法律或打击滥用或伤害所需之外，我们在处理请求后不存储他们的输入或输出。

垂直解决方案

在我们的横向平台和应用之外，我们正在一些行业中构建垂直解决方案，在这些行业中，领域特殊性和监管要求使通用工具不够用。我们的垂直解决方案是专门打造的，内嵌领域知识、旨在支持特定行业合规要求的管控，以及缩短实现价值时间的预配置数据集成。我们的垂直解决方案通过一系列渠道交付，包括我们的 Claude Enterprise 和 Team 方案、我们个人订阅方案中提供的特定领域连接器和插件、Claude 平台，以及（对于 Claude 教育版而言）全机构范围的协议。迄今为止，我们已推出七个垂直解决方案：

• Claude 金融服务版。 为金融专业人士提供预置、可定制的 AI 智能体，用于常见的金融工作流程，例如起草路演材料、审阅财报、开展「了解你的客户」筛查以及进行财务分析。Claude 金融服务版直接接入这些公司已在使用的数据源（例如市场数据、数据仓库），并在金融专业人士使用的工具中运行——例如 Excel、PowerPoint、Word、Outlook 和 Claude 自己的应用。
• Claude 财务顾问版。 为财务顾问和财富管理公司提供预置、可定制的工作流程，用于常见的顾问任务，例如准备客户会议、起草跟进函、审阅投资组合再平衡以及准备遗产和税务简报。Claude 财务顾问版直接接入顾问已在使用的系统（例如托管平台、投资组合管理和财务规划工具以及客户关系管理软件），并在每个工作流程中内置顾问审查，帮助公司满足其合规要求。
• Claude 医疗版。 为医疗服务提供者、支付方和医疗科技公司提供在临床推理、医疗编码和长周期智能体操作方面具备领域智能的前沿模型，以及旨在支持医疗和运营工作流程 HIPAA 合规的工具。Claude 医疗版还连接到行业系统，包括美国联邦医疗保险和医疗补助服务中心覆盖范围数据库、ICD-10 以及国家医疗服务提供者标识（NPI）注册库，并提供用于快速医疗互操作性资源（FHIR）开发和事先授权审查的智能体技能。
• Claude 生命科学版。 为计算生物学家、生物信息学家、临床试验经理和注册事务专员提供内置于前沿模型的领域智能，涵盖有机化学、结构生物学、实验方案和生物信息学流程。Claude 生命科学版支持整个研发链条上的工作，从早期发现和临床前研究到临床试验运营和注册申报。Claude 直接接入研究人员已在使用的工具和数据库，例如电子实验记录本、数据存储库和科学文献。
• Claude 法律版。 为法律专业人士、企业内部法律顾问、律师事务所律师和法律运营团队提供用于常见法律工作流程的预置 AI 智能体。Claude 法律版直接接入法律专业人士已经依赖的系统和工具。通过 MCP 连接器，Claude 法律版连接到 Relativity 等电子取证和法律数据智能平台、Ironclad 等 AI 合同平台、法律检索数据库、交易数据室和案件管理系统。每个智能体和工作流程都可以按照团队自己的先例、流程、上报链、风险校准和行文风格进行配置——并配有旨在支持律师-客户特权、信息隔离墙和保密义务的管控。
• Claude 教育版。 为高等教育机构和 K-12 教育工作者提供值得信赖的 AI 解决方案。Claude 高等教育版为教师、学生、研究人员和管理人员提供一个用于教学、学习、研究和运营的 AI 伙伴。这包括一个旨在加强批判性思维的学生学习模式。Claude 还帮助大学教师完成研究、起草作业和支持行政工作等任务，所有这些都具备为机构要求而构建的安全和合规能力。Claude 教师版让经过验证的美国 K-12 教育工作者免费使用 Claude 的高级功能、一个教学技能库，并直接对接与全美 50 个州学术标准相对应的循证课程。Claude 帮助处理文书工作，让教师可以有更多时间陪伴学生。

• Claude 政府版。 把 Claude 模型带给美国政府机构，在获得 FedRAMP High 授权的环境中用于起草、研究、分析和编程，旨在支持政府客户的数据处理和可审计性要求。美国以外的政府客户，以及在涉密环境中有工作负载的客户，可以通过 Amazon Bedrock 使用 Claude 模型，但须遵守该平台的授权和可用性。

我们的基础设施

我们的基础设施支撑着我们训练前沿模型、大规模提供推理服务、管理 Claude 的内部使用，以及以企业部署所需的性能和可靠性向客户交付 Claude 的能力。我们构建了一个差异化的基础设施层，使我们能够在多个硬件平台上更高效地训练和部署前沿模型。这一基础设施优势随着时间推移而叠加：当我们为每个芯片系列带来优化时，我们系统的每一层都相应受益。

多芯片算力做法

我们在多个芯片平台上构建了一项有意的、多元化的算力采购战略，提供以下明显优势：

• 我们可以从多个供应商处锁定算力，而不受任何单一供应商的约束。
• 我们可以根据每个工作负载的最佳性价比和效率特征选择芯片，受益于每个平台的差异化优势。
• 我们与每个供应商保持协作关系，并影响未来几代芯片的路线图和功能。我们的芯片平台包括：
  • AWS Trainium。 我们与亚马逊的战略合作，为我们提供 AI 加速器（包括定制设计的 Trainium 芯片）和算力基础设施，以及影响未来几代 Trainium 芯片的机会。
  • 谷歌 TPU。 我们与谷歌和博通的合作，为我们提供跨多代 TPU 平台、由谷歌 TPU 驱动的算力容量。
  • 英伟达 GPU。 我们与英伟达公司（「英伟达」）的战略合作，连同我们与微软、SpaceXAI、Nscale、Lambda 和其他云服务商的安排，为我们提供由英伟达 GPU 驱动的算力容量，包括英伟达 Grace Blackwell 和 Vera Rubin GPU 系统，以及与英伟达在设计和工程上直接合作、针对我们的工作负载特征优化未来英伟达硬件的机会。
  • AMD GPU。 我们与 AMD 的关系，连同我们与基于 AMD 的 Helios 机架级系统的认可制造商以及第三方服务提供商的安排，为我们提供由 AMD Instinct™ GPU（包括 AMD Instinct™ MI450 系列 GPU）驱动的算力容量，以及通过一项多年期工程合作与 AMD 直接合作的机会。
• 我们能以过去所需时间的一小部分接入新的芯片平台。历史上，把一个新芯片平台投入生产需要持续数月的高强度工程工作。借助 Claude，我们的工程团队现在可以更快地把新芯片平台投入生产。这种速度和效率还依赖于我们已在多个芯片系列上建立的坚实基础，包括一个专有的编排层，旨在针对我们的实际工作负载无缝地测试和衡量性能。因此，我们能够在新的 AI 加速器可用时就采用它们，在扩大我们获取算力容量的同时，减少对任何单一硬件供应商的依赖。

关于这些安排条款的更多信息，请参阅「管理层对财务状况和经营业绩的讨论与分析——流动性与资本资源——合同义务——基础设施服务安排」一节。

我们的数据中心战略

历史上，我们按固定期限协议购买算力。随着我们算力需求的扩大，我们已转向一种混合模式：除了作为云服务购买算力之外，我们还直接采购专用 AI 加速器，并在按我们的规格、由他人代表我们租赁和运营的专用数据中心设施中运营这些硬件。我们把这一额外的算力来源称为 Anthropic Direct。这一转变部分是由我们算力需求的规模以及直接基础设施租赁和托管潜在的长期经济优势推动的。我们的第一座数据中心设施已于今年投入运营。

Anthropic Direct 还让我们能够把对数据中心容量的承诺，与对部署在其中的 AI 加速器的承诺分开。由于数据中心需要更长的准备时间，但只占总算力成本的较小部分，这种做法使我们能够及早锁定数据中心容量，同时推迟更大的加速器投资，直到我们具体的算力需求更加确定。

我们的数据中心基础设施战略包括若干合同安排，这些安排合在一起，构成了一个新的算力来源，以补充我们从云服务商处采购的容量。这些安排包括：

• 算力基础设施设备。 我们通过主设备租赁（包括 2026 年租赁安排）采购专用 AI 加速器和相关组件（包括 CPU 和高带宽内存），根据这些租赁，我们接收此类硬件，用于部署在由他人代表我们运营的专用数据中心设施中。关于这些租赁条款的更多信息，请参阅「管理层对财务状况和经营业绩的讨论与分析——流动性与资本资源——合同义务——基础设施设备租赁」一节。
• 数据中心。 在我们的某些数据中心基础设施安排中，第三方合作伙伴采购底层地产、电力和数据中心设施，而我们租用这些设施中的容量，并与专业的第三方运营商签约进行持续的设施管理。例如，我们与 Fluidstack USA I Inc.（「Fluidstack」）签订了一份托管和服务协议，根据该协议，Fluidstack 向我们提供数据中心开发和运营服务。我们也直接签订了数据中心租约，并预计随着时间推移会越来越多地这样做。为了锁定某些需要在部署前作出大量资本承诺的数据中心开发项目，我们在某些情况下已经依赖、并预计将继续依赖与融资来源或为租赁义务提供担保的合作伙伴之间的安排，以支持预计将托管此类合作伙伴的芯片或计算基础设施的数据中心产能的开发。我们将来通过这些安排扩大算力和基础设施产能的能力，可能取决于数量有限的云服务商、合作伙伴和融资来源继续愿意并有能力签订和履行此类安排。
• 电力。 电力采购需要与公用事业供应商作出单独安排，或在某些情况下开发表后发电能力，直接向设施供电，而不是通过更广泛的电网供电。为数据中心项目锁定足够的电力容量，无论是通过并网安排还是表后安排，通常都需要很长的准备时间，并需要在设施投入运营之前很早就作出大量财务承诺。

我们的数据中心基础设施项目目前主要位于美国。随着我们继续扩大全球客户群和研究业务，我们正在国际上寻求更多的数据中心容量，以支持我们全部的工作负载。

多云分发

Claude 可通过三大云平台各自专门的 AI 服务层（Amazon Bedrock、Gemini Enterprise Agent Platform 和 Microsoft Foundry）获取，确保组织能够在其已经使用和信任的基础设施内部署我们的模型，同时为企业提供部署灵活性并避免供应商锁定。