一级这一部分的大纲
这 11 个案例按用途可以分成五组：
- 网络安全：Mozilla（Claude 在 Firefox 里找出大量此前未知的漏洞）、Verizon（加入玻璃翼计划测试 Mythos）。
- 全员用 AI、人人都是「构建者」：乐天、Salesforce、Shopify、PayPal、Travelers。
- 把 Claude 嵌进自家产品卖给客户：Salesforce（Agentforce、Slackbot、Claudeforce）、SAP（Joule）、Shopify（Sidekick）、UST（行业平台）、沃尔玛（Sparky 购物智能体）。
- 硬件和物理世界：UST 用 Claude 读芯片原理图、做芯片验证。
- 小企业：一家波士顿连锁餐馆和一家佛罗里达室内设计公司。
二级一句话抓住核心
后 11 个案例说明 Claude 的用途已经远远超出「写代码」：大公司用它找安全漏洞、把它嵌进卖给几百万商家和消费者的产品；而一个从没写过代码的餐馆老板，也能用 Claude 找出厨房瓶颈、最后做出一个给 60 家餐馆用的平台。
这里要分清：
- Salesforce 和 SAP 既是客户、也是股东：两家都按转换后口径持有 Anthropic 不到 1% 的股本，案例页上专门披露了这一点。
- 「找到的漏洞」和「修复的漏洞」：Mozilla 的数字是「Claude 发现、并在某个 Firefox 版本前已修复」的漏洞，说明这些发现经过了人工确认和处理。
- 嵌入产品的案例里，Claude 往往是「之一」：Shopify 的 Sidekick、沃尔玛的 WIBEY、SAP 的 Joule 都说 Claude 是所用模型之一，不是唯一。
三级把核心拆开讲清楚
1. 十一个案例一览（数字以原图为准）
| 客户 | 起始年份 | 标题 | 关键结果 |
|---|---|---|---|
| Mozilla | 2025 | 找出攻击者还没发现的漏洞 | Claude Opus 4.6 发现 22 个漏洞，在 Firefox 148 前修复；Claude Mythos 预览版发现 271 个，在 Firefox 150 前修复 |
| PayPal | 2025 | 为 1.2 万多名员工扩展 AI | Claude Enterprise 月活跃用户 12,000+；销售团队每人每周平均节省 45 分钟 |
| 乐天 | 2024 | 把每位员工变成构建者 | 70+ 个业务单元在用 AI；复杂代码修改准确率 99.9%；自主编程 7 小时以上；新功能上市从 24 个工作日到 5 个 |
| Salesforce | 2023 | 重新设计一家全球企业的自我构建方式 | 每位开发者有效产出同比 +151%；API 迁移快 18 倍（231 天的工作 13 天完成）；生产力收益环比 2 倍（年化约 810 万小时）；99% 员工用 Slackbot |
| SAP | 2023 | 把前沿智能嵌入全球商业系统 | 用 Joule for Consultants 项目交付最多快 14%；每位顾问每月节省 25 小时 |
| Shopify | 2024 | 用 Claude 为数百万商家嵌入智能 | AI 服务数百万商家；使用 Sidekick 的日活商家同比 3 倍（2026 年）；全公司 7,500+ 员工用 Claude Code |
| Travelers | 2024 | 用 AI 深化风险专业能力 | 近 2.5 万名员工有 Claude 助手；代码合并时间 −50% |
| UST | 2023 | 加固全球基础设施的根基 | 全球 2 万名员工接受 Claude 培训；芯片验证周期缩短 50–70%；标准验证周转从 4 天到 2 天 |
| Verizon | 2023 | 重建并守护美国最大的网络 | 33,000+ 名工程师用 Claude Code |
| 沃尔玛 | 2024 | 让购物更快、更容易、更个性化 | Sparky 周活跃用户环比增长 110%；通过 Sparky 的订单平均客单价比非 Sparky 订单高 35%；通过 Sparky 售出的件数环比 2 倍 |
| Shy Bird / KBF | —— | 小企业两例 | Shy Bird：早午餐出餐时间缩短 60% 以上到 12 分钟；60 家餐馆用 Colette；服务员 6 个月成为全职后端工程师。KBF：单名员工每年找回 490 小时；每个项目合同范围撰写省 7 小时；每年设计 70 个项目 |
2. 每个案例的要点
Mozilla（Firefox 的开发和维护者）：Anthropic 前沿红队主动找 Mozilla 做网络防御测试。两周评估里，Claude Opus 4.6 在 Firefox 最关键的代码里发现 22 个此前未知的漏洞（14 个高危），Mozilla 几小时内开始修复、随 Firefox 148 发布；两个月后又修复了 Claude Mythos 预览版发现的 271 个漏洞。Firefox 的首席技术官说「到目前为止，还没发现人能找到而这个模型找不到的漏洞类别或复杂度」；Mozilla 认为长期有利于攻击者的不对称正在反转。
PayPal：受全球监管的支付公司；12,000 多名员工在产品、技术、销售中使用 Claude；产品团队自建 MCP 服务器查询数据，减少对工程和数据分析师的依赖；商户核保、合规审查、交易周期用 Claude 整合原本分散的数据；销售团队的定制插件（管线管理、账户风险审查）每人每周省 45 分钟；客户经理用基于 Claude 的分析平台 AMOS，把报告准备时间缩到 5–10 分钟；PayPal 也是 Anthropic「小企业 AI 素养」课程的合作方。
乐天：全球互联网和电商公司，30 个国家和地区 70 多项业务、20 多亿会员；2023 年启动「AI 化」。Claude Code 能在复杂、多语言代码库里以 99.9% 的准确率自主写代码 7 小时；新功能上市时间缩短 75% 以上，大版本从每季度一次变成每两周一次；工程、设计、可靠性岗位融合成「通才」。随后在全公司部署 Claude 托管智能体（产品、销售、营销、财务各有专用智能体，每个一周内上线），员工在 Slack 或 Teams 里交代任务、收到成品；按「任务完成率」和「每项任务成本」衡量，把日常工作交给小模型，最难的任务用前沿模型的最高推理力度。
Salesforce：83,000 名员工中超过 60% 用 Claude，正把 Claude Code 和 Claude Enterprise 开放给全部开发者和知识工作者。Claude Code 是工程部门的主要 AI 智能体：一年里每位开发者合并的拉取请求 +79%，有效产出 +151%；一个产品团队用基于 Claude 的规则框架 13 天迁移 33 个 API 端点（原估 231 人天）；拉取请求量上升的同时事故下降 5%。Claude 驱动 Slack 内置助手 Slackbot（几乎全员使用，年化约 810 万小时生产力收益，环比翻倍以上）；Slack 是 Claude Tag 的首发伙伴。2025 年 10 月，Claude 成为 Agentforce 360 的首选模型、第一个完全运行在 Salesforce 信任边界内的模型（流量留在 Salesforce 管理的虚拟私有云）；2026 年 8 月推出 Claudeforce，把 Salesforce 的数据、流程、业务逻辑和治理直接带进 Claude，并推出带 37 个预置销售技能的插件。
SAP：企业应用和商业 AI 的全球领导者，愿景是「自主企业」（人定方向和政策，AI 在受治理的框架内执行）。把 Claude 等模型嵌进商业 AI 平台和 Joule；Joule 给每个查询补充业务上下文，再路由到最合适的模型，通过 MCP 和 A2A（智能体对智能体协议）连接内外系统。Joule for Consultants 基于 2500 多万份文档、12 TB 的 SAP 知识库，每位顾问每天最多省 1.5 小时；50 多个领域 Joule 助手和 200 多个专用智能体用 Claude 做推理（季末关账、回答复杂的员工请假问题、给在途的供应商订单改道）。
Shopify：数百万商家的商业平台。AI 商业助手 Sidekick 所用模型之一是 Claude，帮商家分析业务、策划促销，新商家达成首单从几周缩到几天；使用 Sidekick 的日活商家同比三倍以上，当季近一半的 Shopify Flow 自动化由 Sidekick 创建；从 Sonnet 3.5 一路升级到最新的 Sonnet。全公司 7,500 多名员工可用 Claude Code；也是 Anthropic 前沿模型（包括 Claude Fable 5）的抢先体验伙伴，在发布前帮助评估。
Travelers（美国大型保险公司）：2026 年 1 月给近 1 万名工程师、数据科学家、分析师和产品负责人配 Claude 助手，后扩大到近 2.5 万人；把 AI 融入软件开发全周期；团队写代码更多、提交更频繁、合并更快（合并时间减半）。
UST：为银行、电信、医疗、制造业建设和运行技术的数字化转型公司。先在内部验证：硬件验证平台上，运行 Opus 4.8 的 Claude Code 直接读芯片原理图、生成并运行回归测试，把实时设备数据和「数字孪生」对比，在投产前标出信号完整性问题，芯片验证周期缩短 50–70%。再嵌入给客户的系统：医疗（UST CarePath，把理赔和护理数据变成下一步行动，面向会员的建议前须人工批准）、电信（UST IntelliOps，预测蜂窝网络故障、减少告警噪声）、银行（UST FinX，案件处理、服务自动化、决策支持）。全球培训 2 万名员工，把 Claude 带到「物理 AI」。
Verizon：运营美国最大的无线网络；转型为 AI 优先公司时评估编程工具，选了 Claude Code，现在 33,000 多名工程师在用；是首批加入玻璃翼计划的电信公司之一，2026 年 5 月和 Anthropic 合作测试 Claude Mythos 以提升网络安全。
沃尔玛：全球最大零售商，10,900 多家门店。Anthropic 和沃尔玛合作开发 AI 购物智能体 Sparky（Claude Sonnet 4.6 等模型），帮顾客线上线下发现商品、比较、解决日常需求；Claude 也是开发者生产力智能体 WIBEY 所用模型之一，把可预测、可重复的任务交给智能体，保留人工监督。
Shy Bird（波士顿地区三家门店的烤鸡餐馆）：芬威球场附近门店早午餐等位太久；从没写过一行代码的合伙人 Eli Feldman 拍下厨房、导出销售和小票数据、收集厨师的观察，一起交给 Claude。Claude 找出「藏在眼前」的瓶颈：几乎每单都要的牛油果泥放在够不着的地方，而一早上只点几次的隔夜燕麦占了出餐线上最好的位置。重排出餐线后高峰期出餐快 60%。他们把内部工具发展成 Colette 平台，全国 60 家餐馆在用；一名服务员 6 个月成为 Colette 的全职后端工程师。
KBF Design Gallery（奥兰多的家族室内设计和装修公司）：兄妹接手后，设计师被行政工作淹没；用 Claude Code 和 Cowork 做了排期、设计到施工交接校验、合同范围撰写的工具，让首席设计师找回近四分之一的工作年；2025 年采用后，3 名设计师每年完成 70 个项目，销售增长 32%。
四级对照招股书深读与应用
1. OCR 校正记录
| 案例 | OCR 结果 | 原图 |
|---|---|---|
| Mozilla | 第二个结果数字漏掉 | 271 |
| 乐天 | 标题只识别出前半句；「7+ hrs」漏掉；「2455 days」 | 「把每位员工变成构建者」；7+ 小时；24 → 5 天 |
| Salesforce | 「18x faster nid」等乱码；99% 漏掉 | 18 倍；99% |
| SAP | 「SARA」（标志）；25 hrs 位置错乱 | SAP；每位顾问每月 25 小时 |
| Shopify | 7,900+ | 7,500+（结果栏和正文都是 7,500） |
| Travelers | 第一个结果数字漏掉 | 近 2.5 万 |
| UST | 两个结果数字漏掉 | 50–70%；4 → 2 天 |
| Verizon | 起始年份漏掉；结果乱码 | 2023 年；33,000+ |
| KBF | 「490 hrs」的说明漏掉 | 单名员工每年找回 490 小时，接近四分之一个工作年 |
2. 和其他章节对照
| 这里的说法 | 其他章节 |
|---|---|
| Mozilla：Mythos 预览版发现 271 个漏洞 | 第 2 份：Mythos 因漏洞发现能力太强先封闭开放；ExploitBench 数字 |
| Verizon 加入玻璃翼计划 | 第 2、4 份：玻璃翼计划；风险因素第 2 份 |
| Salesforce、SAP 持股不到 1% | 第 17 章关联方交易、第 18 章主要股东可以核对 |
| Salesforce 是 Claude Tag 首发伙伴 | 第 4 份 Claude Tag 介绍 |
| 乐天、Salesforce 用托管智能体、Slackbot | 第 4 份：托管智能体、框架 |
| 小企业案例 | 第 3 份：Ode with Anthropic 面向中型企业；「小企业 AI 素养」课程 |
3. 全部 20 个案例的共同主题
| 主题 | 代表案例 |
|---|---|
| 工程效率 | 美客多、Salesforce、乐天、Legora、DoorDash、Travelers、Verizon |
| 全员推广 | 礼来、百时美施贵宝、DoorDash、Salesforce、美客多 |
| 网络安全 | Mozilla、埃森哲 Cyber.AI、Verizon |
| 受监管行业 | AIG、Travelers、PayPal、礼来、百时美施贵宝 |
| 嵌入产品 | Salesforce、SAP、Shopify、沃尔玛、Legora、UST |
| 科研和医疗 | 礼来、百时美施贵宝、国际救援委员会 |
| 岗位融合 | 乐天（通才）、美客多（构建者）、DoorDash 和 Jane Street（设计师写生产代码） |
4. 用在自己的工作里
- 按「每项任务成本」路由模型：乐天的做法——日常任务用小模型、最难的任务用前沿模型最高力度——是控制 AI 成本的通用方法。
- 非技术人员也能用 AI 找问题：Shy Bird 的做法是把照片、数据和一线员工的观察一起交给 Claude，让它找瓶颈。
- 把 AI 嵌入产品时保留人工审批：UST、AIG、沃尔玛都强调关键步骤要人批准，这是受监管场景的标准做法。
自测
- Mozilla 案例里，Claude Opus 4.6 和 Claude Mythos 预览版分别发现了多少漏洞？
- 乐天如何衡量和分配 AI 任务？
- Salesforce 在 2025 年 10 月和 2026 年 8 月和 Anthropic 做了什么？
- SAP 的 Joule 怎样使用 Claude？
- Shopify 有多少员工可以用 Claude Code？OCR 的数字错在哪？
- UST 怎样把 Claude 用在芯片验证上？
- Shy Bird 的瓶颈是怎么找到的？后来发展成了什么？
参考答案
- Opus 4.6 两周内发现 22 个此前未知的漏洞（14 个高危），随 Firefox 148 修复；Mythos 预览版发现 271 个，随 Firefox 150 修复。
- 按任务完成率和每项任务成本衡量每项工作，把任务路由到能力足以支撑成本的模型：日常工作用较小的 Claude 模型，最难的任务用前沿模型、最高推理力度。
- 2025 年 10 月，把 Claude 定为 Agentforce 360 的首选模型、第一个完全运行在 Salesforce 信任边界内的模型；2026 年 8 月推出 Claudeforce，把 Salesforce 的数据、流程、业务逻辑和治理带进 Claude，并推出有 37 个预置销售技能的插件。
- Joule 给每个查询补充深度业务上下文，再路由到最合适的模型（例如 Claude）规划和执行任务，通过 MCP 和 A2A 连接内外部系统。
- 7,500 多名；OCR 把它误识别成 7,900。
- 运行 Opus 4.8 的 Claude Code 直接读芯片原理图，生成并运行回归测试，把实时设备数据和数字孪生对比，在投产前标出信号完整性问题；验证周期缩短 50–70%。
- 合伙人拍下厨房、导出销售和小票数据、收集厨师的观察交给 Claude，Claude 发现常用的牛油果泥放得太远、很少点的隔夜燕麦占了最好的位置；重排后高峰出餐快 60%。内部工具后来发展成 Colette 平台，60 家餐馆在用。
