卡兹克花5天用AI改造公司：自建以Agent为原生的企业中台

当前 AI 热点，聚合 2 个独立信源、26 条信号。

Baseten 工程师参考 MetaInfer 论文，让 Claude Code（Fable 5）为 Qwen-3.6-35B-A3B（NVFP4，单张 B200）自动构建推理引擎 VibeQwen，单流解码比 vLLM 0.25.1 快 90%，首 token 从 28ms 降至 12ms，并发 32 时吞吐高 71%。

VC Tomer Tunguz 分析认为 2026 年 AI 竞争重心从技术创新转向商业模式创新。Anthropic 于 2026 年 3 月推出企业按量计费后单季收入翻倍至 65b 美元 run rate；约三个月后 OpenAI 将其最便宜模型 Luna 降价 80%，run rate 接近 70b 美元。

Anthropic 在 claude-api skill 中新增 /claude-api build-eval 和 /claude-api hillclimb 两个命令，前者在代码库内通过访谈式流程构建评测集并验证 grader，后者以一次一改动、train/test 分离并检测过拟合的方式迭代优化应用。

Opus 5.5 每输入和输出 token 比 Opus 5 便宜 20%，缓存读取便宜 60%。作者据此计算了在 Claude Code 中完成一个任务的实际成本变化，并发布了计算器，读者可从 /usage 运行自己的测算，详见 https://claude.dev/blog/what-a-task-costs-on-opus-5-5/。

Anthropic 工程师 Addy Osmani 拆解 Opus 5.5 在 Claude Code 中完成任务的成本构成：turns、缓存读取、输出 token 和模型选择四个因素决定账单。Opus 5.5 输入输出价格比 Opus 5 降 20%，缓存读取降 60%，官方估算典型任务整体运行成本低 40%；文中还给出 effort 分级、缓存命中率维护、/usage 自查等省钱做法。

Claude 团队宣布在两周内将 claude.ai 速度提升 3 倍。文章介绍他们如何用 Claude 来测量、调试和改进性能，并附上了相关提示词和方法，详见 https://claude.dev/blog/how-we-made-claude-ai-faster/。

Anthropic 在 Notes from the Field 系列中分享管理大型代码现代化项目的经验，称原本需数年的现代化可在数月或数周内完成，瓶颈从写代码转向组织动员。

OpenRouter 用 Banking77 测试集的 3,080 条客服语料对比 Jev 1.13 与 Claude Opus 5 的意图分类表现。Jev 准确率 81.0% 比 Opus 的 84.4% 低 3.3 个百分点，但中位延迟 175 ms 约为 Opus（2,266 ms）的 1/13，每千次请求成本 $0.11 对 $2.42（启用提示词缓存）。

Artificial Analysis 实测 Claude Opus 5.5 在 Intelligence Index 得分 58，为其测得的最高分，并在 Terminal-Bench 4.0 上与 GPT-6 Astra 打平（59.6%）。