2025-11-05 AI 日报-Anthropic 封锁中资、Perplexity 杠上亚马逊、Google 发布太空 AI 计划

今日 AI 领域风波不断。Anthropic 因应地缘政治压力，开始封锁具中资背景的企业使用其模型，直接冲击字节跳动旗下平台。同时，新创公司 Perplexity 公开指控亚马逊利用法律手段打压其 AI 助理。技术方面，Google 发布了名为「Suncatcher」的太空 AI 运算计划，展现了将机器学习推向新边界的野心。

1. 地缘政治影响浮现：TRAE 停止提供 Claude 模型

由于其母公司 Anthropic 的新政策，AI 服务平台 TRAE 已停止提供 Claude 模型。此举背后反映了日益紧张的地缘政治局势与科技保护主义的抬头。

背后原因：地缘政治与技术保护主义

这次服务中断的直接导火线是 Anthropic 于 2025 年 9 月 5 日宣布的一项严格封锁政策。该政策明确指出，任何由中国公司直接或间接持股超过 50% 的企业，不论其注册地点位于何处，都将被禁止使用 Claude 系列 AI 服务。

TRAE 平台虽然由字节跳动位于新加坡的子公司 SPRING 负责营运，但由于其显著的中资背景，依然被列入了这次的封锁名单。

业界分析师认为，Anthropic 的决策主要有两个层面的考量。首先是回应来自美国的地缘政治压力，避免其先进技术流向被视为竞争对手的国家。其次，此举也是一种技术保护策略，旨在防止中国公司利用「模型蒸馏」（Model Distillation）技术——也就是以 Claude 作为强大的「教师模型」，来训练出性能相近但成本更低的自有 AI 模型，从而削弱 Anthropic 的市场竞争力。

2. OpenAI Sora App 开放更多 Android 地区下载

OpenAI 宣布，其影片生成应用程序 Sora 的 Android 版本现在已在更多国家和地区上架，包括：

• 加拿大
• 日本
• 韩国
• 台湾
• 泰国
• 美国
• 越南

使用者可以前往 Google Play 商店 下载体验。

3. Claude Code 推出限时优惠：最高赠送 1000 美元额度

Anthropic 为开发者带来好消息，推出了专为 Claude Code 设计的限时促销活动，让 Pro 和 Max 用户能更尽情地探索平行 Claude Code 会话的强大功能，而无需担心超出常规使用限制。

• Pro 用户：可获得价值 250 美元 的 API 使用额度。
• Max 用户：可获得价值 1000 美元 的 API 使用额度。

活动时间：从太平洋时间 2025 年 11 月 4 日上午 9:00 开始，至 2025 年 11 月 18 日晚间 11:59 截止。

需要注意的是，这些额度仅限于在网页和行动装置上使用 Claude Code，且不能与其他优惠并用。

官方资讯：Claude Code Promotion

4. 新创杠上巨头：Perplexity 指控亚马逊法律霸凌

AI 搜索引擎新创公司 Perplexity 近日发表一篇措辞强硬的部落格文章，公开指控电商巨头亚马逊对其进行法律威胁，意图阻止 Perplexity 的 AI 助理在亚马逊平台上运作。

Perplexity 在文章中表示，这种行为是「霸凌，而非创新」，并认为这是亚马逊为了保护其广告收入和控制使用者购物决策，而采取的反竞争手段。亚马逊希望使用者继续依赖其充满广告和赞助结果的搜寻系统，而非让使用者透过更高效的 AI 助理直接完成购物。

Perplexity 强调，AI 助理应该为使用者服务，而不是为平台服务。他们表示不会被这种恐吓手段吓倒，并将继续为使用者争取选择权和更优质的网路体验。

官方文章：Bullying is Not Innovation

5. 程式码理解神器：Cognition 发布 Windsurf Codemaps

开发 AI 软体工程师 Devin 的公司 Cognition，近日推出了一项名为「Windsurf Codemaps」的新功能。这个工具旨在解决现代软体开发中最大的痛点之一：理解庞大而复杂的程式碼库。

过去，工程师需要花费大量时间阅读文件、追踪程式碼，才能建立心智模型。Codemaps 透過自動生成視覺化、互動式的程式碼地圖，讓開發者能夠快速掌握程式碼的結構、數據流和依賴關係。無論是進行程式碼除錯、重構還是接手新專案，Codemaps 都能大幅提升效率，讓工程師真正做到「先理解，再開發」。

官方部落格：Windsurf Codemaps: Understand Code, Before You Vibe It

6. Anthropic 提出 MCP 新方案，提升 AI 代理效率

Anthropic 發表了一篇技术文章，介绍了一种透过程式码执行来改进模型上下文协定（MCP）效率的新方法，目标是让 AI 代理（Agents）在与大量外部工具互动时，能够更聪明、更节省资源。

传统方法下，AI 代理需要将所有工具的定义都载入到其上下文视窗中，当工具数量一多，会消耗大量的 Token，导致成本增加和延遲。新方案则是将工具呈现为可由程式码呼叫的 API。AI 代理不再需要一次性读取所有工具，而是可以像开发者一样，透过探索档案系统，只载入当前任务所需的工具定义。

根据 Anthropic 的数据，这种方法能将 Token 使用量从 150,000 大幅减少到 2,000，节省了 98.7% 的成本和时间，显著提升了 AI 代理的扩展性和效率。

技术详情：Code execution with MCP: Building more efficient AI agents

7. Google 的星辰大海：发布「Project Suncatcher」太空 AI 计划

Google 揭示了一项名为「Project Suncatcher」的宏大研究计划，其目标是将机器学习的运算规模扩展到外太空。

这个计划的愿景是建立一个由太阳能卫星组成的互联网络，每颗卫星都配备 Google 自家的 TPU AI 晶片，利用太阳的无尽能源来驱动大规模的 AI 运算。Google 认为，AI 是解决人类重大挑战的基础技术，而太空将是释放其全部潜力的下一个前沿。

目前，Google 已经开始进行基础研究，并计划与 Planet Labs 合作，在 2027 年初发射两颗原型卫星，以测试其硬体在轨道上的性能，为未来太空大规模运算的时代奠定基础。

计划介绍：Meet Project Suncatcher, a research moonshot to scale machine learning compute in space