谷歌年营收突破4000亿美元：人工智能和云计算引领创历史最高业绩

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4000亿美元，历史首次的里程碑

  • Alphabet 2025年年收入首次突破4000亿美元
  • Q4 营收 1138亿美元，同比增长18%
  • Google Cloud 增长迅猛，增长48%

发生了什么？

Alphabet 发布了 2025 年第四季度财报。Q4 营收为 1138.3 亿美元，超过了华尔街预期的 1114.3 亿美元。[CNBC] 净利润为 344.6 亿美元，同比增长 30%。 首席执行官桑达尔·皮查伊称其为“了不起的季度”。[9to5Google]

年度营收有史以来首次突破 4000 亿美元。 这主要得益于人工智能和云业务的快速增长。[TheWrap]

为什么重要？

最引人注目的是 Google Cloud 的表现。 营收为 176.6 亿美元，远超预期的 161.8 亿美元。 同比增长 48%。 云合同积压订单为 2400 亿美元，是去年同期的两倍多。[FinViz]

搜索广告依然强劲。 Google Search 营收为 630.7 亿美元，较去年的 540.3 亿美元增长 17%。 这证明了人工智能功能并未损害搜索体验，并且成功实现了盈利。

YouTube 的年收入突破 600 亿美元。 第四季度广告收入为 113.8 亿美元，增长 9%，但未达到预期的 118.4 亿美元。 尽管如此，就整个平台而言，它已经成为一个与 Netflix 规模相当的业务。[TheDesk]

未来会怎样？

Alphabet 预计 2026 年的资本支出 (CapEx) 为 1750 亿至 1850 亿美元。 按上限计算，是 2025 年的两倍多。 这些资金将用于扩大 AI 计算能力和满足云需求。 这也包括扩展 Google DeepMind 的研究基础设施。

在人工智能投资竞争白热化的情况下，如此规模的押注表明了抢占市场份额的意愿。 问题在于投资回报的速度。 2026 年下半年开始，这项投资将如何反映在业绩中将是关键。

常见问题 (FAQ)

问：Google 2025 年的年收入到底是多少？

答：Alphabet 宣布 2025 年的年收入超过 4000 亿美元。 准确的数字可在官方年度报告中找到。 这是公司成立以来首次达成的里程碑。

问：为什么 Google Cloud 增长如此迅速？

答：主要原因是人工智能工作负载的需求激增。 企业正在投资云基础设施，用于训练和推理自己的 AI 模型。 Alphabet 的 AI 芯片和基础设施正在展现出竞争力。

问：为什么 2026 年的投资规模是 2025 年的两倍？

答：构建 AI 计算基础设施需要天文数字的成本。 GPU、数据中心和电力基础设施都需要大规模的预先投资。 由于云客户的需求激增，确保容量变得至关重要。

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Gemini 应用 MAU 突破 7.5 亿：谷歌追赶 ChatGPT 的方法

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7.5亿人使用的 AI 聊天机器人

  • 谷歌 Gemini 应用月活跃用户 (MAU) 达到 7.5 亿
  • 在 2025 年第四季度业绩发布会上公开
  • 与 ChatGPT、Meta AI 展开全面竞争

发生了什么？

谷歌在 2025 年第四季度业绩发布会上宣布，Gemini 应用的月活跃用户超过 7.5 亿。[TechCrunch] 谷歌正在生成式 AI 聊天机器人市场与 OpenAI 的 ChatGPT、Meta AI 直接竞争。

Gemini 是谷歌的主力 AI 聊天机器人。它已集成到谷歌生态系统的各个方面，包括搜索、Gmail 和 Workspace。作为独立应用，它也迅速获得了用户。

为什么重要？

7.5 亿 MAU 是一个相当大的数字。与 ChatGPT 在 2024 年底记录的 1 亿周活跃用户相比，谷歌的规模显而易见。当然，MAU 和周活跃用户是不同的指标。但很明显，即使作为后来者，谷歌也在迅速赶上。

谷歌的优势在于其分发能力。它可以在 Android 手机、Chrome 浏览器和谷歌搜索中默认安装 Gemini。用户无需单独安装应用即可体验 AI 功能。这一策略正在奏效。

未来会怎样？

AI 聊天机器人市场现在是三足鼎立。OpenAI、谷歌和 Meta 各自凭借自己的优势展开竞争。OpenAI 拥有技术领先者的形象和开发者生态系统。谷歌拥有分发能力和现有服务集成作为武器。Meta 拥有基于社交平台的可访问性。

对于用户而言，选择会增加。竞争越激烈，功能改进的速度也会越快。但是，将数据委托给哪个平台需要谨慎判断。

常见问题 (FAQ)

问：Gemini 应用是免费的吗？

答：基本功能是免费提供的。只要有谷歌帐户就可以立即使用。包含高级功能的 Gemini Advanced 需要每月 19.99 美元的订阅费。它包含在 Google One AI Premium 计划中。

问：ChatGPT 和 Gemini 哪个更好？

答：取决于用途。ChatGPT 在创意写作和编码方面表现出色。Gemini 在与谷歌服务的集成方面表现出色。如果需要搜索结果集成、Gmail 摘要和日历联动，Gemini 会更方便。

问：7.5 亿 MAU 实际上有多大？

答：非常大。全球互联网用户约为 50 亿。这意味着其中 15% 的人每月至少使用一次 Gemini。虽然与谷歌搜索用户有很多重叠，但作为独立的 AI 聊天机器人服务，这是一个压倒性的规模。

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黄仁勋：“一切都将以虚拟孪生呈现”——英伟达-达索，25年合作史上最大规模的合作

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Jensen Huang：“一切都将通过 Virtual Twin 表达” — NVIDIA-Dassault，25 年合作历史上最大规模的合作伙伴关系

  • NVIDIA 和 Dassault Systèmes 宣布 25 年合作历史上最大的战略合作伙伴关系
  • 目标是通过物理基础 AI 和 Virtual Twin 将设计和制造流程扩展 100~1000 倍
  • 将在三大洲建立 AI 工厂，预计将向 4500 万用户提供 Industrial AI

发生了什么？

NVIDIA CEO Jensen Huang 和 Dassault Systèmes CEO Pascal Daloz 于 2026 年 2 月 3 日在休斯顿举行的 3DEXPERIENCE World 上宣布了有史以来最大规模的合作伙伴关系。[NVIDIA Blog] 两家公司已经合作超过 25 年，但这次发布意味着 NVIDIA 的加速计算和 AI 库与 Dassault 的 Virtual Twin 平台的全面集成。这是融合的第一个案例。

Huang 表示：“AI 将成为像水、电、互联网一样的基础设施”，“工程师们将能够以 100 倍、1000 倍，最终达到 100 万倍的规模工作。”[NVIDIA Blog] 他补充说，工程师们将拥有一个 AI 合作伙伴团队。

这次合作关系的核心是 Industry World Models。经过物理定律验证的 AI 系统在实际构建产品、工厂甚至生物系统之前对其进行模拟。 NVIDIA Omniverse 库和 Nemotron 开源模型将集成到 Dassault 的 3DEXPERIENCE 平台中，从而使名为 Virtual Companion 的 AI 代理能够实时支持设计。[Dassault Systèmes]

为什么重要？

坦率地说，这不仅仅是一个合作伙伴关系公告。这是一个可能改变 Industrial AI 格局的举动。

Virtual Twin 是比传统 Digital Twin 更进一步的概念。 Digital Twin 是静态的 3D 副本，而 Virtual Twin 则模拟实时动作和进化。 这意味着您可以同时设计产品的几何形状以及其工作方式。

我个人认为，这次合作关系的真正意义在于“AI 伙伴”的概念。工程师不再单独运行 CAD，而是由 AI 实时模拟和提出数千种设计选项。 可以在设计初期阶段探索更广阔的设计空间。

已经有类似的尝试。 Siemens 和 NVIDIA 也在 CES 2026 上发布了 Industrial AI Operating System，并通过 PepsiCo 工厂中的 AI Digital Twin 将吞吐量提高了 20%。 Dassault 拥有 4500 万用户和 40 万客户的庞大安装基础。 将 NVIDIA AI 集成到如此规模的平台中会产生不同的影响。

下一步是什么？

Dassault 的 OUTSCALE 品牌将在三大洲建立 AI 工厂。 这是一种在确保数据主权和隐私的同时运营 Industrial AI 模型的结构。

但是，实际上能在多大程度上实现还有待观察。“100 万倍扩展”是一种愿景，而不是即时现实。 重要的是，现有的 3DEXPERIENCE 用户是否可以免费使用此功能，或者是否需要新的许可证。 尚未公布定价政策。

将于 2026 年 3 月在波士顿举行的 3DEXPERIENCE 用户大会的主题是“AI-Powered Virtual Twin Experiences”。[Dassault Systèmes] 预计届时将发布更详细的路线图。

常见问题 (FAQ)

Q: Virtual Twin 和 Digital Twin 的区别是什么？

A: Digital Twin 是物理产品的静态 3D 副本。 这是一个复制品。 Virtual Twin 包括实时动作模拟和随时间推移的演变。 它可以模拟和预测产品的形状以及其工作方式和整个生命周期，从而可以在设计阶段进行额外的优化。

Q: 这次合作关系对现有的 3DEXPERIENCE 用户有什么影响？

A: 将 NVIDIA 的 AI 库和 Nemotron 模型集成到 3DEXPERIENCE 平台后，用户可以从 AI Companion 获得实时设计支持。 但是，由于尚未公布具体的定价政策或与现有许可证的兼容性，预计将在 3 月的用户大会上发布更多信息。

Q: NVIDIA 是否没有宣布与 Siemens 类似的合作伙伴关系？

A: 是的。 NVIDIA 在 CES 2026 上宣布了与 Siemens 的 Industrial AI Operating System 合作伙伴关系。 Siemens 在制造自动化和工厂系统方面具有优势，而 Dassault 在产品设计和 PLM 方面具有优势。 从 NVIDIA 的角度来看，这两个合作伙伴关系都是扩展 Omniverse 生态系统的战略，并且是互补的，而不是竞争性的。

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苹果 Xcode 26.3 引入 AI 编码助手：Claude 和 Codex 创建应用

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3 个核心要素

  • Anthropic Claude Agent + OpenAI Codex，正式集成到 Xcode 26.3 中
  • Agent 自主执行文件创建、构建、测试和视觉验证
  • 支持 MCP (Model Context Protocol)，可以连接第三方 Agent

发生了什么？

Apple 发布 Xcode 26.3，引入了 Agent A 编码功能。[Apple] Anthropic 的 Claude Agent 和 OpenAI 的 Codex 直接在 Xcode 中运行。

Agent 不仅仅是代码完成。它可以通过 Xcode Preview 自主执行项目结构分析、文件创建、构建、测试和视觉验证。[MacRumors] 可以在设置中单击一下添加 Agent，并根据 API 使用量收费。[9to5Mac]

为什么这很重要？

说实话，这比预期的要快。这是 Apple 首次如此深入地集成外部 AI。

现有的 AI 编码工具侧重于代码自动完成。 另一方面，Xcode agentic coding 的核心是自主性。 只要提出目标，Agent 就会分解任务并自行做出决定。

我个人对 MCP 支持很感兴趣。 Apple 没有采用封闭的生态系统，而是采用了开放标准，因此也可以连接其他 AI Agent。

未来会发生什么？

iOS/Mac 应用程序开发生态系统将迅速变化。 对于单人开发者或小型团队来说，这可能会改变游戏规则。

但是，API 成本是一个变量。 如果 Agent 重复构建和测试，则令牌消耗将非常可观。 Xcode 26.3 RC 今天开始向开发者开放。[Apple]

常见问题解答 (FAQ)

问：GitHub Copilot 或 Cursor 有什么区别？

答：Copilot 或 Cursor 用于代码自动完成。 集中精力。 使用 Xcode agentic coding，Agent 可以理解整个项目并自主执行构建、测试和视觉验证。 它更像是一个初级开发人员，而不是一个助手。

问：费用是多少？

答：Xcode 是免费的，但 AI Agent 使用 Anthropic 或 OpenAI API。 这是基于使用量的计费，重复执行复杂的任务可能会很昂贵。 Apple 表示他们已经优化了令牌。

问：我应该使用 Claude Agent 还是 Codex？

答：目前还没有比较数据。 Claude 擅长长上下文和安全性，而 Codex 速度很快。 最好根据项目的性质对两者进行测试。

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Apple Xcode 26.3：Anthropic Claude Agent + OpenAI Codex 同时加载

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AI双层编码代理系统，同时登陆Xcode

  • Anthropic Claude Agent和OpenAI Codex可在Xcode内直接使用
  • 支持Model Context Protocol，也可连接第三方代理
  • 今日起向开发者项目会员提供Release candidate (RC)

发生了什么？

Apple在Xcode 26.3中发布了对agentic coding的官方支持。[Apple Newsroom] Anthropic的Claude Agent和OpenAI的Codex可在IDE内直接使用。

Agentic coding意味着AI不仅仅是编写代码片段。它超越了建议的水平，分析项目结构，自主分割任务，并自主执行构建-测试-修改周期。简而言之，AI就像初级开发人员一样工作。

Apple的Worldwide Developer Relations副总裁Susan Prescott表示：“Agentic coding最大限度地提高了生产力和创造力，使开发人员能够专注于创新。”[Apple Newsroom]

为什么重要？

我个人认为这是一个相当大的变化。有两个原因。

首先，Apple正式加入了AI编码工具的竞争。在此期间，Cursor、GitHub Copilot、Claude Code等独立工具一直在扩大市场，但现在平台所有者亲自加入了。

其次，同时拥抱Anthropic和OpenAI。通常，大型科技公司会与一家AI公司建立独家合作伙伴关系。但是，Apple越界了。虽然名义上是为了给开发者提供选择权，但说实话，似乎是因为不知道哪个模型会成为赢家，所以买了保险。

Model Context Protocol (MCP) 的支持也值得关注。这是一个连接AI代理和外部工具的开放标准，由Anthropic主导。[TechCrunch] Apple采用它，是摆脱封闭生态系统战略的一步。这是一个投降的信号。

未来会怎样？

超过100万的iOS/macOS开发者使用Xcode。如果他们熟悉agentic coding，开发范例本身可能会发生变化。

但也存在担忧。如果AI自主修改代码，可能会出现安全漏洞或意想不到的错误。我们需要关注Apple如何管理这部分。

竞争格局也很有趣。在与Apple的集成发布后第二天，OpenAI独立发布了macOS用Codex应用程序。[TechCrunch] 时机很微妙。

常见问题 (FAQ)

Q: Xcode 26.3何时正式发布？

A: Release Candidate (RC) 版本目前提供给Apple Developer Program会员。正式版本即将通过App Store发布。确切日期尚未公布。

Q: 应该使用Claude Agent还是Codex？

A: 这取决于项目的性质。Claude擅长理解长代码并确保安全性，而Codex则专注于快速代码生成。您可以尝试两者，然后选择适合您的。这就是Apple给我们选择权的原因。

Q: 现有的Xcode 26用户也可以升级吗？

A: 是的。id=”%EC%B0%B8%EA%B3%A0-%EC%9E%90%EB%A3%8C”>参考资料

H公司Holo2：UI本地化基准测试第一名

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235B 参数模型，彻底颠覆 UI 自动化

  • ScreenSpot-Pro 基准测试中以 78.5% 的成绩达到 SOTA
  • Agent localization 使性能提高 10-20%
  • 即使在 4K 高分辨率界面中也能准确找到小的 UI 元素

发生了什么？

H Company 发布了用于 UI Localization（用户界面元素位置识别）的专家模型 Holo2-235B-A22B。 [Hugging Face] 这个 235B 参数规模的模型可以从屏幕截图中找到按钮、文本字段、链接等 UI 元素的准确位置。

核心是 Agentic Localization 技术。它不是一次性提供正确答案，而是分多个步骤改进预测。因此，即使是 4K 高分辨率屏幕上的小 UI 元素也能准确捕捉。 [Hugging Face]

为什么重要？

GUI agent 领域非常火热。像 Claude Computer Use、OpenAI Operator 这样的大型科技公司都在竞争推出 UI automation 功能。但小型初创公司 H Company 在该领域的基准测试中排名第一。

我个人关注的是 agentic 方式。以前的模型试图一次性调整位置时经常失败，但多次尝试改进模型的方法非常有效。10-20% 的性能提升数据证明了这一点。

老实说，235B 参数相当庞大。需要在实际生产环境中观察它的运行速度。

未来会怎样？

随着 GUI agent 竞争的加剧，UI Localization 准确性预计将成为关键的差异化因素。由于 H Company 模型已开源，因此很可能集成到其他 agent framework 中。

它也可能影响 RPA（robotic process automation）市场。以前的 RPA 工具是基于规则的，但现在基于视觉的 UI 理解可能成为标准。

常见问题 (FAQ)

Q: UI Localization 到底是什么？

A: 这是一种通过查看屏幕截图来查找特定 UI 元素（按钮、输入窗口等）的准确坐标的技术。简单来说，就是 AI 看到屏幕并知道应该点击哪里。它是 GUI automation agent 的核心技术。

Q: 与现有模型有什么不同？

A: Agentic localization 是关键。它不是试图一次性匹配，而是分多个步骤进行精细调整。这类似于人扫描屏幕以寻找目标的方式。通过这种方法，性能提高了 10-20%。

Q: 可以直接使用该模型吗？

A: 它已在 Hugging Face 上发布用于研究目的。但是，由于它是 235B 参数模型，因此需要大量的 GPU 资源。它更适合用于研究或基准测试，而不是实际的生产应用程序。

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AWS SageMaker Data Agent：将医疗数据分析从数周缩短至数天

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医疗数据分析，从几周缩短到几天

  • AWS SageMaker Data Agent：使用自然语言分析医疗数据的 AI agent
  • 无需代码即可执行队列比较和生存分析
  • 2025 年 11 月发布，可在 SageMaker Unified Studio 中免费使用

发生了什么？

AWS 发布了用于医疗数据分析的 AI agent，SageMaker Data Agent。流行病学家或临床研究人员用自然语言提问，AI 会自动生成并执行 SQL 和 Python 代码。[AWS]

以前，为了进行医疗数据分析，需要访问多个系统才能访问数据。需要等待权限、理解模式并亲自编写代码。这个过程需要几周时间。SageMaker Data Agent 将其缩短到几天或几小时。 id=”%EC%99%9C-%EC%A4%91%EC%9A%90%ED%95%9C%EA%B0%80″>为什么重要？

坦率地说，医疗数据分析一直是一个瓶颈。流行病学家将 80% 的时间用于数据准备，而只将 20% 的时间用于实际分析。现实情况是，每个季度只能进行 2-3 项研究。

SageMaker Data Agent 颠倒了这个比例。它大大缩短了数据准备时间，让您可以专注于实际的临床分析。我个人认为，这将直接影响患者治疗模式的发现速度。

特别令人印象深刻的是，可以用自然语言请求复杂的任务，例如队列比较和 Kaplan-Meier 生存分析。如果您说“请分析男性病毒性鼻窦炎患者和女性患者的生存率”，AI 会自动制定计划、编写代码并执行。[AWS]

它是如何工作的？

SageMaker Data Agent 以两种模式运行。首先，您可以直接在笔记本单元格中使用内联提示生成代码。其次，Data Agent 面板将复杂的分析任务分解为结构化的步骤进行处理。[AWS]

Agent 会检查当前的笔记本状态，了解数据目录和业务元数据，并生成与上下文相关的代码。它不是简单地输出代码片段，而是制定完整的分析计划。[AWS]

未来的展望是？

德勤的一项调查显示，92% 的医疗高管正在投资或试验生成式 AI。[AWS] 对医疗 AI 分析工具的需求将继续增长。

如果像 SageMaker Data Agent 这样的 agent 型 AI 能够加快医疗研究的速度，那么它可能会对新药开发和治疗模式的发现产生积极影响。但一个令人担忧的问题是数据质量。无论 AI 多么快，如果输入数据一团糟，结果也会一团糟。

常见问题 (FAQ)

问：SageMaker Data Agent 的费用是多少？

答：SageMaker Unified Studio 本身是免费的。但是，实际的计算资源（EMR、Athena、Redshift 等）会根据使用情况收费。笔记本电脑在前两个月有 250 小时的免费套餐，因此您可以轻松地进行测试。

问：支持哪些数据源？

答：它连接到 AWS Glue Data Catalog、Amazon S3、Amazon Redshift 和各种数据源。如果您有现有的 AWS 数据基础设施，您可以立即连接。它还与医疗数据标准 FHIR 和 OMOP CDM 兼容。

问：哪些地区可以使用？

答：SageMaker Unified Studio 支持的所有 AWS 区域都可以使用。最好查看 AWS 官方文档，确认是否支持首尔区域。

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Claude 代码主要中断：开发者们被迫“喝咖啡时间”

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发生了什么事？

2026年2月4日，Anthropic的Claude Code服务中断了约2小时。全球开发者突然面临必须在没有AI编码助手的情况下工作的局面。

Anthropic通过官方状态页面确认了“Claude Code API响应延迟和错误发生”。原因被认为是服务器过载。

开发者社区的反应？

推特和Reddit上涌现了开发者的反应。一位开发者写道：“没有Claude Code进行编码，感觉回到了2020年。”另一位开发者开玩笑说：“强制咖啡时间开始了。”

有趣的是，这次中断显示了对AI的依赖程度。许多开发者将Claude Code作为日常工作流程的核心工具使用。

服务恢复和未来应对

Anthropic在大约2小时内完全恢复了服务。该公司表示：“将通过扩展基础设施来预防未来类似情况。”

这次事件再次提醒了人们对AI工具的依赖以及备份计划的重要性。开发者们对确保替代工具的需求日益突出。

FAQ

Claude Code中断了多长时间？

服务中断了约2小时。Anthropic迅速进行了恢复工作。

中断的原因是什么？

根据官方公告，服务器过载是主要原因。Anthropic计划通过扩展基础设施来应对。

开发者应该如何准备？

最好确保有多个AI编码工具，并准备好在本地环境中也能执行核心任务。

为了创造克劳德，我们切碎了数百万本书：Anthropic“巴拿马计划”的真相

作者

15亿美元和解，数百万本书籍被毁：主要内容

  • Anthropic购买数百万本用于训练Claude的书籍后将其销毁，扫描后销毁
  • 内部文件：“巴拿马项目是试图破坏性地扫描全球书籍”
  • 15亿美元和解，作者每本书获得约3,000美元

发生了什么？

Anthropic的秘密项目因公开超过4,000页的法庭文件而曝光。代号为“巴拿马项目”。内部计划文件明确指出“巴拿马项目是我们试图破坏性地扫描全球书籍的努力”。从Better World Books和World of Books等二手书店大量购买数万本书籍。用“液压切割机”干净利落地切割书脊。用高速、高质量的扫描仪扫描页面。然后回收公司收集剩余的残骸。[Techmeme]

该项目由Tom Turvey领导。他是20年前创建Google Books项目的前Google高管。大约一年时间里，Anthropic花费数千万美元来获取和扫描数百万本书籍。[Futurism]

为什么重要？

坦率地说，这展示了获取AI训练数据的真实面貌。

Anthropic为什么选择这种方法？首先，为了避免非法下载的风险。其次，购买二手书并随意处理可能根据“首次销售原则”是合法的。实际上，法官承认这种扫描方法本身是合理使用。[CNBC]

但是，存在问题。在巴拿马项目之前，Anthropic从Library Genesis和Pirate Library Mirror等非法网站免费下载了超过700万本书籍。法官裁定这部分可能构成侵犯版权。[NPR]

我个人认为这是关键。问题在于他们首先非法下载，而不是为了销毁“合法”书籍而进行扫描。Anthropic本身也意识到了这一点。内部文件明确指出“我们不希望这项工作被公开”。它会奏效吗？

15亿美元的和解是AI版权纠纷历史上最大的一笔。对于估计的50万本书籍，作者每本书将获得约3,000美元。[PBS]

AI有其他先例。对公司的影响是巨大的。OpenAI、Google和Meta也面临类似的诉讼。“购买书籍并扫描是可以的，但非法下载是不允许的”这一标准已经明确。

Anthropic已经卷入了音乐版权诉讼。另一项诉讼于1月份提起，音乐出版商声称Claude 4.5接受了“记忆”受版权保护作品的训练。[Watchdog]

常见问题

问：巴拿马项目中实际可以使用多少本书？它们被销毁了吗？

答：法庭文件显示，最多有200万本书籍是“破坏性扫描”的目标。Anthropic从Better World Books和World of Books等二手书店购买了数万本书籍，估计在一年左右的时间里花费了数千万美元来处理数百万本书籍。

问：作者将获得多少钱？

答：15亿美元的和解适用于约50万本书籍。每本书约3,000美元。非法下载书籍的作者有资格提出索赔，如果和解获得法院批准，他们可以单独提出索赔。但是，如果并非所有作者都提出索赔，那么实际收到的金额可能会增加。

问：购买书籍并扫描是合法的吗？

答：法官承认这种方法是合理使用。这是因为根据“首次销售原则”，购买的书籍可以随意处置。但是，Anthropic的问题在于在巴拿马项目之前从非法网站下载了书籍。合法购买书籍的扫描目前是合法的。

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