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美国多家机构与Anthropic签署折扣及单一来源AI合同,国防部同步改写规则

10月28日,GSA的新合同为美国政府版Claude设定40%折扣,同日HHS就Anthropic的AI申请了一份临时单一来源合同。

人工智能与模型新闻王雅琴发布: 2026年11月4日4 分钟阅读资料来源 18
美国多家机构与Anthropic签署折扣及单一来源AI合同,国防部同步改写规则

折扣与单一来源同日落地

10月28日,两项联邦举措把Anthropic的AI放上了两条采购路径。GSA为美国政府版Claude设定40%折扣。同一天,HHS就Anthropic的AI申请了一份临时单一来源合同。

对机构来说,吸引力在于速度和价格。折扣安排让机构拿到更低的标价。单一来源授标则是只向一家供应商发出的请求,不比较各家报价。代价在于可比性。采购方看到的只是一个折扣百分比,而不是公开的基准数据。他们看到的是一份单一供应商请求,而不是相互竞争的报价。40%是折扣幅度,不是省下的美元金额。HHS的请求是临时的,因此并不能确定该机构今后将如何采购Anthropic的AI。这两件事对联邦采购方指向相反的方向。买家只能拿一个折扣去和一份单一供应商请求作比较。

承包商数据产品紧随合同动作推出

10月26日,Procurement Sciences在Awarded AI中推出由HigherGov提供支持的Market Intelligence。该产品覆盖超过1亿条联邦、州和地方记录。

其中超过6500万条是追溯到2000年的合同和拨款授标记录。公司表示,该产品可在FedRAMP授权环境中使用,客户数据绝不会用于训练公开的AI模型。这是Procurement Sciences于2026年5月收购HigherGov以来,首次把HigherGov和Awarded AI整合到一起的产品。该数据集新增了超过100万个公司档案,用于竞争对手和组队研究。它还包含超过45万条已公布的人工费率,可用于定价基准。对承包商来说,这些数据能显示谁拿下了项目、机构付了多少钱。对机构来说,同样的数据可以揭示有多少供应商在争抢类似的工作。这次发布没有改变任何一份合同的授标结果。它改变的是供应商带到投标桌上的信息。

FAR偏离放宽了一项书面审查

10月22日,DOD发布了一项立即生效的类别偏离。它允许在没有书面裁定的情况下,授标价值超过1亿美元的合同或协议。

这个门槛很高。同一项偏离还新增要求:合同官员在接到请求时,须向承包商或分包商提供裁定备忘录。它还更新了对商业产品和商业服务判定的要求。该偏离还允许DOD通过商业解决方案征集、后续生产合同或交易方式采购非开发项目。它为基于用量的解决方案的预付款新增了一项豁免,使其不受《美国法典》第10编第3803条安全要求的约束。这些变化对销售商业技术的供应商很重要。它们缩短了进入合同的某些路径。它们也改变了承包商可以要求查看的内容。书面裁定门槛与那份关于AI中立的新备忘录并列存在。

五角大楼为AI采购加入中立条款

10月20日,DOD发布备忘录,要求采购的AI遵循“求真”和“意识形态中立”原则。该备忘录支持第14319号行政令《防止联邦政府中的觉醒AI》以及OMB备忘录M-26-04。

它为合同和项目人员提供模板和标准化措辞,以便在联邦合同中记录、征集和执行这些要求。这一变化落在合同措辞里。它的影响不止于一份备忘录。这些模板把一项政策标签变成了供应商必须回应的招标条款。合同官员可以用同样的措辞在授标后执行这些要求。备忘录为项目人员提供可调整的模板,使机构能把规则应用到不同的采购中。备忘录为机构提供了一套通用的AI采购条款。供应商将不得不说明其工具如何满足这两项原则。对AI供应商来说,文书工作现在从投标之前就开始了。

参议员要求提供较小额合同的价格数据

参议院议员正敦促DOD解释它将如何从国防承包商处获取成本和定价数据。他们的质询涵盖低于1000万美元门槛的合同。

他们还问,对于拒绝提供这些数据的公司,DOD是否会动用权力终止合同谈判。这一要求把价格透明度重新提上议程。DOD正在放宽对超过1亿美元授标的书面审查。参议员则希望拿到更多关于较小额合同的数据。这两个动作方向不同。结果将决定供应商必须披露什么、机构能够比较什么。它还将影响DOD在AI和其他商业技术上能推进得多快。对供应商来说,问题在于投标前必须交出哪些东西。

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王雅琴

王雅琴

人工智能、模型与技术

王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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