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VIA聘请合同主管,AI厂商加紧争夺政府定价

11月3日,VIA Science任命采购业内资深人士David Vanuch为合同与政府事务高级副总裁。一周前,Anthropic刚宣布美国政府采购方购买Claude可享40%折扣。

人工智能与模型新闻林晓雯发布: 2026年11月4日3 分钟阅读资料来源 15
VIA聘请合同主管,AI厂商加紧争夺政府定价

VIA增设合同主管

Vanuch此前在C3.ai任职,负责国防、国家安全及商业AI项目的合同与业务拓展。

这个职位的核心,是把机构的兴趣变成签下的合同。对政府买家来说,这次招聘提醒他们:如今的AI厂商是带着合同团队来的。在公共部门的项目里,价格、退出条款和数据权利,比模型功能更能决定成败。

在C3.ai之前,Vanuch在采购领域干了20多年。他在美国国民警卫队局担任高级合同官,为领导层提供咨询,涉及的年度合同金额超过50亿美元。公司表示,他带领200多名采购专业人员,每年处理约2万份合同行动。他还在FBI和美国空军快速能力办公室任过职,并在海军陆战队服役近20年。总部位于波士顿的VIA向国防、执法和人道组织销售安全数据交换软件。在新职位上,他将负责合同与政府事务战略,并建立相关流程,让政府机构和合作伙伴更容易采用其产品。

Anthropic下调政府价格

10月27日,Anthropic在定价上先走一步:美国政府采购合作伙伴购买Claude Enterprise、Claude for Government和Claude API可享40%折扣。Anthropic称,这是其折扣首次覆盖全部产品线。10月27日上线时,该折扣只适用于直接从Anthropic购买的产品,通过云厂商购买的折扣将在未来几个月跟进。政府机构可通过GSA的Multiple Award Schedule采购。折扣范围覆盖州、地方、部落和领地政府,Anthropic表示没有最低消费承诺。据Anthropic称,约500家美国联邦、州和地方机构在使用Claude,Claude for Government的周活跃用户约为2月水平的八倍。

Anthropic估算,该折扣为政府节省10亿美元。它没有说明这个估算是谁做的,也没说覆盖多长时间。

HHS与供应商锁定问题

美国卫生与公众服务部(HHS)另行宣布了一份为期六个月的单一来源合同,让员工继续使用Claude。该部门去年12月向员工推出了Claude。合同涵盖编码辅助、智能体AI功能和API访问。IdentityWeek援引的合同专家提出疑问:联邦机构在启动更大范围的竞争性多重授标BPA之前,如何避免紧急情况下的供应商锁定。单一来源的过渡合同能让工作继续运转,代价是机构再绑定同一家供应商六个月。

Anthropic和HHS都没有说明这两项安排价值多少,Anthropic也没有披露基准价格或折扣持续多久。

采购数据加上AI层

10月26日,Procurement Sciences在其Awarded AI平台内推出了由HigherGov提供支持的Market Intelligence。该产品调用了超过1亿条联邦、州和地方记录,其中包括可追溯到2000年的超过6500万份合同与拨款授予。它收录了超过100万份公司简介,以及来自超过45万条已公布劳动力费率的定价基准。它可在FedRAMP授权环境中使用。这是Procurement Sciences于2026年5月收购HigherGov以来,首个把HigherGov与Awarded AI结合的产品。

Procurement Sciences表示,承包商可以询问哪些竞争对手正在赢得某个新市场,并得到一个基于HigherGov数据的答案,附带可供查阅的来源。

接下来的看点是:Anthropic称还需数月才能落地的云市场折扣,以及HHS尚未启动的竞争性多重授标BPA。

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资料来源

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  1. 01VIA Taps David Vanuch to Lead Government AffairsEN
  2. 02Claude for US Government Gets 40% Discount in New GSA ContractJA
  3. 03HHS seeks temporary sole-source contract for Anthropic's AIEN
  4. 04Procurement Sciences Launches Market Intelligence That Gives Its AI Agents 100M+ Government Contracting RecordsEN
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本内容由编辑部在人工智能辅助下制作完成。

林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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