Editie #17. Anthropic was deze week drie keer in het nieuws en elke keer om een andere reden. Op 28 mei kwam Claude Opus 4.8 uit: betere coding-scores tegen dezelfde prijs. Daarnaast haalde Anthropic 65 miljard op tegen een waardering van 965 miljard. En IBM trok 5 miljard uit voor open-source security, getriggerd door Mythos, hetzelfde Anthropic-model waar het IMF eerder deze maand nog een 'systemic shock' van vreesde. Let's dive in!
Claude Opus 4.8: zelfde prijs, betere code, fast mode drie keer goedkoper
Anthropic brengt 4.8 niet als een grote sprong, maar als een 4.7 die beter werkt. Zelfde prijs (vijf dollar per miljoen input-tokens, vijfentwintig voor output), zelfde context window van een miljoen tokens. Op SWE-bench Pro haalt het 69,2 procent, tien punten boven GPT-5.5, en het doet dat met vijftien procent minder turns en vijfendertig procent minder output-tokens dan 4.7. Nieuw is een fast mode die 2,5 keer sneller en drie keer goedkoper draait, plus effort control waarmee je zelf het denkniveau instelt, van normaal tot extra hoog.
De grootste verbetering zit niet in de cijfers, maar in hoe het model werkt. 4.7 zei te vaak dat een taak af was terwijl dat niet zo was. 4.8 wijst zelf op fouten in zijn code voordat het iets oplevert, en is eerlijker over wat het niet weet. Dat scheelt mij de halve controle die ik er anders zelf op moest doen, en het is precies wat een model bruikbaar maakt voor een proces waar geld aan hangt in plaats van een demo.
65 miljard opgehaald tegen een waardering van 965 miljard
Series H: 65 miljard opgehaald, waardering 965 miljard, bijna een verdrievoudiging sinds februari (380 miljard). De ronde werd geleid door onder andere Altimeter en Sequoia en geldt breed als de laatste private ronde voor de beursgang. Maar het belangrijkste cijfer stond er bijna terloops bij: de run-rate omzet staat inmiddels op 47 miljard.
Om die 47 miljard draait het, niet om de waardering. Dat is geen belofte meer over wat AI ooit kan, maar omzet die nu binnenkomt bij bedrijven die Claude echt aan het werk hebben gezet. Wij bouwen er dagelijks op, en een leverancier met die omzet valt niet zomaar om en hoeft zijn prijzen niet te verdubbelen om te overleven. Twee jaar geleden was dat nog een gok.
IBM trekt 5 miljard uit voor open-source security, vanwege een Anthropic-model
IBM en Red Hat lanceerden Project Lightwell, vijf miljard dollar voor open-source security. De aanleiding, in de woorden van IBM-baas Arvind Krishna: Mythos. Datzelfde model vond in een test bijna 3.900 ernstige tot kritieke kwetsbaarheden in open source, en is zo goed in het opsporen en misbruiken van zwakke plekken dat Anthropic het maar aan een kleine groep partijen vrijgeeft, onder de naam Project Glasswing.
Lightwell wordt een centrale plek waar bedrijven kwetsbaarheden melden en oplossen, met 20.000 IBM-engineers en AI erachter. Bank of America, JPMorgan en Visa stapten als eerste in. De kern: dezelfde redeneerkracht die code schrijft, vindt ook de gaten erin. Open source zit in vrijwel elke stack, ook die van jou, en 'wij hebben er nooit problemen mee gehad' is geen verdediging meer als een model in een weekend vierduizend gaten vindt.
Wat mij deze week bezighield in Claude Code: dynamic workflows
Bij Opus 4.8 zat de feature die ik het interessantst vind: dynamic workflows. In plaats van een taak zelf uit te voeren schrijft Claude een orkestratie-script dat tientallen tot honderden sub-agents tegelijk laat draaien en zijn eigen werk controleert. Het voorbeeld uit de aankondiging: Bun van Zig naar Rust porten, 750.000 regels code, elf dagen, 99,8 procent van de tests groen.
Het is bedoeld voor klussen die te groot zijn voor een enkele sessie: een codebase doorlichten, een migratie over duizenden bestanden, een security-audit. Het kost wel fors meer tokens, dus je zet het gericht in. Het patroon blijft hetzelfde als de weken hiervoor: de mens schuift op van uitvoerder naar orkestreerder.
Wil je slimmer werken met AI?
Wil je slimmer werken met AI, binnen je bedrijf of gewoon voor jezelf?
Bij AI Agent B.V. helpen we bedrijven en individuen met AI-advies, AI-implementatie en praktische training. Dus niet alleen mooie verhalen over wat AI ooit kan, maar concreet helpen met hoe je AI vandaag slimmer inzet in je werk, processen en dagelijkse operatie. Van strategie en tooling-keuzes tot training, implementatie en maatwerk AI-agents.
Geinteresseerd? Plan vrijblijvend een halfuurtje in.
