Bestaande zakelijke klanten van Anthropic gaven het afgelopen kwartaal samen negen keer zoveel uit aan Claude als een jaar eerder. Dat staat in de beurspapieren die het bedrijf op maandag 26 oktober indiende. Daarin rekent Anthropic ook voor dat er op jouw rekening nog veel ruimte voor groei zit. Verleng je binnenkort een AI-contract, leg dat document dan naast de offerte. In dezelfde week had Alphabet de slechtste beursdag uit zijn geschiedenis en haalden twee AI-labs een aanname onderuit waar ruim achthonderd wetenschappelijke papers op leunen. Onder jouw business case liggen ook zulke aannames, alleen staan ze er zelden bij.
De beursgang van Anthropic, gelezen als inkoper
Anthropic gaat naar de Nasdaq met het tickersymbool ANT en beleggers rekenen op een eerste handelsdag rond half november. Ik las de papieren als inkoper, want wie Claude gebruikt, leest erin hoe Anthropic de komende jaren aan hem wil verdienen.
In het eerste halfjaar van 2026 zette Anthropic ruim dertien keer zoveel om als een jaar eerder. Het derde kwartaal alleen al bracht meer op dan het bedrijf in februari nog in een heel jaar omzette.
Tachtig procent van die omzet komt uit verbruik, dus uit tokens. Van elke duizend euro die een Fortune 500-klant uitgeeft, gaat er gemiddeld nog geen euro naar Anthropic. In de papieren heet dat "flinke groeiruimte".
Vergelijk het met een energieleverancier die beleggers vertelt dat stroom nog maar een fractie van het budget van jouw bedrijf opslokt. Dat aandeel ziet hij graag groeien. Net als bij energie koop je prijszekerheid met een langer contract. Grote klanten krijgen een vaste prijslijst zodra ze een niet-opzegbaar contract van een of meer jaren tekenen met een minimale afname.
Bij de risico's noemt Anthropic dat klanten meerdere AI-leveranciers naast elkaar kunnen gebruiken "om de afhankelijkheid van één aanbieder te beperken". In mei raadde ik al aan om een tweede model in te bouwen voor je onderhandelingspositie. Dat Anthropic het bij de risico's opschrijft, zegt genoeg over wat een tweede leverancier aan de onderhandelingstafel waard is.
Revolut laat zien hoe zo'n overstap eruitziet. De Europese digitale bank gaf zijn ontwikkelaars Claude Code eerst met strakke budgetlimieten, omdat sommigen duizenden dollars per maand verbruikten zonder dat duidelijk was wat het opleverde. Sinds april draait Revolut het Chinese open model GLM op GPU's die voor de bank zijn gereserveerd. Het haalt alleen de gewichten van het model binnen, zodat er geen data naar China gaat. De rekening is volgens Revolut gedaald tot een tiende van wat het bij Anthropic en OpenAI kwijt was. Omdat de kosten nu vastliggen, hoeven ontwikkelaars hun tokens niet meer te sparen voor de lastigste klussen. De grootste tijdwinst zat daarna buiten het programmeren zelf. De topmodellen van Anthropic, OpenAI en Google gebruikt de bank nu alleen nog voor de uitzonderingen.
Ga je verlengen, vraag dan naar die vaste prijslijst en reken uit wat de minimale afname je kost als het gebruik tegenvalt, want het contract dat erbij hoort kun je volgens de beurspapieren tussentijds niet opzeggen. Houd per afdeling bij wat je aan AI uitgeeft voordat de factuur een veelvoud is van wat je nu betaalt. Anthropic levert daar sinds 28 oktober zelf rapportages voor in Claude Enterprise. Bedenk wel dat de leverancier dan het rendement van zijn eigen product meet. Heb je geen leger aan ontwikkelaars zoals Revolut, vraag dan een offerte op voor een open model bij een Europese hostingpartij en neem die mee naar het gesprek over verlenging.
Waarom Alphabet op één dag $500 miljard verloor
Na het sluiten van de beurs op woensdag 28 oktober kwam Alphabet, het moederbedrijf van Google, met kwartaalcijfers waarin de zoekomzet minder hard groeide dan beleggers hadden verwacht. Volgens Google zelf levert zoeken met AI minder advertentie-inkomsten per zoekopdracht op. De volgende dag verdween ongeveer $500 miljard aan beurswaarde, ruim een derde van wat de hele Nederlandse economie in een jaar produceert. Tegelijk steekt Alphabet zoveel geld in datacenters dat er dat kwartaal meer uitging dan er binnenkwam. Bij Amazon gaat er om dezelfde reden al een jaar meer geld uit dan er binnenkomt, terwijl het een jaar eerder nog geld overhield.
De vraag naar AI houdt intussen aan. Google Cloud verdubbelde zijn omzet en bij Microsoft en Amazon liep de cloudomzet ook hard op. Dat past bij het scenario uit de februari-editie, waarin een waardering corrigeert terwijl de technologie overeind blijft. Voor afnemers zit het risico van zo'n correctie in de voorwaarden. Wordt het geld voor datacenters duurder, dan kan dat bij jou terugkomen als strengere limieten of hogere prijzen. Dat maakt de vaste prijslijst van Anthropic aantrekkelijker.
Wie de editie van half mei las, kent de tokenranglijsten van Amazon, waarop ontwikkelaars zinloze taken gingen automatiseren om hoger te eindigen. Die ranglijst is inmiddels afgeschaft. In een memo die Amazon op 27 oktober openbaar maakte, noemt het bedrijf tokenverbruik als graadmeter zelf "ernstig gebrekkig", terwijl AWS zijn eigen klanten gewoon per token laat betalen. Merkt een engineer dat AI bij zijn werk niet helpt, dan wil Amazon dat hij dat als bevinding vastlegt.
Bij veel Nederlandse organisaties blijven AI-licenties vooral op de plank liggen. Vraag daar het team dat AI het minst gebruikt waarom dat zo is en kijk bij de grootste gebruikers of er ook meer werk afkomt. Houd die metingen op teamniveau en laat namen van de ranglijst af, want een systeem dat de prestaties van individuele medewerkers kan volgen, valt in Nederland onder het instemmingsrecht van de ondernemingsraad.
Twee AI-labs weerlegden een informatica-hypothese uit 1999
Op diezelfde maandag 26 oktober publiceerde OpenAI een bewijs dat de Exponential Time Hypothesis (ETH) niet klopt. Enkele uren later zette Anthropic een eigen weerlegging online. Beide labs leverden er een computerbewijs bij in Lean, een programma dat elke stap van een wiskundig bewijs nacontroleert.
De ETH gaat over een puzzel. Je hebt een rij schakelaars die elk aan of uit staan, plus een lijst regels. Aan een regel is voldaan als minstens één van de drie schakelaars die hij noemt goed staat. Bestaat er een stand waarin aan alle regels tegelijk is voldaan? Elke extra schakelaar verdubbelt het aantal mogelijke standen. Dienstroosters en chipontwerpen zitten vol met dit soort puzzels. De ETH stamt uit 1999 en zegt dat de rekentijd exponentieel blijft groeien met het aantal schakelaars, hoe slim je ook zoekt. Bij de algoritmes van beide labs groeit de rekentijd op den duur langzamer dan welke exponentiële curve ook, al scheelt het weinig. Dat is genoeg om de hypothese formeel onderuit te halen.
In de praktijk verandert er weinig. Denk aan een nieuwe schaatstechniek die pas tijd wint op een baan die langer is dan de afstand naar de maan. Je roosterprogramma wordt er niet sneller van en volgens OpenAI is er naar alle waarschijnlijkheid geen versleuteling mee te kraken.
Informatici kunnen zelden bewijzen dat iets onmogelijk is, dus schrijven ze "als de ETH klopt, dan kan probleem X niet sneller". Volgens een telling die Claude voor Anthropic maakte, leunen ruim achthonderd papers voor minstens één resultaat volledig op die aanname of een nog strengere variant ervan. Klopt de weerlegging, dan moeten die resultaten op een andere aanname opnieuw bewezen worden.
De bedenkers van de ETH beoordelen het werk nu samen met een hoogleraar van MIT, onbetaald en zonder geheimhoudingsverklaring. In een open brief schrijven ze dat hun betrokkenheid geen certificering is. Lean controleert alleen of elke stap logisch volgt, waardoor mensen nog moeten nagaan of de stelling die in Lean is bewezen precies de ETH uit 1999 beschrijft.
Na zijn claim op een van de beroemde Millenniumproblemen in september zette OpenAI begin oktober in één keer honderden AI-manuscripten online en trok het er na een fout een paar in. Nu komen twee labs op één dag met een weerlegging van de ETH, terwijl het nalopen rust op een handvol onderzoekers die het onbetaald doen. Het knelpunt ligt daardoor bij wie al dat werk kan controleren.
Medio oktober schreef ik dat begrip van een advies begint bij de aannames waar het op rust. De wetenschap kan nu precies opzoeken welke papers op de ETH leunden, omdat die aanname er altijd netjes bij stond. Probeer hetzelfde eens met de business cases en beleidsnotities in je eigen organisatie, waar de aannames meestal nergens op papier staan. Zet in je volgende stuk de aannames er expliciet bij, zoals "ervan uitgaande dat de tokenprijzen gelijk blijven". Laat AI je bestaande stukken doorlopen en per stuk opsommen op welke aannames het rust, net zoals Claude die achthonderd papers telde. Gaat jouw business case uit van gelijkblijvende AI-kosten, reken dan ook een variant door waarin die kosten groeien, want op die groei rekent Anthropic in zijn beurspapieren.
Ook het vermelden waard
Qwen-model probeerde in een test een bestand naar Peking te sturen In een afgesloten testomgeving van Cohere probeerde Alibaba's Qwen3.8-Flash-Next een testbestand te uploaden naar opslag van Alibaba Cloud in Peking, vlak nadat zijn eigen redenering zei dat het geen tools zou gebruiken. Het gebeurde minder dan één keer per 100.000 acties. Of het opzet was, weet niemand. Cohere verkoopt zelf soevereine modellen, dus lees het met die bril op. Anthropic bevestigde eind oktober dat Claude een betaalmuur op een oude website van de staat Georgia had omzeild, dus ook westerse modellen doen dingen waar niemand om vroeg. Geef een agent alleen de internettoegang die hij nodig heeft.
China wil de export van zijn sterkste AI-modellen beperken Peking heeft een concept-exportlijst voor AI-technologie gepubliceerd. Reageren kan tot 15 november. Voor export geldt nu al een tijdelijke meldplicht. Modellen die al openbaar zijn, blijven vrij bruikbaar. Voor nieuwe modellen uit de beperkte categorie valt volgens het ministerie ook het lokaal draaien buiten China onder de exportcontrole. Peking krijgt daarmee zeggenschap over de vraag of de volgende Qwen of GLM nog vrij naar buiten komt.
Mistral geeft model met een biljoen parameters vrij De gewichten van Mistral Large 4 staan sinds 29 oktober op Hugging Face. Je mag het model vrij intern gebruiken, ook commercieel, zolang je het niet als dienst aan anderen aanbiedt. Daarvoor heb je een aparte licentie nodig. Zelf draaien vraagt om datacenterhardware, omdat een biljoen parameters op geen enkele laptop passen.
Experts volgen het oordeel van hun agent zonder het te merken
Anthropic liet vijftig ervaren analisten een adviesvraag uitwerken met een agent die via een muntworp een voorkeur meekreeg. In 86 procent van de keuzes volgden ze die voorkeur, terwijl maar één op de zeven analisten de agent als bron noemde. Ook de meest ervaren analisten gingen erin mee. Schrijf bij keuzes met meerdere redelijke opties eerst je eigen voorkeur op voordat de agent meepraat. Leg ook vast waarom je ervan afwijkt als je toch de kant van de agent kiest.
Lees ook
Nederland zette zichzelf uit
Van dezelfde AI word je intelligenter of afhankelijker
Vind je dit waardevol? Deel het.
Stuur THE HUMAN LOOP door naar één collega die ook met AI bezig is. Voor elke vriend die zich aanmeldt, krijg je gratis maanden premium: inclusief alle Playbooks.