Anthropic：甩掉 “吞金獸”；轉身成 “房奴”，萬億長征路還遠

10 月 26 日，$Anthropic(ANT.US) 終於把招股書攤到了桌面上。翻開第一頁就是冰火兩重天：

一邊是二季度收入 115.6 億美元、同比暴漲 14 倍，第一次實現 GAAP 經營盈利；

另一邊是十個月裏簽下、加起來接近 1 萬億美元的算力合同，相當於它年化收入的 22 倍。

海豚君在今年 1 月的《深扒 Minimax 與智譜：大模型，算力強度與融資耐力的絕殺？》裏問過一個問題：大模型到底是一門什麼生意？當時的答案並不樂觀——這是一門把資本密集型業務"全部攤在利潤表上"的生意，收入跑得再快，也追不上一代比一代兇猛的訓練投入。

九個月後，Anthropic 的招股書第一次給出了一個"追上了"的樣本。但追上的代價是什麼？這次海豚君就結合招股書，認真回答四個問題：

1）Anthropic 賣的是什麼，錢從哪裏來？

2）推理到底賺不賺錢？和智譜、MiniMax 比，差距到底在哪？

3）萬億美元的算力賬單，收入要漲到多少才扛得住？

4）亞馬遜、谷歌、博通們送來的錢，是投資，還是買訂單？

以下是正文：

一、toB 生意內核：賣 Token"智能"，按量收費

Anthropic 的生意模式説穿了很簡單：按 token（模型處理文本的計量單位）賣"智能"。2026 上半年 163 億美元收入裏：

a. 用量計費型收入：按調用量計費的消耗型收入（API（應用程序編程接口）、Claude Code 等）131 億美元，佔了八成；

b. 訂閲型收入：企業版、Pro/Max 這些訂閲只有 32 億美元，佔兩成。

這個佔比，在海豚君看來，只説明兩個問題：a. 定價貴，KA（Key Account，大客户）客户多，KA 用户一般直接以消耗為主；b. 模型使用忠誠度還是問號，用量型消耗不綁定模型，有更好更便宜的模型出來，用户不願用年費型合同綁死自己到底用哪個模型。

而客户結構確實也是這樣反映的：

KA 客户：年付費超過 10 萬美元的客户，從 2023 年末的約 20 家，暴漲到 2026 年 9 月末的超過 11900 家，貢獻了上半年 74% 的收入；這其中，付費超 100 萬美元的客户超過 1900 家，超 1000 萬美元的約 250 家。

不過好的是，Opus 推出，客户滲透率拉昇，客户集中度在下降，前五大客户的佔比從 1Q26 的約 36% 降到 3Q26 的約 21%。

二、“超模” vs“超雲”：終有一仗？

渠道博弈：大模型 vs 雲平台，到底話語權誰更強？這裏看起來雲平台的分發能力不容小覷：

Anthropic 今年崛起中，渠道分銷越來越重要：

亞馬遜 Bedrock、谷歌 Gemini 企業平台、微軟 Foundry 這三個"收銀台” 給它貢獻的收入，從 2023 年的 11% 一路漲到 2026 上半年的 48%，應收賬款裏更有 58% 掛在雲廠商身上。

因 Anthropic 和終端客户直接簽約、自己是"主要交付義務的主要責任人"，公司收入按毛收入入賬，付給雲廠商的渠道分成計入銷售費用。

這筆"過路費"不小：海豚君推算，渠道費佔雲市場收入的比例，從 2025 年的約 16–18%，跳到了 2026 上半年的約 35%。

背後是超級雲大廠有長期客户積累下的渠道分發力、有大量資本投入下的雲算力儲備，而大模型作為投資黑洞，有限資源只能用在模型研發上，客户開發精力不足，更沒有額外的資金來大量儲備算力。

但超模如 Anthropic 資金充裕之後，大概率會嘗試自建 AI 雲 Token 工廠，增強官網渠道力和後端自建算力。

圖 1：渠道與客户結構

注：渠道費率為推算值。2026 上半年"銷售、市場與合作"費用 31.68 億美元，渠道費同比增加約 27 億美元（上年同期該項總額僅 1.2 億），對應雲市場收入約 78 億美元（48%×162.86 億），比例約 35%；2025 年同口徑約 16–18%。

三、推理躺賺、訓練吞金：85% vs 45%，兩個毛利率背後的真實經濟賬

招股書最亮眼的一組數字是剪刀差：

2Q26 收入同比 +1368%，同期算力與基礎設施費用只 +300%。算力費用佔收入的比例，從 1Q25 的 251%，五個季度一路降到 2Q26 的 48%，經營利潤率從 −249% 翻成了 +8%，調整後 19%。

在所有大模型上市公司中，終於看到了一家收入增速追上模型訓練投入的。

圖 2：收入與算力費用的剪刀差

但這裏的算力費用要分開看，大頭是模型訓練的訓練費用（研發費用中），小部分是模型投用後，服務用户產生的推理費用，在營業成本中。

推理創收： 2026 上半年，服務付費客户的推理成本（營業成本）只有近 24 億美元，毛利率 85%，比 2025 年全年的 39.5% 翻了一倍多。

訓練吞金：97 億研發費用中，訓練費用就有 66 億，一口就吞掉了收入的 40%；踢掉訓推硬開支後的毛利率是 45%。

渠道瓜分：而除此之外，海豚君上文説過，它的收入含 “渠道水分”，銷售費用用掉了 38.1 億（其中約 27 億是渠道費）；

再考慮上研發的人員投入等，最後 GAAP 經營虧損 6.9 億美元。剔除 22 億股權激勵等，調整後經營利潤才轉正到 +16.2 億。

圖 3:2026 上半年按功能口徑的利潤表

這樣一道賬走下來，生意邏輯也很簡單：單看推理毛利率沒有意義。公司把訓練和推理放進"同一個算力池"統一規劃、按總量考核，也是同樣的信號。

這等於是説，只要模型進步不收斂、單一模型沒有壟斷，這兩數放到不同科目裏記賬，幾乎自欺欺人。模型生意算賬時，簡單而暴力——收入增長必須跑超訓推投入的剛性增長。要拿高估值，這個數是每個季度都要死死盯着的指標。

四、同樣做模型，差距在哪？Anthropic vs 智譜 vs MiniMax

海豚君把已覆蓋的智譜和 MiniMax，放在這裏一同對比：

圖 4：Anthropic、智譜、MiniMax 同口徑對比

毛利率：一個在天上，兩個在地上。 Anthropic 85.4%；但它把約 27 億美元渠道費和免費用户的算力記在了銷售費用裏，扣掉渠道費後約 68%（推算），這才是和國內公司可比的口徑。

智譜整體 26.4%，其中雲端/API 業務 24.6%（上年同期還是 −0.4%，靠漲價 101% 加規模效應才轉正）；MiniMax 整體 17.9%。

差距的根源是 SOTA（State of the Art，業界最優）性能 “超模” vs 性價比 “普模” 的定價權區別。

算力負擔：國內兩家，算力經濟賬落後一年半。 Anthropic 上半年算力總成本佔收入 55%。智譜和 MiniMax 中報不拆研發裏的算力，海豚君按"營業成本里的推理算力 + 研發 × 招股書披露的算力佔比"推算：

智譜約 226%，MiniMax 約 283%——大致就是 Anthropic 在 2025 年一季度（251%）的位置。

費用結構：差距幾乎全在訓練。 銷售費用率三家都在 19–23%（如果剔渠道費大概 10%+，要比中國模型公司低一些），沒什麼分別；研發佔收入，Anthropic 60%，智譜 223%，MiniMax 255%；經營利潤率 −4%、−225%、−280%。

對比之下，Anthropic 證明了，“智能溢價” 能夠馴服訓練吞金獸。

當然，這裏的對比也稍顯冤枉——中國模型報表走得好看的應該是 DeepSeek，拿它和 Anthropic 比是真正的超級性能 vs 超級性價比兩極的較量。

五、靈魂發問：萬億賬單，收入要漲到多少才扛得住？

2025 年末，Anthropic 的不可撤銷算力承諾只有 546 億美元。到 2026 年 6 月末，採購承諾變成了 2656 億，另外還有已籤未起租的租約 3214 億；6 月之後，又新簽了 2450 億長期合同和 210 億短期合同。

再加上沒計入表內的浮動部分——2028–2031 年追加的 TPU（Tensor Processing Unit，谷歌自研張量處理器）1250–1500 億、AMD 超過 200 億。簡單加總，約 1.01 萬億美元（上限口徑，推算）。

十個月，從 546 億到 1 萬億，翻了近 20 倍。

圖 5：算力承諾的累積

錢都欠給了誰？

博通: TPU 設備融資租賃約 1612 億;

谷歌雲: 至少 1145 億（另有追加 TPU）;

SpaceX AI: 最多 1205 億（約每月 31 億）;

亞馬遜 AWS : 至少 1100 億;

微軟 Azure : 至少 449 億，

AMD: 超過 200 億

新雲：Nscale、Lambda 合計約 860 億。

要命的是合同性質：

谷歌、亞馬遜、微軟的合同都是"不管用不用，錢都得付"的照付不議；整張賬單裏，少數有彈性的，是 SpaceX AI——2027 年一季度之後可以提前 90 天取消。

圖 6：算力合同按交易對手

關鍵問題：這張賬單，要多大的收入才扛得住？

海豚君把已具名的合同按合同期直線攤開，峯值年化約 1150 億美元/年（推算，還沒算追加 TPU、AMD 和短期合同），是當前算力開支（2Q26 年化約 222 億）約 5 倍。

如果算力費用率要維持在上半年約 55% 的盈虧平衡線，年收入需要約 2100 億美元；想回到 2Q26 那樣約 45–48% 的水平，需要約 2550 億。而現在，2Q26 的年化收入是 462 億。

圖 7：經濟模型的閉環條件

也就是説，收入要再漲 4–5 倍。過去四個季度收入漲了約 15 倍，再漲 4–5 倍並非天方夜譚——但合同是剛性的，收入不是。

管理層自己也沒回避："隨着大量新增算力上線，相關費用會先於它最終支撐的收入確認，經營利潤率和調整後經營利潤率可能會在這些期間被壓縮……且短期算力用得越多，單位成本越高。"

翻譯一下：2Q26 那 8% 的經營利潤率，很可能是新一輪算力集中上線之前的高點。

六、大廠的錢，是投資還是訂金？

Anthropic 説了與雲大廠的關係：雲廠商"同時是我們的投資人、客户、分銷夥伴和競爭對手"；博通則"同時是供應商和出租方"。

圖 8：Anthropic 與大廠關係矩陣

挨個看：

亞馬遜： 2023、2024 年兩輪各 40 億美元可轉票據，剩下的 62 億美元票據就是 Anthropic 目前全部的債務。

2026 年又投了約 100 億美元股權，外加 150 億美元額度——按"和亞馬遜的算力容量里程碑"每次放 50 億；持股上限 12%。

反方向，Anthropic 承諾 2026 年 5 月到 2036 年 4 月，向 AWS 買至少 1100 億美元的算力；亞馬遜甚至可以用"欠 Anthropic 的錢"抵銷對它的票據放貸。

谷歌： 早期約 33 億美元票據已全部轉股；2026 年股權投資 200 億美元，另有 200 億額度（提款條件和 Anthropic 籤的第三方算力協議、收入目標掛鈎），上市時還有最多 100 億美元的認購權；持股上限 14.99%。

反方向，谷歌雲合同至少 1145 億，2028–2031 年還要從谷歌等 TPU 提供方追加 1250–1500 億。

微軟： 有股權投資但金額沒説；Azure 合同至少 449 億美元；Claude 也通過 Foundry 和 Microsoft 365 賣出去。

博通： 最"精妙"。5 年期 TPU 設備融資租賃，博通收租約 1612 億美元；同時，博通再借給 Anthropic 最多 420 億美元的可轉票據，"專門用於支付這筆租約的季度租金"，9% 實物付息，上市後可以按 30 日均價的 9 折轉成股票。

用博通的錢付博通的租金，最後再把債換成 Anthropic 的股票。

AMD： 2027 年起供應 MI450 Helios，初始批次超過 200 億美元；AMD 則隨着 GPU 交付進度，認購最多 50 億美元的無投票權股票。

英偉達： 沒有直接合同，但它的 GPU 通過微軟、SpaceXAI、Nscale、Lambda 繞了一圈進來，後三家合同合計約 2060 億美元。

把賬合起來看：亞馬遜、谷歌、博通、AMD 四家合計向 Anthropic 提供或承諾了約 1333 億美元資金，換回了約 4057 億美元的算力訂單，每投進來 1 美元，大約換回 3 美元的訂單。

圖 9：供應商資金與算力訂單

所以，這些錢到底是投資還是訂金？海豚君的看法是：都是。

這張網讓 Anthropic 用很少的現金，鎖住了遠超自身體量的算力；也讓大廠把對 Anthropic 的投資，變成了自家雲和芯片的訂單。

這也把超模、超雲、超芯拴成了一條繩上的螞蚱，剪不斷理還亂，而最後的出路只有一個——AI 一定要走出。

對 Anthropic 的好處是：錢不缺了， 6 月末現金加短期投資約 1317 億美元，另有 770 億美元沒提的戰略票據額度、150 億美元循環貸款。

但這樣的剛性付款協議，意味着 Anthropic 一旦出現類似三季度的競爭局面惡化，一定會降價：鎖定剛付的算力產能一定要物盡其用，用户用不完，降價也得賣；當下有產能鎖定，沒人會保價格，滲透率才是第一。這種邏輯下性價比模型估值壓力山大。

七、幾個特別提醒 + 特別股權結構

招股書裏，有幾處要注意：

• 2026 年前三季度，5–7% 的收入來自違反使用政策的客户，8–9 月加強執法後，這部分會降。
• 約 900% 的淨收入留存（NRR），是客户從試用到規模化爆發期的數字，不可外推。
• 2026 上半年淨虧損 807 億美元，主要是可轉換票據的公允價值變動（724 億）——估值漲了，票據跟着漲，屬於非現金損失，這類虧損別看。
• 管理層明説："收入增速會下降，而且可能明顯下降。"
• 這一版招股書裏，三季度收入、9 月末現金、承諾付款的年度表、大廠的持股比例，都空白。

股權安排很特殊：

• 控制權：兩個沒有經濟收益權的分權股——一股信託 T 股，有權選 4/7 席位；一股創始人 F 股，固定 50.1% 的投票權。
• 大廠沒有話語權： 亞馬遜、谷歌拿的是 N 類股（無投票權），招股書沒有披露任何大廠的董事席位或觀察員權利；上市後兩家各持股超過 5%。
• 公益安排： 8.47 億股 N 類股（全面攤薄後的 5%）注入公益基金，股價每漲 50% 最多再增發 2%；創始人承諾捐出 80% 的股權。

八、結論："利潤表吞金獸" vs “負債表房奴"，誰笑到最後還很難説

海豚君在跟蹤中國兩個大模型公司的時候説過，大模型是把一個資本密集型業務"全部攤在利潤表上"的生意；只有當一次訓練能夠長期攤銷、模型迴歸成真正的"資產負債表業務"時，這門生意才算立住。

Anthropic 的招股書恰好展示了這條路的一半：靠收入規模，它讓訓練這隻吞金獸第一次被利潤表接住了，單季經營盈利，推理毛利 85%，把國內兩家遠遠甩在身後。

但規模上量的隱形成本也很清晰：它把未來幾年的算力，變成了資產負債表上近 1 萬億美元的合同和租約，絕大多數照付不議。

過去是"虧損攤在利潤表上"，現在是"負擔壓在資產負債表上"。收入只要再漲 4–5 倍，這就是一家現金牛；漲不到，這張萬億賬單下最終誰能勝出，要看 AI 模型 vs 雲廠商在競爭中到底誰是牌桌上的話事人。

<此處結束>

本文的風險披露與聲明：海豚研究免責聲明及一般披露

相關文章：

《深扒 Minimax 與智譜：大模型，算力強度與融資耐力的絕殺？》

《AI 泡沫"原罪"：英偉達是 AI 戒不掉的"興奮劑"？》

《萬億拷問：瘋狂砸 AI，從哪裏賺回來？》