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經過數月的期待和數次延遲，Anthropic 終於發佈了其 S-1 註冊聲明，讓世界得以一窺這家前沿大型語言模型 (LLM) 公司的內部情況。

Claude 系列大型語言模型的製造商 Anthropic 計劃在納斯達克以股票代碼 ANT 上市。Anthropic 將成為人工智能交易下一階段的重要考驗，據報道，該公司正籌備以高達 2 萬億美元的估值籌集 1000 億美元。

以下是 Anthropic S-1 文件中的五個關鍵數據。

圖片來源：Getty Images

116 億美元

這是 Anthropic 在截至 6 月 30 日的第二季度產生的收入金額。這一數字高於 2025 年第二季度的 7.87 億美元，也高於上一季度的約 47 億美元。

2026 年上半年，Anthropic 產生了近 163 億美元的收入，比 2025 年同期增長了 12.5 倍。

Claude 的大部分收入是通過基於消耗的使用模式產生的，即公司將 Claude 集成到他們的產品和工作流程中。消費者和企業也可以通過訂閲購買對 Claude 模型的訪問權限。

6370 億美元

人工智能之所以昂貴，部分原因在於處理其海量數據需求所需的設備和房地產。人工智能需要配備圖形處理器 (GPU) 和其他設備的數據中心，以及液體冷卻解決方案等專業功能來為芯片散熱。

在 S-1 文件中，Anthropic 列出了與此業務方面相關的所有潛在支出承諾，但並非所有承諾都具有完全約束力。以下是從現在起到 2036 年為止，在算力和 GPU 方面的具名支出承諾列表：

• 與 Broadcom 簽訂為期五年的協議，以獲得張量處理單元 (TPU) 算力接入權，金額為 1612 億美元。除非違約，否則不可取消。
• 支付 1205 億美元以接入 Space Exploration Technologies Corp. 擁有的 Nvidia GPU。協議有效期至 2029 年，但可提前 90 天通知取消。
• 2026 年至 2033 年間，無論使用情況如何，承諾向 Google 支付 1145 億美元的雲計算費用。
• 2026 年至 2036 年間，無論使用情況如何，承諾向 Amazon 支付 1100 億美元的雲計算費用。
• 2026 年至 2033 年間，承諾向 Microsoft 支付 449 億美元的雲計算費用。
• 2026 年至 2033 年間，支付 446 億美元以接入 Nscale Global Holdings 的 Nvidia GPU，除有限情況外不可取消。
• 2026 年至 2034 年間，支付 413 億美元以接入 Lambda 的 Nvidia GPU，除有限情況外不可取消。

如上所述，這些僅是具名交易，其中一些可以在相當短的通知期內取消，例如與 SpaceX 的交易。實際支出可能會更高。

例如，Anthropic 表示承諾在 2028 年至 2031 年間從 Google 等公司 “採購” 額外的 TPU 算力，預計成本在 1250 億至 1500 億美元之間。S-1 中還提到了其他交易，但提供的細節較少。

79%

這是 Anthropic 在截至 9 月 30 日的第三季度中，來自前五大客户以外的客户所產生的收入比例。此外，在截至 9 月 30 日的九個月中，沒有任何單一客户的收入佔比超過公司總收入的 10%。

許多人工智能公司面臨的一個重大問題是，它們的收入過於集中在少數客户身上，一旦其中一個客户出現問題，它們就會變得脆弱不堪。

我懷疑投資者會看好這些數據，因為他們會欣賞公司收入來源的多樣性。Anthropic 披露，截至 9 月 30 日，公司擁有超過 11,900 名客户，每位客户在過去 12 個月內的支出均超過 10 萬美元。

85%

這是基於提供的營業成本計算的該公司 2026 年上半年的毛利率。這一數字非常高，表明其擁有強大的定價能力。相比之下，Nvidia 的毛利率一直在 70% 中段徘徊。

儘管令人印象深刻，但投資者可能會質疑，報告的營業成本（主要包括算力和基礎設施成本）是否真正反映了使這些模型運行所需的所有成本。

例如，模型需要持續訓練，而這並不便宜。上半年，Anthropic 報告的研發費用約為 97 億美元，主要包括模型開發、研究和內部使用工作負載等成本。

此外，Anthropic 還產生渠道合作伙伴成本，即支付給 Amazon、Google 和 Microsoft 等合作伙伴的費用，以便通過他們的市場銷售其模型。這些費用包含在銷售和營銷費用中，2026 年上半年總計 38 億美元。

研發費用以及銷售和營銷費用不計入公司的營業成本。

94

這是招股説明書中專門用於 “風險因素” 部分的頁數。這引起了投資者的關注，因為在一份總共超過 400 頁的 S-1 文件中，用如此大的篇幅來闡述風險是不常見的。

這也值得注意，因為人們越來越擔心與人工智能相關的更廣泛的安全風險，這在近期涉及人工智能代理的黑客事件中日益明顯。

雖然整個風險部分並非全部致力於人工智能安全，但 S-1 確實指出，未能實施適當的 “模型護欄或安全措施” 可能會損害公司的聲譽、品牌或財務狀況。S-1 還將模型以 “非預期、不一致或自主方式” 行事列為一種風險。