冲击史上最大IPO！Anthropic招股书终于公开：半年营收163亿美元，数千亿美元砸向算力

酝酿数月，Anthropic 的招股书终于正式公开。

10 月 26 日，Anthropic 向美国证券交易委员会（SEC）提交首次公开募股（IPO）招股说明书，计划以“ANT”为股票代码在纳斯达克上市。据相关人士透露，公司最快可能于 11 月 16 日上市，估值有望达到 1.5 万亿至 2 万亿美元。

过去几年，凭借 Claude 系列大模型、Claude Code 等产品，Anthropic 迅速成长为 OpenAI 最重要的竞争对手之一。但外界始终难以了解，这家前沿 AI 公司究竟赚了多少钱，又为模型研发和算力投入付出了多大成本。

如今，长达 335 页的招股书让这些问题有了更具体的答案。2026 年上半年，Anthropic 营收达到 162.86 亿美元，净亏损却高达 807.48 亿美元，而第二季度已经实现营业盈利。企业客户的支出持续增长，公司也提前签下了数千亿美元的长期算力采购协议。

除了财务数据，招股书还披露了 Anthropic 未来的产品规划和治理安排。公司希望将 Claude 发展为能够独立完成复杂工作的“虚拟协作者”（Virtual Collaborators），并通过特殊股权和信托制度维持创始团队的控制权及 AI 安全治理机制。值得注意的是，Anthropic 还承认，部分收入来自后来被认定违反其使用政策的客户。

三年营收增长百倍，谁在为 Claude 付费？

2023 年初，Claude 刚刚进入商业化阶段时，Anthropic 还没有收入。此后，这家成立于 2021 年的公司开始迅速增长。招股书显示，2023 年，Anthropic 全年营收为 4,100 万美元；2024 年增长至 3.86 亿美元；2025 年进一步达到 45.85 亿美元，同比增长 1,088%。

这一势头延续到了 2026 年。仅上半年，Anthropic 就实现营收 162.86 亿美元，约为去年同期的 14 倍。其中，第一季度营收为 47.31 亿美元，第二季度达到 115.55 亿美元。换言之，仅用一个季度，Anthropic 创造的收入就相当于 2024 年全年的近 30 倍。

（来源：DeepTech 制图）

然而，与迅猛增长的营收同时出现的，还有惊人的亏损数字。2025 年，Anthropic 净亏损达到 419.65 亿美元；2026 年上半年，净亏损进一步扩大至 807.48 亿美元，远远超过同期营收。

这笔巨额亏损主要与融资安排有关。招股书披露，2026 年上半年，Anthropic 因可转债、衍生负债等金融工具公允价值变化确认的损失达到 723.88 亿美元。随着公司估值不断提高，此前发行的可转换金融工具价值也随之上升，并在会计报表中体现为损失，而非实际的经营现金流出。

如果回到主营业务，Anthropic 的经营状况实际上正在改善。2026 年上半年，公司营业亏损为 6.93 亿美元，较去年同期的 21.35 亿美元明显收窄。其中，第二季度首次实现单季度营业盈利，营业利润达到 9.74 亿美元。同期，经营活动现金流也由去年上半年的净流出 15.13 亿美元，转为净流入 39.29 亿美元。

支撑收入快速增长的，是越来越多的企业开始使用 Claude，并不断增加投入。截至 2026 年 9 月底，过去 12 个月为 Anthropic 贡献至少 10 万美元收入的客户超过 11,900 家，而一年前只有 950 多家。其中，收入贡献超过 100 万美元的客户超过 1,900 家，超过 1,000 万美元的约有 250 家。财富世界 500 强企业中，也已有超过一半达到其年收入贡献 10 万美元的门槛。

这些客户不仅数量增长迅速，支出规模也在扩大。招股书显示，截至 2026 年 9 月底，Anthropic 的净收入留存率达到约 900%。按照公司的统计口径，上一年同期已有收入的客户群体，今年相应季度贡献的收入约为此前的 9 倍。

（来源：DeepTech 制图）

这与 Anthropic 的收费方式密切相关。目前，公司主要通过订阅和按使用量收费两种方式获得收入。对于通过 Claude 平台调用模型的企业和开发者，费用主要根据消耗的 Token 数量计算。因此，当企业逐渐将 Claude 从简单问答扩展到编程、数据分析等日常业务时，模型使用量和相应支出也会随之增加。

Claude Code 就是一个典型例子。随着 AI 从提供代码建议发展到参与实际软件开发，部分用户的消费规模也显著提高。招股书披露，2026 年第三季度，未使用 Claude Code 的 Claude Enterprise 用户平均每月支出不足 75 美元，而使用 Claude Code 的用户中，消费最高的 5% 用户，其平均支出约为前者的 20 倍。

企业使用 Claude 的方式也在逐渐多样化。2025 年第四季度，在年收入贡献超过 10 万美元的客户中，约 30% 同时使用 Claude 平台和至少一款 Anthropic 自有应用；到 2026 年第三季度，这一比例已超过 50%。与此同时，Anthropic 还通过亚马逊 AWS、谷歌云和微软 Azure 等渠道触达更多企业客户，进一步扩大产品的使用范围。

随着客户群体扩大，Anthropic 对少数大客户的收入依赖也有所下降。2026 年第一季度，前五大客户贡献了约 36% 的收入；到第三季度，这一比例降至约 21%。而在此期间，前五大客户各自贡献的收入仍创下新高，表明大型客户支出增加与客户群体扩大正在同时发生。

不过，Claude 的使用量越大，所需要的计算资源也就越多。与传统软件不同，大模型每次响应请求都需要进行计算，而自主智能体执行复杂任务时，还可能连续调用模型和外部工具。因此，在收入快速增长的同时，Anthropic 仍需要持续投入巨额资金，确保有足够的算力支撑模型研发和客户需求。

数千亿美元的算力账单，如何支撑未来增长？

与快速增长的收入相伴的，是 Anthropic 不断攀升的算力支出。招股书显示，2023 年，公司算力和基础设施费用为 4.33 亿美元，2024 年增加至 25.22 亿美元，2025 年进一步达到 73.26 亿美元。进入 2026 年，仅上半年相关支出就达到 89.45 亿美元，已经超过去年全年。

不过，随着收入规模扩大，算力支出占营收的比例正在下降。2025 年第一季度，Anthropic 的算力和基础设施费用相当于同期营收的 251%；到 2026 年第二季度，这一比例已经降至 48%。Anthropic 将这一变化部分归因于模型训练和推理算法的持续改进，使同样数量的计算资源能够完成更多任务。与此同时，新模型能力的提升也带来了更多使用需求，推动收入增长。

（DeepTech 制图）

尽管如此，Anthropic 仍需要不断提前采购计算资源。招股书披露，公司通常需要提前 12 至 18 个月锁定算力，许多合同具有多年期限。这意味着，Anthropic 必须预判未来的模型训练规模和客户需求，在相关收入真正产生之前，就作出大额采购承诺。随着新算力陆续投入使用，相关费用也会提前发生，因此公司的营业利润率仍可能出现较大波动。

为确保未来拥有足够的计算能力，Anthropic 已与多家科技公司签署了规模庞大的合作协议。

其中，与谷歌签订的协议要求 Anthropic 在 2026 年至 2033 年期间，采购至少 1145 亿美元的算力服务；与亚马逊的协议涉及至少 1,100 亿美元的采购承诺，履行期限延续至 2036 年。此外，Anthropic 与微软的协议也涉及至少 449 亿美元的采购承诺，期限延续至 2033 年。

这些协议中的部分金额具有较强约束力。以谷歌和亚马逊为例，即使 Anthropic 的实际使用量未达到约定水平，通常仍需补足最低采购金额，除非符合合同规定的特定例外情形。因此，未来的客户需求能否持续增长，也关系到公司能否充分利用已经预订的计算资源。

除了三大云服务商，Anthropic 还在扩大算力供应来源。招股书披露，公司与 SpaceXAI 签署了总金额最高约 1,205 亿美元的协议，以获取基于 NVIDIA GPU 的计算资源；与 Nscale、Lambda 签署的相关协议金额分别最高约为 446 亿美元和约 413 亿美元。不过，这些合作的交付安排和终止条件并不相同，例如 SpaceXAI 的部分协议允许在初始不可取消期限结束后提前通知终止，因此合同最高金额并不等于未来确定需要支付的全部费用。

（来源：DeepTech 制图）

与此同时，Anthropic 也在改变算力采购方式。过去，公司主要依赖亚马逊、谷歌等云服务商提供计算资源，如今则开始直接租赁芯片，并将其部署在由合作伙伴运营的专用数据中心。Anthropic 将这一模式称为 Anthropic Direct，希望获得更灵活的基础设施配置能力。

例如，公司已与博通（Broadcom）签订多项为期五年的设备租赁协议，租赁期内的租金支付总额约为 1,612 亿美元，不包括利息，主要用于获取基于 TPU 的算力。与此同时，Anthropic 已经能够在 AWS Trainium、谷歌 TPU、NVIDIA GPU 和 AMD GPU 四类芯片架构上训练和运行 Claude，并通过自主开发的调度系统，根据不同任务的需求分配计算资源，以提高利用效率并降低对单一供应商的依赖。

如此庞大的基础设施扩张，也需要持续的资金支持。截至 2026 年 6 月底，Anthropic 累计筹集资金约 1,411 亿美元，持有现金、现金等价物及短期投资合计约 1,316.51 亿美元。今年 9 月，公司还将循环信贷额度扩大至 150 亿美元。不过，随着直接租赁设备、建设专用数据中心等投入增加，Anthropic 预计未来资本性支出仍将显著增长，经营和投资活动也可能继续产生大量现金净流出。

值得注意的是，Anthropic 的部分算力供应商，同时也是其投资者、融资合作方和商业渠道。亚马逊、谷歌等公司既为 Anthropic 提供资本和计算资源，又通过云平台帮助 Claude 触达企业客户，但它们自身也在开发 AI 模型和相关产品。Anthropic 在风险因素中承认，这种多重关系可能产生利益冲突，影响其获取算力的条件和成本。

此外，先进芯片供应、电力接入以及数据中心建设进度，也可能影响算力交付。如果未来客户需求未能达到预期，或者基础设施项目出现延误，Anthropic 都可能面临额外的经营压力。

从目前披露的数据看，Anthropic 已通过收入增长和技术改进，提高了每美元算力支出所能带来的收入。但随着更多长期合同进入履行阶段，公司仍需要不断扩大 Claude 的应用范围。而在 Anthropic 的规划中，未来推动需求增长的产品，将不只是回答问题的大模型，还包括能够自主完成复杂工作的 AI 智能体。

从 AI 助手到自主智能体，Anthropic 的下一步

Anthropic 提前锁定如此庞大的算力资源，也与其对 AI 未来用途的判断有关。在这家公司的设想中，用户交给 Claude 的将不再只是一个需要回答的问题，而是一项需要规划、执行并最终完成的工作。

招股书中，Anthropic 反复提到“虚拟协作者”的概念。与传统聊天机器人不同，这类 AI 系统不仅能够理解指令、生成内容，还可以调用工具、处理文件，并在较长时间内自主完成一系列相互关联的任务。Anthropic 希望，未来的 Claude 能像一名专业的同事一样参与工作。

Claude Code 是这一方向最具代表性的产品。2025 年 2 月，Anthropic 发布 Claude Code 研究预览版，将 AI 的编程能力从代码建议扩展到实际的软件开发流程。用户可以直接描述开发需求，由 Claude Code 规划步骤、修改代码、运行测试，并根据执行结果继续调整。Anthropic 认为，软件开发是自主智能体普及的重要起点，因为代码能够通过运行和测试验证，也更容易衡量 AI 是否真正完成了任务。

在 Claude Code 获得采用后，Anthropic 开始将类似的工作方式推广到其他职业。2026 年 1 月，公司推出 Claude Cowork 研究预览版，让不懂编程的用户也能通过自然语言指令，让 AI 读取文件、操作应用程序，完成文档、表格和演示文稿等任务。招股书称，截至 2026 年 9 月底，Cowork 推出后同期的采用速度已超过 Claude Code 在相应发展阶段的表现。同年 9 月，Anthropic 还开始将 Cowork 与 Claude.ai 合并，让用户能够在同一对话中完成从简单问答到复杂任务的切换。

围绕这一方向，Anthropic 的产品已经延伸到更多专业领域。例如，Claude Security 面向网络安全团队，帮助发现软件漏洞并提出修复方案；Claude Design 支持通过自然语言生成和修改设计、演示文稿等内容；Claude Tag 则将 AI 引入团队协作工具，让用户能够在工作群组中直接向 Claude 分配任务。

这些产品也体现了 Anthropic 在研发方向上的取舍。招股书明确提到，尽管图像和视频生成具有商业吸引力，公司目前并未将相关模型作为研究重点，而是将更多资源投入编程、自主智能体和安全研究。除了商业价值，软件开发等任务的结果通常更容易验证，也有助于研究人员发现模型存在的问题并持续改进。

与此同时，Anthropic 还在推动 Claude 进入科研和实验室场景。其推出的 Claude Science 是一款面向科研人员的 AI 工作台，可以连接 60 多个科学数据库，协助完成文献检索、数据处理和论文准备等工作。公司还通过组建生命科学团队、建设分子生物学实验室以及收购 Coefficient Bio，拓展在这一领域的专业能力。

（来源：DeepTech 制图）

更进一步，Anthropic 希望 AI 能够参与实际的实验操作。招股书介绍，其处于研究预览阶段的 Model Hardware Standard（MHS），可以让 AI 智能体通过标准化接口连接显微镜、液体处理设备和部分机械臂。这使 Claude 的应用范围有望从数字化工作延伸到实验室和其他现实场景，但相关技术仍需要进一步验证其可靠性。

除了向外部客户提供产品，Anthropic 也在大量使用 Claude 改进自身的研发流程。招股书披露，2026 年 9 月，公司代码库中超过 90% 的代码贡献由 Claude 编写。按照 Anthropic 的内部统计，2026 年第三季度，平均每名工程师每天向代码库贡献的代码量，已达到 2024 年全年日均水平的 45 倍以上。

Claude 还参与了下一代模型开发中的多个环节，包括运行实验、生成和处理训练数据、执行评测与安全检查，以及编写和审查代码。Anthropic 将这种利用现有模型加速下一代模型研发的过程称为 “Closing the Loop”，即形成持续改进的研发闭环：更强大的模型帮助研究人员提高开发效率，而新的算法和工程改进又可以推动下一代模型继续提升能力。

在更长期的规划中，Anthropic 希望 Claude 能够独立处理持续数小时、数天甚至数周的复杂任务，并通过多个智能体之间的协作完成更多工作。不过，这仍然是公司对未来技术能力的设想。随着 AI 从回答问题转向实际执行任务，模型也将获得更多访问数据、操作软件乃至控制设备的权限，如何在提高自主性的同时控制相关风险，也因此成为 Anthropic 必须面对的问题。

走向资本市场，Anthropic 如何平衡安全与商业利益？

随着 Claude 能够独立执行越来越复杂的任务，Anthropic 也需要面对新的风险。当 AI 可以访问企业数据、操作软件，甚至连接现实世界中的实验设备时，一次错误操作就可能产生更直接的影响。而 Anthropic 的特殊之处在于，AI 安全不仅体现在产品和研究政策中，也被写进了公司治理结构。

Anthropic 注册为美国特拉华州的公共利益公司（Public Benefit Corporation，PBC）。按照这一制度，公司董事会不仅需要考虑股东的经济利益，还需要兼顾相关群体的利益，以及负责任地开发先进 AI、使其长期造福人类的公共利益目标。

为了让这一理念在上市后得到延续，Anthropic 还设计了特殊的股权和董事会安排。其中，2023 年成立的长期利益信托（Long-Term Benefit Trust，LTBT），通过持有 Class T 股票，有权选举和罢免董事会多数成员。按照上市后的安排，七个董事席位中有四个由该信托负责选举，但信托本身并不直接参与公司的日常经营。

图｜Anthropic 七位创始人（来源：Anthropic）

与此同时，Anthropic 的七位联合创始人将通过另一种特殊股份保留控制权。根据上市安排，创始人共同设立的有限责任公司将持有一股 Class F 股票，拥有公司一般股东表决事项中 50.1% 的投票权。相比之下，面向公众投资者发行的 Class A 股票每股只有一票表决权。这意味着，即使公司上市，普通股东也很难通过投票改变主要治理安排。

除了治理结构，Anthropic 还计划将部分公司价值用于公共利益项目。招股书披露，公司已向其全资子公司 Anthropic Public Benefit Fund 配置相当于当时完全稀释后股份约 5% 的无表决权股票。此外，七位联合创始人均承诺，将各自持有的 Anthropic 股权的 80% 用于慈善事业。

这些安排与 Anthropic 长期强调的 AI 安全理念相呼应。在模型研发中，公司通过负责任扩展政策评估潜在风险，必要时限制部分能力开放或推迟模型发布。不过，安全要求也可能影响商业利益。2026 年 2 月，Anthropic 因反对将其技术用于大规模国内监控或完全自主武器，与美国政府发生争议，并被有关部门列为国家安全供应链风险。双方随后展开诉讼，相关争议截至招股书提交时仍未最终解决。

在日常经营中，如何识别和限制模型滥用，同样是一项挑战。Anthropic 披露，2026 年前九个月，公司约 5% 至 7% 的收入来自后来被认定违反其使用政策或商业条款的客户。由于识别和调查需要时间，相关收入可能在客户被终止服务前就已确认。公司预计，随着检测措施加强，这部分收入占比将有所下降。

此外，训练数据的版权问题也给 Anthropic 带来了实际成本。2025 年，公司就作家集体提起的 Bartz 版权诉讼达成 15 亿美元和解协议，并在当年确认相关费用。招股书还列出了其他正在进行的版权及数据使用纠纷，相关诉讼可能继续增加公司的经营成本。

Anthropic 在招股书中承认，为实现公共利益目标而采取的部分决策，可能与短期甚至长期的财务表现发生冲突。随着模型能力不断提升，如何在维持安全要求的同时继续推动商业增长，将成为公司上市后需要持续面对的问题。

目前，Anthropic 尚未公布最终发行价格和募资规模。但从已经披露的数据来看，这家公司在短短几年内实现了惊人的收入增长，经营状况逐步改善，同时也承担了数额庞大的长期算力采购承诺。

接下来，Anthropic 仍需要证明，快速增长的客户需求能否持续，算力投入能否带来足够的收入，以及不断提高的模型能力能否转化为稳定的商业回报。这些问题的答案，还需要在未来的经营中逐步揭晓。

1.https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/2130357/000162828026067168/anthropicpbc-sx1.htm

运营/排版：何晨龙

注：封面/首图由 AI 辅助生成