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Anthropic首次宣布商业化计划与盈利模式

Anthropic首次宣布商业化计划与盈利模式

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2026-05-24


新智元报道


就在整个行业还在为“AI公司究竟能不能盈利”争论不休时,一份最新的季度数据,似乎给出了一个明确的答案。

Anthropic,这家一度被视为OpenAI最强挑战者的公司,不仅实现了营收的爆炸式增长,更关键的是,它即将迎来成立以来的首次季度盈利。而与此同时,行业领头羊OpenAI的财务表现,却呈现出另一番景象。

109亿营收,一个季度干翻全年

根据曝光的内部数据,Anthropic在第二季度的预计营收达到了惊人的109亿美元。要知道,就在上一个季度,这个数字还只是48亿。一个季度,直接翻了一倍还多。

更让市场感到炸裂的,是它的盈利能力。预计5.59亿美元的营业利润,标志着Anthropic将首次实现季度盈利,这比它自己给投资人的预测,整整提前了两年。


戏剧性的是,就在同一天,OpenAI一季度的账目也被公之于众。调整后的营业利润率是-122%。这意味着什么?简单换算一下,OpenAI每赚进1美元,就要倒贴出去1.22美元。即便扣除了股权激励这类非现金支出,它依然处于“烧钱狂奔”的状态。


如果把时间线拉长,Anthropic的增长轨迹就更具冲击力了。其近期的年化营收已逼近450亿美元。而作为对比,OpenAI在今年2月公布的年化营收是250亿美元。曾经的追赶者,不仅在营收规模上实现了反超,甚至还拉开了将近一倍的差距。


回顾一下这个堪称恐怖的增长曲线:2024年底,Anthropic的年化营收大约在10亿美元;到了2025年底,这个数字冲到了90亿;进入2026年,增长彻底起飞,2月达到140亿,3月190亿,4月突破300亿,如今已逼近450亿。从10亿到450亿,只用了不到一年半的时间。

其CEO Dario Amodei不久前在开发者活动上透露,公司原本是按照“年增长10倍”的乐观预期来规划产能的。结果2026年第一季度实际跑出来的增速是80倍,据说算力团队当时差点被“干爆”。

34.4% vs 32.3%,企业客户反水了

如此惊人的增长,动力究竟来自哪里?答案或许藏在一份第三方数据里。

Ramp,美国最大的企业支出管理平台之一,每月都会发布一份AI采购指数。今年5月的最新数据显示,34.4%的美国企业正在为Anthropic的产品付费,而选择OpenAI的比例是32.3%。

这是有记录以来,Anthropic首次在企业采购份额上超越OpenAI。


对比去年同期,变化更为显著:Anthropic的份额从9%暴涨至34.4%,增长了26个百分点;而OpenAI同期仅微增0.3%,几乎停滞不前。

对此,Ramp的首席经济学家Ara Kharazian分析认为,Anthropic采取了一种非常精明的策略:先集中火力攻克金融、科技、专业服务等高价值行业的技术团队,建立滩头阵地后,再向更广阔的市场扩张。


这背后的核心增长引擎,无疑是Claude Code。Anthropic向投资人透露,目前已有超过1000家企业客户每年在Claude上的花费超过100万美元。而在今年2月,这个数字还只是500家。短短三个月,翻了一倍。

还有一个容易被忽略但至关重要的细节:Anthropic的算力成本正在快速下降。第一季度,每赚1美元营收,对应的算力成本是71美分;到了第二季度,这个数字预计将降至56美分。这意味着,Anthropic不仅收入在猛增,赚钱的效率也在同步提升。


每赚1美元,反亏1.22美元

当然,从绝对营收数字看,OpenAI在一季度仍以57亿美元领先于Anthropic同期的48亿,多出近10亿美元。

然而,营收领先已不足以掩盖利润表上的“血色”。-122%的调整后营业利润率,是一个相当危险的信号。它表明,OpenAI当前的商业模式,距离健康的自我造血还有相当长的路要走。

9.05亿周活,增长卡住了

OpenAI面临的麻烦远不止亏损。更令人头疼的是,其核心产品ChatGPT的用户增长似乎遇到了瓶颈。

一季度,ChatGPT的平均周活跃用户数约为9.05亿。这个数字看似庞大,但要知道,OpenAI原本预计在去年底就能突破10亿大关,结果并未达成。更细致的数据显示,今年2月的周活数曾达到约9.2亿的峰值,但整个一季度的平均值反而更低。这说明在2月之外的时段,用户量实际上出现了下滑。

有消息称,OpenAI内部已向员工发出预警,要求大家做好迎接“寒冬”的准备。


付费用户数倒是仍在增长,一季度拥有5500万消费者订阅用户,比去年底增加了800万。但显然,仅靠订阅费,远远填不上-122%利润率的巨大窟窿。

真正支撑住一季度营收的,是编程智能体Codex、面向企业的直接销售,以及刚刚在ChatGPT上开始测试的广告业务。


OpenAI似乎把未来的希望押注在了广告上,其内部计划是到2030年通过广告创造超过1000亿美元的收入。但那是2030年的故事,而眼下是2026年,远水难解近渴。

密谈微软Maia芯片,3300亿算力全面铺开

Anthropic能够如此迅速地逼近盈利,与其独特的算力策略密不可分。

与OpenAI和xAI长期深度绑定英伟达不同,Anthropic从一开始就选择了“不把鸡蛋放在一个篮子里”的多芯片路线。它同时调度着来自英伟达GPU、亚马逊Trainium、谷歌TPU以及SpaceX Colossus集群的庞大算力。

而现在,它的算力版图上,很可能即将增添一个新玩家——微软。


最新消息显示,Anthropic正在与微软洽谈,计划使用其自研的Maia 200 AI芯片。这款芯片于今年1月发布,采用台积电3纳米工艺,在推理效率上据称比同价位竞品高出30%以上。它的主攻方向正是高效运行现有模型,而非训练新模型。这对于已经完成核心模型训练的Anthropic来说,无疑是降低推理成本、提升利润率的理想选择。

那么,Anthropic当前的算力版图究竟有多庞大?

  • 亚马逊:作为最大投资方和云服务供应商,承诺投资最高250亿美元,并与Anthropic签署了一份为期10年、价值超1000亿美元的Trainium芯片使用协议。
  • 谷歌:承诺投资最高400亿美元,提供TPU算力,并从明年开始交付多个吉瓦级的下一代计算容量。
  • SpaceX/xAI:Anthropic每月支付12.5亿美元租用其Colossus数据中心的算力,合同持续到2029年5月,三年总价值超过150亿美元。
  • 微软:去年底宣布投资50亿美元,Anthropic则承诺在Azure云上支出300亿美元。如今,双方又在洽谈Maia芯片的合作。

仅计算对亚马逊、谷歌、微软三大云巨头的承诺支出,Anthropic就锁定了至少3300亿美元的算力资源。再加上SpaceX和英伟达,全球五大顶尖算力供应商同时在为一家公司输送“燃料”。这种程度的“多源供应”策略,在整个AI行业绝无仅有。


值得注意的是,Meta和OpenAI最近也开始效仿Anthropic,探索多芯片策略,但它们的起步已经晚了很多。另一个细节是,自去年11月以来,Anthropic一直在稳步增加其在微软Azure上的算力使用量。微软方面也给予了全力支持,不仅调配了更多现有英伟达服务器资源,还为其搭建新的集群,甚至不惜削减对部分小客户的资源倾斜。

在算力决定一切的AI终极竞赛中,Anthropic正在以惊人的速度扩充产能,并且,它在每一家供应商那里,都为自己留好了后路。

同奔万亿IPO,一个盈利一个亏血

眼下,全球最顶尖的两家AI公司都在向公开市场冲刺。

OpenAI正与高盛、摩根士丹利等投行闭门赶工招股书草案,最快将于本周五秘密递交美国证券交易委员会(SEC),目标是在9月上市。其上一轮融资估值已达8520亿美元,此次IPO的目标是突破万亿市值大关。

Anthropic同样在紧锣密鼓地筹备上市,最快可能在今年10月。目前正在进行一轮高达300亿美元的融资,投前估值已达9000亿美元。

这场对决充满了戏剧性:OpenAI拥有ChatGPT、9亿周活用户和全球最响亮的AI品牌;但真正愿意为AI能力持续支付高额费用的企业和开发者,似乎正在用脚投票,转向Anthropic。


未来的竞赛只会更加烧钱。两家公司都在全力冲刺下一代更强大的模型,这意味着算力开支将继续膨胀。这场比赛比的已经不只是谁的模型更聪明,更是谁的财务更健康,谁的账上有足够的“弹药”支撑自己跑到最后。

历史总是充满巧合。2024年,Dario Amodei带领一批人从OpenAI出走,创立了Anthropic。当时,外界普遍认为这不过是又一个注定活在OpenAI阴影下的挑战者。

五年后的今天,出走的团队即将实现盈利,而留下的巨头,每赚一块钱,却还在倒贴一块二。AI商业化的故事,迎来了一个意想不到的章节。

参考资料:
https://www.theinformation.com/articles/anthropic-talks-use-microsofts-ai-chips?rc=epv9gi
https://www.theinformation.com/briefings/anthropic-projects-turning-operating-profit-second-quarter?rc=epv9gi
https://www.theinformation.com/articles/openai-held-1-billion-revenue-lead-anthropic-first-quarter

编辑:摩西

来源:https://www.163.com/dy/article/KTHDUKES0511ABV6.html
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