Anthropic 提交 IPO 申請，預估季度獲利達 10 億美元，OpenAI 則持續燒錢
6 月 1 日提交機密 S-1 文件；獨立財務模型估算 Anthropic 市值有望邁向 6 兆美元
Anthropic 已於 2026 年 6 月 1 日秘密提交首次公開發行（IPO）申請，這可能成為首家達到此規模並公開上市的前沿 AI 實驗室。由於申請文件處於保密狀態，官方財務數據尚未揭露。然而，以針對 AI 實驗室進行 SKU、層級及客戶類型由下而上（bottom-up）財務建模著稱的 SemiAnalysis Tokenomics 團隊，發布了關於 Anthropic 業務的詳細估算，描繪出一間在成長與獲利兩大關鍵指標上，遠超 OpenAI 的公司。
核心數據顯示：SemiAnalysis 估計 Anthropic 在 2026 年第三季產生了超過 10 億美元的 GAAP EBIT（息稅前盈餘），利潤率為 6%，而 OpenAI 的 EBIT 利潤率仍維持在負 100% 左右。該機構指出，近期《華爾街日報》關於 Anthropic 財務狀況的報導證實了其建模方法的準確性，為隨後的預測提供了可信度。
ARR 在兩季內從 90 億美元飆升至超過 600 億美元
該報告中最引人注目的數據點是 Anthropic 營收成長的加速速度。該公司 2025 年底的年度經常性收入（ARR）為 90 億美元。到了 2026 年第一季末，這一數字已達到 300 億美元，單是 1 月就增加了 30 億美元，2 月增加 70 億美元，3 月更增加了 110 億美元。SemiAnalysis 目前估計 ARR 已突破 600 億美元，幾乎完全由 Claude Code 所驅動；該機構稱，Claude Code 目前已佔 GitHub 總提交數的 7% 以上。
支撐此成長的是高達 500% 的淨美元留存率（Net Dollar Retention Rate），此數據由 Anthropic 財務長 Krishna Rao 於 5 月初在《Invest Like the Best》播客節目中披露。SemiAnalysis 進一步拆解其美元價值：在第一季末 300 億美元的 ARR 中，有 120 億美元來自一年前 ARR 僅為 20 億美元的客戶。其餘 180 億美元來自仍處於支出擴張初期的客戶，顯示其成長引擎遠未耗盡。
API 優先模式賦予 Anthropic 優於 OpenAI 的結構性利潤優勢
該報告的核心觀點是，Anthropic 的商業模式在架構上優於 OpenAI。基於用量的 API 營收佔 Anthropic 總 ARR 的 75-85%，訂閱制僅佔 15%。OpenAI 的情況則恰恰相反：截至 2026 年第一季，其營收中超過 65% 來自訂閱制，僅消費者訂閱就佔了 OpenAI ARR 的約 40%，而 Anthropic 僅佔 5%。
這種差異對利潤率至關重要。SemiAnalysis 估計 OpenAI 需支援超過 9 億名免費使用者，每人每月服務成本約為 0.70 美元，該機構稱這拖累了 20-30 個百分點的毛利率。「若 OpenAI 與 Anthropic 同樣擁有 1,000 億美元的 ARR，OpenAI 的毛利將少 250 億美元，」報告指出。這種差距會隨時間累積，因為毛利正是資助下一輪模型訓練的資金來源。
Anthropic 的混合毛利率已從 2024 年的負 94% 提升至目前的 60% 中段。該機構將此轉變歸因於每兆瓦（megawatt）運算能力的 ARR 提升，預計今年稍晚將達到 6,000 萬美元，高於九個月前的 1,600 萬美元。「這些運算成本在每個運算單位上大致是固定的，因此當你能從給定的運算單位中獲得更多 token，或對運行的 token 提高價格時，邊際利潤將趨近於 100%，」報告解釋道。
運算資源稀缺才是真正的制約，而非需求
SemiAnalysis 認為 Anthropic 的獲利在某種程度上是「非自願」的。「我們假設 Anthropic 可能並不想獲利，但運算限制了他們在訓練和新運算交易上的再投資能力，」報告指出。在 2026 年第一季，由於需求超過了可用基礎設施，使用者經歷了速率限制、停機和限流等問題。
即將到來的運算缺口規模巨大。SemiAnalysis 預測，到 2030 年底，OpenAI 和 Anthropic 的合計運算需求將超過 100 吉瓦（GW），在此期間需要新增超過 90 吉瓦，相比之下，2025 年僅新增 2.5 吉瓦，2026 年為 5 吉瓦。目前，兩家實驗室合計擁有的運算能力僅略高於 6 吉瓦。這種失衡是該機構認為 Anthropic 必須立即進入公開市場籌資的核心原因，正如 Alphabet 等超大規模雲端供應商（hyperscalers）在 6 月籌集了 847.5 億美元股權（自 2006 年以來首次發行股權），以及據傳正在準備籌資的 Meta 一樣。
再投資優勢可能擴大與 OpenAI 的差距
報告引入了「訓練、利息及稅前盈餘」（EBTIT），稱其為「實驗室再投資的預設新指標」。Anthropic 在 2026 年第二季實現了 36% 的 EBTIT 利潤率。以美元計算，SemiAnalysis 估計 Anthropic 在 2027 年扣除銷貨成本後，將有 1,600 億美元的資本可供再投資，而 OpenAI 為 920 億美元，並預計到 2028 年，Anthropic 將擁有 2,500 億美元的累計 EBTIT 優勢。
該機構將此視為複利效應：每一美元的再投資優勢都會擴大模型能力的差距，進而延長開源或競爭對手實驗室追趕的時間，從而保持前沿領域的定價權。據估計，Anthropic 目前將超過 60% 的運算能力用於訓練和內部使用，長期目標是將約 25% 的營收用於訓練運算，這意味著到 2030 年，訓練與推理運算的比例將達到 48:52。
程式編寫佔據營收主導，但集中化風險適中
目前實驗室整體 ARR 中，超過 65% 來自程式編寫應用場景，Cursor、Cognition、Loveable 和 Replit 等包裝軟體（wrapper）公司截至 2026 年第二季合計貢獻了 60 億美元的 ARR。儘管程式編寫業務集中，但客戶集中度似乎在可控範圍內：Meta 被認為是 Anthropic 單一最大客戶，但僅佔總營收的 3-5%，支出金額為低九位數。包裝軟體公司合計僅佔實驗室總 ARR 的 10-15%，顯示成長基礎廣泛，而非依賴少數幾個帳戶。
發行通路轉向超大規模雲端供應商市集
Anthropic 正日益透過 AWS Bedrock、Azure Foundry 和 Google Gemini Agent Enterprise Platform 等「Token 即服務」（TaaS）管道銷售，間接通路目前佔 ARR 的 15-20%，高於一季前的 5-10%。截至第二季，整體 TaaS 市場 ARR 估計為 280 億美元，其中 85% 的市佔率由三大超大規模雲端供應商掌握。SemiAnalysis 認為，支付給這些平台的營收分成（通常為 20-30%）是值得的，因為直接企業銷售的難度和成本極高，與其「支付給業務開發代表（BDR）、企業銷售人員、銷售工程師及客戶成功團隊來管理開拓、擴張與留存」相比，這種方式更為可取。
風險：價格戰、監管與擁擠的前沿市場
報告並未迴避該論點面臨的風險。據報導，OpenAI 已考慮降低 token 定價以奪回市佔率，而 Google DeepMind 和 Meta Superintelligence 可能會使程式編寫領域演變成四強爭霸，SemiAnalysis 承認若此情況發生，「顯然」會對 token 定價和毛利率造成壓力。監管風險也被直接點出：政府對前沿模型發布的限制（報告中稱為「Fable 風格」的延遲）可能會削弱支撐 Anthropic 定價權的能力差距，特別是在資金雄厚的超大規模雲端實驗室以及該機構稱正在「蒸餾」（distilling）Anthropic 模型的中國實驗室競爭下。
在利多方面，該機構指出 Anthropic 下一個重大模型發布（內部代號為 Fable）很可能成為網路安全及程式編寫以外其他垂直領域的加速器，預測 2026 年下半年每月新增 ARR 可能超過目前 100 億美元的步調。
6 兆美元的估值案例，OpenAI 面臨回應壓力
SemiAnalysis 的基準案例給予 Anthropic 20 倍的 2027 年底預估 ARR（3,000 億美元），這意味著明年每月新增 ARR 約為 150 億美元，企業價值達 6 兆美元，這將使其成為全球最大公司。該機構的核心觀點是，Anthropic 應先於 OpenAI 進行 IPO，因為其財務狀況更強健；這將迫使據傳已將上市計畫推遲至 2027 年的 OpenAI 公開財務數據，並在相對弱勢的情況下籌集資金。「Anthropic 有能力真正讓 OpenAI 起舞，」報告指出，但也肯定了 OpenAI 的進步，並提到自 GPT-5.5 和 Codex 發布以來，企業 API 的檢查結果「非常正面」，且 OpenAI 的增量營收正日益轉向 B2B 和 API 驅動，這與推動 Anthropic 超額表現的公式如出一轍。
Anthropic 深度解析：企業級 AI 霸主與兆美元算力護城河
商業模式
Anthropic 本質上是一家基礎設施公用事業公司，而非消費者應用軟體公司。其核心商業模式依賴於銷售 Claude 大型語言模型的計量存取權，透過按 Token（代幣）計費的推論服務進行變現。截至 2026 年中，該公司約 80% 的年度經常性收入來自企業對企業（B2B）通路，特別是 Claude API 與直接企業合約，而非消費者訂閱。這種與主要競爭對手 OpenAI（後者高度依賴消費者訂閱收入）的結構性差異，使 Anthropic 能夠將單位經濟效益與高利潤、基於使用量的定價模式掛鉤。透過將模型嵌入開發者與大型企業的工作流程，Anthropic 在基礎設施層面獲取價值，其前沿系統的定價為每百萬輸入 Token 10 美元，每百萬輸出 Token 50 美元。
其產品組合以 Claude 3 與新發布的 5 系列模型為核心，包括面向公眾的 Claude Fable 5，以及受限且高度敏感的 Claude Mythos 5。關鍵營收驅動力為 Claude Code，這是一款代理型（agentic）程式開發產品，其年度帳單金額在 2026 年初從零迅速成長至超過 25 億美元。這種轉向代理型工作流程的趨勢，消耗的算力遠高於傳統對話功能，帶動 Token 使用量大幅成長。因此，儘管整體產業的混合 Token 定價面臨下行壓力，但 Anthropic 的消費曲線呈現指數級加速，推動公司年度營收運轉率（run-rate）在 2026 年 4 月突破 300 億美元，並於 2026 年 5 月逼近 470 億美元。
市占率與競爭動態
企業級人工智慧市場已整合為嚴格的寡占市場，但內部排名已發生劇烈變動。截至 2026 年第二季，Anthropic 在美國企業 AI 支出方面超越 OpenAI，市占率達到 34.4%，領先 OpenAI 的 32.3%。在規模達 370 億美元的企業級基礎模型市場中，Anthropic 目前擁有 40% 的市占率，OpenAI 為 27%，Google 則為 21%。此一主導地位源於其超過 30 萬家企業客戶的龐大基礎，其中更有超過 1,000 家企業的年支出超過 100 萬美元。主要終端客戶包括 Deloitte 與 Accenture 等全球系統整合商，這些企業已建立專屬的「Claude 卓越中心」（Claude Centers of Excellence），為數萬名專業人員進行平台培訓。
競爭格局的定義在於 Anthropic 憑藉複雜推理與長文本程式開發任務的卓越表現，在企業部署競標中屢屢勝出。即便是 OpenAI 的主要支持者微軟（Microsoft），也在 2026 年初將 Claude Cowork 技術整合至 Microsoft 365 Copilot 套件中，實質上認可了 Anthropic 的企業級霸主地位。儘管 Google 透過 Gemini 的生態系綑綁來維持影響力，Meta 則透過 Llama 系列為高度客製化的地端部署提供開放權重（open-weight）替代方案，但 Anthropic 已成功鎖定高階專業市場。這反映在其用戶平均收入（ARPU）指標上，Anthropic 的用戶平均收入是其最接近的企業競爭對手的 3 倍以上。
算力供應鏈
Anthropic 的高速成長使其成為全球經濟中最大的半導體算力消費者之一。該公司的主要供應商為 Amazon Web Services 與 Google Cloud，兩者提供訓練及運行前沿模型所需的關鍵晶片。2026 年初，面對嚴重的算力限制導致模型效能暫時下降並被迫進行流量限流，Anthropic 透過鎖定 10 吉瓦（GW）的算力容量，展現了供應鏈工程的精湛手腕。這包括與 Amazon Web Services 簽署一項為期十年、總值 1,000 億美元的合約，利用 Amazon 自研的 Trainium 與 Graviton 晶片，確保高達 5 吉瓦的算力容量。
同時，Anthropic 與 Google 及 Broadcom 簽署了一項多吉瓦合約，採購預計於 2027 年上線的次世代 Tensor Processing Units（TPU），並據報獲得 SpaceX 的 Colossus 叢集使用權。透過將硬體依賴分散至 Amazon、Google 及客製化晶片供應商，Anthropic 在降低供應商鎖定風險的同時，確保擁有支撐成長所需的龐大實體基礎設施。這種動態創造了一個引人入勝的經濟循環：雲端巨頭（hyperscalers）從 Anthropic 獲取即時且高利潤的基礎設施收入，而 Anthropic 則利用其資產負債表建立起一道小型 AI 實驗室無法逾越的算力護城河。
競爭優勢
Anthropic 的主要競爭護城河在於其專有的「憲法 AI」（Constitutional AI）框架，該框架將安全性與可解釋性直接嵌入模型層級。在高度監管的企業領域，這種安全優先的架構不僅是公關說詞，更是嚴格的採購先決條件。企業部署 Claude 是因為它展現了優異的幻覺抵抗力，且明確承諾不使用客戶數據進行訓練，從而降低了大規模 AI 生產環境中的法律與營運風險。此一優勢在 2026 年 4 月隨著「Project Glasswing」的啟動而制度化，該聯盟成員包括 Apple、JPMorgan 與 CrowdStrike，利用 Anthropic 受限的 Mythos 模型，主動識別並修補全球基礎設施中的關鍵軟體漏洞。
此外，Anthropic 受益於企業級飛輪效應。透過 Claude Code 與開發者環境的深度整合，產生了高轉換成本，使工程團隊圍繞 Anthropic 的代理型工具重構整個軟體開發生命週期。由此產生的使用數據進一步優化了模型在複雜、多步驟推理上的能力，使 Anthropic 與缺乏資金補貼大規模持續強化學習的開源替代方案進一步拉開差距。這種結構性優勢反映在公司的單位經濟效益上，截至 2026 年中，推論毛利率已擴張至 60% 中段水準，使公司得以實現營運獲利。
產業動態
基礎模型產業目前正經歷從能力擴張到監管摩擦的危險過渡期。對 Anthropic 而言，最嚴峻的威脅來自地緣政治與監管干預。此風險在 2026 年 6 月驟然顯現，當時美國商務部以國家安全為由，對 Claude Fable 5 與 Mythos 5 的網路安全及生物研究雙重用途能力表示擔憂，強制要求在全球範圍內暫停使用這兩款模型。儘管在實施升級版安全分類器後，服務於 2026 年 7 月恢復，但該事件暴露了 AI 分發的脆弱性。單一政府指令即可瞬間將一家公司的旗艦產品從全球市場中切斷。
次要威脅則是 AI 基礎設施建設固有的波動性。維持前沿地位所需的資本支出極為龐大，全產業的算力規模每年以 3 倍的速度擴張。若 AI 擴散至更廣泛經濟領域的速度落後於這項兆美元規模的基礎設施投資，整個產業將面臨算力負債與實現企業價值之間的嚴重期限錯配。Anthropic 本質上是在押注其企業客戶將持續以指數級速度吸收代理型能力，從而證明對未來資料中心數十億美元投入的合理性。
新進者的威脅
儘管訓練通用前沿模型的資本需求已形成極高的進入門檻，但一批資金雄厚的新創公司仍對現有的寡占格局構成可信威脅。2026 年初，來自 Google DeepMind、Meta 與 OpenAI 的頂尖研究人員獲得巨額融資，致力於開發具顛覆性的非 Transformer 架構。值得注意的新進者包括募得 11 億美元種子輪資金的 Ineffable Intelligence，以及獲得 10 億美元資金以開發持續性現實世界學習系統的 AMI Labs。
這些新進者並未試圖在傳統大型語言模型上與 Anthropic 進行蠻力算力競賽。相反地，他們專注於專業化垂直模型、新型代理架構，以及繞過靜態訓練數據限制的系統。若這些替代架構被證明在算力效率上顯著更高，或具備真正的持續學習能力且不會出現「災難性遺忘」（catastrophic forgetting），它們可能迅速使當前世代的模型商品化，並削弱 Anthropic 在開發者生態系中的定價權。
管理層績效
執行長 Dario Amodei 策劃了現代經濟史上最具侵略性且成功的企業崛起之一。在他的領導下，Anthropic 從一家以研究為導向的安全實驗室，轉變為冷酷的商業執行機器，在不到三年內將營收從零擴張至數百億美元。Amodei 展現了卓越的戰略務實主義，在公開警告 AI 存在風險的同時，積極推動企業級程式開發代理的變現。他於 2026 年 1 月發表的《科技的青春期》（The Adolescence of Technology）一文，巧妙地將 Anthropic 定位為 AI 領域唯一負責任的管理者，這一敘事與風險趨避型機構買家產生了深刻共鳴。
他與 Amazon 及 Google 談判達成前所未有的算力協議，實際上迫使雲端巨頭補貼競爭對手，突顯了他對平台槓桿效應的精準掌握。此外，管理層對單位經濟效益保持嚴格紀律，引導公司邁向營運獲利，而競爭對手則持續在低利潤的消費者訂閱業務上燒錢。成功度過 2026 年 6 月的出口管制危機，進一步鞏固了執行團隊在不影響商業動能的情況下，處理複雜政府關係的能力。
績效總結
Anthropic 已成功從一家人工智慧研究實驗室轉型為現代數位經濟的基礎設施層。透過積極鎖定高利潤的企業與開發者工作流程，該公司實現了前所未有的營收規模，年度經常性收入突破 300 億美元，並在企業市占率上超越主要競爭對手。透過與多家雲端供應商鎖定 10 吉瓦的算力容量，確保了 Anthropic 擁有維持技術前沿所需的實體資源，而其「憲法 AI」框架則在受監管產業中提供了持久的護城河。
然而，前進道路並非沒有嚴重的結構性風險。聯邦監管機構對其最先進模型短暫而令人不寒而慄的禁令，凸顯了 Anthropic 的產品路線圖現已受到國家安全否決權的制約。此外，其基礎設施承諾的龐大規模，要求企業採用率在未來十年內必須完美複利成長。儘管存在這些風險，但該公司的營運紀律、獲利能力以及在開發者生態系中的主導地位，使其成為當前人工智慧領域中最具吸引力的資產。