来源：TOP创新区研究院

话说，Anthropic的创始人阿莫迪兄妹在2020年离开OpenAI的时候，心里想的事情非常简单：

他们觉得OpenAI太商业化了，为了赚钱开始向微软妥协，这样迟早会搞出不安全的AI。

他们要成立一家新公司，把“安全”放在第一位。

到了2026年6月，这家原本为了“安全”而成立的公司，

向SEC递交了上市申请，

他们要“赚钱”了！

根据透露出来的数字，这家公司的估值在数周前的私募融资中已经达到了9650亿美元，年化营收也有440亿美元。对比 2025 年底大约 90 亿美元的流水，这简直是坐了火箭，媒体都在用“万亿级巨无霸”来形容它。

当红辣子鸡Anthropic的估值增长变化

当然，“万亿级巨无霸”是一个表面故事，这桩IPO最有趣的地方根本不是钱，而是它背后暴露出来的三个窘境。

账本

第一个窘境是账本怎么记。

直到今天，硅谷和华尔街其实都没搞懂怎么给前沿AI公司审计账目，因为在美国通用会计准则（US GAAP）里，根本没有“大模型训练”这一项。

你要是开一家普通的软件公司，规矩早就定好了：你花钱雇程序员写软件，在“研究阶段”，花掉的钱算费用（当期直接亏掉）；一旦软件进入“开发阶段”（确定能做成产品了），后面的花费就可以算作资产。

这叫ASC 350-40规则（内部使用软件开发资本化）。

Anthropic的首席财务官（CFO）和审计师认为，大模型也算是一种特殊的软件，于是就可以在这个老规矩上玩一些花样：

首先，他们把“算力”包装成“资产”。

我们假设，Anthropic花了20亿美元租用亚马逊的GPU来训练Claude 5。按照最保守的记账法（也是OpenAI早期的做法），这 20亿应该在今年全部记作“研发费用”（R&D Expense）。

这样一来，Anthropic今年的利润表上就会直接出现 20亿美元的巨额亏损，净利润和毛利率都会极其难看。

所以，Anthropic的账本不会这么自杀式记账。

他们会向审计师论证：“Claude 5在跑第50版和第100版测试时，模型已经具备了明确的商业化能力。所以，这20亿里的15亿美元，就可以算作‘内部使用软件的开发成本’。”

于是，这 15 亿美元的算力开支，从利润表上消失了，挪到了资产负债表里，变成了一项叫做“无形资产—模型权重”的科目。

既然是资产，就可以分期折旧。

Anthropic主张分 3 年折旧，那么在今年，这笔开支在账本上只体现为5亿美元的折旧费。

一进一出，当期的账面亏损直接凭空减少了 10 亿美元。

他们的毛利率也因此从30%瞬间被包装成了符合SaaS企业标准的 70%。

但这背后隐藏着一个致命的行业痛点：

模型迭代速度极快，AI模型的折旧速度堪比熔岩。

去年价值十亿美元训练出来的模型，在今年新一代算法面前可能瞬间贬值归零。如果折旧年限设得太长，资产负债表上就会充斥着毫无价值的“僵尸资产”；如果设得太短，利润表又将面临无情的季度绞杀。

LLM的迭代速度非常快，去年的模型已经不够看了

具体怎么折，行业还没有一个标准，

Anthropic也正是想先下手为强，让自己的做法成为标准。

第二，有一个公开的秘密，是关于470亿美元的营收的，

叫“左手倒右手”。

亚马逊和谷歌给Anthropic投了上百亿美元（仅亚马逊就投了 40 亿美元），但给的绝大部分不是现金，而是自家的“算力额度”（Cloud Credits），也就是俗称的代金券。

但这些代金券，算资产还是算费用？

Anthropic比较大胆，他们的做法是，

把通过这些额度训练出来的Claude大模型，放到亚马逊的平台（Amazon Bedrock），然后卖给其他企业客户，并且坚持采用“毛额法（Gross Revenue）”来确认收入。

简单来说：一个企业客户在亚马逊平台上花了 100 美元用Claude，亚马逊抽走 30 美元渠道费，分给Anthropic 70 美元。

如果按普通的“净额法”记账，Anthropic的收入是 70 美元；但为了撑起那 470 亿美元的年化营收规模，Anthropic在账本上记自己收入了 100

美元，然后把分给亚马逊的 30 美元记为“销售费用”。

他们的营收流水，在账面上就这样被凭空放大了将近 30%。

而Anthropic之所以要抢着上市，其实是想抢在OpenAI之前，把自己的这套“模型资本化+营收毛额确认”的账本变成行业标准。

一旦这套账本通过了证监会的聆讯，华尔街就会用同样的显微镜去照OpenAI，显然这对Anthropic有利。

安全信托

第二个窘境，是它引以为傲的“安全治理”。

Anthropic不是普通的公司，它是一家“公共利益公司”。

它设计了一个叫做“长期利益信托（LTBT）”的机构，里面的人都不持有公司股票，也不拿分红。但这个信托有一个特权：

他们可以决定公司董事会的大多数席位。

创始人这么设计，是为了防止公司为了迎合股东赚快钱，而忽视了安全。

但是请注意，你要在公开市场上玩这个，

就纯纯是在挑战华尔街的底线。

基金经理们把钱交给你，是为了让你实现利益最大化，而不是为了听你讲拯救人类的情怀。如果有一天，公司为了安全测试决定推迟新模型发布，导致股价大跌，股民们是会直接去法院起诉董事会的。

那这个矛盾怎么解决？

Anthropic的章程里其实偷偷留了一个“后门”：

如果持股达到超级多数的投资人联合起来，他们其实是可以强行解散这个安全信托的。

这大概就是最微妙的地方。

这个信托之所以能运转，并不是因为资本变善良了，而是因为资本手里握着一把随时可以拉闸的“断电开关”。

在上市前，这些核心股份高度集中在创始人团队和少数几家科技巨头手里，博弈尚在可控范围内。

但在IPO后，随着股权在公开市场的极度分散与流动，这个“断电开关”的实际控制权，将不可避免地落入那些拥有大量头寸的被动指数基金以及少数掌握关键代理投票权的机构手中。

流动性倾轧

第三个窘境，是外部资金的枯竭。

大模型太烧钱了！

SpaceX要往火星扔飞船，OpenAI要搞通用人工智能，Anthropic要维持下一代模型的研发，大家都需要几百亿的现金（就在2026年5月底，Anthropic刚刚完成了新一轮650亿美元的巨额融资）。

而全球愿意给这种高风险项目投钱的顶级机构，兜里的预算是有限的。

这就好比有三只巨兽，同时想挤进一扇窄门。

但大型主权基金和养老金的资产配置表上，对于“高风险、高资本支出”的非上市科技实体的配额是有严格红线的。

SpaceX 拥有无可替代的重型航天与近地轨道垄断叙事，它在大部分跨国主权基金的资产配置表中，占据着不可动摇的黄金位置。

SpaceX在6月的万亿天价IPO，为什么华尔街会捂着眼睛买单？

OpenAI 凭借其先发优势和更为庞大的开发者生态，在AI模型层中天然占据了“默认必买（Default Buy）”的第一优先级。

在这两只大象面前，Anthropic不得不去争夺剩下的那部分配置额度。他们知道自己没有OpenAI的名气大，也没有SpaceX的底蕴深，所以它能打的唯一一张牌，就是“抢跑”。

而在美股市场中，最大的流动性来源早已不是主动管理的主权基金，而是以先锋（Vanguard）、贝莱德（BlackRock）为代表的被动指数基金。

一家市值接近万亿美元的公司，如果不能在上市后快速被纳入标准普尔500指数，其股价将面临严重的被动失血。

如果Anthropic因为LTBT的独特治理结构而在指数纳入上遭遇障碍，它将损失数以百亿计的配置资金。

招股书草案中对这些技术性条款的修正与妥协，是决定其上市后股价稳定性的关键。

大模型的

“重工业”现实

过去三年里，前沿AI实验室的估值跳跃，完全建立在对“缩放定律（Scaling Laws）”的信仰上。

但到了2026年，简单粗暴地通过堆叠算力和数据来提升模型“通用智力”的边际效益，其曲线正在肉眼可见地放缓。

与传统的软件或互联网平台相比，前沿AI大模型在本质上更像是一种“重工业”：

模型的推理成本（Inference Cost）并未随着用户规模的扩大而呈现经典的指数级递减。每一次复杂的Agent多轮推理、每一次长文本的检索调用，都在真实地消耗昂贵的电能和GPU微秒。

在公开市场的显微镜下，投资者会迅速拆解其非GAAP毛利率。

如果该指标长期受困于算力租赁的刚性成本而无法跨越60%的红线，那么华尔街就会无情地收回其原本慷慨给予的“SaaS级估值倍数（20x-30x P/S）”，转而将其降格为类似“高性能计算/IT服务商（8x-12x P/S）”的估值逻辑。

其实，公开市场从来都不是一个适合孵化“耐心资本”的温床。

它是一台极其精密、以季度为单位、由无尽的数据和算法驱动的无情绞肉机。

当年，阿莫迪兄妹因为讨厌资本的短视而离开了OpenAI，想要在象牙塔里做安全的AI。但他们发现，要维持这个象牙塔，需要的资金量大到了他们无法想象的地步——

他们先是去找了风险投资，然后接受了云巨头的百亿赞助，最后不得不选择走上公开市场，去面对这个世界上最看重季度报表、最没有耐心的群体。

你可能会觉得，他们终究还是向资本妥协了。

但如果把你放在那个位置，面对每个月数亿美元的服务器账单，恐怕你也会做出同样的决定。

毕竟，在生存面前，

再高尚的窘境也得先让位。

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