营收狂飙却难掩巨额账单:Anthropic三季度重回亏损,近 9000 亿美元算力承诺成IPO最大考验

资讯 AI 开发者社区 作者:编程导航 全文 4145 字 · 约 11 分钟读完 配图 1 张 分类Anthropic上市财报算力金融 AI

人工智能明星企业 Anthropic 近日向美国证券交易委员会(SEC)提交了招股书修订稿,正式补全了2026财年第三财季(截至9月30日)的财务数据。数据显示,尽管公司的营业收入仍在快速增长,但由于短期算力成本激增以及多项费用叠加,Anthropic 仅维持了一个季度的经营盈利便再度转为亏损,而其高达近9000亿美元

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人工智能明星企业 Anthropic 近日向美国证券交易委员会(SEC)提交了招股书修订稿,正式补全了2026财年第三财季(截至9月30日)的财务数据。数据显示,尽管公司的营业收入仍在快速增长,但由于短期算力成本激增以及多项费用叠加,Anthropic 仅维持了一个季度的经营盈利便再度转为亏损,而其高达近9000亿美元的算力采购承诺也引发了市场的广泛关注。

营收增速放缓,经营盈利“昙花一现”

财务数据显示,Anthropic 在三季度实现营收约170亿美元,较二季度的116亿美元环比增长约47%,较去年同期的14亿美元增长逾10倍。不过,相比二季度高达144% 的环比增幅,其营收增速已出现明显的放缓迹象。此外,招股书提示,今年前九个月有5% 至7% 的收入来自违反其使用政策或商业条款的客户,公司自8月起已加大了违规使用的整治力度,未来收入增速可能因此进一步承压。

在利润表现方面,Anthropic 在三季度录得5.67亿美元的经营亏损,而其在上一季度刚刚首次实现9.74亿美元的经营盈利。导致由盈转亏的核心原因在于算力成本的急剧飙升:由于三季度用户需求增长超出预期,原定算力出现短缺,公司不得不临时加购了价值50亿美元的短期算力,其价格显著高于长期合同。

受此影响,三季度算力与基础设施支出环比大增77% 至99亿美元。从投入产出效率来看,每投入1美元算力与基础设施仅能带来1.72美元收入,低于二季度的2.08美元,该指标出现了首次下滑。与此同时,新模型降价和合同折扣也使三季度收入减少约6亿美元,成本上行与价格下行两头挤压了利润空间。

此外,与员工捐赠配捐计划相关的20亿美元非现金费用也被计入了当季。若剔除此类项目及股权激励后,Anthropic 仍拥有约25亿美元的调整后经营利润,但其利润率已由之前的19% 下滑至15%。为摆脱对高价短期算力的依赖,Anthropic 目前正积极推进旨在以成本更低的长期产能替代短期算力的专属基础设施项目。

近9000亿美元算力账单压顶,未来一年到期金额超600亿美元

除了当季的财务表现,本次修订稿首次全面披露了承诺支出总额。计入9月30日之后新签的合同,Anthropic 的采购和租赁承诺总额约为8954亿美元,几乎全部用于购买算力与租用数据中心,付款期一直延续到2045年。

在这些庞大的承诺支出中,最受外界关注的是其迫近的短期偿付压力:其中约有698亿美元将在未来12个月内到期。这一数字不仅超过了 Anthropic 按三季度营收折算的全年收入,也相当于其在9月末约1318亿美元现金及短期投资总额的一半以上。

不仅如此,8954亿美元并非全部支出。Anthropic 计划向谷歌采购1250亿至1500亿美元的芯片,并在芯片巨头 AMD 身上花费超过200亿美元,这两笔合同因未约定固定金额而暂未计入总额。公司估计此类合同未来约需支付1500亿至1750亿美元,若将其一并计入,其算力采购账单总额将正式突破1万亿美元。

巨额资金流向产业链多方,多重角色交织考验IPO前景

从这笔天价账单的资金流向来看,涵盖了整个 AI 硬件与云计算产业链的各个核心环节。其中,博通以约1612亿美元的 TPU 设备租赁居首;Alphabet 旗下的谷歌紧随其后,合同金额不低于1213亿美元;马斯克旗下 SpaceX 的AI部门合同金额上限为1205亿美元;亚马逊的合同金额不低于1100亿美元;微软则为449亿美元。此外,英国 AI 云服务商 Nscale 与美国 GPU 云服务商 Lambda 也分别拿下上限为446亿美元和约413亿美元的合同。

业内分析指出,对于云计算巨头而言,Anthropic 的身份呈现出高度的复杂性,它同时兼具客户、竞争对手、销售渠道和投资标的多重角色。随着巨额刚性算力债务与波动性收入的错配逐渐浮出水面,如何向市场证明其商业模式的抗周期能力与自由现金流质量,将成为 Anthropic 接下来冲刺 IPO 过程中最为严峻的考验。


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day3-如何写出一个高质量的 Skill(组内分享) 高质量 Skill 不是“一个调得很顺的巨型 Prompt”,而是一个可验证、可回归、可维护的能力包。 先定义“什么算好”,再实现“怎么做好”。评估体系先于 Skill 本身成型。 下面用“故障诊断 Markdown 转 YAML”作为例子,但方法是通用的。 --- 一、先想清楚:Skill 到底是什么 一个 Skill 至少包含四部分: 部分 作用 接口 输入什么、输出什么、边界在哪 流程 分几步做,每步的产物是什么 规则 硬约束、经验规则、失败模式 降级策略 不确定时怎么办,而不是硬编一个看似合理的结果 高质量 Skill 的共同点:职责单一、接口清晰、规则可定位、输出可验证。 反例:把几十条经验全塞进一个主 Prompt,改一条规则要重调整个 Prompt,评估时也不知道是哪条规则退化。 --- 二、核心方法:先建评估,再写 Skill 不要先写转换器再补测试。正确顺序是: 1. 定义输出契约:什么算合法、什么算合格; 2. 建金标准集:一小批人工认可“可放行”的样本; 3. 先写评估 Skill:让它在金标准集上跑出基线; 4. 再迭代生成 Skill:每次修改跑同一套评估,无退化且目标维度提升才算正向。 这就是评估驱动开发:评估是 Skill 的单元测试,金标准集是回归锚点。 --- 三、评估 Skill:三层门禁,逐层递进 前一层不过,后一层不跑。每层留可追溯证据。 第 1 层:确定性硬门禁 用解析器、Schema、校验器完成,不消耗模型成本。 · 输出可解析; · 必填字段齐全,类型/枚举合法; · 引用目标存在,无悬空引用、无不可达节点; · 关键路径至少有一条能到达预期出口。 不通过直接打回。 第 2 层:语义断言 用脚本 + 结构遍历检查“逻辑对不对”,仍然保持确定性。 通用检查项: · 覆盖率:源材料里的关键步骤、分支、条件,输出里是否都有对应? · 完整性:每个判断节点是否都有明确出口?有没有死胡同? · 可达性:每条路径是否都能到达预期终点?有没有无出口循环? · 顺序与依赖:有先后依赖的操作,是否保留了顺序?有没有被拍平成无序列表? 例子:故障诊断转换中,检查“每个判断项是否有是/否/异常出口”“每条路径是否能到根因”。 第 3 层:LLM-as-Judge 只处理解析器表达不了的维度:忠实度、完整性、可执行性。 但 Judge 会漂移,不能单独放行,必须建立在第 1、2 层之上。Judge 的 Prompt、rubric、模型版本都要版本化,换模型必须用金标准集重新校准。 通用 Judge 维度: 维度 问什么 忠实度 输出是否忠实源材料意图?有没有自行发明内容? 完整性 关键步骤、条件、证据是否保留?隐式知识有没有被压成空话? 收敛性 输出是否仍指向原目标,而不是发散? 可执行性 下游不依赖源材料能否直接使用? --- 四、金标准集:回归测试的锚点 不需要一开始就标注几百份。用已认可的样本当种子,扩到 15~30 份,覆盖失败模式而非随机抽样: · 完整正例:典型流程; · 边界/异常分支:异常路径、循环、前置失败回退; · 已知易错模式:实际踩过的坑; · 留出集:不参与调优,只用于最终验收,防过拟合。 金标准不需要完美,只需要当前标准下认可可放行。 回归指标:关键路径用 pass^k(k 次全过),稳定性用 pass@k。 --- 五、工程约束:让批量产出可重放 · 幂等:同输入 + 同 Skill 版本 + 同规则 → 输出一致,否则无法判断变好是 Skill 改了还是随机波动; · 隔离不阻断:单份失败进隔离队列,记录失败层和原因,不阻塞其余; · 版本绑定:规则、rubric、金标准集进 Git;每份报告绑定“源版本 + 生成 Skill 版本 + 评估 Skill 版本 + Judge 模型版本”; · 抽样人工复核:Judge 临界样本 + 易错模式,人工抽检结果反过来校准 rubric。 --- 六、Skill 本身怎么写 · SKILL.md 控制篇幅,写清:输入约定、输出契约、分步流程、硬规则、降级策略; · 经验规则放 references/ 或 rules/,按失败模式分类,不要全塞进主 Prompt; · 不确定时标 needs_review: true,不要硬编看似合理的结果; · 迭代由评估报告驱动:报告告诉你哪层挂了、哪类失败模式,你改对应规则文件,而不是漫无目的调 Prompt。 --- 七、落地顺序(不要反过来) 1. 固化输出契约:Schema + 结构约束; 2. 建金标准集:从已认可的 + 最易出错的样本开始; 3. 先写评估 Skill:跑出基线报告; 4. 再迭代生成 Skill:每次修改对比逐项通过率,无退化且目标提升才算正向; 5. 批量运行 + 隔离回放:失败进队列,结束后人工抽检; 6. 评估 Skill 自身版本化:换 Judge 模型必须重新校准。 --- 八、给组员的三条硬要求 1. 不许凭感觉说“变好了”:每次修改必须附评估报告对比,逐项通过率说话。 2. 不许跳过确定性门禁直接看 Judge 分数:前两层挂了,Judge 分数没有意义。 3. 不许把规则堆进主 Prompt:规则按失败模式分文件,评估报告要能定位到具体文件。 --- 一句话收尾 生成 Skill 决定“能不能做”,评估 Skill 决定“敢不敢用”。 先让评估体系站稳,再让生成器迭代。这样交付的不是一堆“看起来还行”的产出,而是一套可证明、可回归、可交接的 Skill 质量体系。
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