Anthropic招股书：Q2经营利润9.74亿美元，半年收入162.86亿

Anthropic 的 IPO 招股书已经正式对外披露。

大家最先盯的，当然是它到底赚没赚钱。翻完招股书会发现，眼下能把“字面意义上赚钱”这件事做出来的模型公司，基本只有它这一份样本。

2026 年上半年，公司收入达到 162.86 亿美元，同比放大约 14 倍。第二季度 GAAP 经营利润在 9.74 亿美元上下，上半年经营现金流净流入约 39 亿美元。不过，同一份账目里，半年净亏损仍有 807 亿美元。这当中有约 724 亿美元，源自可转债等金融工具的公允价值变动损失。

要看懂这笔看着吓人的“巨亏”，得先回到 Anthropic 过去的融资方式。

可转债说白了就是“以后能换成股份的借款”：投资人先把钱给公司，等融资、上市等约定条件达成，再按协议把债权转成股权。投资人拿到的这项权利有价值，Anthropic 这边也就背上了对应的融资义务。

对相关可转债，Anthropic 按公允价值计量，得定期重新估算这些融资义务值多少钱。公司估值往上走，按具体转股条款算，投资人手里的权利可能更值钱，账上相应负债的估值也跟着抬高，增加的部分就记成损失。上半年这约 724 亿美元的损失，主要就跟估值上涨有关。

所以净亏损里掺着好几样东西：经营活动的，融资工具估值变动的，来源并不相同。807 亿美元不能当成半年花掉的现金，也不能简单减掉 724 亿美元，把剩下的当作烧钱额。这类融资义务有真实的经济含义，比如未来转股会稀释老股东，但估值变化不代表当期真金白银付出了同样的金额。

经营利润回答的是另一个问题：当期卖产品和服务收进来的钱，够不够覆盖当期的经营费用？

今年第二季度，Anthropic 确认收入约 115.55 亿美元，扣掉算力与基础设施、人员、销售及其他经营费用合计约 105.81 亿美元，剩下约 9.74 亿美元经营利润，经营利润率约 8.4%。这是按美国通用会计准则（GAAP）算的，当期模型研发和股权激励等费用已经算在里面。

所谓“（字面上）赚钱”就是这个意思：融资工具估值变动等项目继续计入后，第二季度净利润仍是负数；上半年合计也还有约 6.93 亿美元经营亏损，经营利润同样不等于当期现金流入。但至少，在持续研发模型、服务客户、扩大销售的同时，Anthropic 已经有一个季度的收入能覆盖当期确认的全部经营费用，还留下了盈余。把智能做成一门经营上有利润的生意，这条路它走通了。招股书的细节里，也能找到一些信号，供人判断这种盈利能不能扛过后续模型研发和新增算力交付的周期。

客户正在把更多工作交给 Claude

Anthropic 的收入从 2023 年的 4100 万美元，涨到 2024 年的 3.86 亿美元、2025 年的 45.85 亿美元，今年仅上半年就到 162.86 亿美元。这条曲线背后，是一家公司把智能装进产品、送进企业，再把越来越多企业的工作变成自己收入的过程；也能看出，这门生意为什么还得一直往前跑。

实际上，Anthropic 摸出了一种跟传统软件订阅不太一样的赚钱路子。

企业买 Claude，不再只是给员工开一个按月固定收费的聊天工具。越来越多客户开始让 Claude Code 等 Agent 持续跑任务。模型调用次数、任务处理的复杂度、Token 消耗量，都可能落到账单上。

今年第三季度，没用 Claude Code 的 Claude Enterprise 用户，月均花费不到 75 美元；用了 Claude Code 的用户里，消费最高的 5%，月均支出约为前者的 20 倍。

这个对比挑的是 Claude Code 的重度用户，推不出所有用户的平均支出。但它显示出一块新的消费空间：员工自己提问，用量受制于人的时间；任务交给 Agent，软件能持续运行，甚至并行处理，一个人背后的计算需求也就跟着放大。

过去按席位卖软件，收入要涨，往往得更多人坐到电脑前。按使用量收费的智能服务不一样，同一批人交出更多工作，收入就能跟着长。

这种区别在财务附注里也看得出来。2026 年上半年，Anthropic 按量计费收入 130.64 亿美元，订阅收入 32.22 亿美元，分别占约 80% 和 20%。这里的按量计费不等于纯 API 业务，自有应用同样能带来使用量收入。

订阅那边也还在快速涨：去年上半年这块收入只有 1.8 亿美元，今年同期达到约 18 倍。Anthropic 在同时做大两种收入：先让人愿意买、愿意用 Claude，再让越来越多的任务进到计费系统里。

这种消费还在往更多产品上扩散。年收入贡献超过 10 万美元的客户中，超过一半已经同时用上 Claude 平台和至少一款 Anthropic 自有应用，比如 Claude Code 或 Cowork。2025 年第四季度，这个比例还只有约 30%。

截至今年 9 月底，过去十二个月贡献超过 10 万美元收入的客户已有 1.19 万多家，一年前还只有 950 多家；其中约 250 家贡献超过 1000 万美元。

老客户净收入留存率约 900%。按公司定义，这是拿一年前已有付费记录的同一批合格客户，把今年第三季度和去年第三季度的收入作比较，Pro、Max 固定订阅用户排除在外。九倍反映的是这批客户整体的扩张幅度，不能理解成每家客户都多花了九倍预算。

Anthropic 不只是在拉新客户，也在让老客户把更多工作交给 Claude。模型能力打开一个场景，产品把它变成能上手的工具，企业验证效果后再扩大部署。收入增长背后，这个过程更值得盯。

对其他行业来说，这里有个很实在的启发：AI 产品能做成多大，要看它能接下多少活，以及这些活原本有多贵。客户数量和付费席位当然还算数，但光靠它们已经说不清整门生意了。

当然，Token 用得多，不代表价值就大。反复重试、上下文拉得过长、任务失败，同样会把账单推高。客户持续扩张是需求信号，可这些支出能不能长期留住，说到底还得看任务完成得好不好、成本划不划算。

每 1 美元算力，开始换回更多收入

把 Anthropic 的收入和算力费用摆到同一条时间线上看，变化比单看营收增速更清楚。

2024 年，Anthropic 在算力和基础设施上每花 1 美元，只能确认约 0.15 美元收入。到了今年上半年，这个数字变成 1.82 美元，约为当时的 12 倍。

只拿两个上半年比，去年这一比值约 0.50，今年是 1.82，约为 3.65 倍。收入增长约 14 倍的同时，算力及基础设施费用增长到约 3.83 倍。

最近两个季度也在延续这一走势：今年第一季度该比值约 1.40，第二季度升到 2.08。到第二季度，算力及基础设施费用占收入的比例已降到约 48%。

不过，这还不能直接叫“每单位算力的收入”，也算不上“算力投资回报率”。分母是当期确认的费用，里头有研究、训练、客户服务和内部使用等多种工作负载，还受采购价格、费用确认时点和设备交付影响。它没有说明公司用了多少颗芯片、完成了多少计算，更没覆盖全部未来付款义务。

但作为一个商业指标，它说明了一件要紧的事：Anthropic 的收入已经开始超过维持当期整套计算活动所确认的算力及基础设施费用，而且这个差额还在扩大。

这背后，既可能是模型和推理系统效率提高，也可能是算力利用率上升、客户使用扩大、定价与产品组合变化在起作用。招股书给的数字不足以把每种贡献精确拆开，不能把全部改善都算到算法突破头上。

提前锁定买下的资源被更多工作填满，账面上的经济性本身就会好转。Anthropic 预先锁定的算力，在需求快速上涨时变成了经营杠杆：客户支出增加，已交付的容量却不必按同样比例增加成本。

这也是第二季度能出现经营利润的关键背景。AI 生意要跑通，得靠模型不断打开值得付费的任务，也得靠这类任务足够多，把已经买下的计算资源用起来。

毛利率升到 85%

更重要的变化，出在成本结构上。

按财报附注里的收入和营业成本计算，Anthropic 的毛利率从 2024 年的约负 95%，升到 2025 年的约 40%，今年上半年又升到约 85%。

不过，毛利率只回答了一部分问题。服务客户用的算力主要进营业成本，研发下一代模型和内部使用等工作负载主要进研发费用；渠道费用、营销、免费使用等支出，则归入销售和营销。

把主要费用按占收入的比例摊开，情况是这样：

能看出来，研发仍是一笔大账。今年上半年这部分费用约 97.41 亿美元，相当于每确认 1 美元收入，就有约 0.60 美元对应研发支出。但比起 2024 年和 2025 年，收入对这笔投入的覆盖能力已经明显增强。

所以，把 Anthropic 概括成“卖当前模型赚钱，研发下一代模型还没证明能赚钱”，已经不够准确。第二季度的经营利润里就包含了当期研发费用。往后更值得盯的指标，或许是它能不能跨过后续模型训练和新增算力交付的周期，把盈利持续下去。

另一边，销售和营销费用的占比在 2025 年下降之后，今年上半年又有所回升。模型服务这本账改善了，把服务卖出去这本账变得更要紧。

2023 年，Anthropic 约 11% 的收入来自云厂商 Marketplace；2024 年升到 32%，2025 年达到 47%，今年上半年进一步到 48%。

Claude 越来越多地顺着企业已经在用的云平台进入客户，而这条路是要付费的。按另一套费用性质分类，今年上半年 Anthropic 的销售、营销和合作伙伴费用约 31.68 亿美元，占收入约 19%，去年同期约为 10%；其中仅渠道合作伙伴费用的同比增量就约 27 亿美元。

对大企业来说，买 AI 牵涉预算、采购合同、权限、安全和现有技术系统。把 Claude 放进 AWS、Google Cloud、Azure，意味着它有机会沿用企业已经建好的采购与部署路径。云厂商的销售团队也能帮它触达更多客户。

Anthropic 并没有把客户关系完全交给渠道。按招股书的描述，这类合作中公司通常保留与终端客户有关的访问和定价的独立合同安排，同时向云平台支付费用。

这种做法挺有代表性：借企业现成的入口把开发者先拉进来，再往团队采购推，同时尽量把客户和定价权攥在自己手上。接入和采购由云平台去解决，Applied AI 团队、系统集成商和咨询伙伴则接着帮客户把能力嵌进业务流程里。

模型能力得走完这整条路，才进得了企业真实的预算。

Google、亚马逊和微软一边向 Anthropic 供应算力、一边帮它卖 Claude，自己却也在做模型。算力供应商、分发伙伴、潜在对手，这几个身份同时落在它们身上。

Claude 造出来的价值最后有多少能落到 Anthropic 自己兜里，越来越取决于模型以外的那层关系：客户归谁、入口谁控、价格谁定，以及企业愿意为迁移掏多大代价。

对别的 AI 公司而言，分发已经变成一项要设计、要花钱、要长期打理的能力。推理便宜了，生意未必就好做；省下的那笔钱，说不定还得拿去换客户、做部署。

需求按月变，算力却按十年买

Anthropic 眼下的经营改善，靠的是需求涨得快。可它为下一阶段增长背上的义务，已经先一步发生了。

招股书显示，Anthropic 向 Google 承诺的算力采购支出至少约 1145 亿美元，向 AWS 承诺至少约 1100 亿美元。公司还与博通签了设备租赁安排，涉及约 1612 亿美元付款，不含利息。

这几份协议的交付、付款和退出条件各不相同，不能简单加总成一笔“明天就得掏”的现金账。不过 Google 和 AWS 的合同带有最低采购义务，就算实际用得不够，也可能要补足相应费用。AWS 那份协议一直排到 2036 年。

于是 Anthropic 撞上一个简单又残酷的问题：算力买少了，可能接不住客户需求，也可能在模型竞赛里掉队；买多了，万一模型能力和需求增长没跟上，就会剩下一堆昂贵的闲置资源。

拿算力的方式也在变。除了买云服务，公司开始通过 Anthropic Direct 把设备采购或租赁、数据中心容量和运营服务打包在一起。思路之一是先把建设周期更长的数据中心容量锁定，等需求看得更清楚了，再决定加大加速器投入。

“获取算力”就这样慢慢成了一项完整的经营活儿：采购、融资、交付、电力、适配、调度，哪一环都关系到资源什么时候能变成可出售的智能。

所以今年第二季度近 10 亿美元的经营利润，并不代表 Anthropic 从此就能轻松赚钱。承诺了却还没交付的资源，会随着交付一步步进费用。公司得继续把利用率往上提，让新买的算力尽快产生收入。

客户那一头的约束却没这么长。上半年约八成收入按使用量产生，不少客户能自行调整消费；供应这一头却是多年最低付款义务。眼下的收入增速，也就得担起覆盖未来固定成本的担子。

截至 6 月底，Anthropic 手握约 1124 亿美元现金及现金等价物，另有约 193 亿美元短期投资。资金储备是够厚，可往后陆续发生的支出，仍要靠足够多的收入来消化。

收入已经在往更多客户身上扩散。今年第三季度，前五大客户以外的客户贡献约 79% 的收入，高于第一季度的约 64%；同期前五大客户各自的季度收入贡献也创了新高。集中度下降和大客户继续增长，是可以同时发生的。

但客户变多只能减少对个别客户的依赖，消不掉整个行业的需求风险。一旦 AI 预算增长放慢，或者对手用更低价格给出足够好的能力，今天还在起作用的固定成本杠杆，也可能反过来压利润。

“RSI”

Anthropic 应对这个问题的一招，是让 Claude 自己参与下一代 Claude 的研发。没错，就是所谓的 RSI。不过这个词，Anthropic 在招股书里倒没怎么提。

2026 年 9 月，Anthropic 超过 90% 的代码贡献已经由 Claude 写下。第三季度工程师人均每日代码贡献量，比 2024 年提高了 45 倍以上。代码量不等于软件质量，也不等于有效的研究产出，但模型已经大规模进了公司的生产过程。

实验执行、训练数据处理、模型评估和安全审计，Claude 也都在参与。按 Claude 的公开价格折算，Anthropic 内部 Claude 使用量的月度价值，从今年 1 月到 9 月涨了超过 250 倍。4 月，这个折算价值首次超过公司当月不含股权激励的人力费用。

这个数字量的是使用规模，不能当实际内部成本看，也不能直接等同于省下的人力费用。但它说明算力在 Anthropic 内部的用途已经拓宽：训练模型、服务客户之外，还用来帮员工干活、推进下一轮研发。

Anthropic 研究部门今年 9 月公开的数据显示，截至 8 月，Claude 已经在约 26% 的被衡量 AI 研发工作中达到“主导”级别。意思是人类给出目标并监督，其中大部分工作 Claude 能完成。半年前这个比例还不到 1%。这仍是公司自己的任务与测量口径，不能外推到所有研究的自动化比例上。

第三方评估机构 METR 对 Claude Opus 5.5 的判断要更审慎：Claude 已经能加快部分 AI 研发任务，但在长期规划、开放式推理，以及研究人员所说的“研究品味”上仍有明显短板。现有证据还判断不了，AI 研发能力的提升速度到底是在加快还是放缓。

不过它真正的重要性，始终在于内部能不能持续换来更高的研发产出。同样的团队、同样的预算，能不能更早发现有效方法、更早排除无效路线，让下一代模型用更少资源完成同样的任务？

Anthropic 已经把研发围着这笔回报来排布。招股书里说，模型架构与推理基础设施是一起设计的，研究人员和推理工程师共用规划周期、汇报关系和性能目标。模型能做什么，以及支撑它的服务划不划算，从设计那天起就摆在一块儿权衡。

后训练和真实任务的分量也在这里。公司把成套的、贴近专业工作场景的任务组合当成一项重要资产。只有弄清楚客户在干什么、什么算做完、哪里会失败，能力提升才更容易落到可以掏钱买的工作上。不过这事不能直接理解成"拿企业私有数据去训练"。产品反馈、授权数据、评测任务和内部搭的训练环境，得分开来看。真正要看的是，部署中攒下的经验怎么回流到研发，让下一代产品更贴近实际需求。

这套机制要是转得起来，技术、产品和商业就会互相推着走：Claude 变强，能接的活更多；客户用得更多，收入和需求反馈跟着来；收入撑起新投入，Claude 自己也反过来帮着提研发效率。

一个 Anthropic 很想看到的循环就这么成了。这或许才算真正有用的 RSI。Anthropic 的说法是：close the loop。

另一组数字能看出这事有多急：2026 年第三季度，Anthropic 超过 80% 的收入来自此前六个月内发布的模型版本。这里面有客户升级和产品迁移的因素，不能全算成新能力带来的增量收入。但起码说明，眼下这门生意已经高度依赖不断更新的产品。

客户关系要守住，技术价值还得一轮接一轮重新证明，Anthropic 两头都不能松。

五年前大家还在争，大模型公司到底找不找得到愿意长期付钱的客户。如今 Anthropic 有上万家客户在过去十二个月里贡献了超过 10 万美元收入，第二季度经营利润也头一回转正。Claude 甚至已经开始帮着研发下一代 Claude。智能变成生意的路子正一点点变清楚：让模型接下有价值的任务，用产品把使用门槛压下来，借渠道进到企业里，让同一个客户交出更多工作量，再把收入投进下一轮能力和供给。

一个季度里把这条路走通，Anthropic 已经做到了，行业眼下也就这一份现成的说明书。