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资讯 本篇报告对Anthropic招股说明书进行梳理。公司围绕Claude构建“模型—平台—应用”全栈体系，企业客户渗透率持续走高，高价值客户规模快速扩容，客户深度嵌入业务流程带动追加采购，收入净留存率高达900%；算力效率持续优化，三季度收入增速显著高于算力开支增速；依托ClaudeCode内部赋能，工程师产出大幅提升，员工规模小幅增长下人均营收抬升，推动调整后营业利润率自2025Q1至2026Q3改善236个百分点至15%；公司持续加大算力资本投入，算力采购转向混合模式，合计算力承诺支出达9009亿美元。
Claude：企业端增速最快的AI产品。Anthropic通过模型、平台与应用三个层次构建完整的产品体系，Claude基础模型提供推理、编程及多模态能力，平台为企业提供自主开发和部署入口，第一方应用则提供可直接使用的任务工具。整套架构各层协同增效，支持企业快速接入、管控与规模化落地AI；产品设计弱化模型使用门槛，采用自然交互模式降低客户使用成本，推动客户深度嵌入Claude、加速AI价值兑现，确立公司在企业AI转型中的核心合作地位。公司自成立以来业务规模快速扩张，收入年化运行率持续增长，2026年第三季度实现营业收入170亿美元，同比增长超过12倍；收入年化运行率由2024年初的0.87亿美元提升2026年10月末达到约810亿美元。
渗透率不断提升：客户持续接入并扩大使用规模，高价值客户体量快速增长。Claude以持续前沿的智能能力为核心驱动，依托直销、应用AI团队及云平台与生态渠道推动客户接入并嵌入核心业务流程，通过能力突破带来客户价值，客户价值带动用量扩大和追加采购，进而推动高价值客户增长与高收入留存，形成营收持续增长的良性循环。随着Claude的客户持续接入并扩大使用规模，高价值客户体量快速增长，截至2026年9月30日，滚动12个月营收达到及超过10万美元的客户数量超过11900家，而2025年9月30日该数值为950家以上。当客户将Claude嵌入核心业务流程与增长项目后，许多客户会进一步提升采购规模，进入更高付费层级。截至2026年9月30日，滚动12个月营收达到及超过100万美元的客户超1900家，滚动12个月营收达到及超过1000万美元的客户约250家。截至2026年9月30日，Claude为客户创造的价值推动公司收入净留存率达到约900%。
算力效率：算力投入产出增长显著。算力是公司业务最主要的运营成本，算力效率是决定公司运营效率与营收水平的核心要素。公司将算力效率定义为最大化每单位算力投入所产出的模型能力与营收，算力效率由训练效率、推理效率、多芯片算力架构三大支柱支撑。算力效率提升能够在同等算力投入下，承载更多模型研发、客户侧及内部 Claude 调用需求。公司研发人员通过持续创新算力倍增方案、在保证同等模型性能的前提下降低算力消耗、以及自研算力调度层等路径有效提升算力效率。截至2026年9月30日的季度，公司收入同比增长1127%，而同期算力及基础设施开支仅增长382%，算力投入产出优势显著。
运营效率：Claude Code在内部工程团队的落地是运营效率提升的核心因素。公司运营效率由高密度人才、高效商业化体系、内部Claude赋能三部分支撑。随着模型能力提升，Claude Code已经从代码建议，升级为可直接编写、运行代码，并自主完成长周期复杂多步骤工程任务。2026年三季度，单工程师日均代码贡献量达到2024全年均值的45倍；2026年9月，公司代码库超90%的新增代码由Claude生成。2025年9月至2026年9月，滚动12个月营收增约1200%，员工数仅增约170%，人均营收大幅抬升。依托公司运营效率的大幅提升，2025Q1至2026Q3，公司经调整营业利润率由-221%大幅修复至15%，累计提升236个百分点，运营效率改善推动利润率持续扩张。
算力投入：更有信心的持续投入。营收的爆发式增长、算力效率提升、运营效率改善三者共振，验证了公司的商业模型，让公司更有信心持续进行大规模短期及长期资本投入。这类投入中，越来越多的部分用于自建算力基础设施，在算力供应链上实现纵向整合，保障前沿模型研发所需的大规模长期算力供给。与此同时，随着算力需求大幅增长，公司的算力采购模式正从单一的固定期限云协议，转向混合模式，包括直接租赁芯片，并交由专属设施代为运维。截至2026年9月30日及之后，公司已签订采购承诺与租赁协议，合计承诺支出约9009亿美元。
风险提示：模型技术迭代及市场竞争风险；算力供给及资本投入风险；商业化增长及客户集中风险；模型安全及产品责任风险；数据版权、隐私及监管风险；核心人才流失风险；特殊治理结构风险。
本篇报告对Anthropic招股说明书进行梳理，我们总结出以下关键信息。
1、Anthropic通过模型、平台与应用三个层次构建完整的产品体系。基础模型提供推理、编程及多模态能力，平台为企业提供自主开发和部署入口，第一方应用则提供可直接使用的任务工具。其中，产品价值最终取决于模型能力能否进入客户的真实工作流程。模型能力提升拓宽可执行任务范围，运行框架将推理与工具调用连接起来，应用产品进一步降低使用门槛。企业使用过程中产生的任务需求和反馈又为后续产品改进提供依据，形成由模型研发到场景应用的循环。Claude的智能能力是其向外渗透、推动营收增长的核心驱动。每一代Claude模型新版本均围绕客户最看重的能力推进前沿突破，涵盖代码能力、智能体工作流、计算机操作以及复杂推理，持续开辟全新应用赛道，带动新老客户的复合需求增长。
2、“AI研发AI”的飞轮开始成为现实，Claude本身已经成为公司技术迭代最核心的驱动力。当前版本Claude直接助力下一代模型研发，模型的科研、训练、测试全流程均深度依托Claude，包括实验执行、训练数据生成与处理、自动评估、安全审计以及代码编写审核。模型能力越强，研发人员越容易找到算力增效方案；而算力效率提升，又可以训练更强模型、实现更高效部署。Claude深度参与研发工作，2026年9月超90%新增代码由Claude产出，工程师人均代码产出大幅提升。2025年9月至2026年9月，滚动12个月营收增约1200%，员工数仅增约170%，人均营收大幅抬升。我们认为大模型的竞争壁垒已从“模型本身”扩展到“工作流闭环”。实验执行、数据生成处理、自动评估、安全审计、代码审核都被模型深度参与，应用层公司如果只做薄壳调用，容易被模型厂商的闭环吞掉；更有价值的是掌握垂直数据、流程和结果验证。
3、更有信心持续进行大规模短期及长期资本投入，截至2026年9月30日及之后，公司已签订采购承诺与租赁协议，合计承诺支出约9009亿美元。Anthropic采用多芯片、多云的算力基础设施架构。公司在NVIDIA GPU、AMD GPU、AWS Trainium及Google TPU等计算平台上训练和运行Claude，并根据不同负载的性能和成本要求调配资源。此外，公司通过云服务采购与专用设备采购、租赁相结合的方式获取算力，除传统固定期限云计算服务合同外，Anthropic开始直接购买或租赁专用加速器，并交由第三方合作伙伴建设或运营的数据中心部署，称为Anthropic Direct。我们认为头部模型公司正在从算力的“租户”，向上游的“算力基础设施所有者”迁移。Anthropic超9000亿的算力承诺，把算力从“运营费用”变成一项需要主动管理的“长期基础设施资产”。对产业链而言，受益者不再只是芯片企业，还包括能提供异构调度、数据中心定制、电力与选址解决方案等环节。然而收入增长越快，反而越需要提前锁定更长期、更大规模的算力，这种“增长本身就在加重资本前置”的商业模式将限制中小模型企业的发展空间，终端需求的兑现节奏能否跟上资产负债表的扩张速度将成为AI产业的主要风险之一。
一、Claude：企业端增速最快的AI产品
1、公司基本情况
Anthropic是一家以先进人工智能模型为核心的研究及产品公司，由Dario Amodei、Daniela Amodei等七名联合创始人共同创立。公司于2021年1月成立，总部位于美国旧金山。围绕Claude系列模型，公司逐步形成基础模型、开发平台及第一方应用相结合的业务体系，向用户提供人工智能服务。公司客户涵盖大型企业、人工智能原生公司及专业个人用户，广泛应用于软件开发、知识工作和业务流程自动化等场景。
Claude自2023年进入商业化阶段后，产品能力与应用范围持续拓展。公司先后推进模型推理、编程、工具调用与多步骤任务执行能力，并推出Claude Code、Claude Cowork等应用。随着模型能力提升，Claude的使用场景由问答与内容生成逐步延伸至软件开发、知识工作及企业业务流程。
Anthropic业务规模快速扩张，收入年化运行率持续增长。公司2026年第三季度实现营业收入170亿美元，同比增长超过12倍。收入年化运行率（Run-Rate Revenue）由2024年初的0.87亿美元提升2026年10月末达到约810亿美元。随着Claude模型能力提升及产品应用范围拓展，公司商业化规模持续扩大。
Anthropic核心管理层由两名联合创始人及首席财务官组成。截至2026年10月31日，公司披露的执行高管为首席执行官Dario Amodei、总裁兼董事长Daniela Amodei及首席财务官Krishna Rao。董事会还包括Reed Hastings、Christopher Liddell、Vas Narasimhan及Yasmin Razavi等非雇员董事。创始团队具备大模型研发、安全研究及技术企业管理背景。
Dario Amodei长期从事人工智能研究及研发管理，其自2021年1月共同创立Anthropic起担任首席执行官及董事。Dario此前于2016年7月至2020年12月在OpenAI任职，曾担任研究副总裁；2015年10月至2016年6月任Google Brain高级研究科学家。其拥有普林斯顿大学生物物理学博士学位及斯坦福大学物理学学士学位。
Daniela Amodei具有人工智能安全政策、组织管理及风险管理经验，其自公司成立起担任总裁和董事，目前兼任董事长。Daniela此前在OpenAI担任安全与政策副总裁、人事副总裁及工程经理等职位，并曾在Stripe从事风险管理工作。其拥有加州大学圣克鲁兹分校英国文学学士学位。
Krishna Rao具有财务管理与企业战略相关经验，其于2024年4月加入Anthropic担任首席财务官。Krishna此前曾任Fanatics Commerce和Cedar首席财务官，并在Airbnb负责企业发展、业务发展及财务规划分析等工作，更早前任职于黑石集团私募股权部门。
高管薪酬由现金薪资、股权奖励和其他补偿构成。2025年Dario Amodei、Daniela Amodei和Krishna Rao披露的总薪酬分别为1,795.83万美元、1,640.90万美元和72.03万美元。其中，股票和期权奖励按授予日公允价值计量。
2、从模型能力到业务落地
Anthropic采用“模型—平台—应用”一体化全栈架构布局前沿人工智能。底层依托Claude模型家族提供基础智能；中间层Claude平台输出可组合开发组件，配套投产所需的连接、治理、编排能力，开放给开发者与企业共建，深度嵌入客户业务体系；上层推出Claude Code、Claude Cowork等第一方应用，提前锚定智能体时代的产品形态，引导市场认知，同时打通研发与产品闭环，基于模型远期能力前瞻布局产品。整套架构各层协同增效，支持企业快速接入、管控与规模化落地AI；产品设计弱化模型使用门槛，采用自然交互模式降低客户使用成本，推动客户深度嵌入Claude、加速AI价值兑现，确立公司在企业AI转型中的核心合作地位。
Claude正由问答向执行复杂任务的虚拟协作者发展。Anthropic用“Virtual Collaborator”描述能够与人类协同完成专业性、多步骤工作的人工智能系统。与主要响应单次提问的传统助手相比，虚拟协作者可以在授权范围内调用外部工具、读取相关资料并持续处理任务，依据中间结果调整后续操作。
公司业务规模持续扩张，形成两套自我强化循环机制，持续推动Claude模型迭代优化，构筑长期可持续竞争壁垒。同时，Claude本身已经成为公司技术迭代最核心的驱动力，新版Claude直接助力下一代模型研发，模型的科研、训练、测试全流程均深度依托Claude，包括实验执行、训练数据生成与处理、自动评估、安全审计以及代码编写审核。模型能力越强，研发人员越容易找到算力增效方案；而算力效率提升，又可以训练更强模型、实现更高效部署。
迭代优化循环（Improvement Loop）Claude在企业场景落地过程中，帮助公司深度理解客户面临的复杂难题、边界案例以及各行业专属挑战。基于客户在真实业务生产环境中使用产品产生的反馈，公司持续优化模型、平台与应用能力；模型能力提升进一步带动产品落地范围扩大、客户渗透率提升，源源不断产生新的反馈，开启下一轮迭代。
投资循环（Investment Loop）企业客户拓展带来的营收增量，可支撑算力采购、前沿研发与高端人才投入，持续打磨Claude。随着Claude能力不断增强，可覆盖的任务与业务流程持续拓宽，打开潜在市场空间，驱动更深层次的客户落地，带来更多收入，进而持续反哺Claude的研发投入。
（1）Claude模型家族：覆盖不同能力与成本需求
Claude模型家族包括Mythos（含Fable）、Opus、Sonnet和Haiku四个类别，覆盖不同能力与成本需求。不同模型分别侧重任务处理能力、运行成本和响应速度，用户可根据任务难度及部署规模选择相应产品，也可在同一工作流程中组合使用不同模型，以兼顾任务需求和使用成本。
（2）Claude Platform：连接基础模型与智能体应用
Claude Platform为开发者和企业提供模型调用及智能体应用开发平台。平台集成扩展思考、自适应思考、推理强度控制、长上下文、结构化输出、工具调用、代码执行、网页搜索及文件接口等功能，支持开发者根据任务需求平衡模型性能、成本与响应速度，并将Claude接入现有软件及业务流程。
MCP、Agent Skills与Harness共同支持智能体的工具连接和持续执行。MCP为企业数据及外部工具提供统一接入接口，Agent Skills将专业知识和操作流程封装为可复用技能。Harness通过运行环境、权限管理、记忆及任务状态维护等机制，支持智能体持续规划和执行任务。企业可通过Agent SDK自行部署，或使用Claude Managed Agents托管运行。
平台通过多渠道部署及调用优化提高使用效率。Claude Platform支持直接调用及通过主要云服务平台接入，并提供提示词缓存、批量处理和快速响应模式，帮助客户降低重复计算成本、提高吞吐量并改善响应效率。
（3）第一方应用及垂直行业解决方案
Anthropic在模型与平台基础上开发第一方应用，直接服务不同类型的用户。第一方应用是指由公司自主开发并直接向用户提供的应用产品，例如Anthropic的 Claude.ai、Claude Code和Claude Cowork。相比客户自行开发应用，第一方产品将模型能力、工具和交互界面整合为相对完整的工作流程。
Claude.ai、Claude Code和Claude Cowork覆盖不同深度的使用需求。Claude.ai支持问答、文件处理、搜索及项目管理；Claude Code可通过终端、桌面应用等方式连接开发环境，完成多步骤代码任务；Claude Cowork允许用户通过自然语言处理本地文件、连接应用并生成文档、表格与演示材料。
公司进一步向网络安全、团队协作、设计和科研等专业场景延伸。Claude Security面向漏洞识别和修复建议，Claude Tag支持在团队协作工具中分派任务；Claude Design用于设计和原型制作，Claude Science辅助科研信息处理和研究工作。相关产品通过不同入口将Claude能力嵌入客户的日常工作。
此外，Anthropic面向专业行业推出垂直解决方案。对于行业知识、数据接入和合规要求较高的工作，公司将Claude与专业连接器、特定业务流程及相关控制能力相结合，形成覆盖金融服务、金融顾问、医疗健康、生命科学、法律、教育及政府七个方向的解决方案。
模型、平台与第一方应用形成相互促进的产品体系，形成由单点采用向企业级部署扩展的客户扩张策略。模型能力和第一方产品为企业提供初始使用入口，Claude Platform帮助客户逐步接入内部数据和业务系统，随着模型进入更多工作流程，客户的使用量、订阅及相关服务采购可能相应增加。2026年第三季度，在过去12个月贡献收入达到10万美元及以上的客户中，超过50%同时使用Claude Platform和至少一款第一方应用，高于2025年第四季度约30%的水平。
3、多元化商业模式
Anthropic以按量收费为主要收入来源，同时辅以订阅制。按量收费主要依据模型类别及Token消耗量计费，客户可根据任务需求选择不同模型；订阅模式则面向个人、团队及企业，按照不同服务等级提供相应的使用额度和产品功能。部分企业客户签订年度或多年合同，并约定最低消费金额。
公司以直接销售与云平台分销相结合覆盖企业客户。客户既可以直接向Anthropic采购，也可以通过Amazon Bedrock、Google Cloud及Microsoft Foundry等云平台使用Claude。多渠道销售使企业能够在现有技术环境中部署模型服务，并通过Claude Platform或第一方应用满足不同业务需求。
客户使用深度加深与应用场景变广共同驱动业务扩张。企业既可以通过API将Claude集成至内部系统及自有产品，也可以直接使用Claude Code、Cowork等第一方应用。随着模型进入更多部门和业务流程，客户的模型调用量及应用服务需求相应增加，推动公司收入规模扩大。
二、商业模型：四大核心指标支撑研发与业务扩张
1、四大核心指标支撑高效研发与业务扩张
前沿智能的研发与规模化落地属于资本高度密集型事业，公司通过对Claude渗透率、算力效率、运营效率、算力投入四个核心指标支撑高效研发与业务扩张。
（1）Claude渗透率：高价值客户体量快速增长
Claude的智能能力是其向外渗透、推动营收增长的核心驱动。每一代Claude模型新版本均围绕客户最看重的能力推进前沿突破，涵盖代码能力、智能体工作流、计算机操作以及复杂推理，持续开辟全新应用赛道，带动新老客户的复合需求增长。凭借在AI前沿领域的领先地位，客户可快速接入使用、切实获得业务价值，并自发扩大使用规模。除依托能力驱动增长外，公司配备直销团队与应用AI团队，同时借助AWS、GCP、Azure三大主流云平台原生接入能力，以及系统集成商、咨询机构、数据平台的合作渠道，拓宽服务覆盖范围。
随着Claude的客户持续接入并扩大使用规模，高价值客户体量快速增长。截至2026年9月30日，滚动12个月营收达到及超过10万美元的客户数量超过11900家，而2025年9月30日该数值为950家以上。当客户将Claude嵌入核心业务流程与增长项目后，许多客户会进一步提升采购规模，进入更高付费层级。截至2026年9月30日，滚动12个月营收达到及超过100万美元的客户超1900家，滚动12个月营收达到及超过1000万美元的客户约250家。截至2026年9月30日，Claude为客户创造的价值推动公司收入净留存率达到约900%。
（2）算力效率：算力投入产出增长显著
算力是公司业务最主要的运营成本，算力效率是决定公司运营效率与营收水平的核心要素。依托自研算法优化，公司在模型训练、推理优化以及多芯片算力架构上取得持续进展；伴随营收规模扩张，算力效率得到显著提升，使得单位算力投入能够支撑更高的模型智能水平，同时创造更多营收。公司将算力效率定义为最大化每单位算力投入所产出的模型能力与营收，算力效率由训练效率、推理效率、多芯片算力架构三大支柱支撑。算力效率提升能够在同等算力投入下，承载更多模型研发、客户侧及内部 Claude 调用需求。截至2026年9月30日的季度，公司收入同比增长1127%，而同期算力及基础设施开支仅增长382%，算力投入产出优势显著。
（3）运营效率：Claude深度参与研发工作
公司运营效率由高密度人才、高效商业化体系、内部Claude赋能三部分支撑。Claude深度参与研发工作，2026年9月超90%新增代码由Claude产出，工程师人均代码产出大幅提升。2025年9月至2026年9月，滚动12个月营收增约1200%，员工数仅增约170%，人均营收大幅抬升。公司依靠AI产品驱动+渠道合作的模式，摆脱销售团队扩张约束，销售效率优于同业。
Claude Code在内部工程团队的落地是运营效率提升的核心因素。随着模型能力提升，Claude可以处理无明确规范、以往依赖资深工程师经验的高难度开放式工程问题，根据公司招股说明书显示，截至2026年9月，Claude在这类任务上的成功率约90%，9个月内提升50个百分点。Claude Code已经从代码建议，升级为可直接编写、运行代码，并自主完成长周期复杂多步骤工程任务。工程师的工作重心转为指导、复核模型输出，而非逐行编码。2026年三季度，单工程师日均代码贡献量达到2024全年均值的45倍；2026年9月，公司代码库超90%的新增代码由Claude生成。
Claude的赋能覆盖全业务线。2024年底至2026年9月末，员工规模增长超5倍，而2026年三季度营收达到2024年四季度营收的86倍，公司认为这一经营杠杆来自全组织内部对Claude的规模化应用。研发、工程、商业化、运营团队均可借助智能体完成工作，放大单人产出，以精简团队承接更大体量业务。
公司内部Claude使用规模持续扩张。按标价测算，2026年1至9月内部Claude调用价值增长超250倍；2026年4月，月度内部调用价值首次超过不含股权激励的月度人力成本。每一代Claude都参与下一代模型研发，同时赋能全公司提效，投入内部使用的算力持续放大收益，不断加快研发节奏、巩固行业领先地位。
（4）算力投入：持续进行大规模资本投入
营收的爆发式增长、算力效率提升、运营效率改善三者共振，验证了公司的商业模型，让公司更有信心持续进行大规模短期及长期资本投入。2026年第三季度营收170亿美元，2025年同期为14亿美元；本季度经营利润率-3%，经营亏损5.67亿美元，相较去年同期经营利润率-224%、经营亏损31亿美元大幅改善。叠加收入增长、算力与运营效率提升，本季度调整后经营利润率15%，调整后经营利润25亿美元，去年同期调整后经营利润率-93%、调整后经营亏损13亿美元。
公司投入算力用于研发、模型迭代、服务客户以及Claude内部使用。这类投入中，越来越多的部分用于自建算力基础设施，在算力供应链上实现纵向整合，保障前沿模型研发所需的大规模长期算力供给。与此同时，随着算力需求大幅增长，公司的算力采购模式正从单一的固定期限云协议，转向混合模式，包括直接租赁芯片，并交由专属设施代为运维。该新增算力供给模式称Anthropic Direct，用于支撑算力规模扩张，同时具备长期成本优势。Anthropic Direct可以实现资金的灵活配置，将数据中心容量承诺与算力基础设施内的加速器采购承诺拆分。
截至2026年9月30日及之后，公司已签订采购承诺与租赁协议（含短期承诺、尚未起租的租赁合约），合计承诺支出约9009亿美元。其中约4516亿美元预计在2030年12月31日前支出，剩余绝大部分将在2031至2045年之间支付。约707亿美元承诺款项需在2026年9月30日后12个月内支付。该承诺支出中相当一部分归属Anthropic Direct业务，且占算力总投入的比重预计持续提升。依托Anthropic Direct的灵活性，在需求高峰期，公司可以先用短期算力补缺口，待自有基础设施上线后，替换成性价比更高的长期算力资源。
公司计划依靠自身营收以及外部融资支撑上述算力投资。截至2026年9月30日，在本次IPO及同步私募配售募资到账前，公司流动性储备合计1466亿美元，其中现金及等价物956亿美元、短期投资363亿美元、A&R信贷额度可用额度148亿美元。此外，公司还获得战略伙伴大额资金支持，包含非绑定协议（NPA）下最高770亿美元可用算力容量额度，以及最高50亿美元股权出资承诺。此外，公司预估，在发行价74美元/股（招股书封面发行区间中点）、扣除承销折扣佣金及发行费用后，本次IPO A类普通股+同步N类普通股私募配售募资净额约846亿美元；若承销商全额行使超额配售权，募资净额约937亿美元。
2、公司竞争优势
根据公司招股说明书，Anthropic具备五大核心优势，使命导向与战略聚焦、人才与组织文化、前沿能力与安全一体化研发、算力资源调度体系、企业级落地战略。
三、核心财务数据
公司前九个月营收高速增长，模型与产品迭代带动按量计费、订阅收入及高价值客户规模持续扩张，算力投入虽随基建同步增加但成本结构边际改善。
截至2026年9月30日的前九个月，公司营收较2025年同期增加307亿美元，增幅达1206%。其中，按使用量计费收入、订阅收入分别同比增加242亿美元、65亿美元。营收增长主要源于持续迭代的模型与产品发布，带动产品使用量提升、客户扩量以及服务渗透率持续扩大。
滚动12个月贡献营收10万美元及以上的客户数量，由2025年9月30日的950余家，增长至2026年9月30日的11900余家。该群体客户在前九个月贡献营收从2025年同期的19亿美元增长至2026年同期的245亿美元，分别占当期总营收的75%、74%。
算力基础设施成本随算力上线持续扩张，前9个月算力费用同比+329%；但由于营收增速更快，算力成本率（算力费用/营收）整体呈改善趋势。短期高成本算力（本期65亿美元）拖累了成本优化幅度，这也是公司推动AnthropicDirect长周期算力布局、控制长期单位算力成本的核心原因。
单季度看，从2025年3月31日止三个月的3.76亿美元，增长至2026年9月30日止三个月的170亿美元。各季度营收增长，均由持续推出的模型与产品驱动，带动调用量提升、客户扩容以及产品渗透率提高，按量计费收入与订阅收入均贡献增量。滚动12个月营收≥10万美元的客户数量，由2025年3月31日约400家，增长至2026年9月30日超11900家。
2025年三季度至四季度，调用量提升带来的营收增量，被新版模型降价及合同折扣形成的约7000万美元收入减量部分抵消；2026年二季度至三季度，调用增长带来的营收增量，被新版模型降价、合同折扣形成的约6亿美元收入减量部分抵消。其余列示季度的营收趋势，未受到价格调整的显著影响。
算力及基础设施费用在列示各季度均环比上行，由2025年3月31日止三个月的9.44亿美元，增长至2026年9月30日止三个月的99亿美元，驱动因素为多年协议项下锁定算力陆续交付。公司通常提前12至18个月采购算力，因此该类成本短期具备刚性，随已承诺算力逐步上线而增加。
算力基础设施费用率（算力费用/营收）从2025年一季度的251%下降至2026年二季度的48%，核心原因是营收增速快于算力成本基数增速；2026年三季度该费用率回升至58%，源于新增算力交付。其中包含50亿美元短期协议算力，该部分算力单位成本显著高于多年长约采购的同规格算力。
公司经营现金流迎来显著拐点。2023至2025年持续呈现经营现金净流出，根源是算力前置采购、预付托管款持续投放；2026年前9个月转为经营现金净流入66亿美元。现金流改善底层来自盈利基本面修复，但营运资本波动扰动较强，收付节奏、上下游账期会带来阶段性波动，现金流稳定性仍需持续跟踪。
公司投资端现金支出大幅抬升。2026年前9个月投资现金流出达到365亿美元，远高于去年同期。资金投向分为两块：一是配置国债、企业债等短期金融资产；二是算力硬件、基础设施的资本开支与设备预付。大规模投资支出会持续消耗现金储备，是在经营现金流转正之后，仍需要重点关注的资本投放压力。
公司历史现金流缺口高度依赖外部股权融资补足，融资规模持续大幅抬升。2026年前9个月筹资净流入1107亿美元，远高于去年同期。融资工具以可赎回可转换优先股为主，2024年还配套发行可转债。持续大额股权融资，是支撑其巨额算力资本开支的核心资金来源，本次IPO完成后将进一步补充资金池。
风险提示
模型技术迭代及市场竞争风险。Anthropic的业务发展依赖于持续提升Claude模型的性能、可靠性和使用效率。人工智能技术迭代较快，行业竞争激烈，若公司无法持续推出具有竞争力的模型及产品，可能影响客户采用、市场份额及收入增长。
算力供给及资本投入风险。大模型训练与推理需要大量计算资源，公司依赖芯片供应商、云计算服务商及数据中心合作伙伴获取算力。若芯片、电力或数据中心供给不及预期，可能影响模型研发及客户服务。同时，公司承担较大规模的长期算力采购和租赁承诺，若未来需求增长不及预期，可能造成算力闲置，并增加资金及现金流压力。
商业化增长及客户集中风险。Anthropic的收入主要来自模型按量使用及订阅服务，客户需求和使用量可能随模型能力、定价及市场竞争发生变化。公司经营历史较短，前期快速增长不代表未来能够保持相同增速。此外，部分收入集中于主要客户和分销渠道，若相关客户减少采购或合作渠道发生变化，可能对公司经营造成不利影响。
模型安全及产品责任风险。Claude在复杂任务中可能产生错误输出、非预期行为或未经授权的操作。随着模型向自主智能体及专业领域应用扩展，相关风险可能进一步增加。若模型被不当使用、安全防护措施未能有效发挥作用，可能引发客户损失、法律责任及声誉风险。
数据版权、隐私及监管风险。人工智能模型训练涉及大量数据，相关版权法律及合理使用原则仍存在不确定性。若公司面临不利的司法判决或新的监管要求，可能增加数据授权和合规成本，甚至限制部分模型的训练与使用。此外，数据隐私、网络安全及人工智能监管政策持续变化，可能影响产品部署和国际业务拓展。
核心人才流失风险。前沿模型研发对研究人员、工程师及管理团队具有较高依赖。若公司无法持续吸引和留住关键技术人才，或在组织规模扩大过程中未能保持研发效率，可能影响模型迭代、产品开发及长期竞争力。
特殊治理结构风险。Anthropic采用公益公司及多类别股权架构，长期利益信托和创始人持股实体拥有特殊的董事选举及投票权。该安排可能限制普通股东对重大事项的影响力。同时，公司需要兼顾商业利益和长期公益目标，部分经营决策可能与股东的短期财务利益存在差异。
AI-Big data-Cloud
刘玉萍
liuyuping@cmschina.com.cn
周翔宇
zhouxiangyu@cmschina.com.cn
孟 林
menglin@cmschina.com.cn
鲍淑娴（研究助理）
baoshuxian@cmschina.com.cn
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