出品 | 虎嗅科技组
作者 | 梁卡尔
编辑 | 苗正卿
头图 | 视觉中国
还没敲钟，市场就已经先替它投票了。
美东时间10月14日旧金山闭门会刚散场，10月15日科技股就迎来一轮抛售，AI基建、芯片和租算力的AI算力云普跌，英伟达参投的CoreWeave股债双杀。
华尔街的共识很直白，今年AI行情的短期命门，就系在这场还没发生的IPO上，OpenAI还排在它后面。它若卖不好，整个AI烧钱扩算力的游戏都要重估。
而Anthropic交出的答卷是，第三季度营收168亿美元，环比上涨45%；调整后盈利了，但增速较第二季度的环比增长145%，腰斩不止，估值也被参会者从2万亿“砍”到了1.5万亿美元。
这场本想关起门来的对账会，开完即“直播”。参会的是CEO达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）和CFO克里希纳·拉奥（Krishna Rao），面向的都是核心投资人。这份未公开简报会后即被多家海外媒体披露。
这个“盈利”水分很大。据《金融时报》报道，该指标主要剔除了员工股权激励等成本，并不等同于按美国通用会计准则计算的净利润。公司2025年运营还亏着80.6亿美元。
让估值被砍的不是数字本身，是落差。路透社援引四位知情人士称，其中三位正在考虑约1.5万亿美元的估值，仅为此前约2万亿美元预期的四分之三。部分投资者直言失望，现在的增速撑不起2万亿叙事。
一家以“AI安全”为使命的公司，正在用调整后的财务口径向华尔街讲述增长故事。
Anthropic必须在资本市场仍愿意为大模型长期回报给出高估值时推进上市，否则此前5180亿美元的算力承诺将失去支撑。但上市意味着接受公开市场的季度审判，安全与增长之间的张力会进一步放大。
截至发稿时，Anthropic尚未回复虎嗅关于本文相关内容的询问。
就在闭门会约一周前，10月6日，独立投研机构New Constructs发布报告，将Anthropic计划中的上市称为“2026年最荒谬的IPO”。
在它看来，Anthropic缺少可持续商业化路径，真实价值仅为1500亿美元，估值被注水超九成。
几天后披露的财务数据，呈现了与这一唱空叙事不同的经营图景。但第三季度调整后盈利回答的是公司能否控制成本、改善经营，而不是2万亿美元估值是否合理。
在这场巨大的定价分歧背后，Anthropic究竟在用怎样的故事说服华尔街？
账本解密
要理解Anthropic为什么急着上市，首先要看清它的账本。收入高速增长，但增长的质量和可持续性仍面临质疑。
季度营收之外，Anthropic最惹眼的成绩单是年化收入运行率（ARR）。
从7月时的650亿美元，到9月底第三方监测机构TickerTrends估算的768亿美元，再到路透社援引分析师给出的年底1100亿美元。口径可能不同，所以不能视为一条曲线，只是数字本身不断被推高。
根据一级市场研究机构对相关报表的测算，Anthropic的营收主要由以下三部分组成。一位研究海外大模型公司的分析师也向虎嗅认可了这一分类，但这并非官方披露的数据。
图片：AI作图
企业端与开发者API调用，约占60%：其中包括AI编程智能体Claude Code。
SaaS订阅，约占25%：包括Claude企业版和个人订阅，个人用户月费从20美元的Pro到200美元的Max不等，这像健身房会员卡一样锁定了这些高粘性用户。
云渠道收入，约占15%： 依赖亚马逊AWS Bedrock和谷歌Vertex AI代销，这两家云巨头也是Anthropic的重要股东。
但“经常性”是一个容易引起误解的词。
与传统企业级软件不可撤销的长期合同不同，大模型相当一部分收入来自按量付费，再根据一段时间的收入进行年化计算，是道数字计算题。
Claude Code的收入同样可能波动。业务高峰期，大型科技公司的工程团队集中调用，会迅速推高Token消耗和账面收入。
一旦业务高峰过去，或者客户更换技术，流水也可能快速缩水。
另一个争议是“总额法”。这在本质上类似于电商平台喜欢用的指标GMV（商品交易总额）。
The Verge曾报道，丹妮丝·德雷瑟（Denise Dresser）在担任OpenAI首席营收官（CRO）期间，在一份内部备忘录中指称，Anthropic处理云服务提供商收入分成时采用了总额法。客户通过亚马逊AWS等平台购买Claude服务时，Anthropic将支付总额计入营收，再将平台分成列为成本。
资本市场仍愿意为Anthropic给出高估值，靠的不只是AI信仰，还有其过去三年的产品迭代速度。
从2023年的Claude 1，到2024年形成Opus、Sonnet、Haiku三档模型体系并推出Computer Use，再到Claude Opus 5、Claude Science，以及长期网络安全计划Anthropic Cyber Mission，Anthropic几乎以月为单位更新产品。
它的路径也很清晰，在模型层疯狂提升上下文和推理能力，在工具层用Claude Code争夺开发者，在平台层通过AWS等云渠道渗透企业，并向网络安全和生物医药等垂直领域延伸。
Anthropic试图让Claude成为企业难以替换的“数字基础设施”。
但这一策略能否成立的前提是，大客户的调用量的增长要持续跑赢技术进步带来的价格下降。否则，这道护城河可能比预想中更浅。
在Reddit社区，一位自称在大型科技公司工作的用户称，公司开发了基于开源模型的内部模型，并在九个月前取消了非编码部门对外部模型的访问权限。经过一段时间后测试，和Claude一样好用。公司目标是在未来三年内完全停止使用外部模型。评论一出，有人跟着附和。
硬币的另一面，是ARR增速的放缓。TickerTrends跟踪的年化值9月单月环比约1.8%，较其跟踪的上半年高增速回落。需要注意的是，该数据为第三方建模估算，其追踪方法受到部分行业人士的质疑。
目前公开财务信息有限，增速放缓的原因尚无定论。有分析人士推测，这可能与大客户变动有关。
风险底色
增长故事掩盖不了Anthropic的风险底色。从招股书披露、客户集中度到SPV表外融资，其商业逻辑正在承受多重压力。
在中文社交媒体上，最近流传着一个关于Claude的破防段子。
一个国内的打工人用英文对Claude倾诉疲惫，Claude用中文回复，“你其实可以用中文跟我聊天，不用勉强自己说英文”。
用户大受感动，随即用中文发了一条回复，结果下一秒，屏幕上直接弹出警告，账号被停用。
用最温柔的话，给最狠的背刺。
图片来源：流传在互联网上的梗图
这种段子在中文社交网络上比比皆是。打工牛马们无时无刻不与其进行着全方位的斗智斗勇，甚至衍生出一个荒诞而认真的黑色讨论。为了能够无障碍用上，究竟有没有必要直接选择“肉身移民”？
段子背后，是Anthropic近乎偏执的风险控制。在达里奥·阿莫迪看来，大模型是一个稍有不慎可能引发技术失控的高压锅。
路透社报道称，在Anthropic秘密递交给美国证监会（SEC）的261页文件中，约80页、接近三分之一篇幅用于描写风险因素。
Anthropic称，其模型曾试图“隐藏或操纵信息”，并可能表现出“类似勒索”和抵抗关闭的“自我保护行为”。该公司还警告，先进人工智能可能对人类构成“灾难性或生存性风险”。
技术之外，商业化同样存在风险。文件显示，两家未披露名称的大客户合计贡献了Anthropic 2025年总营收的四分之一。对拟上市公司来说，较高的客户集中度可能引发投资者对收入稳定性和议价能力的担忧。
与此同时，Anthropic计划在云计算、计算和基础设施方面投入高达5180亿美元。路透社称，其中80%的合同不可取消。New Constructs认为，如果没有2万亿美元的IPO，Anthropic将无法履行这些义务。
严格来说，这5180亿美元并不都是传统意义上的企业欠债。
根据博通公告及路透报道，阿波罗与黑石牵头的首期约350～360亿美元私募信贷通过SPV购买谷歌TPU并租给Anthropic，博通提供约310亿美元优先级债务差额担保。该结构是5180亿美元十年承诺中约80%不可取消的一部分。
博通是谷歌TPU的主要设计合作方，据媒体报道，其也是这套融资结构中的信用担保方。如果Anthropic无法支付租金，或芯片转售价值不足，博通将补差额。这一背书降低了优先档债券的融资成本。
该结构为表外融资，因为目前招股书并没有真正意义上的对外发布，所以公开市场投资者看到的Anthropic，与其实际承担的长期支付义务之间存在信息差。
更值得警惕的是，媒体报道称许多核心客户并未签订长期合同，可以随时削减或转移算力开支。
监管也在收紧。美国联邦贸易委员会（FTC）已经向Anthropic和OpenAI发出传票，要求其提供有关人工智能安全事件的文件，并调查大模型公司是否违反消费者保护规定。
FTC主席安德鲁·弗格森（Andrew Ferguson）表示，一旦大模型在测试或运行中造成损害，开发商必须承担相应法律责任。
抢跑时刻
增长与风险并存，把Anthropic推到了一个时间窗口前。它必须在资本市场仍愿意给出高估值时完成上市，否则算力承诺和股东回报都将面临压力。
路透社报道称，Anthropic计划10月26日公开交表、于11月上市。一位券商分析师日前也向虎嗅作出了相同判断。相比之下，OpenAI的上市计划已推迟至2027年。
2024年5月，Anthropic任命克里希纳·拉奥为首席财务官。公司官网显示，加入公司前，他曾担任美国大型体育商业平台Fanatics旗下核心业务部门Fanatics Commerce和医疗支付与患者互动平台Cedar的首席财务官，曾任Airbnb全球企业与业务拓展负责人，任内参与主导超100亿美元股权和债务融资。
克里希纳·拉奥曾在2026年5月的一档播客中表示，自己每天有30%～40%的时间处理算力事务，买多容易倒闭，买少无法满足客户需求。
他称，加入Anthropic以来，公司已筹集约750亿美元，与亚马逊、谷歌签署的合作协议还将带来500亿美元的资金或算力支持，“这是一个资本密集型行业，需要资金支撑增长”。
他没有提到IPO，但讲述了加入公司时的情况。“当时我们正在完成D轮融资，那次并不是一帆风顺的融资”，融资中期Anthropic才拥有第一个前沿模型，结尾时又碰到了加密货币交易所FTX破产拍卖持有的Anthropic股份。
图片来源：视频播客截图
为什么需要前沿模型？回报是什么？AI安全与做大商业规模是否冲突？当时投资人的质疑和今天如出一辙。
等到2024年底，Anthropic筹集E轮融资，首期完成又碰上DeepSeek的新闻发布（或指DeepSeek发布DeepSeek-V3），引发市场动荡。但幸运的是，Anthropic最终完成了E轮。
Netflix联合创始人兼Anthropic董事会成员里德·哈斯廷斯（Reed Hastings）曾对《华尔街日报》表示，“拉奥实际上是在权衡我们敢于在未来进行多大胆的投资。我们敢于在2027年、2028年、2029年作出多少数百亿美元的承诺”。
Anthropic正抓紧时机推进上市，以支持算力投入和股东流动性需求。这既是技术竞赛，也是资本周期中的一场时间赛跑。
一位券商计算机行业分析师告诉虎嗅，AI面临两个根本问题。中观上，除了编程和AI4S（科学智能），还有什么场景能支持大规模商业化？宏观上，在利率和增速变化之后，市场应如何为AI公司估值。
数据来源：Anthropic官网和公开报道综合
他认为，Anthropic若以2万亿美元估值上市，破发风险较大，其应该等到明年上半年末。“这不是Anthropic一家公司的问题，而是所有云服务商和模型厂都要面对的问题”。
也有关注海外的券商分析师告诉虎嗅，Anthropic上市本身问题不大。两种判断的差异，说明市场尚未对其上市前景形成共识。
如果IPO失败或募资不及预期，Anthropic将面临两难，要么继续以高成本履行合同，要么违约并面临追偿。
对于一家2025年运营亏损超过80亿美元的公司而言，2万亿美元估值不只是野心，也关系到其能否维持算力扩张。
New Constructs认为，“如果没有2万亿美元的IPO，Anthropic将无法履行这些义务”。这一判断是否准确，取决于Anthropic能否继续维持当前营收增长。但从第三季度数据看，其增速正在放缓，估值也已开始下调。
如果上不了市，这套算力扩张将很难持续。如果上市后估值无法支撑，Anthropic可能被迫收缩算力投入，进而影响模型迭代速度，对于一个以“前沿”为核心竞争力的公司而言，这几乎是致命的。
不仅如此，如果Anthropic的IPO反响冷淡，可能会对整个人工智能市场造成压力，投资者认为该市场的近期前景很大程度上取决于此次股票发行的成功。
最近IPO市场已遭遇挫折，数据中心运营商SB Energy上个月决定推迟上市，核技术公司Holtec Nuclear也撤回了上市计划。
走到门前
五年后的今天，Anthropic正站在公开市场的门口。
2021年初，达里奥·阿莫迪与妹妹丹妮拉·阿莫代伊（Daniela Amodei）等人离开OpenAI，创立了这家“构建可靠、可解释、可操控的人工智能系统”为目标的公司。
外界长期将他的离开解释为“不满商业化”，但达里奥·阿莫迪多次澄清，核心原因是他与萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）之间的信任与愿景分歧。其中最出圈的是，2026年6月他接受彭博社采访时的表态，“到头来，既然你和某人愿景不同、且不信任对方，又何必去和他们争论呢”。
“科学家反抗搞钱机器”的叙事并不完整的。他离开的原因，比这个版本更私人，也更复杂。
五年后，没必要再追问他为什么走，要问的是现在他如何选择。
路透社援引一位参会者称，在这场面向投资人的闭门会上，达里奥·阿莫迪虽然重申了公司对AI安全的关注，却避免提及人类灭绝风险。
此前，他刚发表长文主张放慢提升前沿模型能力的速度，而Anthropic已作出5180亿美元的算力承诺，IPO募资的重要用途正是支撑这一扩张。放慢与扩张之间的张力，他仍未给出回答。
申报文件用80页警告风险，投资者会上却没有提及。这种差异未必意味着公司在安全立场上发生了变化，却提出了一个值得关注的问题。当Anthropic接受公开市场检验，当高估值需要持续增长来支撑时，安全叙事会被放在什么位置？
这也不只是Anthropic的困境。整个前沿AI行业都在同一根钢丝上行走，一边警告技术可能带来的极端风险，一边以创纪录的速度和估值推进商业化。
Anthropic的IPO，只是把这种张力第一次完整地暴露在了公开市场的聚光灯下。
它最终会成为AI产业链的核心基础设施，还是高估值泡沫的又一例证，要等算力账单、营收增速和股东回报同时摆在桌面上时，才会有答案。
届时，安全承诺是否还能留在产品决策中，而不只是留在法律文件里。