财联社11月10日讯（编辑 夏军雄）当地时间周二（11月10日），人工智能（AI）公司Anthropic更新了招股书，公司计划以每股70至78美元的价格发行及出售合计8.25亿股股票，IPO融资规模最高约643.5亿美元。其中，Anthropic将发行8.014亿股新股，现有股东将出售2360万股股票。

此外，Anthropic还计划通过单独的私募配售交易筹集260亿美元，参与投资的科技企业包括谷歌、微软、英伟达、AMD、博通、美光科技及台积电。

计入私募配售后，Anthropic此次股票发行及相关交易的总规模最高可达904亿美元，高于SpaceX今年6月IPO创下的862亿美元融资纪录。不过，Anthropic公开发行部分的融资规模最高约为644亿美元，尚未打破SpaceX的IPO融资纪录。

Anthropic已启动面向投资者的路演，股票预计于本月登陆纳斯达克全球精选市场，交易代码为“ANT”。高盛和摩根士丹利将牵头此次发行，另有20家银行参与承销。

IPO估值目标大幅下调

按照发行价区间上限计算，Anthropic在IPO及私募配售完成后的市值最高约为1.02万亿美元，若按完全稀释后的股本计算，估值最高约为1.405万亿美元。

这一目标明显低于此前市场预期。今年早些时候，部分投资者曾预计Anthropic可能在10月上市，并寻求高达2万亿美元的估值。此后，市场对其估值预期逐步降至1.5万亿美元附近，但部分投资者仍认为这一水平过高。

今年5月，Anthropic宣布完成650亿美元H轮融资，投后估值达到9650亿美元，主要投资者包括Altimeter Capital、Dragoneer、Greenoaks和红杉资本等机构。

Anthropic估值预期下调正值华尔街重新审视AI投资热潮之际。

在利率维持高位的背景下，投资者越来越担忧，AI基础设施建设所需的巨额资本开支及不断上升的融资成本，可能难以通过未来收入得到充分回报。

此外，市场对AI行业循环融资安排、数据中心产能过剩，以及企业将AI投资转化为实际收入的速度也存在疑虑。

政治环境进一步加剧了不确定性。在上周美国中期选举中，民主党全面赢得国会控制权，多个州通过了可能限制AI基础设施建设的公投措施。市场担忧，更严格的数据中心监管可能推高建设成本，并拖慢相关项目进度。

营收高速增长，但巨额算力支出考验盈利能力

招股文件显示，Anthropic第三季度营收达到169.6亿美元，环比增长47%，较去年同期的14亿美元增长逾十倍。 不过，其营收环比增速较第二季度的144%明显放缓。

今年前九个月，Anthropic累计实现营收332.4亿美元，同比增长约1200%，反映出企业客户对Claude系列AI模型的需求持续增长。

招股文件显示，今年9月，Anthropic代码库中超过90%的代码贡献由Claude编写，凸显AI编程工具在软件开发领域的应用程度。

然而，收入激增并未消除公司的盈利压力。

Anthropic第二季度实现9.74亿美元营业利润，为经历至少连续五个季度亏损后首次实现季度营业盈利。但第三季度，公司重新陷入亏损，营业亏损达到5.67亿美元。

同期，Anthropic运营费用达到175亿美元，同比增长292%。其中，短期合同承诺产生的算力成本约50亿美元，与慈善捐赠配捐计划相关的非现金费用约20亿美元，是影响季度盈利的重要因素。

今年前九个月，Anthropic报告净亏损约1040亿美元，远高于去年同期的251亿美元。不过，其中约943亿美元来自可转换票据等金融工具的公允价值变动，属于非现金会计损失。同期，公司营业亏损约12.6亿美元。

更大的挑战在于未来的资本支出。

招股文件显示，Anthropic目前承担的采购及租赁合同承诺总额约为9009亿美元，其中绝大部分与算力及基础设施有关。按照截至9月30日的12个月计算，约707亿美元的相关承诺需要履行。

这些支出涉及亚马逊、谷歌等算力供应商，部分项目还依赖于Anthropic无法直接控制的外部融资安排。

值得注意的是，谷歌、亚马逊和微软既是Anthropic的投资者，也是其客户及重要算力供应商，这种复杂的商业关系也是市场关注AI行业循环融资风险的原因之一。

模型价格竞争加剧

在巨额算力支出之外，Anthropic还面临日益激烈的行业竞争。

周一，该公司推出Claude Fable 5.2和Claude Mythos 5.2两款新模型，两者的输出速度较上一代最多提升30%，使用价格也有所降低。

但模型降价也开始影响收入表现。招股文件显示，部分新模型降价及客户合同折扣，抵消了第三季度约6亿美元由使用量增长带来的收入增量。

此前，Anthropic已在9月推出Opus 5.5时降低定价。竞争对手OpenAI近几个月同样推出了价格更低的模型。

此外，来自中国开发商等企业的低成本开放权重模型，也正在加剧市场竞争。企业客户可以下载相关模型，并根据自身需求进行微调，从而减少对高价闭源模型的依赖。