Anthropic冲刺千亿IPO,算力链条藏着怎样的风险 | 理财问答

吴晓波频道 · 商业与创投

巴九灵 2026-11-08 08:20 浙江

亏损和赚钱同时在这家公司成立。

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     文 / 巴九灵(微信公众号:吴晓波频道)

    AI狂奔的这一年,预计会在11月中旬迎来最后一场大戏。Anthropic要上市了。

    10月26日,它正式提交纳斯达克IPO申请。据《华尔街日报》报道,目标在11月16日当周挂牌,具体时间仍可能调整。

    按市场预期,这次募资最高可达1000亿美元。若落地,将超过SpaceX今年6月创下的750亿美元(含超额配售约862.5亿美元),刷新全球IPO募资纪录。

    一家公司上市,为什么值得当成年度压轴。因为它同时压着两样东西,一场空前的盛宴和一串还没答案的疑问。

    这家公司做的是大模型Claude,和OpenAI属于同一量级。过去两年它一直是AI圈里最受关注、也最不愿意露底的公司之一。这一次,招股书第一次把这类公司的账本摊在了台面上。

    亏损也第一次摊开了。数字大得离谱,可这钱其实没花出去,大部分只是因为公司自己越来越值钱,账上跟着记了一笔。把这笔记的账拿掉,它已经在赚钱了。

    亏损和赚钱同时成立,这件事本身比任何一个数字都值得琢磨。

    本周赵启欣老师的闭门直播,就围绕这份招股书,把当前AI产业的商业模型和风险链条做了一次系统拆解,以下为直播中的核心要点整理。

    赵启欣老师拥有20余年资本市场投资经验,曾管理规模达30亿的银行理财产品,其管理的私募基金曾获年度十佳荣誉。

    赵老师在直播答疑

    账本不难看,但难看清

    Anthropic这家大模型公司的收入,这两年是从零起步的。

    三年前一年才几千万美元,去年做到四十多亿,今年光一个上半年就超过去年全年三倍多,加上三季度,前三季度已经三百多亿美元。

    客户结构的变化更能说明问题。一年下来,肯花十万美金以上的企业客户,从不到一千家涨到一万多家;更关键的是,留下来的老客户把用量放大了约九倍。注意这不是九成的人续了费,是同一批人花的钱变成了九倍。

    不过账本的角落里有提示,公司近一半的收入,是经亚马逊、谷歌、微软三家的云市场卖出去的,每笔都要被抽一道渠道费。

    这三家云厂商同时也是Anthropic的投资人、算力供应商、分销商和竞争对手。收单、结算、定价都握在别人手里,合作条件一旦变化,曲线会立刻变形。

    至于亏损,要看清楚是怎么来的。账面亏损的大头来自公司自身估值上涨带来的会计调整,属于账面上的数字变动,不是真金白银流出去。把这一块剥掉,经营层面的亏损其实很小,按公司自己的口径,调整后甚至是正的。

    这也解释了一个常被误读的现象。外界看大模型公司,看的是亏损额,公司自己看的是经营口径,两边说的根本不是同一件事。

    它靠什么赚钱,又为什么烧钱

    目前能看清的商业模式有四种。

    第一种按用量计费,客户通过接口调用模型,用多少付多少,逻辑和交电费一样。

    第二种面向个人的月度订阅,交一笔固定费用,在额度内使用。

    第三种是企业级综合服务,客单价可以到几百万甚至数千万美元,本质是照着企业的业务流做定制。

    第四种是各类智能体,切进编程、协同办公这类高价值工作流。

    这家公司的结构偏向前者:按用量计费的收入占了八成,订阅约两成,其中个人订阅只占5%左右。OpenAI超过65%的收入来自订阅,更接近一家面向消费者的公司。

    两种结构的差别,落在了企业市场上。在美国的企业客户里,为这家公司付费的比例已经略高于对手。在企业级接口这个按用量计费的市场,它的份额也完成了反超。

    但收入好看,不代表日子好过。真正的现金压力来自另一头。

    大模型公司要做两件事,一件是让模型变强,需要反复训练,另一件是回答客户的问题,叫做推理。

    这两件事落到账本上,不是两笔钱,而是摊在了三处,各记各的。

    养模型、做研究、内部自己用的算力,记在研发里;免费用户和渠道抽成,记在销售里;只有客户来问一句、机器答这一次所耗的电和算力,才记进成本。

    Anthropic不主要自建数据中心,算力多通过多年云合同提前锁定,所以也不是“建一座电站折旧几十年”的逻辑,前沿模型每半年就要重做一遍,训练是持续投入,不是一次性的资本开支。

    所以毛利率看起来很高,但那只反映推理这一端的效率,并不代表公司整体赚钱。公司自己也在招股书里提示,靠降价和效率换来的单次成本下降,不一定能覆盖提前锁定的算力账单。

    由此也能看懂一个产业现象,为什么存储芯片的行情比GPU来得晚。早期各家都在买卡做训练,对GPU的需求先起来。等应用铺开、推理量上来,对CPU和内存的需求占比才跟着上去,存储的紧缺才在更后面显现。

    钱从哪里来,又会在哪里断

    招股书里另一组数字,是未来的算力支出承诺,规模接近九千亿美元,其中很大一部分不可取消。

    要履行这样的承诺,融资渠道必须通畅。目前美国AI相关的企业债规模在五千亿美元上下,而利率水平偏高,发债成本不低。

    另一条路是融资租赁,重资产设备可以拿去做抵押,问题出在抵押率。一台设备作价不低,银行给出的贷款比例却相当高,中间的缓冲空间很薄。一旦设备贬值,贷款方的风险会迅速暴露。

    于是有了第三层安排。硬件厂商为了多卖货,向下游客户提供残值担保,承诺如果设备几年后的残值低于约定水平,由厂商回购。站在银行角度看,这笔贷款突然变得安全了。

    整个链条的松紧,都系在一个前提上,就是算力设备的价格一直不跌。

    两年前买的内存,折旧之后转手还比原价贵,这种反常的状态撑起了整个循环,一旦价格停涨,问题会按顺序出现。

    第一道裂缝在硬件厂商的高负债,回购义务要先由它们承担,如果算力硬件出现价格大幅下跌,则硬件厂商不得不履行对设备残值的担保和回购义务。

    第二道在硬件厂商的营业收入方面,科技企业原本承诺投几千亿,如果投资金额缩水,硬件订单直接受影响。

    第三道在股价,订单和利润下滑会打到估值上,而这些公司之间还存在交叉持股,公允价值下降会二次冲击当期利润。

    第四道也是最要紧的一道,会传导到债市。任何一次金融危机都不会从股市开始,而是从债市开始。

    当高等级企业债出现普遍违约,或者某家知名算力公司倒下,债市整体估值会被重新定价,国债也会被波及。到了这一步,股市不可能独善其身。

    这个路径和2008年有几分相似。当年出问题的是零首付的房子,底层资产价格一停涨,整个循环就断了。今天的底层资产换成了算力设备,金融工程的思路几乎没有变化。

    现在还没到这一步。企业债规模还在五千亿美元量级,撼动不了整个体系。真正要盯的是这个数字,如果它扩张到数万亿,同时某家算力公司扛不住融资成本开始违约,那就是危险信号。

    一家公司的招股书,最终照出来的是整条产业链的软肋。它不在利润表上,在资产负债表和融资结构里。读懂招股书的意义,是让你在看到下一份招股书的时候,知道应该看哪里。

    *本期内容仅为投资观点分享,不构成投资建议,市场有风险,决策需谨慎。


    以上内容来源于赵启欣老师本周的闭门直播,财富增长超级会员专享。

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