Anthropic 115：115 亿美元季度营收，将与 OpenAI 的竞争推向新高度

据报道，Anthropic 第二季度营收超过 115 亿美元，至少是去年同期总额的 14 倍。Anthropic 115 这一数字，将一个熟悉的增长故事转化为对 OpenAI 商业领先地位的直接挑战。

这一数字来自向潜在投资者展示的文件，而非经审计的公开披露文件。不过，它仍超过了 5 月报道的 109 亿美元季度营收预测，并使 Anthropic 的年化营收步伐突破 460 亿美元。

这一加速增长意义重大，因为去年 Anthropic 仍普遍被视为规模较小、以安全为重点的 OpenAI 竞争对手。如今，Claude 已扩展至编程、企业工作流和自主智能体领域，这种描述显得过时了。

核心问题已不再是 Anthropic 能否构建有竞争力的模型，而是它能否在为日益昂贵的基础设施竞赛融资的同时，将企业业务动能转化为可持续、可盈利的营收。

Anthropic 115 数字重置了营收基准

Anthropic 报告的这个季度并非年化预测，而是截至 2026 年 6 月的三个月内实现了超过 115 亿美元的营收。

这一区别很重要，因为私营 AI 公司常以营收运行率讨论业绩。运行率是根据近期销售额推算全年营收，而季度营收则指在特定期间内确认的收入。

根据为一篇 8 月 14 日报道审阅的文件，Anthropic 告诉潜在投资者，第二季度营收较一年前至少增长了 14 倍。2025 年可比的第二季度营收据称约为 7.87 亿美元。

据此计算，增长幅度约为 1,360%。这也意味着，Anthropic 在一年内新增的单季营收，超过了大多数成熟软件公司一整年的营收。

这一结果超过了公司此前的内部预测。5 月的投资者数据表明，Anthropic 当时预计第二季度营收为 109 亿美元，超过前一季度总额的两倍。

这一 5 月预测还显示，第一季度营收接近 48 亿美元。因此，最终的第二季度数字意味着环比增长至少 139%。

据报道，Anthropic 在该季度实现了正调整后营业收入。调整后营业收入会剔除某些支出，具体可能包括股权薪酬及其他项目，取决于公司的会计政策。

这一结果不同于按公认会计原则计算、经审计的净利润。Anthropic 仍是一家私营公司，因此外界无法查阅完整的利润表、现金流量表，或其调整项目的详细对账说明。

这个新数字仍标志着重大变化。今年 2 月，Anthropic 在宣布一轮大规模融资时，曾公开披露其营收运行率为 140 亿美元。

其自身的 融资公告称，过去三年中，其年化营收运行率每年都增长超过 10 倍。Anthropic 还表示，它首次获得营收距今还不到三年。

当时，该公司称有超过 500 家客户每年支出超过 100 万美元。两年前，达到这一门槛的客户仅有 12 家。

Anthropic 还表示，财富美国 10 强企业中有 8 家在使用 Claude。年支出超过 10 万美元的客户数量较前一年增长了 7 倍。

这些披露为第二季度业绩提供了有用背景。这个季度并非由单一的消费者订阅激增所推动。Anthropic 早已建立起一批高支出的企业客户。

不过，其增长速度依然异常，值得谨慎看待。Anthropic 尚未公布客户集中度、合同期限、续约率，或通过云合作伙伴交付的营收占比。

缺少这些细节，读者无法判断该季度营收中有多少来自经常性需求、使用量增长、预付款承诺，或规模异常庞大的基础设施协议。

因此，Anthropic 115 这一数字确立了新的基准，但并未呈现完整的财务图景。它表明 Claude 已成为一个重要的商业平台，但其营收质量仍有待厘清。

Claude Code 将模型能力转化为企业支出

Anthropic 的营收激增似乎源于一个具体机制：Claude 不再只是回答提示词，而是在企业内部执行成本高昂、可重复的工作。

Claude Code 是最清晰的例子。这款编程智能体可以检查代码库、编辑文件、运行命令，并在人类监督下协调多步骤开发任务。

Anthropic 于 2025 年 5 月广泛推出 Claude Code。到 2026 年 2 月，公司称该产品的营收运行率已超过 25 亿美元。

自 2026 年初以来，周活跃用户数量已翻倍。商业订阅增长至原来的四倍，而企业客户贡献了 Claude Code 超过一半的营收。

编程为 AI 提供商带来了格外有利的经济效益。开发人员在整个工作日反复使用模型，复杂的智能体会话消耗的 token 可能远多于普通聊天机器人的提问。

实用的编程智能体还可以将模型使用与可量化的人力投入关联起来。企业可以将订阅和 API 支出与代码审查时间、发布速度、调试工作量或完成的工程任务进行比较。

这使得企业更容易为采用此类产品争取预算。通用聊天机器人可能显得可有可无，而嵌入软件交付流程的智能体则可能成为运营工作流的一部分。

Anthropic 已将这一模式延伸至其他专业任务。Claude 可以分析金融材料、处理文档、开展研究，并与已连接的业务应用交互。

公司的 Cowork 产品将为编程开发的能力应用于更广泛的知识工作。针对特定角色的插件可以将这些能力适配于销售、法务、财务和科学研究等职能。

这种扩展有助于解释为何营收曲线变得陡峭得多。每增加一个工作流，就会为 Claude 执行多步骤任务而非孤立请求创造更多机会。

智能体也改变了消费单位。一个人可能向聊天机器人发送 10 条提示词，但智能体在完成一项任务时，可以执行数十次中间模型调用。

即便人类用户数量没有同步增长，这种模式也会提升营收。相关指标变成了通过系统完成的工作量，而不仅是打开应用的人数。

云端分发进一步扩大了 Anthropic 的覆盖范围。Claude 可通过 Amazon Web Services、Google Cloud 和 Microsoft Azure 使用，为企业买家提供多条成熟的采购路径。

这些合作关系降低了切换阻力。已在 AWS 上运营的公司可通过 Bedrock 使用 Claude，而 Google Cloud 客户则可通过 Vertex AI 使用它。

Anthropic 还在 AWS Trainium 芯片、Google 张量处理单元和 Nvidia 图形处理器上训练并提供模型服务。当某一供应商面临产能限制时，这种硬件组合可以帮助公司分配工作负载。

这种安排并非纯粹的防御措施。云服务提供商已对 Anthropic 进行了大额投资，而 Anthropic 则购买训练和运行 Claude 所需的计算服务。

这形成了一种循环关系。同一批公司可以同时是投资者、基础设施供应商、分发合作伙伴，以及 Anthropic 估值上涨的受益者。

不过，客户最终仍需要消费由此产生的服务。除非企业持续通过 Claude 发送工作任务，否则基础设施承诺无法解释持续的营收。

第二季度的增长表明，许多客户确实这样做了。仍未知的是，当合同续约、企业要求更明确的回报时，有多少使用量能够持续。

OpenAI 如今面对可信的企业营收竞争对手

主要竞争是 Anthropic 与 OpenAI 之间的较量，压力点在于企业工作流的主导权，而非聊天机器人的受欢迎程度。

OpenAI 凭借 ChatGPT 保持着极高的消费者认知度。它还在广泛的应用场景中销售商业订阅、应用程序编程接口访问和智能体产品。

Anthropic 走的是一条更窄的路线。它专注于编程、企业部署、模型安全，以及通过成熟云平台进行分发。

这种聚焦曾一度看似存在局限。消费者应用可以吸引数亿用户，而企业采购进程缓慢，且需要进行广泛的安全审查。

据报道的第二季度营收推翻了这一假设。Anthropic 面向企业的战略如今正以迫使 OpenAI 捍卫其企业地位的规模创造营收。

Bloomberg 报道称，OpenAI 的年化营收运行率超过 400 亿美元。该指标与 Anthropic 的季度营收未必采用相同的计算基础。

会计处理方式带来了另一项复杂因素。据报道，Anthropic 将通过云合作伙伴交付的部分销售额计入营收，而 OpenAI 可能以不同方式处理可比安排。

两家公司的产品组合也不同。OpenAI 结合了消费者订阅、企业合同、开发者使用以及其他商业化尝试。

Anthropic 的增长似乎更集中于企业和开发者需求。这种集中度可能带来成功客户账户内更强的扩张，但也可能加大对大客户的敞口。

对企业买家而言，这种竞争是有益的。两家提供商都不能假设，强劲的模型基准测试表现就能维持客户关系。

企业会评估安全控制、可靠性、模型行为、云端可用性、集成成本以及智能体执行质量。采购决策越来越多地涉及完整系统，而非单一模型。

因此，OpenAI 面临着证明其智能体能够交付可重复商业成果的压力。它还必须维持消费者业务增长，同时避免企业产品沦为次要业务。

Anthropic 面临的是相反的问题。它必须在扩展到推动其初期成功的工作负载之外的领域时，保持在技术和企业客户中的可信度。

Google 为这场竞争增添了另一层因素。它一方面向 Anthropic 提供基础设施，另一方面又通过 Gemini、Workspace 和 Google Cloud 展开竞争。

Amazon 同样深度交织其中。它通过 AWS 分发 Claude，开发自己的 AI 服务，并持有一项其价值上涨会对自身财务业绩产生重大影响的投资。

Amazon 报告第二季度净利润为 626 亿美元，其中包括主要与其 Anthropic 投资相关的 534 亿美元非经营税前收入。该公司在其 季度业绩中披露了这一影响。

这项收益显示，Anthropic 的估值如今已远远超出这家初创公司本身。其私募市场价值的变化，可能影响上市科技公司披露的盈利。

这也说明了为什么估值与经营业绩必须分开看待。投资收益并不会为 Anthropic 带来客户收入，也不能证明 Claude 的商业模式具备可持续性。

竞争压力依然真实存在。Anthropic 不再需要在消费者覆盖面上超过 ChatGPT，才能对 OpenAI 构成威胁。

它需要在足够多的高价值工作流中占据主导地位，让企业将 Claude 视为基础设施。第二季度的数据表明，这一战略奏效的速度快于许多观察人士的预期。

营收数字没有揭示什么

一份面向私人投资者的文件可以显示增长，却无法提供评估持续性、盈利能力或财务风险所需的证据。

Anthropic 尚未发布经过审计的第二季度报告。该公司也没有提供按产品、客户、地域、云合作伙伴或合同类型划分的完整营收明细。

这一缺失很重要，因为 115 亿美元可能代表截然不同的业务。数千份多元化订阅，与少数几份高度依赖使用量的大型合同，所承载的风险并不相同。

客户集中度是第一个不确定因素。Anthropic 强调了达到年度消费门槛的客户数量，但没有披露其最大客户贡献了多少营收。

少数云平台和跨国企业可能占据相当大的份额。一旦失去一个重大部署项目，影响就会被显著放大。

营收确认是第二个不确定因素。投资者需要知道，Anthropic 是否按总额确认经由云平台分销的销售收入，还是仅保留扣除合作伙伴成本后的部分。

他们还需要了解，长期承诺是立即确认收入、随时间确认，还是仅在客户实际消耗计算资源时才确认。

第三个不确定因素是留存率。使用量快速上升，可能反映客户在尚未确定哪些部署能持续创造价值之前，正于多个部门测试智能体。

成功的试点可以迅速扩展。失败的试点也可能同样迅速消失，尤其是在安全团队、财务部门或员工抵触相关工作流时。

计算成本构成第四个不确定因素。AI 智能体的营收可以快速上升，因为智能体会发起大量模型调用；但这些调用同样需要推理算力。

推理是生成每一次模型响应所需的计算工作。复杂推理和长时间的编程任务可能消耗大量处理时间。

因此，关键问题不仅在于 Anthropic 销售了多少，更在于扣除云服务、芯片、网络、支持和安全成本后，还能留下多少毛利润。

经调整后的营业收入为正，提供了一个有利信号。但这并不能证明持续盈利，尤其是在调整项排除了大额薪酬或基础设施开支的情况下。

该公司也可能在盈利季度之后增加支出。前沿实验室必须同时为模型训练、数据中心容量、产品开发、安全研究和全球分发提供资金。

Anthropic 在 2 月以 3800 亿美元投后估值融资 300 亿美元。此后私募市场的报告将该公司估值推得更高，加剧了市场对其可能上市的期待。

据报道，一些投资者认为 Anthropic 可以支撑接近 2 万亿美元的估值。这样的数字需要多年非凡增长，以及日益可信的利润率来支撑。

估值问题尤为敏感，因为 AI 基础设施需要持续投入。软件公司通常能以较低的边际成本服务新增客户，但模型提供商必须购买额外的计算资源。

效率提升可以降低每项任务的成本。客户可能将节省下来的成本用于运行更多智能体，因此即使单次操作变得更便宜，基础设施总支出仍可能居高不下。

公开市场投资者的审查也会比私募融资轮更加严格。上市后的 Anthropic 将需要发布定期财务报表、风险因素、关联方交易和会计政策。

这种透明度将有助于厘清 Anthropic 115 这一标题数字背后的若干模糊之处。它也可能暴露目前私人投资者更新所掩盖的波动性。

该公司的官方声明支持需求旺盛的叙事，但它们仍然只是公司声明。读者不应将营收增长视为产品优越性的独立证据。

模型基准测试变化频繁。企业部署还取决于治理、集成、可靠性和员工行为，而这些都不会体现在季度营收总额中。

460 亿美元的年化规模仍须为算力竞赛提供资金

Anthropic 所报告的年化运行规模，为其融资扩张提供了更大空间，但营收体量并不会终结基础设施竞赛，反而会提高赌注。

将 115 亿美元乘以四，得到的简单年化运行规模超过 460 亿美元。这一计算假设 6 月季度能够重复，因此并非预测或已签约营收数字。

不过，这一规模仍显示出投资者为何讨论异常高的估值。Anthropic 已达到这样的体量：持续增长可以每年带来数百亿美元的额外销售额。

这些销售额可以支持更多模型训练、更广泛的分发和收购。它们也使 Anthropic 成为每一家主要芯片和云服务提供商更重要的客户。

该公司无法停下脚步。OpenAI、Google、xAI、Meta 及其他开发商仍在持续发布模型，在推理、编程、速度、上下文长度和运营成本方面展开竞争。

企业客户也可以同时使用多家供应商。许多公司会刻意通过将不同任务路由至不同系统，避免依赖单一模型。

这种做法限制了定价能力。即使 Claude 已嵌入组织内部，Anthropic 仍必须凭借性能和可靠性持续赢得工作负载。

开源模型又带来一项限制。它们让企业能够在自己控制的基础设施上运行某些工作负载，从而提升隐私性或降低对供应商的持续依赖。

Anthropic 可以通过模型质量、安全性、云端可用性和更低的总体运营成本来回应这种压力。但这些优势没有一项是永久的。

该公司的安全定位也带来权衡。更严格的部署规则可以提高受监管买家的信任，但也可能令希望限制更少的客户感到挫败。

OpenAI 在更受瞩目的聚光灯下也面临同样的平衡。两家公司都必须让智能体更具自主性，同时不能让它们变得更难监控。

这对知识型员工而言与对投资者同样重要。能够修改代码、检索企业记录或将工作内容发送至另一个系统的智能体，在带来生产力提升的同时，也会产生运营风险。

当智能体犯错时，企业需要日志、访问控制、人工审批节点和明确的责任归属。即使底层模型表现良好，这些要求也可能拖慢部署。

评估新 AI 系统的团队还应在 AI 知识库 中保留与来源关联的决策和测试结果。供应商能力与政策如今变化太快，不能依赖非正式记忆。

Anthropic 的营收规模为其应对这些需求提供了资源。但这并不保证每一项部署都能通过合规审查，或产生可衡量的回报。

公司规模越大，就越难维持三位数的季度增长。未来的比较也将基于更高得多的基数。

在商业化早期，从 7.87 亿美元增长十四倍在数学上是可能的。从 115 亿美元再重复这一增长，则意味着单季度营收需要超过 1600 亿美元。

增长将会放缓。真正有意义的问题是，当标题中的百分比下降时，利润率和留存率是否会改善。

三个信号将检验 Anthropic 的营收叙事

下一阶段取决于财务披露、客户留存和 OpenAI 的回应，按此顺序。

第一个信号是 Anthropic 下一次公开财务披露。上市或正式申报文件将披露营收确认、运营费用、现金使用、客户集中度和相关云服务安排。

如果经审计的报表确认所报告的季度数据，并显示健康的毛利率，就会加强当前叙事。大额排除项或不寻常的确认政策则会削弱它。

读者应特别关注经调整结果与公认会计准则结果之间的差异。经调整后盈利的季度，仍可能在计入股票薪酬和其他成本后出现大额净亏损。

第二个信号是企业客户留存。Anthropic 已表明客户会迅速采用 Claude，但下一个考验是：在衡量结果后，他们是否会续约并扩大使用规模。

强劲的净营收留存率将表明 Claude 正成为嵌入式基础设施。试点项目结束后使用量下降，则意味着部分增长可能来自试验。

Claude Code 提供了最清晰的早期指标。业务用户的持续增长，将支持 Anthropic 关于智能体编程已成为持久类别的说法。

同样的检验也适用于 Cowork 和特定岗位智能体。如果采用从工程领域扩展至财务、销售、研究和受监管工作，营收的可辩护性将更强。

第三个信号是 OpenAI 的竞争性回应。该公司可以通过更强的智能体、更深入的企业集成、不同的定价结构或更紧密的云端分发来回应 Anthropic。

OpenAI 的快速加速将表明，Anthropic 的这一季度反映的是广泛的市场扩张，而非领导地位的永久转移。企业市场份额的流失则会挑战 Anthropic 的估值逻辑。

Google 和 Amazon 也将塑造这一回应。两者都会从 Anthropic 的增长中受益，但也都有理由让客户留在自己的 AI 平台内。

Anthropic 115 这一数字值得关注，因为它改变了讨论的量级。Anthropic 不再仅仅是 OpenAI 之外一个在技术上备受尊重的替代选择。

它已经成为拥有足够营收、能够影响云服务经济、上市公司盈利和 AI 市场预期形态的商业竞争对手。

验证缺口依然重要。潜在投资者看到了这些文件，但公众仍缺乏经审计的账目，以及评估营收质量所需的细节。

在将一个非凡季度视为既定结论之前，应关注申报文件、续约行为和竞争性回应。哪一个信号最会改变你对 Anthropic 的看法：经审计的利润率、Claude 使用量的持续增长，还是 OpenAI 正失去企业市场阵地的证据？