不到 24 小時，奧特曼的天塌了兩次

Sam Altman 今晚估計又要失眠了。

，轉頭 OpenAI 的 年化營收就被 自己最大的競爭對手 Anthropic 反超了。

2024 年初，Anthropic 的年化營收還只有 10 億美元。十六個月后，這個數(shù)字變成了 300 億，超過了 OpenAI 的 250 億。

值得注意的是，年化營收（ARR）是一種推算，不是已經裝進口袋的真金白銀。Anthropic 的算法是把最近四周的 API 營收乘以 13，訂閱收入乘以 12，加總得出。OpenAI 的計算方式與此類似，用四周總收入乘以 13。口徑相對一致，但也意味著一旦某個月需求驟然爆發(fā)，數(shù)字就會被放大，反之亦然。

數(shù)字背后，還藏著兩種完全不同的商業(yè)邏輯。

一個五天原型，25 億美元的生意

Anthropic 的營收里，70% 到 75% 來自企業(yè)和開發(fā)者的 API 消耗。客戶把 Claude 嵌進自家產品和工作流，用多少付多少。剩下的來自 Claude Pro、Claude Max 等消費端訂閱，以及 Claude Code 的企業(yè)合同。

Claude Code 值得單獨說一下。

2024 年 9 月，Anthropic 內部一位 TypeScript 工程師寫了個 Apple Script 提升自己的效率，五天之內半個工程團隊都在用。這個意外的原型后來變成了 Claude Code，一個在終端里運行的智能編程代理，能讀懂代碼庫，規(guī)劃操作步驟，自主執(zhí)行編輯、測試、提交。

目前，Claude Code 的年化營收已經達到 25 億美元。全球 GitHub 公開代碼提交中有 4% 是由它生成的，這個數(shù)字在一個月內翻了一番，預計年底將達到 20%。屆時全球每五條代碼提交，就有一條出自同一個模型之手。

就是這樣一個五天搓出來的原型，變成了 25 億美元的生意。

直接去找愿意付錢的人

OpenAI 擁有 9 億周活躍用戶，ChatGPT 是人類歷史上增長最快的消費級應用之一。但這 9 億用戶中，只有大約 5% 到 6% 是付費的。其余 94% 免費使用，而 OpenAI 承擔了每一次查詢的計算成本。

據(jù) The Information 報道，OpenAI 預計 2026 年將虧損 140 億美元，累計虧損到 2028 年底將達到 440 億，最早也要 2029 年才能盈利。ChatGPT Pro 訂閱甚至是虧錢的，Sam Altman 自己也承認了這一點。

Anthropic 走的是另一條路。它大約 80% 的收入來自企業(yè)客戶。兩年前有 12 家公司每年向 Anthropic 支付超過 100 萬美元，現(xiàn)在這個數(shù)字超過了 1000 家，而且在不到兩個月內就從 500 家翻了一番。八家「財富」前十強企業(yè)都是它的客戶。

Anthropic 的月活躍用戶平均收入為 211 美元，OpenAI 的周活躍用戶平均收入為 25 美元。用戶基數(shù)只是后者的一個零頭，單位變現(xiàn)能力卻高出 8 倍。

今年 3 月，首次購買 AI 工具的企業(yè)中，有 73% 選擇了 Anthropic。十周前這個比例還是五五開，去年 12 月甚至是 60:40 偏向 OpenAI。Axios 在報道中指出，AI 競賽的焦點正在從「誰的模型最好」轉向「誰能最快變現(xiàn)」，而 Anthropic 正在企業(yè)客戶這個最重要的戰(zhàn)場上拉開距離。

消費互聯(lián)網的流量思維和企業(yè)軟件的價值思維之間，存在一種根本性的張力。OpenAI 選擇了前者，用免費產品圈住數(shù)億用戶，再想辦法轉化。Anthropic 選擇了后者，直接去找愿意付錢的人。

在 AI 模型的推理成本高居不下的今天，后者看起來是更健康的路徑。但這并不意味著 OpenAI 做錯了。9 億用戶是一種令人敬畏的資產，只是這種資產的兌現(xiàn)周期更長，風險更大。

OpenAI 正在考慮收縮它的消費級副業(yè)項目，將重心轉向企業(yè)市場。只是轉身需要時間，而 Anthropic 從一開始就站在了終點線上。

300 億美元的營收需要相應的基礎設施來支撐，Anthropic 今天宣布的 Google-Broadcom 協(xié)議就是為此而來。

根據(jù) Broadcom 提交給 SEC 的文件，從 2027 年起 Anthropic 將通過 Broadcom 獲得大約 3.5 吉瓦的 TPU 算力。而這些算力僅僅用于推理。

Mizuho 的分析師估算，Broadcom 僅從 Anthropic 一家就將在 2026 年獲得 210 億美元的 AI 收入，2027 年達到 420 億。

Anthropic 的算力策略也值得注意。它同時使用 AWS 的 Trainium、Google 的 TPU 和 NVIDIA 的 GPU 三種芯片平臺，是唯一一家在 AWS Bedrock、Google Cloud Vertex AI 和 Microsoft Azure Foundry 三大云平臺上都提供前沿模型的 AI 公司。這種多平臺策略讓企業(yè)客戶無需更換云服務商就能接入 Claude，也讓 Anthropic 避免了對單一供應商的依賴。

不過 The Register 的報道指出了一個值得關注的細節(jié)：Broadcom 在 SEC 文件中特意聲明，Anthropic 對這些算力的消費「取決于其持續(xù)的商業(yè)成功」。

換句話說，如果增長放緩，這筆巨額訂單的執(zhí)行存在不確定性。

二級市場已經開始重新定價

買方對 Anthropic 股票的需求目前高達 20 億美元，幾乎找不到愿意出手的賣家。隱含估值從兩個月前 G 輪融資時的 3800 億美元上升到了約 6000 億美元。高盛對 Anthropic 配售收取 15% 到 20% 的業(yè)績報酬。

與此同時，價值 6 億美元的 OpenAI 股票據(jù)說無人問津。

IPO 的話題正在變得越來越具體。據(jù) The Information 報道，包括 CEO Dario Amodei 在內的 Anthropic 高管已經在討論最早于 2026 年 10 月上市，公司聘請了 Wilson Sonsini 作為法律顧問，并與高盛、摩根大通組成的銀行團隊推進 S-1 文件的準備。

承銷方預計此次募資將超過 600 億美元，若成真，將成為科技史上僅次于 SpaceX 的第二大科技 IPO。目前的目標估值從最初的 5000 億美元起步，市場預期最終可能突破 8000 億美元。

華爾街日報在兩家公司預計今年晚些時候上市前，獲取了 OpenAI 和 Anthropic 的機密財務資料。在這場競賽里，兩家公司都在以一種驚人的速度燒錢，只是 Anthropic 的賬面比率看起來稍微好看一些。

OpenAI 預計到 2028 年在算力上的支出將達到 1210 億美元，盡管收入幾乎翻了一番，但僅那一年就會虧損 850 億美元。

剔除訓練成本，兩家公司現(xiàn)在都接近盈利；把訓練成本加回去，OpenAI 的盈虧平衡目標則推到了 2030 年。Anthropic 預計會更早達到，目前其規(guī)劃 2027 年實現(xiàn)正向自由現(xiàn)金流。

圖源： https://www.wsj.com/tech/ai/openai-anthropic-ipo-finances-04b3cfb9

增長放緩幾乎是不可避免的。Epoch AI 在建模時也注意到，Anthropic 的增速從 2025 年 7 月起已經從每年 10 倍降到了每年 7 倍左右。這依然是一個驚人的數(shù)字，但趨勢已經在發(fā)生變化。

更大的體量意味著每一個百分點的增長都需要絕對量上更大的增量，市場會在某個時點開始出現(xiàn)飽和，競爭也在加劇。

兩種 Token 燒法，要解決同一個問題

前文提到，OpenAI 是先圈用戶，再想辦法變現(xiàn)。這是消費互聯(lián)網的經典路徑，F(xiàn)acebook、Google、TikTok 都是這么走過來的。風險在于，AI 模型的推理成本遠高于傳統(tǒng)互聯(lián)網產品，免費用戶不是資產，你需要在燒光錢之前找到轉化路徑。

而 Anthropic 直接去找愿意付錢的人。這是企業(yè)軟件的經典路徑，Salesforce、Oracle、SAP 都是這么走過來的。這里的風險在于，企業(yè)市場的天花板比消費市場低得多，而且一旦增長放緩，估值就會被重新定價。

OpenAI 賭的是時間，賭推理成本會快速下降，賭 9 億用戶中總有一部分會轉化為付費用戶。Anthropic 賭的是確定性，賭企業(yè)客戶的付費意愿足夠強，賭自己能在增長放緩之前建立起足夠深的護城河。

現(xiàn)在的問題是，誰的時間窗口會先關閉。

OpenAI 的時間窗口是推理成本下降的速度。如果成本下降得不夠快，免費用戶就會變成一個無底洞。Anthropic 的時間窗口是企業(yè)市場的飽和速度。如果增長放緩得太快，二級市場就會開始重新定價。

兩家公司都在和時間賽跑，只是跑道不同。一個在消費市場的長跑道上狂奔，一個在企業(yè)市場的短跑道上沖刺。誰會先撞線，誰會先撞墻，現(xiàn)在還不知道。

但有一點是確定的：AI 行業(yè)的競爭，已經從「誰的模型最好」變成了「誰能活到最后」。而活到最后的前提，是你得先找到一條能養(yǎng)活自己的路。

Anthropic 找到了，OpenAI 還在找。

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