达里奥·阿莫代伊(Dario Amodei)如今是人工智能领域最受瞩目的核心人物之一。
10月26日,由其创立的Anthropic正式提交S-1文件,计划以代码“ANT”在纳斯达克挂牌上市,估值区间为1.5万亿至2万亿美元。若按此规模计算,本次IPO将超越SpaceX在2025年6月创下的纪录,成为有史以来规模最大的首次公开募股。从公司成立到逼近2万亿美元市值,达里奥仅用了不到五年时间。
2020年底,因与OpenAI管理层存在诸多分歧,达里奥从该公司离职,并于2021年初创立了Anthropic。2023年3月,Anthropic推出了第一代Claude聊天机器人;同年7月发布的Claude 2迅速引发市场关注并收获广泛好评。
不过,达里奥并未将重心放在消费者应用上,而是主要致力于为企业场景构建AI能力。 随着AI代码生成需求爆发,Anthropic于2025年2月发布了AI编程工具Claude Code,公司收入随之快速攀升。招股书披露,2026年上半年,Anthropic实现营收162.86亿美元,同比增长近13倍,客户净收入留存率高达900%。
短短五年间,达里奥便实现了对“前东家”OpenAI的逆袭,率先走向上市。但现实并非爽文故事, 高速增长的背后,公司需要为研发、算力和基础设施等投入巨额资金。招股书显示,Anthropic已签下超过6500亿美元的未来算力承诺。此前,受AI板块承压及公司Q3营收环比增速放缓影响,部分投资者已讨论将Anthropic的估值预期从2万亿美元下调至约1.5万亿美元。
在AI产业链利润分配极度失衡、各大巨头纷纷为基建疯狂举债的当下,公开市场的资金与耐心,真的能支撑起这场“史上最大IPO”吗?
OpenAI“七叛将”打造Anthropic
《风险投资史》开篇讲述了“八叛将”从肖克利半导体实验室集体出走,最终孕育出仙童半导体与整个硅谷的故事。半个多世纪后,相似的剧本在旧金山重演。Anthropic的诞生,同样始于一场硅谷式的集体出走。
作为OpenAI的前研究副总裁,达里奥曾为GPT-2与GPT-3的研发作出重要贡献,并深度参与了早期商业化进程。
然而,在模型的快速迭代中,达里奥对AGI的发展方向产生了质疑。他多次公开强调,这项技术必须以极其谨慎、直接且诚实的方式推进,而OpenAI日益激进的商业化节奏,以及他与山姆·阿尔特曼(Sam Altman)等管理层在底层价值观上的分歧,最终导致彼此信任彻底破裂。
2020年12月,达里奥决定离职。他的妹妹、时任安全与政策运营副总裁的丹妮拉·阿莫代伊(Daniela Amodei)、GPT-3论文第一作者汤姆·布朗(Tom Brown)、提出缩放定律(Scaling Laws)的物理学家贾里德·卡普兰(Jared Kaplan)等OpenAI当时最核心的六名干将,也随他一同离开。
2021年2月,决心单干的达里奥等人正式成立了Anthropic。
达里奥1983年出生于旧金山。据他描述,他与父母关系极为亲密。因此,2006年,受父亲因罕见病去世的影响,正在攻读理论物理研究生的他转到了生物物理系。2011年,达里奥进入斯坦福医学院攻读博士后,研究神经回路与肿瘤相关课题,但他很快意识到,单个研究者在有限时间内难以在该领域取得突破。
为了寻求技术解决方案,达里奥将目光投向了AI。彼时深度学习取得重大技术进展,在他看来,AI具有“能够把我们带到超越人类尺度之外”的潜力。
2014年11月,达里奥加入百度硅谷人工智能实验室,在吴恩达(百度前首席科学家)团队中主导了DeepSpeech 2项目,实现了将原始音频直接转换为文字的系统方案。这段经历为他后来形成对“缩放定律”的直觉埋下了伏笔。
2015年,他曾短暂加入Google Brain担任高级研究科学家,但大公司的节奏与氛围让他难以适应,不到一年便选择了离开。
2016年7月,达里奥加入由马斯克、阿尔特曼等人发起的OpenAI,先后担任AI安全研究组负责人、研究总监,最终升至研究副总裁。
达里奥对AI安全的关注始于谷歌任职期间,他曾与同事合著论文探讨AI的潜在不良行为。到GPT-3发布后,他一方面为技术进展感到兴奋,另一方面也越发确信:很多事情并非仅靠训练模型就能控制。
这种理念开始在OpenAI内部引发分裂。认同达里奥的人迅速聚拢在他周围,形成一个紧密的圈子;但在对立面,管理层和部分同事认为,他试图用安全“控制”公司,理念分歧日益扩大。
达里奥的导师迈克尔·贝里曾这样评价他:“他是我带过最有才华的学生之一,也是一个颇为骄傲的人。”这份“骄傲”或许是后来他与阿尔特曼等人彻底决裂的原因。在AGI发展(安全)问题上,他拒绝退让和妥协。
极具戏剧性的是,与阿尔特曼闹翻的马斯克,曾在今年2月13日Anthropic宣布300亿美元融资后,在社交平台X上直接开火,称Claude“反人类且邪恶”。但不到三个月,5月6日,Anthropic官宣从SpaceX独家租赁Colossus 1数据中心的全部算力,包含超过22万张英伟达GPU、300兆瓦算力。马斯克也在X上改变态度:“我跟Anthropic的高管团队聊了聊,印象深刻,没有人触发我的邪恶探测器。”
今年9月12日,达里奥发表了一篇3800词的长文《我们必须放慢前沿AI的发展步伐》(We Must Pace the Frontier),主张行业必须“放慢提升模型能力的速度”,以换取1至2年时间部署安全保障。
Anthropic的招股书也反映了达里奥对安全叙事的重视,261页的正文中,风险因素章节占据了80多页,而描述业务运营的部分仅有48页。
在行业模型的“军备竞赛”与上市业绩压力下,尽管达里奥再三强调放慢能力提升,但今年Anthropic实际上已正式发布了至少9款模型,9月以来更是连续发布了5款模型。
万亿美元估值下的AI泡沫
事实上,从2025年起,Anthropic的模型发布节奏就在不断提速,全年更新了约10个版本的子模型,业绩也在狂飙。
招股书显示,Anthropic的收入以每年约10倍的速度增长:2023年至2025年,公司营收分别为4100万美元、3.86亿美元和45.85亿美元;2026年上半年营收为162.86亿美元。
Anthropic选择的企业级(to B)商业路线得到了市场验证。招股书显示,2026年上半年,按用量付费的企业API调用贡献了约80%的收入,年化消费超10万美元的企业客户从一年前的约950家激增至近1.2万家。
经营亏损大幅收窄。2026年上半年,Anthropic营业亏损为6.93亿美元,上年同期为21.35亿美元;营业亏损率从约184%降至约4%。公司在2026年二季度甚至已实现单季营业盈利,当季营业利润9.74亿美元,营业利润率约8%。剔除股权激励、非现金慈善捐赠等项目后,当季调整后营业利润为22.35亿美元,调整后营业利润率为19%。
Anthropic成立以来的技术进展及业绩表现,使其在一级市场持续获得资本关注。招股书显示,截至2026年6月末,公司累计融资1411亿美元。 亚马逊、谷歌、微软、英伟达等科技巨头及多家头部VC均在其股东名单之中。
不过,从公开信息与招股书披露来看,2025年之后,大厂的投资逻辑已发生实质变化:资金投入越来越多地与算力采购或芯片供应挂钩,而非单纯的财务投资。Anthropic接受资金的代价,是以长期采购承诺的形式,将资金回流至云厂商与芯片厂商。
招股书显示,公司的“计算和基础设施”支出在飞速扩张:2023年该项支出为4.33亿美元,2024年升至25.22亿美元,2025年全年达73.26亿美元。到了2026年,仅上半年的算力支出就已高达89.45亿美元,超过2025年全年总额。
不仅如此,Anthropic还与亚马逊、微软、英伟达等8家公司签订了超6500亿美元的长期算力与基础设施合同,期限覆盖未来十年,其中约八成不可取消,或无论实际使用量如何均需支付。
高昂的基础设施支出是整个AI行业面临的困局。 OpenAI预计,2026年至2030年,算力与基础设施投入约8560亿美元;谷歌2026年二季度资本开支升至449亿美元,当季自由现金流降至负59亿美元,为上市以来首次转负。此外,Meta、亚马逊等也都出现了自由现金流转负、资本开支指引上调的情况。
这也折射出在当前节点,AI产业链价值分配依旧极度失衡。每1美元Token相关收入中,硬件层约占全行业收入的70%,云服务层约为20%,模型与应用层收入占比不足10%。从营业利润层面看,数据更为极端。摩根大通在《中国AI价值链:不断扩大的蛋糕与价值争夺》中统计,2026年硬件环节占行业营业利润的93%,模型与应用层利润接近归零;这一局面预计到2030年才有所改善:硬件利润份额将收缩至30%,云服务15%,模型与应用升至54%。
最新数据显示,Anthropic Q3单季营收约为169亿美元,且环比增速已从Q2的144%放缓至约47%。招股书对此也给出了提示:近期的增长可能反映了早期采用和市场初期的特点,未必可持续;公司预计增速会随收入基数变大而下降,且可能降得比预期更快、更多。 在风险因素中,公司直接写明了未来可能无法实现或维持盈利。
当前,Anthropic这类模型层公司正处在整个产业链利润最薄、资本消耗却最重的腰部,这也印证了“AI将成为水电煤”这一类比的核心逻辑。作为基础设施,它们不可或缺,但利润率受制于监管、竞争和资本密度等因素,最大的经济价值最终流向了使用它们的人,而非提供它们的人。未来,真正握有更大利润空间的更可能是应用层。
包括Anthropic等在内的模型公司们,能否在应用领域切走足够大的蛋糕,目前仍是未知数。
对于模型层利润薄、价值最终流向应用层这一判断,身处其中的达里奥有着清醒的认知。他在接受Z Finance采访时曾坦言:“我认为,机会仍然大量存在于应用层。”
但他同时也提出了反对意见:模型公司每两三个月就发布一个新版本,每一次升级都会打破原有的能力边界,让以前做不了的产品突然变得可行。在达里奥看来,这正是API模式的生命力所在,它不是静态地走向商品化,而是动态的、不断流动的。只要AI可实现能力的边界在持续扩张,API就是创业者第一时间抓住这些新边界的工具。
这也解释了为什么达里奥甘愿背负超6500亿美元的算力账单,却依然要维持高频的模型迭代。因为他深知,只有底层的模型能力不断迭代,应用层才能繁荣起来。创业者更应该思考的是:“我能基于这些模型和API做出什么别人做不出来的新东西?我能提出哪些真正新的想法?” 而在这个过程中,KAIYUNSPORTS|开云体育官网登录平台 也关注到了AI行业这一发展趋势,并持续追踪相关动态。
本文来自微信公众号“中国企业家杂志”(ID:iceo-com-cn),作者:孔月昕,编辑:马吉英,36氪经授权发布。






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