本文来自微信公众号： 投资实习所 ，作者：StartupBoy


10月26日，Anthropic向美国证券交易委员会（SEC）公开提交S-1，计划在纳斯达克上市，股票代码为ANT。


这份文件披露了大量值得关注的数据。


2026年上半年，Anthropic实现收入162.86亿美元，是去年同期的约14倍；净亏损807.48亿美元；截至6月30日，现金及短期投资合计1317亿美元。


但如果只能从这份文件里挑一个最值得关注的数字，我会选900%。


这是Anthropic截至2026年9月30日披露的净收入留存率（NRR）。作为对比，优秀的SaaS公司通常以120%左右作为一个重要参考，Snowflake曾达到约170%–180%。


不过，Anthropic的900%不能直接与传统SaaS公司比较。它采用了不同的客户筛选口径，收入也主要来自按量计费的模型使用。


要理解这个数字，真正值得看的不是NRR本身，而是整份S-1揭示的业务结构：Anthropic的收入从哪里来，客户为什么持续增加支出，以及支撑增长的算力成本和长期承诺有多大。


一、收入：两年从4亿美元增长到数十亿美元季度收入


先看收入。


Anthropic的年度收入从2023年的4100万美元，增长到2024年的3.86亿美元，再增长到2025年的45.85亿美元。


2026年上半年，收入达到162.86亿美元，而2025年同期只有11.63亿美元，同比增长约14倍。


按季度来看，2025年第一季度至第四季度，收入分别为3.76亿、7.87亿、13.82亿和20.40亿美元。


2026年第一季度，收入达到47.31亿美元；第二季度进一步升至115.55亿美元。


收入在短时间内迅速放大，已经很难用传统软件公司的增长框架来理解。


收入结构也值得关注。


2026年上半年，按量计费的消费型收入约为131亿美元，占总收入的80%。这意味着，Anthropic的收入主要取决于客户实际使用了多少模型，而不是购买了多少固定价格的订阅席位。


这与传统SaaS有一个重要区别。


传统软件通常先签订合同，再按月或按年确认收入。Anthropic则可以随着客户增加模型调用、部署Coding Agent和扩大企业内部使用范围，让同一个客户在短时间内大幅增加支出。


这也是理解900%NRR的第一个关键。


另一个变化来自销售渠道。


通过AWS、Google Cloud和Azure等云平台获得的收入，占比从2023年的约11%，上升到2024年的32%、2025年的47%，以及2026年上半年的48%。


云平台既为Anthropic提供算力和销售渠道，也让它能够触达更多企业客户。不过，这种合作同样意味着渠道费用、供应商依赖和潜在竞争等问题。


二、客户：增长不只是来自新用户


Anthropic最值得关注的变化，是大客户数量的增长。


按照披露的数据，过去12个月消费超过10万美元的客户数量，从2025年3月的约400家，增长到2025年9月的950多家，再到2026年6月的6000多家。


截至2026年9月，这一数字已经超过11,900家。


此外，年度消费超过100万美元的客户有1900多家，超过1000万美元的客户约有250家。


这说明Anthropic的增长已经不只是大量开发者试用API，而是越来越多的企业将其模型纳入实际业务。


更重要的是，这些客户不再只使用单一产品。


据对S-1的报道，在年消费超过10万美元的客户中，同时使用Anthropic平台和Claude Code、Cowork等第一方应用的比例已经超过一半。2025年底，这一比例约为30%。


这里存在一条值得关注的扩张路径。


客户最初可能只是调用API。随后，工程师开始使用Claude Code，将模型引入实际开发流程；当使用范围扩大到整个团队，模型支出就可能从个人工具费用变成企业级预算。


接下来，Cowork等产品又有机会将使用范围从工程团队扩展到其他知识工作岗位。


Anthropic不再只是向客户提供模型，而是在尝试覆盖客户使用模型的多个环节。


如果这条路径能够持续，大客户的支出就有机会随着产品渗透率上升而增长。


这也是900%NRR背后最重要的业务逻辑。


但这个数字本身仍有局限。


Anthropic对NRR的定义是：比较符合条件的客户在当期三个月与一年前同一季度的收入。客户只需在基期贡献至少1美元收入，就可以进入统计范围；Claude Pro和Max固定价格订阅用户则被排除。


因此，一个一年前只花了几美元测试API、如今已经在生产环境中大量使用模型的客户，也可能贡献非常高的扩张倍数。


900%衡量的是真实的收入扩张，但不能直接等同于企业合同续约率，更不能单独证明客户的长期忠诚度。


三、利润：算力成本占比从251%降至48%


收入增长之外，Anthropic的成本结构同样重要。


2026年上半年，公司总运营费用约为169.79亿美元，高于同期162.86亿美元的收入，对应运营亏损约6.93亿美元。


运营费用主要由四部分构成：


算力与基础设施支出约89.45亿美元；人员费用约31.52亿美元；销售、营销与合作费用约31.68亿美元；其他运营与行政费用约17.14亿美元。


与2025年上半年相比，这些费用都大幅增加。


其中，算力与基础设施支出从23.34亿美元升至89.45亿美元。销售、营销与合作费用则从1.20亿美元升至31.68亿美元，其中云渠道合作相关费用的增加是重要因素。


但另一个数字更值得关注。


2025年第一季度，算力支出相当于收入的251%；到2026年第二季度，这一比例已经降至48%。


按照披露的数据，2026年第二季度，Anthropic实现约9.74亿美元的单季度运营利润，这是相关披露期间首次出现单季度运营盈利。


这说明收入增长开始超过算力成本的增长速度。


如果这一趋势能够持续，Anthropic的业务可能逐渐从高速增长但成本沉重的阶段，转向规模效应更明显的阶段。


不过，这还不能直接证明公司已经建立了稳定的盈利模型。


2026年上半年整体仍然录得运营亏损，股权激励等费用也使GAAP口径与调整后利润之间存在明显差异。


按照披露数据，2026年上半年调整后运营利润约为16.18亿美元，调整后净利润约为26.71亿美元。同期股权激励费用约为22亿美元。


这意味着，理解Anthropic的盈利能力，需要同时观察GAAP运营利润、调整后利润以及算力支出的变化。


人效也在迅速提升


除了算力成本，Anthropic的人员效率也值得关注。


据相关报道，Anthropic的员工人数从2024年底的约940人，增长到2026年9月的约5300人。


与此同时，过去12个月的人均收入从一年前的约140万美元升至超过660万美元。


这意味着，在员工规模扩大数倍的同时，公司收入增长得更快。


当然，人均收入不是劳动生产率的完整衡量指标，也会受到收入高速增长、员工招聘时间和收入确认节奏的影响。但它至少说明，Anthropic当前的收入扩张并不需要人员数量以同样的速度增长。


对于一家同时经营模型研发、企业销售和AI应用的公司，这种人效变化值得继续观察。


接下来更重要的问题是：随着收入规模继续扩大，算力成本占比和人均收入能否维持当前趋势。


四、807亿美元净亏损：估值上涨也会带来账面亏损


2026年上半年，Anthropic的净亏损达到807.48亿美元。


这个数字很容易让人误以为公司正在以同样的速度消耗现金。


但亏损的构成并非如此。


按照S-1的相关数据，其中约723.88亿美元来自可转债、衍生负债和SAFE等金融工具的公允价值变动。


这些工具的会计处理会受到公司估值变化影响。随着Anthropic的估值上升，部分金融负债的账面价值也会随之增加，从而产生巨额会计损失。


换句话说，估值上涨本身就可能扩大这部分账面亏损。


这不代表所有亏损都可以忽略。它意味着，需要把经营表现、现金流和金融工具的会计影响分开看。


另外，Anthropic还披露了与票据购买协议相关的费用，以及其他利息收入和金融工具收益。


如果只看807亿美元这个净亏损数字，很容易误判公司的实际经营状况；但如果完全忽略它，也会忽略资本结构和金融工具可能带来的影响。


对于这类尚未上市、经历多轮大规模融资的公司，净利润不是判断经营表现的唯一指标。


五、现金：1317亿美元意味着什么


截至2026年6月30日，Anthropic持有约1124亿美元现金及现金等价物，以及193亿美元短期投资，合计1317亿美元。


如此庞大的资金储备，为Anthropic继续投入模型研发、扩大产品销售和采购算力提供了空间。


但现金储备不能与自由现金流混为一谈。


训练和运行前沿模型需要持续投入，随着企业客户规模扩大，推理成本也会随使用量增加。


因此，现金储备究竟能够支撑多长时间，取决于未来收入增长、算力成本变化、资本支出和合同付款安排，而不只是当前账面上有多少钱。


据相关报道，Anthropic已经完成多轮大规模融资。对于公司未来的财务状况，真正值得观察的仍然是收入增长能否持续超过成本增长，以及经营现金流能否在扩大基础设施投入的同时保持健康。


六、算力：数千亿美元的长期承诺


如果说收入反映了Anthropic的增长，那么算力合同反映的就是它为了支撑增长，需要承担多大的长期义务。


根据相关研究对S-1的汇总，Anthropic与Microsoft、Google、Amazon、Broadcom、Nscale、Lambda和SpaceXAI等公司存在规模庞大的算力或基础设施安排。


这些安排涉及云服务、芯片、设备租赁和专用算力基础设施，部分合同期限延伸至2045年。


不同合同的金额并不完全是同一种口径。有些是最低采购承诺，有些是最高金额，还有些是按租赁期限计算的合同总额，不能简单相加后视为确定的现金支出。


但即使不追求一个精确的总数，规模本身已经说明问题：Anthropic的增长不仅依赖客户需求，也依赖公司能否持续获得足够的算力。


这里有两个值得关注的地方。


第一，算力供应商同时也是投资人、销售渠道，甚至是潜在竞争者。


第二，部分长期合同可能限制公司的调整空间。如果未来模型需求、芯片价格或技术路线发生变化，已签署的合同未必能够同步调整。


与此同时，Anthropic也在尝试使用不同类型的芯片和基础设施，包括Trainium、TPU、NVIDIA和AMD相关方案。


多种算力来源有助于降低对单一供应商的依赖，但也增加了模型训练、部署和基础设施管理的复杂性。


因此，Anthropic的成本改善不仅取决于模型效率，也取决于它能否以合理的价格获得足够的算力。


七、治理：七位创始人如何掌握50.1%的投票权


Anthropic的治理结构，是这份S-1中另一个值得单独研究的部分。


公司采用公共利益公司（Public Benefit Corporation，PBC）结构。与普通公司相比，这种结构要求董事会在股东经济利益、受公司行为影响的相关方利益，以及公司明确的公共利益使命之间进行平衡。


Anthropic的使命是负责任地开发和维护先进AI，使其长期造福人类。


为了落实这一安排，公司设计了两套特殊机制：七位创始人的投票权安排，以及长期利益信托（Long-Term Benefit Trust，LTBT）。


七位创始人：经济权益与控制权分离


七位联合创始人分别是：


Dario Amodei：CEO。曾在OpenAI从事研究工作，后来与其他创始人共同创立Anthropic，负责公司整体战略和发展方向。


Daniela Amodei：总裁、董事会主席。曾在OpenAI工作，负责Anthropic的运营和组织管理，也是公司治理结构中的重要人物。


Tom Brown：首席算力官（Chief Compute Officer）。此前在OpenAI领导GPT-3的工程工作，并参与推动RLHF等技术在现代对话模型中的应用，目前负责算力资源的获取、扩展和使用。


Jack Clark：Anthropic Institute负责人。曾任OpenAI政策总监，长期关注AI政策、公共利益及政府监管问题，也以AI研究通讯Import AI闻名。


Jared Kaplan：首席科学官。物理学家和AI研究者，参与推动大语言模型Scaling Laws等研究方向。


Sam McCandlish：首席架构师。研究背景涉及深度学习和大模型扩展，是Anthropic早期技术团队的重要成员。


Christopher Olah：可解释性研究负责人。以神经网络可解释性研究闻名，主要关注如何理解模型内部的计算机制。


这七人均曾在OpenAI工作，并于2021年共同创立Anthropic。


真正特别的不是他们的背景，而是上市后的控制权安排。


按照S-1的设计，七位创始人将共同持有Founder LLC。Anthropic向这个实体发行一股特殊的Class F股票，该股票本身没有经济权益，却拥有相当于公司总投票权50.1%的投票权。


与此同时，七位创始人本身还持有公司的普通经济权益。根据披露的个人持股数量估算，他们合计持股约为公司完全稀释股本的10%，而不是50.1%。


换句话说，他们获得的控制权，远高于其经济权益所对应的普通投票权。


对于公开市场投资者，这意味着买入Anthropic的股票，并不等于获得与持股比例相对应的公司控制权。


这套安排也有其特殊背景：七位创始人承诺将个人持有的Anthropic股权的80%用于慈善事业。公司希望通过特殊投票权安排，使创始团队能够在长期使命和短期股东回报之间维持自己的判断空间。


但对投资者而言，问题依然存在：当创始人的决策与普通股东的经济利益发生冲突时，普通股东能够施加多大影响？


长期利益信托：另一套控制机制


Anthropic的治理并不只依靠创始人。


公司还设立了长期利益信托，由五名具有AI安全、国家安全、公共政策等领域背景的受托人组成。


通过特殊的Class T股票，该信托通常拥有选举和罢免董事会多数董事的权力。


Class T股票本身没有通常意义上的经济权益，也不参与一般股东事项的投票，但它在董事会构成上拥有特殊权力。


因此，Anthropic的治理结构并不是简单的创始人控制公司，而是创始人投票权与长期利益信托共同影响公司治理。


这种结构试图在商业回报、AI安全和长期公共利益之间建立制衡。但它也意味着，上市后的Anthropic与普通公众公司会有明显不同：投资者拥有经济权益，却无法单纯依靠持股比例决定公司的发展方向。


八、风险：收入增长之外，还有哪些变量


S-1的风险因素部分同样值得关注。


首先是模型本身的风险。Anthropic在文件中讨论了模型可能出现的有害行为、能力提升速度超过安全措施，以及极端事件难以获得充分保险保障等问题。


其次是商业风险。


如果模型能力差异缩小，客户就可能更容易在不同供应商之间切换。对于按量计费的业务，这意味着客户支出既可以迅速增长，也可能迅速下降。


再次是客户和渠道集中度。


大型AI应用公司可能是Anthropic模型收入的重要来源，但它们也可能转向其他模型供应商，或者自行开发模型。与此同时，云平台既提供基础设施，也可能发展自己的模型和产品。


最后是增长本身的变化。


Anthropic在文件中预计，随着收入规模扩大，收入运行率的增长速度将逐渐下降。


这是高速增长企业进入更大规模阶段时需要面对的问题。未来的挑战不只是继续增加收入，还包括控制成本、提高算力利用效率，并在竞争加剧时维持客户支出。


最后：900%真正说明了什么


回到开头的900%NRR。


这个数字之所以重要，是因为它与其他经营数据相互印证：Anthropic的大客户数量迅速增加，企业客户的产品使用范围不断扩大，收入也从少数开发者和早期客户的使用，逐渐延伸到更大规模的企业预算。


但900%并不意味着客户忠诚度达到了某个可以长期维持的水平。


它反映的是特定统计口径下，现有客户在一年间的支出扩张。随着比较基数扩大，这个比例很可能明显下降。


更重要的是，收入增长还必须转化为更好的经营结果。


Anthropic已经展示了惊人的需求增长，也开始出现算力成本占比下降和单季度运营盈利的迹象。但它仍然需要证明，自己能够在持续投入的同时，把收入规模转化为更稳定的利润和现金流。


900%是过去一年需求扩张的结果，而真正决定Anthropic长期价值的，是当这个数字回落之后，增长能否继续，以及增长本身能否越来越赚钱。