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钱。而且，从头部 Lab 近期的模型发布就可以看到，类似此前的那种代际跨越越来越难以出现，模型进步开始更多来自其他地方。 更多真实场景的、复杂的且没有出现在过互联网上的高质量数据，结合后训练的方法，进入模型的能力，成了最重要的进步方式之一。 这同样是 Anthropic 们先发现的方向。这些更前沿的模型团队更早看到瓶颈，也更早行动。 它们更早把任务拆进行业：OpenAI 去年做职业能力评测 GDPval，先选美国 GDP 贡献最大的九个行业，再落到44种职业。从它们的动作可以看出明显逻辑，Anthropic、OpenAI 会参照经济价值由高到低，把金融、法律、网络安全和科学等方向逐个推进。 推进的方式就包括被称为 FDE 的形式。Anthropic 会以驻场工程师，也就是 FDE 的方式进入企业，派人梳理流程、部署系统。金融机构不轻易开放业务，团队便挨个找头部机构。有的机构会担心同行先用了，自己落在后面，于是愿意先试。 金融之后还有法律、医疗和科学，模型公司很难靠内部团队覆盖所有专业。Mercor 估计：前沿实验室整体需要的数据，目前只完成了2%到5%。数据供应商承担的很大一部分工作，

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地的变化。根据Anthropic提供的IPO文件，该公司暗示，如果能满足全部需求，该公司面临的将是每年高达40万亿美元的市场机遇。这一数字将超过SpaceX今年早些时候给出的28.5万亿美元这一庞大的市场规模预估。 一边是对未来的巨大希望，另一边是对债务市场过多的恐惧，未来市场究竟会怎样演变？这就是笔者这篇小文想探讨的。 史无前例的大投资 自2022年11月OpenAI推出里程碑式的ChatGPT以来，四年的时间过去了。AI逐渐从一个圈内人的小众话题变成了一个全球的热门话题。不论是哪行哪业，要是不说几句AI，似乎都有点和时代脱节的味道。 以美联储为例，现任主席凯文·沃什（Kevin Warsh，简称沃什）在谈论通胀问题的时候就多次表示AI最终会渗入经济的方方面面，大幅提高生产率，从而降低通胀。 然而，在带来生产率的大幅增长之前，AI先带来的是巨额的投资需求。要让AI发挥作用，就需要有算力，不是一点，而是海量的算力。算力是由芯片来支持的，而要真正构建出支撑AI大模型的算力，就需要建立数据中心。数据中心就是将大量芯片连接起来发挥作用的地方。数据中心的成本主要由两部分构成，一是芯片，这是主要

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受到更便宜的服务、更高的收入和更多闲暇。 头部AI公司仍需投入巨额资金维持技术竞争；上游供应商承受着高额支出和未来需求的不确定性。至于真正使用AI的企业，效率有所提升，利润却未见普遍改善；普通人则面临着工作要求提高、岗位替代和收入下降的风险。 头部AI公司的营收正在迅速增长。2026年上半年，Anthropic实现营收162.86亿美元，同比增长1300%；OpenAI截至9月底的年化营收也已接近500亿美元。 前沿模型带来了可观的收入，但压力也不容小觑。 10月26日，Anthropic正式公开IPO招股书，披露了公司的财务状况。2026年上半年，Anthropic仅算力及基础设施费用就达到89.45亿美元，占同期营收的55%，同比增长283%。 在未来十年，公司还有一系列算力采购和设备租赁协议需要履行。 招股书显示，Anthropic与Google签订的最低采购金额达到1145亿美元，亚马逊为1100亿美元，微软为449亿美元；此外，公司还与马斯克旗下SpaceXAI达成算力采购协议，到2029年的支付上限为1205亿美元，并与博通达成设备融资租赁安排，租赁期内的付款总额约1612

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便宜的服务、更高的收入和更多闲暇。 头部AI公司仍需投入巨额资金维持技术竞争；上游供应商承受着高额支出和未来需求的不确定性。至于真正使用AI的企业，效率有所提升，利润却未见普遍改善；普通人则面临着工作要求提高、岗位替代和收入下降的风险。 01 头部AI公司的营收正在迅速增长。2026年上半年，Anthropic实现营收162.86亿美元，同比增长1300%；OpenAI截至9月底的年化营收也已接近500亿美元。 前沿模型带来了可观的收入，但压力也不容小觑。 10月26日，Anthropic正式公开IPO招股书，披露了公司的财务状况。2026年上半年，Anthropic仅算力及基础设施费用就达到89.45亿美元，占同期营收的55%，同比增长283%。 在未来十年，公司还有一系列算力采购和设备租赁协议需要履行。 招股书显示，Anthropic与Google签订的最低采购金额达到1145亿美元，亚马逊为1100亿美元，微软为449亿美元；此外，公司还与马斯克旗下SpaceXAI达成算力采购协议，到2029年的支付上限为1205亿美元，并与博通达成设备融资租赁安排，租赁期内的付款总额约1612

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姿势是囤粮。 今年6月，原力灵机完成新一轮融资，资方包括阿里、智谱、商汤、阶跃星辰等大模型公司；同月，它通过股权并购与唐文斌从旷视体系带出的物流机器人公司Atomix合并；Atomix的托盘四向车销量位居全球第二，客户包括优衣库、蜜雪冰城、宁德时代，年营收近10亿元。 原力灵机与Atomix合并 联合创始人范浩强今年5月接受采访时说：“不存在AI泡沫，但存在OpenAI泡沫。” 他认为行业会有三轮筛选，第一道门槛就是资本和估值。一边表达对技术的信心，一边提前准备现金与场景，并不矛盾。唐文斌和范浩强都出自旷视，见过上一轮AI退潮，知道信心不能替代现金流。 往远处看，冷是同步的。 10月15日，得州麦格雷戈，SpaceX发布会上，第二代Roadster完成坡道行驶、空中翻转和落地，驾驶座车门打开，坐在上面的是Optimus。它没有开车，整段车辆特技由预设程序远程完成，Optimus只是演示的一部分。马斯克在开场时说，需要有真人在场，才能证明接下来发生的一切不是AI或CGI。 Optimus的量产也没有追上最初的时间表。 2025年定下的5000台部署目标，实际产量停在数百台；弗里蒙特工厂改

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背后，不在谁亏谁赚，而在成本结构。 诸如，SpaceX的盈利，始终靠一门走过资本开支高峰的通信业务给AI板块兜底。不过，遗憾的是，Anthropic没有这层缓冲带，每一美元收入，都要直面推理成本和刚性算力承诺的检验。 巨亏的Anthropic 要理解Anthropic的招股书，得先理解这家公司是怎么来的。 2021年初，达里奥·阿莫迪带着妹妹丹妮拉和另外五名OpenAI核心成员出走，创立Anthropic。达里奥深度参与了GPT-2和GPT-3的研发，是RLHF的共同发明人之一。 离开的原因不是钱，不是职位，是对OpenAI在微软入局后加速商业化的方向，产生了不可调和的分歧。达里奥越来越不相信“能力越强，安全自然跟上”这句话会自己成真。 2021年5月，Anthropic完成了1.24亿美元A轮。但在这笔钱到账之前，早期融资并不顺利，绝大多数机构没有出手，A轮资金甚至分三期才到账。 Anthropic的商业逻辑也另辟蹊径，从第一天起就没有选择和ChatGPT在消费者市场正面竞争。 它将筹码押在企业客户和API上。数据显示，2026年上半年，与OpenAI多数收入来自C端订阅不同，Ant

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设施支出达73.3亿美元）。到了今年上半年，它的收入直接冲到162.9亿美元，是去年同期的约14倍。 而且，在2025年的46亿美元营收里，约38亿美元来自按量付费，固定订阅收入只有7.89亿美元。这意味着企业客户不是一次性买断某个软件，而是在持续地按Token调用量掏钱。今年第二季度，Anthropic单季收入达到115亿美元，首次反超同期收入67亿美元的OpenAI。 这恰好证明了，企业如今已经认可大模型的商业价值，愿意为代码生成、模型调用和复杂任务买单。 但撑起Anthropic上万亿美元估值的，显然不只是现有的几百亿收入，而是收入往上冲的“加速度”。而这正是Anthropic估值暴跌的根源。 财务数据显示，Anthropic二季度营收116亿美元，环比翻了一倍；但到了三季度，营收为168亿美元，环比增速放缓到了45%。虽然整体还在高速增长，但只要增速不及华尔街的预期，估值逻辑就会立刻动摇。随后，关于它估值的讨论便从2万亿美元回落到了1.5万亿美元。 仅仅因为一个季度的增速放缓，估值预期就凭空蒸发了5000亿美元。这就是靠“买未来”定价的代价：投资人掏钱买的是增长的预期，一旦预期

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re）要求组织随时间量化、跟踪并记录 AI 风险。对于智能体而言，trace 和评估分数正是该功能所要求的证据。 团队现在可以做什么 这与本平台提出的论点相呼应：可靠性才是智能体 AI 的真正考验。上述研究为该论点补充了度量层面的细节：可靠性不是一次性观察到的属性，而是必须持续度量的一个范围。 研究指向一小组习惯，而主要模型提供商也推荐了其中许多相同的做法。OpenAI 的智能体构建实用指南告诉团队，在优化之前要“设置评估以建立性能基线”，并在智能体超过设定的失败尝试次数或面临高风险操作时，将控制权交给人类。Anthropic 建议在智能体自主行动之前“在沙箱环境中进行广泛测试”。 在实践中，这意味着几个具体步骤。像对待代码一样，将提示词和工具描述纳入版本控制。针对固定数据集测试每一次提示词更改，并预期得到一系列结果，而不是单一数字。每个测试用例运行多次，因为一次通过会掩盖不一致性。在 trace 中记录工具输出，这样失败的工具就无法隐藏在成功状态码背后。将自动评判分数视为估计值，并用人工检查加以核对。 这些习惯都不需要模型能力取得突破。它们需要的是把 AI 智能体当作它本来的样子：一

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力承诺，一个足以让人当场关掉页面的数字。Jeremie 的拆法是按单价算：Nscale 那单的价码是每吉瓦 1000 亿美元，所以半万亿只够买 5 吉瓦。而他们现在已经上线的算力还不到 5 吉瓦，签下来的吉瓦数远高于这个。承诺和实际需求之间，留了一大段缓冲。Jeremie 是从机房那一侧看这份文件的。过去几周市场一直在砸那些裸暴露在 Anthropic 和 OpenAI 身上的资产，因为没人敢按一家未上市公司的信用去给数据中心融资。 横向比一下就知道这有多保守。去年 OpenAI 被骂的时候，年化收入 200 亿美元，承诺 1.4 万亿。Anthropic 是 800 亿 ARR 对 5000 亿承诺，账上还有 1000 多亿现金，加上这轮融资和 Google、Amazon 已经答应的钱，会超过 2000 亿。Broadcom 那单 420 亿美元是买 TPU 的，Google 那 400 亿带里程碑，其中一个里程碑就是完成上市。 它没有全押长约。除了 Nscale 这种长单，还有一批 SpaceX 式的按需合约，GB300 每小时 14 美元，随时能取消，对应的锁定金额只有每吉瓦 1

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将更多工作交给AI，它们还预计在未来几年将员工规模缩减10%至15%。麻省理工学院的研究显示，就目前而言，企业尚未从AI中获得显著的生产率提升。 智能体是一种“身份象征” 一批初创公司和大型科技公司正在推动AI智能体的发展，向企业推销自动化同事。 Viktor让企业创建自己的“AI幕僚长”，Lindy则为企业提供可定制的智能体，用于销售、客户支持或行政工作。OpenAI的Dots、Anthropic的Claude Cowork和微软的Scout都能与数千种其他工具集成，在员工下班后继续处理项目。 这些产品都向企业承诺了一个诱人的梦想：可以源源不断地造出新同事，他们从不打卡下班、从不抱怨，也不会引发人力资源问题。把工作交给智能体也比雇人更便宜，因此智能体与人类的高比例成了初创公司引以为豪的一点。 “这就是身份象征，”旧金山AI工具初创公司Wordware的幕僚长拉斐尔·洛佩斯·穆尼奥斯（Rafael López Muñoz）说。把部分工作外包给智能体“能极大地节省时间”。 例如，Lindy过去有近50名员工。如今，在裁掉三分之一员工后，该公司表示约有20名员工，并用AI智能体填补了许多空

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多年来，业界一直为量子计算改写网络安全规则做准备。然而，AI 抢先一步到来了。 今年夏天，OpenAI 的智能体突破了某项网络安全评估，并侵入了 Hugging Face 的生产系统。它们利用漏洞、使用窃取的凭据，一路潜入另一家公司的基础设施，这一切都是为了获取测试答案。OpenAI 的事件报告描述了这些模型如何将各个步骤串联起来达成目的。 这仅仅是个预演。自那以后，AI 帮助发现了互联网大部分所依赖的软件中的弱点。就在上周，各公司纷纷紧急修补 PHP 中的关键漏洞，而全球约 70% 的网站都运行在 PHP 之上。这些漏洞已存在十多年，直到研究人员通过 OpenAI 的 Patch the Planet 计划才帮助发现它们。同一天，eMudhra——一家被所有主流浏览器信任的证书颁发机构——被发现使用的加密密钥极其薄弱，其中一个密钥竟然就是数字 4。 这类错误一直存在，但模型在发现弱点并找出利用方法方面正变得越来越强。这一进展在 AI 安全研究所的评估中清晰可见，较新的模型能够完成日益复杂的网络任务。 更严重的漏洞也在被不断报告。面对日益增多的漏洞，安全团队必须确定哪些弱点对其业务构成

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。有一笔800亿美元的亏损，但这主要是会计处理问题，与 underlying business 无关。如果剔除这笔亏损以及其他一些费用（包括员工薪酬），我们看到2026年上半年调整后收入为16.2亿美元。我之前曾问过，AI能否赚到足够的钱来养活自己，而Anthropic的S-1给出的答案似乎是：至少对这家公司而言，至少就目前而言，可以。 Anthropic比OpenAI或埃隆·马斯克克制得多，而这似乎正在带来回报。（Anthropic只把OpenAI和谷歌列为竞争对手。下次好运吧，埃隆！）该公司从未发布过AI图像生成器、AI版TikTok克隆或AI老婆。相反，它专注于编程和网络安全等任务，始终紧盯计算机最容易做到的事：更多的计算机。而且它专注于企业市场，这个市场不像消费者市场那样善变。其净收入留存率为900%。相当不错！这些收入也不是来自消费者。2026年上半年约四分之三的客户每年支出至少10万美元。 另一方面，Anthropic面临激烈的竞争压力——既来自其他前沿实验室，也来自开源模型。其他前沿实验室也都在争相冲向最前沿。Claude Opus 5.5目前位居Epoch能力指数榜首，

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