Dolphin Research breaks down Anthropic's prospectus: 85% inference gross margin, trillion-dollar compute bill requires revenue to rise another 4 to 5 times

10 月 26 日，Anthropic终于把招股书摊到了桌面上。翻开第一页就是冰火两重天：

一边是二季度收入 115.6 亿美元、同比暴涨 14 倍，第一次实现 GAAP 经营盈利；

另一边是十个月里签下、加起来接近 1 万亿美元的算力合同，相当于它年化收入的 22 倍。

海豚君在今年 1 月的《深扒 Minimax 与智谱：大模型，算力强度与融资耐力的绝杀？》里问过一个问题：大模型到底是一门什么生意？当时的答案并不乐观——这是一门把资本密集型业务"全部摊在利润表上"的生意，收入跑得再快，也追不上一代比一代凶猛的训练投入。

九个月后，Anthropic 的招股书第一次给出了一个"追上了"的样本。但追上的代价是什么？这次海豚君就结合招股书，认真回答四个问题：

1）Anthropic 卖的是什么，钱从哪里来？

2）推理到底赚不赚钱？和智谱、MiniMax 比，差距到底在哪？

3）万亿美元的算力账单，收入要涨到多少才扛得住？

4）亚马逊、谷歌、博通们送来的钱，是投资，还是买订单？

以下是详细分析

01 toB 生意内核：卖 Token"智能"，按量收费

Anthropic 的生意模式说穿了很简单：按 token（模型处理文本的计量单位）卖"智能"。2026 上半年 163 亿美元收入里：

a. 用量计费型收入：按调用量计费的消耗型收入（API（应用程序编程接口）、Claude Code 等）131 亿美元，占了八成；

这个占比，在海豚君看来，只说明两个问题：a. 定价贵，KA（Key Account，大客户）客户多，KA 用户一般直接以消耗为主；b. 模型使用忠诚度还是问号，用量型消耗不绑定模型，有更好更便宜的模型出来，用户不愿用年费型合同绑死自己到底用哪个模型。

而客户结构确实也是这样反映的：

KA 客户：年付费超过 10 万美元的客户，从 2023 年末的约 20 家，暴涨到 2026 年 9 月末的超过 11900 家，贡献了上半年 74% 的收入；这其中，付费超 100 万美元的客户超过 1900 家，超 1000 万美元的约 250 家。

不过好的是，Opus 推出，客户渗透率拉升，客户集中度在下降，前五大客户的占比从 1Q26 的约 36% 降到 3Q26 的约 21%。

02 “超模” vs“超云”：终有一仗？

渠道博弈：大模型 vs 云平台，到底话语权谁更强？这里看起来云平台的分发能力不容小觑：

Anthropic 今年崛起中，渠道分销越来越重要：

亚马逊 Bedrock、谷歌 Gemini 企业平台、微软 Foundry 这三个"收银台” 给它贡献的收入，从 2023 年的 11% 一路涨到 2026 上半年的 48%，应收账款里更有 58% 挂在云厂商身上。

因 Anthropic 和终端客户直接签约、自己是"主要交付义务的主要责任人"，公司收入按毛收入入账，付给云厂商的渠道分成计入销售费用。

这笔"过路费"不小：海豚君推算，渠道费占云市场收入的比例，从 2025 年的约 16–18%，跳到了 2026 上半年的约 35%。

背后是超级云大厂有长期客户积累下的渠道分发力、有大量资本投入下的云算力储备，而大模型作为投资黑洞，有限资源只能用在模型研发上，客户开发精力不足，更没有额外的资金来大量储备算力。

但超模如 Anthropic 资金充裕之后，大概率会尝试自建 AI 云 Token 工厂，增强官网渠道力和后端自建算力。

图 1：渠道与客户结构注：渠道费率为推算值。2026 上半年"销售、市场与合作"费用 31.68 亿美元，渠道费同比增加约 27 亿美元（上年同期该项总额仅 1.2 亿），对应云市场收入约 78 亿美元（48%×162.86 亿），比例约 35%；2025 年同口径约 16–18%。

03 推理躺赚、训练吞金：85% vs 45%，两个毛利率背后的真实经济账

招股书最亮眼的一组数字是剪刀差：

2Q26 收入同比 +1368%，同期算力与基础设施费用只 +300%。算力费用占收入的比例，从 1Q25 的 251%，五个季度一路降到 2Q26 的 48%，经营利润率从 −249% 翻成了 +8%，调整后 19%。

在所有大模型上市公司中，终于看到了一家收入增速追上模型训练投入的。

图 2：收入与算力费用的剪刀差

但这里的算力费用要分开看，大头是模型训练的训练费用（研发费用中），小部分是模型投用后，服务用户产生的推理费用，在营业成本中。

推理创收： 2026 上半年，服务付费客户的推理成本（营业成本）只有近 24 亿美元，毛利率 85%，比 2025 年全年的 39.5% 翻了一倍多。

训练吞金：97 亿研发费用中，训练费用就有 66 亿，一口就吞掉了收入的 40%；踢掉训推硬开支后的毛利率是 45%。

渠道瓜分：而除此之外，海豚君上文说过，它的收入含 “渠道水分”，销售费用用掉了 38.1 亿（其中约 27 亿是渠道费）；

再考虑上研发的人员投入等，最后 GAAP 经营亏损 6.9 亿美元。剔除 22 亿股权激励等，调整后经营利润才转正到 +16.2 亿。

图 3:2026 上半年按功能口径的利润表

这样一道账走下来，生意逻辑也很简单：单看推理毛利率没有意义。公司把训练和推理放进"同一个算力池"统一规划、按总量考核，也是同样的信号。

这等于是说，只要模型进步不收敛、单一模型没有垄断，这两数放到不同科目里记账，几乎自欺欺人。模型生意算账时，简单而暴力——收入增长必须跑超训推投入的刚性增长。要拿高估值，这个数是每个季度都要死死盯着的指标。

四、同样做模型，差距在哪？Anthropic vs 智谱 vs MiniMax

海豚君把已覆盖的智谱和 MiniMax，放在这里一同对比：

图 4：Anthropic、智谱、MiniMax 同口径对比

毛利率：一个在天上，两个在地上。 Anthropic 85.4%；但它把约 27 亿美元渠道费和免费用户的算力记在了销售费用里，扣掉渠道费后约 68%（推算），这才是和国内公司可比的口径。

智谱整体 26.4%，其中云端/API 业务 24.6%（上年同期还是 −0.4%，靠涨价 101% 加规模效应才转正）；MiniMax 整体 17.9%。

差距的根源是 SOTA（State of the Art，业界最优）性能 “超模” vs 性价比 “普模” 的定价权区别。

算力负担：国内两家，算力经济账落后一年半。 Anthropic 上半年算力总成本占收入 55%。智谱和 MiniMax 中报不拆研发里的算力，海豚君按"营业成本里的推理算力 + 研发 × 招股书披露的算力占比"推算：

智谱约 226%，MiniMax 约 283%——大致就是 Anthropic 在 2025 年一季度（251%）的位置。

费用结构：差距几乎全在训练。 销售费用率三家都在 19–23%（如果剔渠道费大概 10%+，要比中国模型公司低一些），没什么分别；研发占收入，Anthropic 60%，智谱 223%，MiniMax 255%；经营利润率 −4%、−225%、−280%。

对比之下，Anthropic 证明了，“智能溢价” 能够驯服训练吞金兽。

当然，这里的对比也稍显冤枉——中国模型报表走得好看的应该是 DeepSeek，拿它和 Anthropic 比是真正的超级性能 vs 超级性价比两极的较量。

05 灵魂发问：万亿账单，收入要涨到多少才扛得住？

2025 年末，Anthropic 的不可撤销算力承诺只有 546 亿美元。到 2026 年 6 月末，采购承诺变成了 2656 亿，另外还有已签未起租的租约 3214 亿；6 月之后，又新签了 2450 亿长期合同和 210 亿短期合同。

再加上没计入表内的浮动部分——2028–2031 年追加的 TPU（Tensor Processing Unit，谷歌自研张量处理器）1250–1500 亿、AMD 超过 200 亿。简单加总，约 1.01 万亿美元（上限口径，推算）。

SpaceX AI: 最多 1205 亿（约每月 31 亿）;

谷歌、亚马逊、微软的合同都是"不管用不用，钱都得付"的照付不议；整张账单里，少数有弹性的，是 SpaceX AI——2027 年一季度之后可以提前 90 天取消。

图 6：算力合同按交易对手

关键问题：这张账单，要多大的收入才扛得住？

海豚君把已具名的合同按合同期直线摊开，峰值年化约 1150 亿美元/年（推算，还没算追加 TPU、AMD 和短期合同），是当前算力开支（2Q26 年化约 222 亿）约 5 倍。

如果算力费用率要维持在上半年约 55% 的盈亏平衡线，年收入需要约 2100 亿美元；想回到 2Q26 那样约 45–48% 的水平，需要约 2550 亿。而现在，2Q26 的年化收入是 462 亿。

图 7：经济模型的闭环条件

也就是说，收入要再涨 4–5 倍。过去四个季度收入涨了约 15 倍，再涨 4–5 倍并非天方夜谭——但合同是刚性的，收入不是。

管理层自己也没回避："随着大量新增算力上线，相关费用会先于它最终支撑的收入确认，经营利润率和调整后经营利润率可能会在这些期间被压缩……且短期算力用得越多，单位成本越高。"

翻译一下：2Q26 那 8% 的经营利润率，很可能是新一轮算力集中上线之前的高点。

06 大厂的钱，是投资还是订金？

Anthropic 说了与云大厂的关系：云厂商"同时是我们的投资人、客户、分销伙伴和竞争对手"；博通则"同时是供应商和出租方"。

图 8：Anthropic 与大厂关系矩阵

挨个看：

亚马逊： 2023、2024 年两轮各 40 亿美元可转票据，剩下的 62 亿美元票据就是 Anthropic 目前全部的债务。

2026 年又投了约 100 亿美元股权，外加 150 亿美元额度——按"和亚马逊的算力容量里程碑"每次放 50 亿；持股上限 12%。

反方向，Anthropic 承诺 2026 年 5 月到 2036 年 4 月，向 AWS 买至少 1100 亿美元的算力；亚马逊甚至可以用"欠 Anthropic 的钱"抵销对它的票据放贷。

谷歌： 早期约 33 亿美元票据已全部转股；2026 年股权投资 200 亿美元，另有 200 亿额度（提款条件和 Anthropic 签的第三方算力协议、收入目标挂钩），上市时还有最多 100 亿美元的认购权；持股上限 14.99%。

反方向，谷歌云合同至少 1145 亿，2028–2031 年还要从谷歌等 TPU 提供方追加 1250–1500 亿。

微软： 有股权投资但金额没说；Azure 合同至少 449 亿美元；Claude 也通过 Foundry 和 Microsoft 365 卖出去。

博通： 最"精妙"。5 年期 TPU 设备融资租赁，博通收租约 1612 亿美元；同时，博通再借给 Anthropic 最多 420 亿美元的可转票据，"专门用于支付这笔租约的季度租金"，9% 实物付息，上市后可以按 30 日均价的 9 折转成股票。

用博通的钱付博通的租金，最后再把债换成 Anthropic 的股票。

AMD： 2027 年起供应 MI450 Helios，初始批次超过 200 亿美元；AMD 则随着 GPU 交付进度，认购最多 50 亿美元的无投票权股票。

英伟达： 没有直接合同，但它的 GPU 通过微软、SpaceXAI、Nscale、Lambda 绕了一圈进来，后三家合同合计约 2060 亿美元。

把账合起来看：亚马逊、谷歌、博通、AMD 四家合计向 Anthropic 提供或承诺了约 1333 亿美元资金，换回了约 4057 亿美元的算力订单，每投进来 1 美元，大约换回 3 美元的订单。

图 9：供应商资金与算力订单

所以，这些钱到底是投资还是订金？海豚君的看法是：都是。

这张网让 Anthropic 用很少的现金，锁住了远超自身体量的算力；也让大厂把对 Anthropic 的投资，变成了自家云和芯片的订单。

对 Anthropic 的好处是：钱不缺了， 6 月末现金加短期投资约 1317 亿美元，另有 770 亿美元没提的战略票据额度、150 亿美元循环贷款。

但这样的刚性付款协议，意味着 Anthropic 一旦出现类似三季度的竞争局面恶化，一定会降价：锁定刚付的算力产能一定要物尽其用，用户用不完，降价也得卖；当下有产能锁定，没人会保价格，渗透率才是第一。这种逻辑下性价比模型估值压力山大。

07 几个特别提醒 + 特别股权结构

招股书里，有几处要注意：

2026 年前三季度，5–7% 的收入来自违反使用政策的客户，8–9 月加强执法后，这部分会降。

约 900% 的净收入留存（NRR），是客户从试用到规模化爆发期的数字，不可外推。

2026 上半年净亏损 807 亿美元，主要是可转换票据的公允价值变动（724 亿）——估值涨了，票据跟着涨，属于非现金损失，这类亏损别看。

管理层明说："收入增速会下降，而且可能明显下降。"

这一版招股书里，三季度收入、9 月末现金、承诺付款的年度表、大厂的持股比例，都空白。

股权安排很特殊：

控制权：

两个没有经济收益权的分权股——一股信托 T 股，有权选 4/7 席位；一股创始人 F 股，固定 50.1% 的投票权。

大厂没有话语权：

亚马逊、谷歌拿的是 N 类股（无投票权），招股书没有披露任何大厂的董事席位或观察员权利；上市后两家各持股超过 5%。

公益安排：

8.47 亿股 N 类股（全面摊薄后的 5%）注入公益基金，股价每涨 50% 最多再增发 2%；创始人承诺捐出 80% 的股权。

八、结论："利润表吞金兽" vs “负债表房奴"，谁笑到最后还很难说

海豚君在跟踪中国两个大模型公司的时候说过，大模型是把一个资本密集型业务"全部摊在利润表上"的生意；只有当一次训练能够长期摊销、模型回归成真正的"资产负债表业务"时，这门生意才算立住。

Anthropic 的招股书恰好展示了这条路的一半：靠收入规模，它让训练这只吞金兽第一次被利润表接住了，单季经营盈利，推理毛利 85%，把国内两家远远甩在身后。

但规模上量的隐形成本也很清晰：它把未来几年的算力，变成了资产负债表上近 1 万亿美元的合同和租约，绝大多数照付不议。

过去是"亏损摊在利润表上"，现在是"负担压在资产负债表上"。收入只要再涨 4–5 倍，这就是一家现金牛；涨不到，这张万亿账单下最终谁能胜出，要看 AI 模型 vs 云厂商在竞争中到底谁是牌桌上的话事人。

本文来自微信公众号 “海豚投研”（ID：haituntouyan），作者：海豚君，36氪经授权发布。