Anthropic 递交 S-1 冲击上市，华尔街被要求相信 AGI

今天在 Decoder 节目中，我邀请了芯片和人工智能研究公司 SemiAnalysis 的分析师 Joey Brookhart，帮助我深入挖掘 Anthropic IPO 文件中的数字背后的故事——一份被称为 S-1 的文件。

Anthropic 刚刚 提交了 S-1 文件以在纳斯达克上市，它可能在下个月就开始交易，估值在 1.5 万亿到 2 万亿美元之间。这将使其立即成为全球最有价值的一家公司之一。

但价格标签并不是这里全部的故事。本周早些时候发布的 S-1 文件包含数百页的详细信息 充满了细节，最终描绘了一所前沿人工智能实验室的经济状况。正如你可能想象的那样，这幅图景既非常复杂，也是基于一系列非常非常 关于未来和人工智能将如何影响它的雄心勃勃的假设。

所以我想邀请 Joey 来节目，帮助解读这份文件告诉我们的一切，无论是关于 Anthropic 的财务状况还是更广泛的 AI 经济。Joey 和他在 SemiAnalysis 的同事们实际上在 7 月份实际上 从外部构建了 Anthropic 的财务模型，所以他一直非常期待这份文件，就像其他任何人一样，我很兴奋地听到他对我们已经学到的以及重要的是，我们仍然不知道的事情的看法。

好的：SemiAnalysis 的 Joey Brookhart 关于 Anthropic S-1 以及构建前沿 AI 的成本和风险。我们开始吧。

这次采访已经为了篇幅和清晰度做了轻微的编辑。

Joey Brookhart，你是 SemiAnalysis 的分析师。你也是 SemiAnalysis Tokenomics 模型的联合负责人，这个模型将在本集节目中经常提到。欢迎来到 Decoder.

Yeah, thanks so much, Nilay。

我非常兴奋能和你谈话。我们谈论的是在大型 Anthropic S-1 提交后的几天。这是我们第一次深入了解一家领先前沿模型的财务状况。你的看法是什么？你对它的解读是什么？

这是一份很棒的 S-1。自投资者日以来已经过去了三个艰难的星期。有些人对 9 月 [年度经常性收入] 数字有些失望，但在这里我们看到的是一家公司，它已经高效地扩展到了惊人的水平，拥有超过 1 万亿美元的估值，在很短的时间内拥有超过 700 亿美元的经常性收入。

在毛利率、计算利润率和自由现金流方面，一切都符合你的期望。所以我认为这份文件没有什么可以吹毛求疵的地方。这就是为什么在过去两天中，半导体行业复合体以及新云和计算股票真的再次反弹的原因。

有趣的是，我认为我无法吹毛求疵 S-1 本身。我想深入了解一些细节，因为里面有很多值得思考的数字。我实际上只想从大局开始。你运行一个名为 Tokenomics 的东西。我要向人们解释一下 Tokenomics 是什么。

我看看 Anthropic 和它可能去的地方。我看看 Dario Amodei 说他能看到他的收入达到 1 万亿美元。这些钱从哪里来？因为这些业务都是关于吞噬其他业务，感觉必须有人赚钱来支付 Anthropic 产生这些收入的费用。我实际上没有看到这一点非常清楚地列出。

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这太有趣了。今天，即使是我们目前的规模，两家领先实验室的年收入（ARR）加起来也有 1200 亿美元，市场仍然非常狭窄。前 1% 的客户是那些每个员工花费 50,000 到 100,000 美元的企业。您的更广泛的财富 500 或全球 2000 强，通常在 IT 支出方面做得很多，但并没有花很多钱。

很多支出，尤其是在 Anthropic，都是针对编码的。它几乎是一家单一垂直度的公司。我们展望未来到 2027 年，您认为这将更广泛地采用白领工作。在这个典型的企业第四季度预算季节，我们实际上还没有以任何有意义的程度与这些实验室之一进行过合作，因为它们的 ARR 直到年初才开始真正加速。我们认为其他案例，如网络，可以类似于编码，这些是与领先企业签订的八位数以上的合同，由于我们看到的所有网络安全事件，这些合同可以非常快速地扩展。您会进入其他垂直领域，如生物技术。

要达到 1 万亿美元，我们必须转向一些白领工作，在这些工作中，它从 AI 增强转变为某些领域的劳动力节省或替代。您可以看到像 微软向员工提供的收购提议作为这个例子，但他们没有其他丰富的垂直领域可以进入并真正推动进展。

这是我最大的问题，不仅关于 S-1，而且关于整个行业。如果只有一个或两个领先的实验室，我理解这一点。有两个大公司拥有可以自动化很多事情的技术。我们将看到这种自动化在各个领域进行得如何，但不仅仅是两个领先的实验室。有相当多这样的实验室。有开放权重模型。

我听到很多 CEO 对将所有数据交给 OpenAI 或 Anthropic 非常紧张，他们希望在自己的服务器上运行一些东西。现在有一些律师事务所正在运行自己的服务器上的 AI，这在历史上可能是最有趣的转折。

您如何看待这种情况的发展？因为 S-1 上面的压力如此之大，主要是数字本身，我想谈谈这一点，但还有外部压力，即“你必须增长，增长不是短暂的”。您如何看待所有这一切的发展？

这非常有趣，因为我们今天看编码时，例如——我想我们在第三季度看到了 OpenAI 在某种程度上迎头赶上——在编码的某些领域，转换成本非常低，我可以直接在它们之间切换。我们从企业那里听到的——也许在 OpenAI 的一面也是如此——显然我认为他们在 Fable 发布上犯了一些错误，零数据保留是我们看到一些放缓的原因。这是他们可以用 Fable 5.5 修复的东西，也许可以推动更多企业的采用。

这对于与我们交谈的企业来说是一个巨大的问题。我们确实看到企业现在，以及更多 AI 原生者，正在对开放权重模型进行定制培训和后培训，然后运行它们的推理或甚至他们的产品用于内部或外部用例。

显然，谷歌的 DeepMind 和 [Meta 超级智能实验室] 是资金非常充足的实验室，它们的训练计算能力非常相似，并且它们正在大量引入这些资源。更不用说 SpaceX 了，埃隆·马斯克在 [关于] 明年新增约 10 亿千瓦的净新功率，其中一半是长期内部使用案例。

今年上半年，Anthropic 一骑绝尘。它们占到了行业净新增经常性收入的 90%。我们在第三季度看到 OpenAI 可能实际上占到了行业净新增经常性收入的大部分。开源领域从第一季度的约 10 亿美元的 token 推理成本经常性收入增长到了第三季度的 100 亿美元以上。

所以是的，这个行业变得更加具有竞争力了，但也有很多新的用例，其中一些垂直化的用例正是我们未来将看到增长的地方。因为很明显，编程不可能让我们从目前的水平翻三倍。

这很有趣。这个概念叫做代币经济学。你与 SemiAnalysis 的另一位联合负责人一起进行这项实践。解释一下这是什么，因为在我看来，这是一种非常聪明的方式来思考，“我们将投入一些资金，也许我们就能收回一些资金。”

我认为这是 AI 的单位经济，甚至只是更广泛的概念——从宏观到微观经济学，运行 AI 业务的各个方面，甚至观察 AI 需求。所以我们涵盖了超大规模企业，现在还有一些新云服务提供商，我们有一个单独的产品。

但还有 AI 实验室。对于投资者来说，或者只是对业务感兴趣的人来说，Anthropic 在两年前的推理业务毛利率为负 94%。现在它们有 85% 的正毛利率，人们不明白它们如何分配计算资源。我们应该如何考虑推理业务模式？

这部分毛利率的讨论涉及到推理业务每兆瓦的收入。为什么所有运行推理业务的公司在推理和计算效率方面都看到了巨大的增长？所以我们试图对这些业务进行建模，显然当 Anthropic 是私营公司时，我们处理的信息来自新闻媒体等等。

但现在我们有具体的审计数据，很容易解释这个单位经济。以及这些业务如何不同。OpenAI 的业务与 Anthropic 的业务有很大的不同，无论是在它们的消耗与订阅，还是历史权重与消费者与企业的区别。[我们]试图了解这些业务在不同需求层面的经济性。

几年前，当我与谷歌 CEO 萨姆·皮查伊谈论推理成本时，我说，“你将如何赚钱？”他非常明确。他说，“如果谷歌擅长一件事，那就是降低这些成本。”

这是一个非常坦率的回答。我理解谷歌能做到这一点。它们自己制造芯片。Anthropic 依赖其他人的云服务。S-1 的核心部分是它们承诺在其他云服务上花费了多少：SpaceXAI、谷歌、亚马逊。它们的效率来自哪里？

主要是 token 吞吐量。它们有一个非常多样化的芯片阵容。在 Trainiums、TPUs 和 GPUs 之间，我们看到了大量的 token 效率。例如，Trainium 芯片的 token 吞吐量同比增长了 5 到 10 倍。

在处理硬件层面的效率以及软件——以及模型如何与硬件交互——方面，有很多代币吞吐量的提升，如果你现在每秒处理 X 个代币，那么一年后你将处理五倍或十倍的数量。他们会告诉你，他们看到计算效率将持续提升。

与我共同在 SemiAnalysis 领导代币经济学模型的 Max Kan，我们已经发表了关于这方面的研究。目前，如果 Anthropic 的收入是每推理兆瓦 6500 万美元，而去年此时这个数字还处于中位数。我们说过，也许在 [Nvidia] Blackwell 上的 Opus 5.5，你可以达到每兆瓦 1 亿到 1.2 亿美元的收入。

这里的大事是他们现在平均每兆瓦支付的费用略超过 1000 万美元，或者仅仅是计算成本。你可以用这些利润再投资于训练。

人们没有意识到这一点，但只有大约 30% 的计算实际上是在推理服务收入中。其余的是用于实验和研究、训练模型以及训练后模型。所以有很多计算是在构建下一个模型，这更多的是研发方面，也是你在这个业务中实际获得回报和防御性的地方。

实际上，我在 S-1 中期待看到的是这种动态作用发挥得更加明显——Anthropic 通过现在拥有的模型赚取大量金钱，并且未来有更多客户使用他们现在的模型。这将产生大量的利润。然后，因为它是 Anthropic，他们认为自己在构建一个数字神，他们会尽可能多地训练下一个模型。

这是一个非常特定的 Anthropic 故事。该公司正在追求 AGI。在那里工作的人会很乐意告诉你在 S-1 中，Claude 可能是有意识的，而这可能一切都毁了。Anthropic 在其自我概念上是一个非常独特的公司。但你并没有看到这种动态在 S-1 中发挥作用。他们很擅长管理训练成本与推理利润。你觉得这会上升或以任何方式改变吗？

我同意。长期来看，我们甚至在内部分享过这个观点，他们实际上想增加训练的百分比。如果你认为你在构建一个数字神或走向 AGI，并且只要你保持推理的毛利润在 85% 以上，你就可以做到。

他们的增长速度比他们预期的要快，他们没有预料到非间隙 EBITA 利润会达到 11%。他们希望接近零，甚至如果他们能够获得这些计算并将其分配给训练，继续看到这些计算效率的话，他们甚至可以低于这个水平。

他们也在路演中对投资者传达了这一点。你可以看看 S-1 以及过去几年盈利能力的曲线以及他们达到这个点时烧掉的现金很少，你可以说，“这是一个好的商业模式，但我们正在走向 AGI。不要期望我们看到的利润杠杆会继续维持在这个水平，尽管长期利润可能会相当高。”

这里有一些真正的亚马逊影子。杰夫·贝索斯著名地告诉投资者，直到他能够赚很多钱，他才会赚钱。显然，亚马逊和 Anthropic 之间有很多互动。也许有些家族相似之处。

但我好奇，有一个模型能力的临界点，它将使你能够进入比编程更垂直的领域，对吧？我们现在可能正处于这个阶段。能力覆盖的概念存在，即我们今天拥有的模型可以接管生物研究。它们正在接管今天的数学。有一个临界点，最明智的商业决策是停止训练，只是将你的盈利模型卖给越来越多的公司。作为一家上市公司，Anthropic 将面临这种压力。

你认为他们组织或结构上能够应对这种压力吗？

是的，我认为他们的结构很好。在一些领域，如投票股份，他们确实如此。我们以前在科技领域见过这种情况，甚至当马克·扎克伯格以前公开做出这些重大投资决策时也是如此。

并非总是成功的。我想指出的是，并非总是成功的。

是的，并非总是成功的。

尽管从某种定义上来说，你和我现在实际上处于元宇宙中。

[笑声] 对。但我认为那是一个有趣的观点，S-1文件中有趣的数字是，过去三个月的收入中有80%来自过去六个月内发布的模型。

所以你会说，“好的，20%的模型就像早期版本中的Opus 4.5。” 未来的一个重点是，如果你是一家前沿模型公司，你总是需要处于前沿，竞争非常激烈。

等等，我可以问一个很傻的问题吗？

当然可以。

为什么？我认为我对这个行业目前的好奇心核心是，如果你启用了一些尖端技术，可以彻底改变整个世界，那么在某个时刻，最盈利的事情就是去在所有不同的垂直领域进行试验，对吧？不是去制造下一个。实际上是在法律服务和医疗保健等领域运行一个高效的模型，这些领域还没有人工智能的扩散。

这种你总是必须处于前沿的观点，Anthropic总是必须与谷歌和OpenAI以及其他人竞争的观点，我理解这是他们自我认知的一部分。但从商业角度来看，一个支持人工智能的企业将向我，即人工智能提供者，投入更多资金并花费更多资金，这不一定与处于前沿有关。

有几点。对于新的垂直领域，这是非常网络化的特定领域，如果一个对手正在使用前沿模型，你需要用前沿模型进行防御。

说得有道理。

当我们与企业交谈时，这不是一个我可以运行在开源或Sonnet上的电子邮件摘要。在特定的垂直领域，拥有……[例如，]如果你作为被告在法律案件中，如果你的律师使用的是非前沿模型，而起诉方——

[笑声] 关于目前法律市场正在发生的事情，我有一些坏消息要告诉你。

竞争动态确实如此。我认为从未来发展的角度来看，我们已经看到开源在某个点上赶了上来，但需求将会存在。[SemiAnalysis CEO] Dylan [Patel] 经常这样说。对前沿智能的需求将永远存在，尤其是在竞争激烈的行业。而且，在从劳动替代转向劳动增强的过程中，某些任务也是如此。

与此同时，它们正在变得更加垂直化。如果你去查看招聘信息或它们在招聘什么，它们正在发布更多的这些SKU和领域，并且有很多beta测试正在进行，比如用于金融服务的Claude、用于法律的Claude、它们的网络安全项目。它们每月为网络安全项目的人提供25,000个信用。

到2027年，这将对他们来说是一个巨大的SKU。这些垂直化的领域以及那些你需要特别在…我应该说，更具对抗性或竞争性的领域是主要原因。但我们都可以同意，像电子邮件摘要和工作这样的领域确实不需要在[前沿]发生。

我随便拿iPhone做个简单的比较。现在是iPhone的季节。我刚评测了iPhone Duo。苹果现在让iPhone看起来几年都一样。他们为新款iPhone制造了所有的工具，然后他们只是重复使用两到三个或四个型号，以收回该投资的全部价值，然后再转向下一件事。苹果发布新款iPhone，并且一段时间内继续销售旧款iPhone，以获得更多投资和开发项目的价值。

人工智能行业似乎没有这样做。他们所有的重点都放在开发下一件新事物上，快速弃用旧事物，并让你转向新的昂贵产品，同时他们还在制造下一件新的昂贵产品。

在某个时刻，感觉这将变得合理，将会有一些值得收集利润的东西，而他们则在投资新事物。我只是搞不懂Anthropic在这个周期中处于什么位置。

我的意思是，我们确实看到了这一点。开源代币交易量正在回升，而且确实有很多领域，开源模型已经足够好了。我认为在向前发展方面，你可能会想，“好吧，是因为蒸馏吗？”然后前沿实验室实际上有一些前瞻性的防御能力。我认为当我们与客户交谈时，这也是关于我们如何实际考虑前沿与开源的问题。比如像Sonnet这样的模型，如果你想用iPhone 18与SE类型的类比。

我们看到这种动态，显然与开源相关，这是一个问题，它能够承受多少。第二，因为我们处于这些垂直领域的早期阶段，我们不知道什么将是完全的agentic。没有人在循环中， Harness实际上有一些价值和防御能力，我应该说。

我这里要关注的主要领域，特别是当我们今天与企业交谈时，是只有编码人员被允许在许多这些企业中使用前沿模型。如果你不是编码人员，一些公司只是将Anthropic客户限制在Sonnet。这反映了管理层如何看待并希望为这预算，以及前沿智能在某些领域对他们来说实际上值多少。

在我的金融分析师大脑中，六个月前Claude无法构建一个好的财务模型。如果你将它连接到正确的领域，它正在变得更好，但我们已经从“六个月前我需要一个初级分析师”变成了“我现在可能不需要那么多”，然后是“如果我有无限的代币预算，我是否随时都会有一个完整的初级分析师供我使用，或者很快就会有多位？”我们只是审视了每个垂直领域和主要的职业类别。

每一类的时间范围将会是不同的。这是我更大的问题之一：他们需要多长时间才能达到他们认为可以达到的地方？

我想深入探讨一些数字。昨天在所有论坛和所有文章的评论部分跳出来的数字是 80 亿美元。Anthropic 在 2026 年上半年损失了 80 亿美元。这与技术费用有关。你能解释一下 80 亿美元吗？因为它似乎与他们谈论的收入和利润不太相关。

是的，这是一项非现金费用，因为他们的估值已经大幅上升，并且他们发行了认股权证或可转换票据。你必须在你的资产负债表上反映这一点。这只是因为自从他们发行这些认股权证和票据以来，他们的估值已经大幅上升。

这是你总是会剔除的东西。你可以就股票期权补偿等问题进行争论。我们应该真的在非 GAAP 现金基础上考虑这个问题吗？因为它是非现金的，如果我只是给员工股票，我必须在我的利润表上反映这一点，但我实际上并没有从我的银行账户里给他们纯现金。所以这不是一个像那样的领域。它从高级别的会计来看。如果你不懂会计，看起来会很糟糕，但这是因为他们发展得如此之快，他们的估值已经上升得如此之快。

关于这项费用的争论之一是亚马逊是另一方。显然亚马逊非常高兴，因为 Anthropic 正在大量购买 AWS，他们当然很高兴估值已经上升，但随着时间的推移，亚马逊将以此方式被稀释。这是其中的一部分动态。

Anthropic 显然将进行 IPO。他们将在市场上发行大量股票。非常清楚的是，随着时间的推移，他们将发行更多股票来筹集更多资金。看起来他们并不太可能很快就不想再筹集资金了。

你如何考虑这一点，在投资像 Anthropic 这样一家公司方面，你的估值可能会上升，但你的实际持股可能会随着时间的推移而被稀释？

交易一直非常有创意地构建。数字是他们实际上只烧掉了 100 亿美元的现金。他们在今天的资产负债表上有 1200 亿美元以上的现金和可交易证券，并且在 IPO 后，可能还有 1000 亿美元。

这对双方来说都是一笔好交易。他们只真正租用计算能力。他们不像他们有这些巨大的资本支出，甚至不是租赁购买。你可以就某些会计问题提出一些论点，并且有这些巨大的计算承诺义务，这在技术上是一种未来的债务，或者那基本上是资产负债表外的一部分。但从稀释的角度来看，所有科技公司都会稀释。他们是否需要在某个时候再筹集 1000 亿美元的债务或股权？可能。他们是否能够继续创意地构建和融资未来的计算建设？很可能一样好。

我知道在过去的几周里，关于计算融资和数据中心融资的未来有很多焦虑。但如果你是 Anthropic，如果你是一个主要的实验室，一个超大规模公司，Broadcom 或 Nvidia，它们支持了很多这样的交易，那可能不会很快改变。所以我不太担心。

作为一名股权投资者，我会担心超级稀释吗？我不这么认为。如果你相信这个长期的AGI牛市案例，并且认为Anthropic将成为这个领域的领导者，那可能就不应该让你担心。你很可能在看待一个超过10万亿美元的业务。

我们来谈谈计算承诺。我看到了至少一项分析，说在未来10年，对各种超大规模计算器和新兴云的承诺将超过800亿美元。这很多。你说他们没有那么多钱。他们甚至还没有花那么多钱。你看到他们能产生多少收入来偿还这些承诺吗？

是的。我认为当人们看到头衔承诺时，7到10年内的5000亿到6000亿美元数字，我们称之为，他们今天支付的算力实际上并不是那么多吉瓦。如果你考虑他们现在的支出，平均每个兆瓦的支出接近1100万美元，或者每个吉瓦110亿美元。

如果你把这一点回到年度水平，并说，“好的，5200亿美元的数字是70年的例子，那实际上并不是那么多吉瓦，而且他们将会远远超过……”当他们达到20吉瓦时，他们正在运行的未来的计算承诺基本上将进入万亿美元。

所以是的，他们将有收入来做这些。更重要的是，他们相对于计算的收入是多少。第二，计算效率方程。如果他们继续从每个推理兆瓦中获取更多收入，你真的想投资多少用于训练，并从租赁的角度将利润降至零？因为你可以达到一个点，即使80%到85%的他们的舰队只是用于训练和研究，在这种利润率下。

收入将很好地扩展。他们没有任何危在旦夕的情况。除非我们意识到所有这些收入都消失了或者人们流失了。他们不需要在极短的时间内达到1万亿美元的收入的水平来实现所有这一切并支付这些。

除非你试图建立数字上帝，并且它不会像每个人希望的那样快速扩散到整个经济。这些都是赌注，对吧？

这是巨大的赌注。你看到的数字，如果你对这个加速进入数字经济的进程真的很有信心，Anthropic是否表示在他们财富500强的客户中，他们有50%的财富500强，而这就是他们所有客户运营支出的0.1%。当你按每个用户来看，如果你相信运营支出不包括销售成本，那就是每月8美元。如果你相信他们包括销售成本，那就是每月不到50美元。

他们也是这么说的。在Claude Code用户的前5%中，他们平均每年花费18000美元，前5%的用户。他们的非Claude Code用户每月支出不到75美元，远低于75美元。这是一个巨大的机会，尤其是在我们与企业以及这些传统的IT软件购买者交谈时。

在传统的白领工作中，渗透率极低。这也是一个重要的点，这里有一个很大的加速期，既包括座位采用也包括使用。你可以争论谁会在这其中获胜，但很明显，前沿实验室将获得其中的一部分，而这将对明年的净新合同收入产生重大影响。

关于这一点，真正有趣的是我们谈论前沿实验室，我们谈论超大规模企业——Anthropic 在这份 S-1 中有很多疯狂的风险因素，包括 Claude 可能是有意识的并且会杀死我们所有人。

但最直接也可能最容易理解的是 AWS、Azure 和 Google Cloud 在某种程度上既是供应商也是竞争对手，尤其是 Google。他们说，“这些关系可能会转变。”他们与 SpaceXAI 有着密切的关系。埃隆·马斯克将训练 Grok。他们将在某个时刻与 SpaceXAI 竞争。这种关系可能会变得不稳定。

正如你所说，他们只是在租赁他们的计算能力。总有一天，市场可能会迫使他们拥有更多的计算能力，因为他们的竞争对手不想将他们的容量租赁给领先的公司。你认为这种情况会如何发展呢？

我们确实看到 OpenAI 和 Anthropic 将会更加直接，而不是拥有计算能力，而是采用租赁到拥有模式，或者通过 SPV（特殊目的实体）作为一些金融赞助商那样进行，从而更直接地生产计算能力，而不是租赁。

这一点有两个方面。从某种角度来看，Google 也在向客户销售其外部芯片，并说，“我们不在乎在 Google Cloud 内部或甚至分配份额……如果你认为我们对芯片非常有限制，我们甚至不在乎这些芯片将用于 DeepMind 或内部 GCP 计算以供我们获利。我们只是愿意成为芯片销售商。”

Anthropic 非常喜欢 TPUs，有 3.5 到 4 吉瓦以上，而且管道中可能还有更多，在 Anthropic 直接购买这些芯片以然后租赁方面的订单。所以是的，市场很好。

等等，他们不是直接购买以然后租赁。所以他们是购买到新云中？

是的，他们通过 SPV 购买，或者 SPV 购买然后他们从 SPV 租赁。

明白了。好的。

即使在 Google Cloud 或 AWS 或 Foundry 内部，Anthropic 也是巨大的——他们 48% 的业务来自 Bedrock Foundry 和 Vertex，人们通过他们现有的云关系来访问这些模型。他们甚至没有与 Anthropic 交谈。你不需要与 Anthropic 的销售团队互动。

你之前提到过这一点。Anthropic 获得收益分成这种营销渠道。

是的。如果你是 AWS，你说，“我正在为 Anthropic 运行计算，让我们说，每兆瓦 1000 万美元，但现在我获得 65 亿美元中 16% 的收益加上计算成本，”所以我们看到所有云的利润率都在上升。部分原因是 CPU 利用率因为所有编码而上升，然后在 [强化学习] 方面也有一些，但这些我们称之为——AWS Bedrock、微软 Foundry、谷歌 Gemini Agent 企业平台，以前是 Vertex——实际上大大增加了这些云上 AI 的利润率。

当股东最近将信用给予他们时，他们也有利可图。在第二季度，Azure 和 AWS 都有非常非常强劲的季度，AWS 特别是在 Anthropic 在 Bedrock 上的增长背景下。

你认为这会阻止亚马逊永远不想训练自己的前沿模型吗？他们做得很好，让AWS成为其他所有人的基础设施，但他们是目前唯一一家没有感到没有自己模型的压力的大科技公司。

是的，这很有趣。亚马逊非常乐意服务各种各样的客户，但他们几乎没有什么[前沿能力]。当我们看我们的训练计算估计时，除了甲骨文之外，他们在所有超大规模公司中拥有的最少。这似乎没有什么策略。

我知道微软在过去两个季度里稍微多谈了一些。AWS在电话会议上也稍微多谈了一些，但这并不大。他们没有像Meta那样或试图在这里具有竞争力，甚至没有像Google的Gemini那样。特别是像Dylan这样的人会告诉你，如果你不试图在前沿竞争，那么你真的没有地方，特别是如果你只内部投入几百兆瓦。一个内部用例是服务亚马逊零售，但然后是训练。要擅长这个，有很多承诺要做。

这可能是另一天要讨论的话题，但我看到这些 微软裁员 并我认为这是他们将来会尝试竞争的证据的微弱迹象。他们显然被OpenAI狠狠地烧了。

是的。他们在他们新签的协议中，有权在协议范围内不向OpenAI支付任何费用来盈利OpenAI模型。他们将在未来有一些有趣的事情要做，比如盈利OpenAI模型，甚至通过Microsoft 365 Cowork和Copilot应用程序，他们为前沿模型不向OpenAI支付任何费用。

这里的另一个动态，你之前提到了，在过去几周里，关于新云有很多压力——它们会成功还是失败。我认为Elon Musk说过将会有一个 类似鳗鱼一样的灭绝事件，这只是一个用来描述一堆数据中心的残酷隐喻。

但这是一系列循环融资，Nvidia建立了一堆，也许超大规模公司会跑掉。也许是Anthropic的需求，因为他们可能想要拥有更多的自己的计算，因为租用它是所有这些方式中都很不稳定的。

你对新云有什么看法？你认为它们会生存下来，当这些公司上市时市场会真正自我调整吗？

Elon显然有一些动机来说新云将会灭绝。ClusterMAX说了别的东西，并且对新云做了惊人的评级。有很多新云是前加密矿工，它们不是好生意，也不擅长运营集群。

我只是想指出CoreWeave是一家前加密挖矿公司，对吧？

是的。我不是指CoreWeave，但列表下还有其他的。CoreWeave、Nebius，以及任何有来自主要实验室、超大规模公司、Nvidia或Broadcom的支持或后盾的公司都将没事。

这是更长的尾部。超大规模企业一直是资本支出和新增计算能力的65%。有35%的市场缺乏超大规模企业那样的资产负债表。谷歌和Meta最近都提高了或宣布将提高资金。当我们看四大超大规模企业时，即使资本支出从1.2万亿到2万亿增长得很快，他们实际上在接下来的两年内并不需要筹集这些资金。

但对于很多这些新兴云服务提供商来说，如果你没有那种支持，我认为即使现在也很难，如果你没有这些玩家的支持或后备来继续建设计算能力，将变得极其困难。这是一个非常、非常艰难的融资市场。

我认为埃隆在谈论新兴云服务提供商的死亡，并显然在吹捧他自己的数据中心业务时，真正有趣的一点是他试图将它们置于太空，并避开美国围绕数据中心的反作用力。

我们有很多关于美国数据中心反作用力的报道，它正在减缓很多项目。但以我们目前的速度，如果你认为新兴云服务提供商不稳定，你实际上可能会放弃一批GPU和半建成的数据中心，或者让它们陷入融资协议中而无法启用。

你对这一点有什么看法？你认为我们真的需要去太空吗？还是你认为市场会理性化，并利用目前分配但未使用的所有计算能力？

我们会更加理性。市场非常擅长在本地上找到放置芯片的地方。政治上，我们将在下周看到中期选举及其后续影响。显然，有一些非常大的场地仍然存在巨大的许可问题。当我们展望明年时，有整个电力方程。

数据中心将被建设。将会有方法来建设这些数据中心。最大的事情——而且超大规模企业的首席财务官已经说过——从过度建设的角度来看，相对而言，建设数据中心外壳的成本相当低。如果他们过度建设，他们可以做到的是，“我们只是不会接收芯片。我们不会购买芯片。我们不会填充它们。”它们将空置且没有芯片。但大部分支出是在芯片方面。

所以如果我们真的到了一个数据中心方面实际上供过于求的地方，我知道这有点不同。这与问题的答案正好相反。他们已经说过，从投资回报率的角度来看。这回到了那个更大的问题，即我们是否仍然会面临超级供应受限。现在很多人，尤其是在过去三周内，都在谈论，我们是否在展望2028年时面临计算能力的巨大过剩？

因为正如我们从Anthropic那里看到的，从负94%的利润率到正85%的利润率，计算效率意味着随着你引入更多推理兆瓦，这些兆瓦每兆瓦能带来更多的收入，所有其他SQL，你需要更少的计算能力。所以这是一个问题，即我们2028年是否有足够的收入来证明超过2万亿美元的资本支出的投资回报率。

这就是为什么我花了这么多时间询问能力过剩的问题以及当今模型的性能，因为你可以看到一些对通用人工智能（AGI）不太理想主义的竞争对手说：“实际上，我们将在所有这些垂直领域部署大量工程师，他们还没有利用人工智能，并将以高利润进行推理销售，因为我们将会自动化他们业务的大部分，他们会看到回报。”现在，许多《财富》500强公司还没有看到人工智能投资的回报 。。

所以如果你在客户服务和部署以及模型产品化方面实际上做得更好，你可能会远远领先于Anthropic需要达到的水平，因为他们仍然在每一分钟每一秒钟都在思考通用人工智能（AGI）。我看着Dario站在Marc Benioff旁边参加Dreamforce，那个人现在根本不想在那里。他想思考的是机器之神。

你可以在那里看到竞争对手开发开源模型并说：“我们实际上会将其产品化，我们将实际上获得其他人所依赖的收入。”

是的，这非常、非常有趣。在过渡期间，这就是为什么它变得更加垂直化，因为你需要某种东西来连接通用人工智能（AGI），让它完全完成工作，你需要某种东西来连接当前的模型。

[笑声] 是的。我们就把它当作理所当然吧。

要达到这一点，你需要一些桥梁，让它与实际最终用户在某些时候处于某种位置。这一切都将取决于这一点：我们是否会因为某个时间点没有获得足够的收入来证明“朝着通用人工智能（AGI）进行训练和计算”的追求而出现时间或采用不匹配？这是一个风险。

我们看到的另一个风险是，即使在开源领域，我们是否会得到更多具有竞争力的前沿模型，其中代币价格需要在整个前沿降低，因为像我之前提到的，转换成本较低。即使在SemiAnalysis，我们在第二季度末的使用量从95%或90%以上都是Anthropic的模型下降到发布OpenAI的ChatGPT 5.6和Astra后的70%。然后随着Opus 5.5，它又回到了90%以上左右。

这确实会回来。即使是今天的收入基础——他们表示我们拥有900%的净收入留存率，所以他们看到了巨大的、巨大的增长。这不是像ServiceNow或Workday这样的传统软件业务，在那里你有一个非常棒的标志或95%到98%的毛留存率，客户签订这些好的三年合同，他们永远不会流失，他们会增加一些座位，也许他们会采用另一个被交叉销售的产品。这完全是消费。

另一部分是今年最后两周与去年前两周相比，代币支出下降了20%，因为是由于假日季节。在假日期间，你不会做工作代码的事情，你不会在假日期间为工作编码。这是一项极其纯粹的消费业务，甚至与我们今天在公共市场如何看待Snowflake或Datadog不同。

显然，Anthropic 不是唯一一家将进行 IPO 的公司。OpenAI 就在他们旁边。他们的 IPO 已经推迟了。你之前提到 Anthropic 更专注于企业市场。我认为 OpenAI 长时间以来认为 Google 不会对它们做出反应，它们会直接接管搜索业务，一切都会好起来的。Google 显然做出了反应，好坏难说。现在搜索业务变成了 AI 概览。

看看 Anthropic 的 S-1 文件，你对 OpenAI 的未来有什么期待？因为他们是一家更面向消费者的公司。

OpenAI 在 Q1 结束时是 60-40 的比例，即 60% 面向消费者，40% 面向企业。直到 1 月或 8 月，它们才首次转变为专注于企业市场。他们会告诉你，企业业务——因为之前非常注重消费者和订阅，这个占 Anthropic 收入 80% 的消费业务——直到 5.6 版本发布以及 Astra 的发布后才开始起飞。

那些都是非常棒的模型。OpenAI 在 Q3 占据了大部分实际的新合同收入，但这需要一些时间，因为像《华尔街日报》报道的那样，它们的 EBITA 利润率是负 100%，而我们看到的这里是正 11%。

在商业模式上存在一些差异，一些相当大的差异，它们并没有像 Anthropic 那样以相同的速率实现盈利。这稍微与业务的构成有关——垂直领域，即面向消费者与面向企业的分割——而这种情况正在改变。

他们会告诉你，他们看到一个非常好的 Q4，并且他们比 Anthropic 拥有更强大的企业销售部门。我预计他们会有所提升，但我认为即使他们在 2027 年初提交 S-1 文件，财务状况也不会像这样看起来那么好。

你认为这是为什么推迟了？为了让财务状况看起来更好吗？

是的，我认为 OpenAI 在 一个非常强劲的 Q3 中。企业业务按季度增长了 100%，而总业务增长了 77%。这里又有一个强劲的企业季度。如果 Opus 5.5 没有占据大量市场份额，那将使 OpenAI 处于一个更好的位置来讲述这个故事。

在 Anthropic 实际上市之前，这里有一些其他的转折。他们将会进行路演，会有一些定价活动。你对 Anthropic 有什么期待？

他们两周前举行了一个投资者日，其中提供了一些更多信息。我认为他们会解释为什么 Q3 如此疲软。Meta 是一个非常、非常大的客户，可能超过 10%。公开报道的是，他们从 60,000 个 Claude Code 座位减少到 30,000 个。这些代币量并没有消失，它们只是转移到了 Meta 的内部模型。

Anthropic 开始加强对反蒸馏的管控，这之前占收入的 5%。我认为他们在 S-1 中提到 5% 到 7% 的收入用于违反服务条款的行为。所以在这里的路演中，有很多关于 10 月份在 Opus 5.5 发布后的加速。我们相信他们已经重回正轨。

如果他们在第二季度实现了100亿美元的净新ARR，而第三季度下降到40亿美元，那么他们在第四季度将恢复到80亿至100亿美元的步伐。人们想知道这些新的垂直领域，特别是网络安全。他们正在做一些修补工作，直到他们推出完整的网络安全SKU，但他们现在确实在通过漏洞代码扫描为网络安全实现收益。我要说的是，这些与现有客户的合同都不是小合同。

我认为他们将从2027年ARR增长路径的角度开始宣传。另外一点也是管理预期，保持数字足够低，少谈论AGI。

[笑声] 当你的风险因素是“我们可能对全人类构成生存威胁”时，做预期管理是很难的。

[笑声] 对。所以说你做到了——你将在某个时刻实现AGI，你将取代所有人的工作——但然后试图保持第四季度的数字足够低，以在首次公开募股时有巨大的超出预期，并为2027年有一个不错的指导，这将在长期愿景和短期预期管理之间来回摇摆。

有很多事情正在发生。乔伊，这很棒。我们将不得不在这些公司实际上向公众募股并使其经济状况变得更加明显时再次邀请你回来。非常感谢你参加 Decoder。

非常感谢。我感激不尽。

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