10月26日，据报道，Anthropic已向美国证券监管机构提交IPO文件。这家凭借Claude和编程工具迅速崛起的AI公司，终于走到了资本市场的聚光灯下。这本来应该是一个关于商业成功的故事。

过去几年，Anthropic逐渐成为企业级AI市场最受关注的公司之一。它在编程领域建立起优势，将模型能力嵌入开发者工作流，并向企业客户提供更高价值的服务。按照路透社披露的数据，Anthropic 2025年营收达到45.9亿美元，2026年上半年营收进一步增至162.9亿美元。

但招股文件同时揭开了另一面：2026年上半年，Anthropic净亏损达到807亿美元。其中，约724亿美元来自可转换票据公允价值变动，不反映现金流出。真实的经营亏损约为6.93亿美元。

但让投资者难以松口气的是，Anthropic在招股书中给出了未来十年至少5180亿美元的算力采购承诺，其中约八成不可取消或无论使用量均需支付。

本次IPO，Anthropic计划募资1000亿美元，自成立至今，Anthropic已经合计融资了1500亿美元。

美股市场本就对人工智能基础设施的巨额支出表现出了担忧，Anthropic的上市更是催动了市场脆弱的神经。

业内人士评价，此次上市事关重大，如果进展不顺，整个市场都会受到拖累。

一度在追随Anthropic的OpenAI近期也频频转向，一方面是转向低价型模型，10月26日，OpenAI又发布了新一代中端模型GPT-6.1 Terra，将更低的调用价格与计算机操作能力作为重要卖点。


在大洋此岸，始终主打性价比路线的DeepSeek连续多次上调了本轮融资计划，最新消息称其新一轮融资超过了1000亿元，并已经大刀阔斧的走在了大扩张的道路上。多位知情人士向凤凰网科技透露，DeepSeek最近团队扩张势头很猛，“总要把融到钱的花到合理的地方”，而融资越多，也意味着DeepSeek要做的事情越多。

全球AI竞赛正在前所未有的激烈。

商业化样板Anthropic，巨亏807亿美元

在全球AI行业，Anthropic一直是一个颇具代表性的参照系。

与主要依赖消费级流量的产品不同，Anthropic从编程和企业服务切入，逐渐建立起自己的商业路径。Claude在开发者群体中积累了用户，企业客户则通过API调用、付费订阅等方式购买模型能力。模型不只是一个聊天窗口，而是进入软件开发、知识处理和业务流程的生产工具。

这条路的吸引力很直接：企业愿意为能够提高生产效率的工具付费，而且高价值场景通常拥有比普通消费者应用更清晰的付费逻辑。

尤其在编程领域，AI的价值不再仅仅体现在回答问题是否准确，而在于能否完成代码编写、调试、测试和复杂任务执行。对于企业来说，如果模型可以缩短开发周期、减少重复劳动，付费便有了相对具体的依据。

一位AI赛道CEO在与凤凰网科技交流时，会认为Anthropic是AI商业模式的重要样本，“大家一开始发现AI coding有很强的商业化转化能力，这最早也来自于Anthropic，现在Anthropic又开始做AI制药，未来肯定也会有人跟随”。

但收入的质量，与利润的质量，是两回事。

按照路透社对Anthropic招股文件的梳理，公司2025年经营亏损约80.6亿美元，2026年上半年经营亏损约6.93亿美元。其同期计算与基础设施支出接近90亿美元，较上年同期约23亿美元大幅增加。

这意味着，Anthropic的业务确实在快速扩张，但支撑业务扩张的资源成本同样不容忽视。


模型公司卖出的每一个Token，都不是凭空产生的。训练需要算力，推理需要算力，用户规模扩大、任务复杂度提升，也会不断增加计算资源的消耗。尤其当AI从简单问答走向编程代理和复杂任务执行，模型可能需要更多轮推理、调用工具和反复校验，单次任务背后的成本结构也随之改变。

企业客户愿意付费，并不意味着这笔生意天然拥有足够高的利润率。若收入增长需要持续投入更多算力才能维持，规模扩大与盈利改善之间，就未必存在简单的正相关关系。

Anthropic面临的另一重压力，是长期算力采购承诺。路透社报道，公司已与多家合作伙伴签订规模巨大的云服务、计算资源和基础设施协议，未来十年的相关承诺超过5000亿美元。

Anthropic的经营并非毫无进展。相反，收入增长和企业客户扩张说明，市场正在为其模型能力付费。但让外界不解的是商业模式本身，当模型能力持续进步，推理成本能否同步下降？当更多工作交给AI，客户愿意支付的价格，能否覆盖模型、算力和服务交付的全部成本？

各种“链主”加持，始终开源的另一条路

如果说Anthropic代表的是从高价值场景切入、逐步建立商业收入的路线，那么DeepSeek带给行业的另一种启示，是成本本身也可以成为模型竞争力的一部分。

DeepSeek早期引发行业震动，重要原因之一就是它让市场重新审视了训练和使用大模型的成本。外界曾将注意力集中在其模型的性能表现，以及训练成本的相关披露上。但对商业化而言，比某一个训练数字更重要的，是低成本能否延伸到模型部署、推理和实际使用环节。


OpenRouter数据，在调用量方面，DeepSeek旗下模型已连续三周位居该平台周榜第一。此外，minimax、智谱与腾讯等模型也长期居于平台调用量前5。

DeepSeek的路线提供了一个值得研究的方向：模型能力并不只有不断增加参数、堆叠算力这一条实现路径。架构设计、训练方法、推理效率和资源调度，都可能影响最终的单位成本。

更重要的是，低成本会改变模型进入市场的方式。

这将是截然不同的两种发展思路。

美国国土安全部近期下令联邦机构全面移除DeepSeek产品及基于其模型开发的第三方服务，而DeepSeek几乎同时宣布将内部推理框架DeepInfer全面开源，兼容英伟达与华为昇腾两大算力平台。戏剧的对比背后，指向的是同一个事实：DeepSeek已经被摆在了全球AI竞争的前排，而它选择的应对方式不是收缩，是把技术底座铺得更开。

近期，多家媒体报道，DeepSeek即将完成约1000亿元人民币融资。从9月开始，这轮融资的规模就在一路被“追高”：最初计划500亿，中途上调到800亿，最终落在1000亿。加上6月首轮约510亿元，DeepSeek在半年内累计吸金约1500亿元，投前估值维持在5000亿元人民币。

投资阵容空前豪华，据自媒体《金钱的潮汐》统计，本轮融资汇集了超过20家投资机构，上一轮老股东IDG资本、拾象科技、正心谷资本、Monolith、宁德时代、腾讯以及国智投等机构继续参与本轮融资。新进投资方则包括中国移动、中国电信、国寿投资、兆易创新旗下的石溪资本、中芯聚源、博裕资本、CPE源峰、高榕资本、君联资本、中信投资、美团龙珠、横店资本、吉利资本等机构。另据了解，本轮融资吸引了大量上市公司及产业资本间接参与，其中包括牧原股份、知乎、世纪华通、完美世界、巨人网络、大华股份等，参与者之众，难以一一列举。

不难看出，梁文锋在选择投资人时尤为看重产业价值。比如，在能源方面有扎实储备宁德系、与国产存储芯片紧紧捆绑的兆易创新系。

在巨额的投资面前，DeepSeek也正面临着“花钱”的烦恼。一位接近DeepSeek的人士告诉凤凰网科技，DeepSeek正在给投资人规划一个新的增长路线，其中就包括大举扩充团队。

6月首轮约510亿元融资刚落定，DeepSeek就在6月25日发布招聘公告，明确提出“将所有部门规模扩大至少一倍”，一次性开放33个岗位，覆盖技术研发、算力基础设施、产品落地、前沿算法研究、综合职能七大板块。甚至在乌兰察布招揽数据中心基建岗位。

到了9月，DeepSeek Harness团队负责人崔添翼在社交平台一次性放出约150个招聘名额，用他的原话说，需求是“前所未有的”。对待员工福利，DeepSeek也堪称大手笔，有消息称，DeepSeek给清华大学姚班一名实习生开出的税前日薪达到5500元，月薪超过12万元；校招核心系统研发工程师岗位的月薪区间则在6万至9万元。

但梁文锋却始终保持着朴素与低调，一位接近DeepSeek人士告诉凤凰网科技，DeepSeek的办公地主要是北京和杭州，而梁文锋长期在北京租房子住，且房间布置一直非常简单。

性价比开始主导一切

在众多AI巨头里，OpenAI一直是最摇摆的那个。

他们最初追求模型智能的上限，还一度想要拿下C端市场，甚至幻想过要做“AI时代的微信”连接一切。

但在巨额的亏损与被反超的收入面前，OpenAI又一度学起了Anthropic，在AI coding领域攻城略地，以期更好的商业化转化。

如今，OpenAI的做法又越来越DeepSeek。今年9月23日，GPT-6 Sol与Luna同时发布，Luna的API输入价被打到每百万token 0.1美元，堪称地板价。

半个月后的10月7日，OpenAI把Luna直接推给免费用户，覆盖ChatGPT全量人群；付费用户拿Sol，免费用户拿Luna。

10月26日发布的GPT-6.1 Terra，定位于OpenAI的中端模型序列，侧重计算机操作和日常办公任务。其API标准价格较前代GPT-5.6 Terra降低50%；OpenAI还宣称，在部分任务测试中，Terra能够以远低于旗舰模型的成本完成工作。

不过有业内人士认为，“OpenAI仍在摇摆阶段， 从他们在做具身智能模型就能看出来，相比于Anthropic，OpenAI很多时候很摇摆，但很快也会被市场教育，去做能赚钱的生意”。

毕竟，大模型市场的卷有目共睹，如果不能持续建立优势做好主页，很快就会昙花一现。