Anthropic发布了一项重大计划：与谷歌及博通签署协议，共同构建下一代TPU算力集群，其规模高达3.5 GW。
该史诗级算力集群预计将从2027年开始逐步投入使用。
与此同时，Anthropic的年化收入已飙升至超过300亿美元，远高于其在2025年底约90亿美元的水平。
囤积算力与收入超越
Anthropic急于扩充算力的核心原因，在于其AI助手Claude的需求在2025年出现爆发式增长。
Anthropic团队以罕见的速度持续更新Claude的能力。
目前，其年化收入正以惊人速度突破300亿美元大关，较去年底增长超过三倍。这也是Anthropic的收入首次超越其主要竞争对手OpenAI。
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需要注意的是，两家公司的统计口径存在差异。Anthropic将云合作伙伴（如AWS Bedrock、Google Cloud Vertex AI）的销售收入计入自身营收，而OpenAI则未计入这部分。
Anthropic的企业客户数量呈现“指数级”增长。今年2月G轮融资时，年支出超过百万美元的企业客户有500多家；如今，不到两个月时间，这一数字已翻倍，突破1000家。
巨大的用量导致算力吃紧。为此，Anthropic今日宣布与谷歌和博通达成重磅合作，计划从2027年起上线高达3.5 GW的下一代TPU算力。
Anthropic首席财务官Krishna Rao表示，此次合作是公司扩展基础设施战略的延续，旨在构建必要的算力容量，以满足客户需求的指数级增长，并确保Claude持续处于AI发展的前沿。这是公司迄今为止最大规模的算力投资，以匹配前所未有的增长速度。
这批新增的算力将主要部署在美国本土，履行其此前500亿美元基础设施投资的承诺。此次合作也进一步加深了Anthropic与谷歌云及博通的绑定关系，建立在去年10月宣布增加TPU容量的基础之上。
Claude团队并未将所有算力押注于单一平台。他们采取了多平台策略，在包括AWS Trainium、谷歌TPU和英伟达GPU在内的多种AI硬件上训练和运行Claude，以便将不同工作负载分配给最合适的芯片。这既提升了性能，也增强了客户系统的抗风险能力。亚马逊仍然是其主要云服务提供商和训练合作伙伴，双方仍在推进“雷尼尔计划”。
高昂的训练成本与IPO冲刺
目前，Anthropic和OpenAI这两家硅谷明星独角兽正全力冲刺IPO。然而，近期曝光的财务数据显示，在光鲜的增长背后，训练新一代AI模型所需的计算成本正呈指数级飙升。
据预测，仅研究领域的算力投入，OpenAI到2028年可能高达1210亿美元。这意味着，即便当年销售额翻倍，OpenAI仍可能面临850亿美元的巨额亏损。
相比之下，Anthropic的支出规模虽略小，但其财务预测也揭示了相似的困境。两家公司正以史无前例的速度迭代AI模型，这场“军备竞赛”尚无放缓迹象。
每一次智能跃升，成本都更高
披露的内部财务数据反映出一个共同挑战：模型训练成本正呈指数级飙升。每一次实现智能水平的飞跃都更加困难，且成本高于上一次。预计未来几年，OpenAI用于训练新模型的资金将远超Anthropic。
由于训练成本极高，OpenAI和Anthropic内部各自使用两套盈利指标进行评估：
1. 剔除“研究计算”成本：在此算法下，OpenAI有望在今年实现小幅税前营业利润，Anthropic的报表也相对健康。
2. 包含“研究计算”成本：一旦计入真实的训练开支，OpenAI预计要到2030年以后才能实现盈亏平衡，而Anthropic的预测则相对乐观一些。
支撑巨额投资的增长曲线
风险投资机构继续投入巨资的底气，来源于这两家公司恐怖的营收增速。在业务结构上，两者有所侧重：OpenAI在2025年下半年受到Claude Code冲击后，迅速加强了Codex助手并优先发展企业级销售；Anthropic的收入则大部分来自B端企业，结构更为稳健，并计入云合作伙伴的销售收入。
推理成本的无底洞
除了训练模型的“前期投入”，维持模型运行的“推理成本”也构成巨大开支。目前，推理成本占两家公司营收的一半以上，但这一比例预计将逐渐下降。一个关键差异在于：OpenAI需要为海量ChatGPT免费用户的推理成本买单，其策略是通过广告或转化订阅来变现；而Anthropic约80%的营收来自企业客户，不承担免费用户的推理成本。
全球算力版图：谷歌领跑
算力是AI竞争的关键投入。Epoch AI的最新报告揭示了全球顶尖AI芯片的分布情况：全球超过60%的AI算力集中在美国顶级云服务商手中。
其中，谷歌拥有相当于500万块H100的算力，领跑全球。与其他厂商不同，谷歌主要依赖自研TPU（超过350万块等效芯片），英伟达GPU超过100万块等效。微软、亚马逊、Meta、甲骨文等则以英伟达GPU为基石：
* 微软：约300万块等效
* 亚马逊：约150万块等效
* Meta：约200万块等效
* 甲骨文：不到100万块等效
从2024年到2025年，全球H100等效芯片总量持续增长，远超2000万块。
从更长的时间跨度看，谷歌一直是全球AI芯片数量的霸主，其次是微软、Meta和亚马逊。
竞赛终局：谁先上岸？
两家公司都在冲刺IPO，但其烧钱规模之大，甚至促使交易所考虑修改规则以适应。纳斯达克最近修改了规则，允许新上市公司更快加入指数，以便获得更广泛的资金支持。投行也在尝试改变IPO融资机制，以适应这些公司所需的天量资本。
风险投资者之所以能忍受巨额亏损，是因为两家公司的营收增长曲线极为陡峭，预计今年都将实现翻倍以上的增长。他们的赌注在于，一旦达到足够规模，飞轮效应便能形成。然而，市场竞争格局正在发生变化。
《华尔街日报》提及一个值得玩味的细节：在Anthropic去年秋季发布Claude Code后，OpenAI一度“措手不及”，随后加大了对自身编码助手Codex的资源投入，并提升了企业级销售的优先级。
Claude Code的爆发式增长，正在重新定义AI竞赛中的产品战略重心。
Anthropic实现年化营收300亿美元，而OpenAI预计到2028年累计亏损可能达850亿美元。
一边是增长的极致，另一边是投入的极致。如同同一枚硬币的两面。
产品售卖越多，研发与算力投入就越大；投入越大，下一代模型的迭代成本就越高。
谁能率先跑通这个增长飞轮，谁就将赢得赛局；谁先无法维持运转，谁就将提前出局。
参考资料：
https://www.anthropic.com/news/google-broadcom-partnership-compute
https://x.com/AnthropicAI/status/2041275561704931636
https://x.com/EpochAIResearch/status/2041241187252945071?s=20
https://www.wsj.com/tech/ai/openai-anthropic-ipo-finances-04b3cfb9?st=WEDf6p
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