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Anthropic IPO 文件披露 5180 亿美元 AI 推理成本

路透社 9 月 29 日报道,Anthropic 招股书显示公司承担 5180 亿美元云与基础设施义务,2025 年净亏损 420 亿美元。这清楚表明,推理和算力成本不是支出项目,而是商业模式本身。

人工智能与模型分析王雅琴发布: 2026年9月29日3 分钟阅读资料来源 5
Anthropic IPO 文件披露 5180 亿美元 AI 推理成本

Anthropic 文件中关键数字并非估值。路透社称估值可能超过 2 万亿。真正重要的是未来几年在云、算力和基础设施上的 5180 亿美元支出。路透社 9 月 29 日援引其审阅的招股书报道了这一数字,CNBC 随后对此进行了转述。

同一份文件记录 2025 年净亏损 420 亿美元。营收增长 12 倍至近 46 亿美元。剔除早期融资相关减记后,经营亏损超过 80 亿美元。Anthropic 去年在算力和基础设施上花费 73.3 亿美元,是 2024 年的三倍,占其 126.5 亿美元总运营支出的一半以上。

Token 价格不等于 GPU 价格

若将这些数字直接视为 GPU 账单,应参考同一周定价追踪工具的数据。Meetrix.io 9 月 28 日核对按需标价,发现 AWS 上 H100 每小时 6.88 美元,GCP 为 10.98 美元,前者便宜约 37%。AWS 数据源自 Vantage 的 EC2 追踪器。同一分析显示,H100 满载时每百万 token 成本 0.76 美元,利用率 25% 时为 3.06 美元。该分析使用每秒 2500 token 的吞吐量作为占位假设。四倍差距不依赖此假设。切换云服务商无法实现这种成本差异。

GPUAdvisor 自称追踪 14 家供应商,并于 10 月 1 日更新表格,列出 AWS、GCP、Azure、Lambda、CoreWeave、RunPod、Nebius 等每块 GPU 的价格。它指出,GPU 专业云的单卡价格比大型云厂商低两到四倍。其核心结论较为具体:定价不再像查表那样固定,因此比较仅在提交预算前查看供应商页面时有效。

Anthropic 并非仅凭价格选择供应商。招股书显示,去年近四分之一营收来自两个客户,并警告许多大客户未签长期合同。

节省成本在于路由而非采购

Unblocked 9 月 29 日公布数据,介绍了一个在 Baseten、Fireworks 和 CoreWeave 之间调度流量的路由器,三家运行同一开源权重模型。轮询模式下,Fireworks 承担 51% 任务,价格比 Baseten 高 25%,速度更慢。固定顺序将 98.5% 任务分配给 Baseten,但每次调整需重新部署。自适应版本按成本 0.7、速度 0.3 对供应商打分,每五分钟向 Redis 发布汇总,避免每个请求发起网络调用。CoreWeave 标价比 Baseten 低约 45%,路由器可自动采样测试。

Artificial Analysis 9 月 29 日报告补充了模型侧变量。Claude Sonnet 5.5 定价为每百万输入 token 2 美元、输出 10 美元,智能指数得分 56。但在最高努力档下,每任务消耗约 193000 个输出 token,是其测得最高值,约为 GPT-6 Astra(最高档)的七倍。每任务成本 7.60 美元,比 Sonnet 5 高约 50%。

这两个数字测的是不同维度:每 GPU 小时标价与每任务完成成本。Meetrix.io 明确表示未做吞吐量基准测试,每秒 token 数为占位值。Anthropic 的 5180 亿美元承诺是合同,不是基准测试。

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资料来源

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  1. 01Anthropic's IPO prospectus shows AI vision, surging costs | ReutersEN
  2. 02GPU Costs for LLM Inference: AWS vs GCP (2026)EN
  3. 03Cloud GPU Pricing - Cost Intelligence for H100, A100 & B200EN
  4. 04Routing LLM traffic across inference providers with TCP-style congestion controlEN
  5. 05Sonnet 5.5 has the heaviest token use we've measured; pricing matches GPT-6 SolEN

本文所有数字与引语均来自下列来源,未添加来源之外的内容。

本内容由编辑部在人工智能辅助下制作完成。

王雅琴

王雅琴

人工智能、模型与技术

王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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