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计算机行业跟踪报告:从Anthropic招股书看AI大模型商业化进程及算力需求

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摘要原文摘录

10月26日,Anthropic向美国证券交易委员会(SEC)提交首次公开募股(IPO)招股说明书,计划以“ANT”为股票代码在纳斯达克上市。

研究对象IT服务Ⅱ
发布机构万联证券
分析师夏清莹
发布日期2026-10-29
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机构观点归属万联证券,研报雷达仅作摘要整理与机构观点聚合。以下为研报摘要原文摘录,内容以原始报告为准。

研究对象IT服务Ⅱ
股票代码不适用
公司共识评级样本不足近 180 天暂无有效评级
一致目标价样本不足近 180 天暂无有效目标价

研报摘要

摘要原文以原始报告为准

事件

10月26日,Anthropic向美国证券交易委员会(SEC)提交首次公开募股(IPO)招股说明书,计划以“ANT”为股票代码在纳斯达克上市。

投资要点

季度实现扭亏为盈,产品持续迭代与降价有望驱动收入维持高增长。Anthropic2023—2025年营收由0.41亿美元增至45.85亿美元,2026H1进一步达到162.86亿美元,约为2025年同期的14倍;25年11月Opus4.5提质降价后,26Q1—Q2收入环比增速重新提升,26Q3增速有所放缓,随着26年9月Opus5.5进一步提质降价,后续收入增长有望得到支撑。经营端,2026Q2首次实现单季度盈利,营业利润达到9.74亿美元,2026H1经营活动现金流由净流出15.13亿美元转为净流入39.29亿美元;账面净亏损扩大主要受可转债、衍生品及SAFE公允价值变动等非现金损失影响。收入结构上,按量计价收入长期占比超过四分之三,2026H1约占80%,客户Token使用量、API价格及市场竞争将直接影响收入表现。

客户规模扩张与算力投入产出效率提升形成协同,商业化规模效应持续增强。2026Q2每投入1美元算力所产生的收入由2025Q1的0.40美元提升至2.08美元;截至2026年9月30日,人均TTM收入超过660万美元,显著高于上年同期的140万美元,且超过90%的代码库贡献由Claude完成,反映算力投入产出效率和组织运营效率同步改善。客户端同样保持强劲扩容,截至2026年9月30日,过去12个月收入贡献超过10万美元的客户已超过11,900家,较一年前的950多家实现数量级增长;净收入留存率约为900%,表明收入增长由新客户拓展和存量客户扩容共同驱动。我们认为,企业客户快速扩张与存量客户使用深度提升共同推动收入增长,叠加算力投入产出效率及运营效率改善,公司规模效应逐步显现。

Claude从模型调用走向企业级“虚拟合作者”。Anthropic持续拓展Claude产品矩阵,推动AI由辅助工具向企业级“虚拟合作者”演进。Claude Code将AI编程能力延伸至任务规划、代码编写、测试及调试等完整开发流程,Claude Cowork进一步将自主执行能力拓展至办公及专业工作场景。2026年9月,公司开始整合Claude Cowork与Claude.ai,提升产品使用的连续性和便捷性。截至2026Q3,年收入贡献超10万美元的客户中,超过50%同时使用Claude平台及自有应用,较2025Q4的约30%明显提升。我们认为,模型、平台与应用协同发展有望推动Agent应用加速渗透,带动企业客户使用深度及Token消耗持续增长,为推理算力及高速光互连需求提供增量支撑。

Anthropic加码长期算力布局,多芯片架构与算力采购模式升级有望拉动光通信需求。Anthropic已签订的算力服务及设备租赁协议金额合计约6,370亿美元,叠加额外TPU及AMD GPU潜在采购,长期算力投入规划规模达到8,020亿—8,270亿美元。公司采用Google TPU、NVIDIAGPU、AWS Trainium及AMD GPU多芯片架构,同时推出Anthropic Direct模式,由传统云算力采购向直接租赁芯片、参与专用数据中心建设的混合模式转型。我们认为,头部模型厂商大规模算力投入进一步强化AI基础设施建设的需求支撑,多芯片架构有望降低单一供应链依赖,推动GPU与ASIC生态共同发展;算力采购模式转型则有望促进投资主体及硬件采购渠道多元化。

投资建议

1)AI产业:海内外大模型厂商的产品加速迭代,市场竞争加剧,建议关注更具性价比、渠道生态更优、商业化进程提速的大模型厂商。2)算力产业:Anthropic作为头部大模型厂商加大长期算力投入,签署超6,000亿美元算力合同,且有超2500亿美元的刚性成本支出。建议关注算力合同的履行进度以及受益于应用端算力需求增长的云厂商、AI数据中心及算力租赁企业。3)光模块、光器件环节:随着头部模型厂商加大长期算力投入、深度参与基础设施建设,AI硬件采购主体及算力生态有望进一步多元化,叠加GPU与ASIC并行发展及集群网络带宽升级,有望持续拉动高速光模块、光芯片及精密光器件需求增长。

风险因素:模型及产品迭代不及预期,商业化进程不及预期,监管及数据合规风险,AI算力资本开支及投资回报不及预期,市场竞争加剧。

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