达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）是当前AI行业最受关注的人物之一。

10月26日，他创立的Anthropic正式递交S-1文件，计划以代码“ANT”在纳斯达克上市，估值1.5万亿至2万亿美元。按这一规模估算，此次上市将超过SpaceX今年6月创下的纪录，成为史上最大IPO。从公司创立到近2万亿美元市值规模，他只用了不到5年。

2020年底，由于跟OpenAI管理层的种种分歧，达里奥从公司离职，并在2021年初创立了Anthropic。2023年3月，Anthropic发布第一代Claude聊天机器人；同年7月推出Claude 2，备受市场关注并广受好评。

但达里奥并没有把重点放在做消费者应用上，而是主要致力于为企业应用场景打造AI。随着AI代码生成需求的爆发，Anthropic在2025年2月发布了AI编程工具Claude Code，公司收入随之快速增长。招股书披露，2026年上半年，Anthropic营收为162.86亿美元，同比增长近13倍，客户的净收入留存率达到900%。

5年时间，达里奥就逆袭“老东家”OpenAI，将率先完成上市。但现实不是爽文故事，高速增长的背后，公司更需要为研发、算力、基础设施等疯狂买单。据招股书，公司已经签下了超6500亿美元的未来算力承诺。此前，由于AI板块承压和公司Q3营收环比增速放缓，部分投资者已讨论将Anthropic估值预期从2万亿美元下调至约1.5万亿美元。

在AI产业链利润分配极度失衡、巨头纷纷为基建疯狂举债的当下，公开市场的资金与耐心，真的能撑起这场“史上最大IPO”吗？

OpenAI“七叛将”打造Anthropic

《风险投资史》的开篇，写的是“八叛将”从肖克利半导体实验室集体出走，最终孕育出仙童半导体与整个硅谷的故事。半个多世纪后，同样的剧本在旧金山上演。Anthropic的诞生，也始于一场硅谷式的集体出走。

作为OpenAI的前研究副总裁，达里奥曾对GPT-2与GPT-3的研发作出巨大贡献，并深度参与了早期的商业化进程。

但在模型的飞速迭代中，达里奥对AGI的走向产生了质疑。他曾对外反复强调，这项技术必须以极其谨慎、直接且诚实的方式推进，而OpenAI日益激进的商业化节奏，以及他与山姆·阿尔特曼（Sam Altman）等管理层在底层价值观上的分歧，导致彼此的信任彻底破裂。

2020年12月，达里奥决定离职，他的妹妹、时任安全与政策运营副总裁的丹妮拉·阿莫代伊（Daniela Amodei）、GPT-3论文的第一作者汤姆·布朗（Tom Brown）、提出Scaling Laws（缩放定律）的物理学家贾里德·卡普兰（Jared Kaplan）等OpenAI当时最核心的六名干将，也随他一同离开。

2021年2月，决心单干的达里奥等人成立了Anthropic。

达里奥1983年出生于旧金山。据他描述，他本人和父母的关系非常亲密，因此，2006年，受父亲因罕见病去世的影响，彼时正在攻读理论物理研究生的他，转到了生物物理系。2011年，达里奥进入斯坦福医学院攻读博士后，研究神经回路与肿瘤相关课题，但他很快意识到，单个研究者在有限时间内无法实现该领域的研究突破。

为了寻求技术解决方案，达里奥关注到了AI。彼时深度学习有了大的技术进展，在他看来，AI有“能够把我们带到超越人类尺度之外”的潜力。

2014年11月，达里奥加入百度硅谷人工智能实验室，在吴恩达（百度前首席科学家）团队中主导了DeepSpeech 2项目，实现了将原始音频直接转换为文字的系统方案。这段经历为他后来形成对“缩放定律”（Scaling Laws）的直觉埋下了伏笔。

2015年，他曾短暂加入Google Brain担任高级研究科学家，但大公司的节奏与氛围让他难以适应，不到一年便选择了离开。

2016年7月，达里奥加入由马斯克、阿尔特曼等人发起的OpenAI，先后担任AI安全研究组负责人、研究总监，最终升至研究副总裁。

达里奥对AI安全的关注，始于谷歌任职期间，他还与同事合著论文，探讨AI的潜在不良行为。到了GPT-3发布后，他一方面为技术进展感到兴奋，另一方面也越发确信：很多事情，并不是只靠训练模型就能控制的。

这种理念开始在OpenAI内部产生分裂。认同达里奥的人迅速聚拢在他周围，形成了一个紧密的圈子；但在对立面，管理层和部分同事认为，他在试图用安全“控制”公司，理念分歧越来越大。

达里奥的导师迈克尔·贝里曾这样评价他：“他是我带过最有才华的学生之一，也是一个颇为骄傲的人。”这份“骄傲”或许是后来他与阿尔特曼等人走向彻底决裂的原因。在AGI发展（安全）上，他拒绝退让和妥协。

极具戏剧性的是，跟阿尔特曼闹翻的马斯克，曾在今年2月13日Anthropic宣布300亿美元融资后，在社交平台X上直接开火，称Claude“反人类且邪恶”。但不到三个月，5月6日，Anthropic官宣从SpaceX独家租赁Colossus 1数据中心全部算力，包含超过22万张英伟达GPU、300兆瓦算力。马斯克也在X上改变姿态：“我跟Anthropic的高管团队聊了聊，印象深刻，没有人触发我的邪恶探测器。”

今年9月12日，达里奥发表了一篇3800词的长文《我们必须放慢前沿AI的发展步伐》（We Must Pace the Frontier），主张行业必须“放慢提升模型能力的速度”，以换取1至2年时间部署安全保障。

Anthropic招股书也反映了达里奥对于安全叙事的看重，261页的正文中，风险因素章节占据了80多页，而描述业务运营的部分仅有48页。

在行业模型的“军备竞赛”与上市的业绩压力下，尽管达里奥再三强调放慢能力提升，但今年Anthropic实际上已正式发布了至少9款模型，9月以来更是连续发布了5款模型。

点击封面订阅全年杂志

万亿美元估值下的AI泡沫

事实上，从2025年起，Anthropic的模型发布节奏就在不断提速，全年更新了约10个版本的子模型，业绩也在狂飙。

招股书显示，Anthropic的收入以每年约10倍的速度增长，2023年~2025年，公司营收分别为4100万美元、3.86亿美元和45.85亿美元；2026年上半年营收为162.86亿美元。

Anthropic选择的企业级（to B）商业路线得到了市场验证。招股书显示，2026年上半年，按用量付费的企业API调用贡献了约80%的收入，年化消费超10万美元的企业客户从一年前的约950家暴涨至近1.2万家。

经营亏损大幅收窄。2026年上半年，Anthropic营业亏损为6.93亿美元，上年同期为21.35亿美元；营业亏损率从约184%降至约4%。公司在2026年二季度甚至已实现单季营业盈利，当季营业利润9.74亿美元，营业利润率约8%。剔除股权激励、非现金慈善捐赠等项目后，当季调整后营业利润为22.35亿美元，调整后营业利润率为19%。

Anthropic成立以来的技术进展及业绩表现，使其在一级市场持续获得资本关注。招股书显示，截至2026年6月末，公司累计融资1411亿美元。亚马逊、谷歌、微软、英伟达等科技巨头及多家头部VC均在其股东名单之中。

不过，从公开信息与招股书的披露来看，2025年之后，大厂的投资逻辑已发生实质变化：资金投入越来越多地与算力采购或芯片供应挂钩，而非单纯的财务投资。Anthropic接受资金的代价，是以长期采购承诺的形式，将资金回流至云厂商与芯片厂商。

招股书显示，公司的“计算和基础设施”支出在飞速扩张：2023年该项支出为4.33亿美元，2024年升至25.22亿美元，2025年全年达73.26亿美元。到了2026年，仅仅上半年的算力支出就已高达89.45亿美元，超过2025年全年总额。

不仅如此，Anthropic还与亚马逊、微软、英伟达等8家公司签订了超6500亿美元的长期算力与基础设施合同，期限覆盖未来十年，其中约八成不可取消，或无论实际使用量如何均需支付。

高昂的基础设施支出是整个AI行业面临的困局。OpenAI预计，2026年至2030年，算力与基础设施投入约8560亿美元；谷歌2026年二季度资本开支升至449亿美元，当季自由现金流降至负59亿美元，为上市以来首次转负。此外，Meta、亚马逊等也都出现了自由现金流转负、资本开支指引上调的情况。

这也折射出在当前节点，AI产业链价值分配依旧极度失衡。每1美元Token相关收入中，硬件层约占全行业收入的70%，云服务层约为20%，模型与应用层收入占比不足10%。从营业利润层面看，数据比更为极端，摩根大通在《中国AI价值链：不断扩大的蛋糕与价值争夺》中统计，2026年硬件环节占行业营业利润的93%，模型与应用层利润接近归零；这一局面预计到2030年才有所改善：硬件利润份额将收缩至30%，云服务15%，模型与应用升至54%。

最新数据显示，Anthropic Q3单季营收约为169亿美元，且环比增速已从Q2的144%放缓至约47%。招股书对此也给出了提示：近期的增长可能反映了早期采用和市场初期的特点，未必可持续；公司预计增速会随收入基数变大而下降，且可能降得比预期更快、更多。在风险因素中，公司直接写明了未来可能无法实现或维持盈利。

当前，Anthropic这类模型层公司正处在整个产业链利润最薄、资本消耗却最重的腰部，也印证了“AI将成为水电煤”这一类比的核心逻辑。作为基础设施，它们不可或缺，但利润率受制于监管、竞争和资本密度等因素，最大的经济价值最终流向了使用它们的人，而非提供它们的人。未来，真正握有更大利润空间的更可能是应用层。

包括Anthropic等在内的模型公司们，能否在应用领域切走足够大的蛋糕，目前仍是未知数。

对于模型层利润薄、价值最终流向应用层这一判断，身处其中的达里奥有着清醒的认知。他在接受Z Finance采访时曾坦言：“我认为，机会仍然大量存在于应用层。”

但他同时也提出了反对意见：模型公司每两三个月就发布一个新版本，每一次升级都会打破原有的能力边界，让以前做不了的产品突然变得可行。在达里奥看来，这正是API模式的生命力所在，它不是静态地走向商品化，而是动态的、不断流动的。只要AI可实现能力的边界在持续扩张，API就是创业者第一时间抓住这些新边界的工具。

这也解释了为什么达里奥甘愿背负超6500亿美元的算力账单，却依然要维持高频的模型迭代。因为他深知，只有底层的模型能力不断迭代，应用层才能繁荣起来。创业者更应该思考的是：“我能基于这些模型和API做出什么别人做不出来的新东西？我能提出哪些真正新的想法？”