同样看好 AI，为什么有人赚到，有人被套

2025 年买入 AI 的人，有的账户翻了倍，有的坐了过山车。差别往往不在判断对不对，而在买的是这条链上的哪一节。

假设你有 100 万美元可投资资产，拿 30 万押在 AI 上。买上游的算力供应商，你收的是租金和订单，波动跟着资本开支走；买模型公司，你收的是差价，付的是研发，波动跟着“下一代还行不行”走；买把模型接进客户流程的应用公司，你收的是关系，波动跟着续费率走。三个都叫 AI，三张报表长得完全不一样。

2026 年 10 月 26 日，Anthropic 向美国证券交易委员会公开递交招股书，拟赴纳斯达克挂牌，代码 ANT。据 Fortune 报道，预期估值在 1.8 万亿至 2 万亿美元之间（2026 年 10 月 27 日）；路透 10 月 26 日的报道，把投资者报价放在 1.5 万亿附近。

也正好，账本摊开的时候，市场在算另一笔账。纳指从 10 月 6 日的收市高点算起，到 10 月 30 日回撤 7.8%，其中 30 日单日下跌 2.86%；前一天的 29 日，Alphabet 因财报跌 12.6%（交易所收盘数据）。涨的时候少有人问钱从哪来，跌的时候人人都问。

先看收入：毛利率在涨，生意还没成

2026 年上半年，Anthropic 收入 162.86 亿美元，是去年同期 11.63 亿美元的十四倍；2025 年全年 45.85 亿美元，是 2024 年 3.86 亿美元的 11.9 倍（招股书，转引自 Tom Tunguz，2026 年 10 月 26 日）。从 2023 年的 4100 万美元，到 2026 年半年 162 亿。

再看毛利。按招股书披露，2024 年毛利率为负 94.8%，2025 年升到 39.5%，2026 年上半年 85.4%。需要说明一句：口径在 2025 年有过调整，从按功能列示改为按性质列示，跨年直接比较要打折。但方向是清楚的——2024 年客户每支付 100 美元，公司对应的服务成本接近 195 美元；到 2026 年上半年，这项成本降到了约 15 美元。

“毛利”这两个字，值得多说一句。23.80 亿美元的营业成本，扣的是已经训练好的模型在推理阶段服务客户的算力和基础设施。训练下一代模型的钱不在里面，它记在研发费用里。

换成含训练的口径看，差距更明显：第二季度收入 116 亿美元，算力与基础设施支出 56 亿美元；2025 年第四季度，Fortune 按同一算法算出的比率只有 0.67（该文另一处写作 0.69）。这组比率是媒体的算法，不是招股书披露的口径。

2025 年全年经营亏损 81 亿美元，其中含 15 亿美元版权和解；剔除股权激励等非现金项目后，调整后经营亏损 49 亿美元。到 2026 年上半年，调整后经营利润转正为 16.2 亿美元，利润率 10%。上半年经营活动现金流 39.3 亿美元，资本开支只有 4.82 亿美元，自由现金流约 34.5 亿美元（Fortune 引招股书）。这个数字没有算上那 4980 亿美元的长期承诺。

所以“模型公司只会烧钱”这句话，到 2026 年已经不成立了。但它也不等于这门生意已经成立。毛利只回答了一个问题：服务当下这批客户，收的钱够不够覆盖当期的服务成本。它没有回答另一个问题：为了明年还有得卖，要再投多少。而且这笔投入不是一次性的。

还有一个反直觉的现象：2025 年 11 月 Opus 4.5 发布，单任务成本比上一代更低，随后一个季度的收入环比增速从 48% 升到 132%（Tom Tunguz 引招股书）。降价没有压垮收入，反而放大了用量。这对模型公司是好消息，对判断谁是赢家却是坏消息——价格战越凶，越难从收入增速里看出真实的需求弹性。

近半收入经云市场交付，不经由 Anthropic 直接向终端客户收款（招股书）。触达越快，对客户关系的掌握越薄。

答案在报表的背面：一张没上表的负债

招股书列了八份基础设施服务协议与设备租赁协议，但没有披露合计数。Fortune 加总为 6,570 亿美元，其中 4,980 亿、约 76% 不可取消，多数期限在七年以内（2026 年 10 月 27 日）。招股书直接披露的是：截至 2026 年 6 月底，固定或最低保证金额 2,656 亿美元；6 月底之后新签及修订的协议，另有约 2,450 亿美元最低付款义务。两组数大体对得上，差约 2.5%。

不可取消是什么意思？翻译成日常语言：只要供应商按约交付，用不用，你都得付。

于是期限结构出现了一个很难受的形状。对上游，是把 4,980 亿按七年平摊、年均约 700 亿美元的刚性支出，实际付款前低后高；对下游，绝大部分收入仍是按月、按量结算。年付 10 万美元以上的企业客户从一年前的 950 家增至 11,900 家，前五大客户合计约占收入的 25%。

签了不可取消最低支出的企业仍少：截至 6 月底，全部剩余履约义务只有 108 亿美元，约 75% 要在一年内确认，而上半年收入是 163 亿。

一个每年要付 700 亿、下游已签总额只有 108 亿的结构，和“客户很分散所以很安全”是两回事。前者说的是承诺的刚性，后者说的是收入的分散。风控上，这两件事不能互相抵消。

容易被看错的还有资本开支。上半年只有 4.82 亿美元，看上去很轻，因为重资产大多留在供应商的报表上。承诺没有消失，只是换了个位置：不进资产负债表，留在附注里。不过 Fortune 报道，公司正转向混合模式，部分项目开始自购芯片。

看清账本，再看链条：三层谁留下钱

算力层收的是租金和订单。Anthropic 那 6,570 亿美元承诺，对它自己是负债，对上游是收入。这一层的现金流先转正，定价权来自供给紧张，也受制于产能扩张的速度。它的风险不在需求，在供给过剩。承诺的分布也算得清楚：按七份协议的加总口径（6,370 亿），博通、SpaceXAI、Google、亚马逊四家合计约占五分之四（Tom Tunguz 引招股书）。Anthropic 的订单越集中在少数供应商手里，上游的议价能力越强。

模型层收的是差价，付的是研发。你要问的是这笔钱能领先多久，不是当下的盈亏。有一个数字很说明问题：2026 年第三季度，超过 80% 的收入来自此前六个月内发布的模型（招股书第 144 页）。支撑收入的主力，一直是最近半年才出来的东西。

外部竞争也在缩短这个窗口。OpenAI 在 9 月发布 GPT-6 Astra，官方对比是：在 Terminal-Bench Science 0.1 上得分 64.6%，Claude Fable 5.1 为 52.6%，而按任务计的预估 API 成本低约 31%（OpenAI 官网，2026 年）。领先只有半年，就被更便宜的新模型追上，客户下一轮采购会怎么选，不难猜。

应用层收的是关系。AIG 把 Claude 接进核保流程。据其披露，在已部署的业务范围内，投保申请审阅时间下降九成以上；在 Lexington 中端财产险业务中，报价提交量增加 30%；每份投保单的核保用时从过去的三到四周缩短到一天以内（Carrier Management，2025 年 4 月）。

这里卖出去的已经不是一次模型回答，而是数据接进来、治理规则改过、员工分工重排之后的一套流程。模型可以在底层替换，AIG 的界面、审批规则和员工习惯不会跟着换；被绑定的是 AIG 对客户的交付能力。

用量确实长得很快。Anthropic 披露，截至 2026 年 9 月 30 日，净收入留存率约 900%：同一批合格企业客户，2026 年第三季度花在 Claude 上的钱，是它们 2025 年同期的九倍，不含个人订阅。但用得多，不等于关系归它：同一批客户可以把用量翻九倍，单价同时在往下走。

真正的分界线在这里：客户依赖的是模型本身，还是围绕模型搭起来的工作台。如果只是通过接口调用，换一家同样好用、更便宜的，成本很低；如果数据、工具连接、审批规则和协作习惯都已经长在这套流程里，换的成本就高得多。算力层收的是周期租金，供给一松就会被压回去；模型层收的是临时领先，半年就被追上；只有应用层的客户关系会复利。价值按客户关系分配，不按技术强弱分配。

这也解释了另一件事：模型公司辛苦修出来的护城河，可能替别人挡住竞争者。

三个反驳，一个一个回

“早期亏损是常态，亚马逊也亏了十几年。”这话没错，但要看清亏掉的钱买到了什么。亚马逊 1997 年上市，到 2002 年才第一次把自由现金流做正，当年 1.35 亿美元，比上一年改善 3.05 亿美元（贝索斯 2002 年致股东信）。那五年亏掉的钱，变成了仓库、物流和后来的云基础设施，这些东西二十年后还在产生现金流。模型公司的钱买到的是能力，而能力有保质期：今天投下去的钱，主要是在买“不被甩开”，不是在买“越用越值钱”。

“收入翻倍增长，怎么可能不赚钱。”收入、毛利、经营利润、自由现金流是四个不同的东西，中间隔着研发、销售、资本开支三道扣减。Anthropic 第二季度按通用会计准则的经营利润转正 9.74 亿美元，这是真事，也是这门生意最有力的证据；但它只出现了一个季度，而且是在收入环比接近三倍增长的季度里出现的。一个季度的转正，证明“有可能”，不能证明“稳得住”。

“不配 AI 才危险。”这句话对一半。对的那一半是：长期看，错过一类改变生产率的资产，代价确实大。错的那一半是：它把“要不要配”和“配多少”混成了一个决定。真正决定结果的，往往是后者。更实际的做法，是把这句话翻译成两个可以写的数字：你愿意为这个主题承担多少总回撤，以及回撤发生时你有多少比例的钱不必被迫卖出。

被套通常不是看错方向，是买在链条上最靠技术领先的一节，又用了超出承受力的仓位。

那就说配多少

先算上限，不要先算收益。这就是风险预算的算法，方式很土：假设这条链整体跌一半，你的总资产会变成多少，那个数字你还睡得着吗？睡不着，说明仓位超了；睡得着，再往上加。用“能亏多少”倒推，比用“能赚多少”正推可靠，因为前者你说了算，后者市场说了算。

然后看穿透后的暴露。你现有的美股宽基里，前十大权重已经装了不少这条链，再加就是重复下注。

再拆集中度。这条链上的资产，在风险事件里往往一起跌。10 月 29 日到 30 日这两天，费城半导体指数 30 日跌 7.2%，英特尔 30 日跌 28.58%，ServiceNow 29 日跌 26.95%（交易所收盘数据）。买五家不同的公司，如果它们靠同一件事赚钱，那就还是一次下注。单一个股、单一环节各设一道上限，比只设总上限更有用，因为总上限管得住总额，管不住“一起跌”。

最后把判断换成规则。涨到某个比例就减，跌到某个比例就补，触发即执行，不问方向。阈值不必精细，偏离到你事先写下的幅度就调整。这个数字本身不重要，重要的是它事先定好、事中不改。听着反人性，但它真正的作用，是把“我现在怎么看”从决策里拿掉。人会在涨的时候更乐观、跌的时候更悲观，规则不会。

所以落到操作，只有四步：① 先定这条链在组合里的总上限，用“跌一半还睡得着”倒推；② 单一个股、单一环节再各设一道上限；③ 偏离目标比例超过约定阈值，就机械再平衡，不问方向；④ 每年做一次归因，看收益来自配置还是运气。

这套东西不预测 AI 会不会成功。它只保证一件事：无论 AI 成不成功，你的组合都还在场上。

招股书开头不是业绩，是三幅图：红色菌落、菊石剖面、古式天球星图。配的文字大意是：AI 是人类历史上最具影响的技术之一，若管理得当，能加速科学创新、提高经济增长率、让重大疾病的治愈方法触手可及，并解决几代人努力未果的问题。

我也相信这条路很长。但路径长，不等于每一段都赚钱；技术改变世界，也不等于持有它的人都能等到兑现那天。2000 年 3 月到 2002 年 10 月，纳斯达克从 5048.62 点跌到 1114.11 点，跌幅 78%；互联网确实改变了世界，但那两年半里离场的人没等到。

四步流程管的是这条链上的钱；在这条链之外，留一部分确定性现金流。它不参与这场竞赛，作用是在竞赛最难看的时候，让你不必卖出。