华尔街已经不知道该怎么给AI公司估值了。
Anthropic 的增长速度，又一次超过了自己的预测。
据彭博看到的投资者文件，Anthropic 今年第二季度初步营收超过 115 亿美元，较去年同期的 7.87 亿美元增长超过 14 倍；相比今年第一季度的 47.3 亿美元，也增长了一倍以上。
Anthropic 第二季度还录得正的调整后营业利润。相关数字目前仍属初步数据，最终结果可能调整。
就在此前一天，路透社独家披露了一个更惊人的数字：Anthropic 预计，到 2028 年，公司年营收将达到 1900 亿至 2000 亿美元。消息源自两位熟悉该公司财务状况的人士，这一数据此前尚未被报道过。
随着 Anthropic 冲刺 IPO，华尔街已经开始以这个「两年后的 Anthropic 」，来决定今天的 Anthropic 究竟值多少钱。这也让一个原本听起来近乎疯狂的问题变得现实起来。
两年之后，一家主要靠出售 AI 模型能力赚钱的公司，真的可以做到一年 2000 亿美元营收吗���
最新披露的 115 亿美元季度营收，让看似疯狂的「 2000 亿美元故事」突然没那么遥远了。但华尔街要赌的，是 AI 能不能成为一门利润足够丰厚的生意。
增长已经快到传统估值追不上了
Anthropic 的增长曲线已经相当罕见。
去年第二季度，公司营收还只有 7.87 亿美元；今年第一季度增加到 47.3 亿美元，到第二季度已经超过 115 亿美元。
如果简单将最新季度营收年化，Anthropic 目前已经相当于一家年营收约 460 亿美元的公司。
这与 Anthropic 今年 5 月对外公布的数据基本吻合。当时公司在完成新一轮融资时称，其年化收入运行率（ run-rate revenue ）已经突破 470 亿美元。此次融资规模达到 650 亿美元，投后估值达到 9650 亿美元。
这种规模几乎是在一年多时间里堆出来的。2025 年初，Anthropic 的年化收入运行率还只有约 10 亿美元；到 2025 年 8 月已经超过 50 亿美元。公司称，其收入运行率连续三年实现超过 10 倍的年度增长。
今年的加速更加明显。路透社此前获得的财务预测显示，Anthropic 原本预计今年第二季度营收至少达到 109 亿美元，并录得约 5.59 亿美元季度营业利润。如今披露的初步营收已经超过 115 亿美元，高于此前预测。
这也是为什么看起来极其夸张的 2028 年「 2000 亿美元营收」，开始进入华尔街的估值模型。
以目前约 460 亿至 470 亿美元的年化营收水平计算，Anthropic 若要达到 2000 亿美元，还需要再扩大约 4 倍。
如果放在一家成熟的软件公司身上，这依然是极其激进的预测。但放在 Anthropic 过去几年的增长曲线上，情况开始变得复杂。
华尔街开始给两年后的 Anthropic 定价
路透社援引四名知情人士称，在 Anthropic 上市前的估值讨论中，银行和投资者正在使用企业价值/营收倍数（ EV-to-Revenu e），并直接采用 2028 年的营收预测。
对于高速增长、利润尚未成熟的软件公司，用收入而不是利润估值并不少见。但直接向前看到两年以后，并不常见。
原因？Anthropic 增长得太快。投资者也因此正面对一个颇为特殊的问题。
如果用今天的利润给Anthropic估值，巨额的GPU、模型训练、推理、人才和数据中心投入，会让它看起来异常昂贵。
假设这些基础设施最终能够支撑一个规模扩大数倍、利润率持续提高的AI平台，那么，今天的投入又可能只是高速扩张时期的成本。
华尔街实际上正在押注第二种情况。路透社称，Palantir、Cloudflare和SpaceX等高增长公司，目前都被投资者拿来作为 Anthropic 的估值参照。市场甚至已经有人讨论 Anthropic 能否达到 2 万亿美元估值。
Palantir： 已成为投资者对具有高增长和深度涉足 AI 业务的公司进行估值时的基准。
Cloudflare： 提供了与高增长软件和基础设施公司的直接对比。
SpaceX： 提供了一个案例，说明企业的估值可以部分取决于对其未来规模的预期，而非当前的财务基本面。
在近期上市的一些增长最快的公司中，也有过类似的先例。
知情人士称，Cerebras 的支持者在该公司今年 IPO 之前就引用了 2028 年的营收预期。SpaceX 在今年 6 月以创纪录估值上市之前，其财务预测甚至延伸到了 2029 年。
这也反映了对一家 AI 公司进行估值的难度。
2000 亿美元，到底谁来付？
路透报道发布后，相关讨论迅速登上 Reddit 科技社区。
支持者认为，从 Anthropic 过去三年的增长速度看，2000 亿美元并不像第一眼看起来那么不可思议。尤其是在企业 AI 仍处于早期阶段的情况下，大量公司尚未真正把生成式AI部署到核心工作流程，潜在市场仍然巨大。
但质疑者提出，从几十亿美元涨到几百亿美元，靠的是同一套增长逻辑吗？
有网友指出，让市场每年为 Claude 支付数百亿美元是一回事；让企业最终掏出接近 2000 亿美元，完全是另一回事。企业需要证明 AI 能够持续创造足够大的投资回报，才能支撑这种规模的长期支出。
还有人提出，如果 Anthropic、OpenAI 以及其他 AI 巨头都预计未来达到数千亿美元收入，那么整个 AI 产业预期中的巨额收入，最终到底要从经济体系的哪个部分转移过来？
无论来自哪里，2000 亿美元收入最终必须对应 2000 亿美元真实的客户支出。
Anthropic最大的风险，AI越来越便宜
一部分用户把目光放到了开放权重模型、本地模型，以及越来越便宜的竞争产品上。
企业需要的未必永远是世界上最强的模型，可能只是一个足够完成任务、价格更低的模型。一旦大量 AI 能力商品化，企业就有动力不断寻找更低成本的替代方案，模型厂商的定价能力也会受到压力。
这是Anthropic「 2000 亿美元预测」里最容易被忽视的一层风险。
收入本质上取决于两个变量：使用量，以及价格。市场现在普遍相信 AI 调用量还会急剧增加。但如果未来模型单位能力的价格下降得同样快，使用量爆炸并不必然意味着收入按照相同速度爆炸。甚至可能出现一个颇为反直觉的结果：AI 技术进步得越快，今天最昂贵的前沿能力，就越快变成明天的廉价商品。
Anthropic 真正需要建立的护城河，不只是模型排行榜上的领先，而是把 Claude 嵌入企业工作流程，让客户越来越难替换。
目前 Claude 在编程和专业工作场景中的增长，正是Anthropic最重要的筹码之一。路透社此前指出，企业客户以及 Claude Code 的快速采用，是公司近年来收入激增的重要驱动力。
营收不是最难的，利润才是
过去市场经常问 AI 公司什么时候才能赚钱？现在，问题进一步变成：这种利润能不能持续，而且能不能随着规模扩大快速增长？这对 Anthropic 的估值至关重要。
AI 和传统 SaaS 最大的不同之一，在于每一次模型调用都需要真实的计算资源。一家传统软件公司增加第 100 万个用户，边际服务器成本可能很低；但大型语言模型每生成一个 token，都对应 GPU、电力和数据中心资源。
因此，Anthropic 要支撑接近万亿美元甚至更高的估值，还必须证明收入最终能比计算成本增长得更快。
这也正是路透报道中投资者最核心的假设——随着模型、芯片和推理效率改善，以及人员等固定成本被更大的营收规模摊薄，Anthropic 未来的利润率能够不断扩张。
如果这个假设成立，那么今天投入的巨额算力可能类似亚马逊早年的物流基础设施，是为了未来规模提前建设。如果不成立，那么一家收入越高、算力账单也同步上涨的 AI 公司，就很难享受传统软件公司的高估值倍数。
目前至少有一点已经很清楚：市场低估 Anthropic 增长速度，已经不止一次。但 2000亿 美元故事真正困难的部分，才刚刚开始。
它要求企业 AI 支出继续高速增长；要求 Claude 保持足够强的产品竞争力；要求开放模型和低价竞争者不能迅速压低价格；还要求算力成本下降得足够快，使收入最终转化为大规模利润。
15 亿美元的季度收入已经证明，Anthropic 卖 AI 的能力远比多数人预想得强。但要撑起华尔街正在讨论的万亿美元级估值，它下一步必须证明一个更古老的商业问题：这些钱，最终能留下多少。
本文来自微信公众号“机器之心”（ID：almosthuman2014），作者：Sia，36氪经授权发布。