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Anthropic 递交 IPO 文件,5180 亿美元押在 AI 推理成本上

路透社 9 月 29 日报道的 Anthropic 招股书披露,公司背负 5180 亿美元的云与基础设施义务,2025 年净亏损 420 亿美元。这是目前最清楚的信号:推理和算力成本不是一笔支出项目,而是它的商业模式本身。

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 递交 IPO 文件,5180 亿美元押在 AI 推理成本上

Anthropic 这份文件里真正要紧的数字不是估值。路透社称估值可能超过 2 万亿。要紧的是公司未来几年要花在云、算力和基础设施义务上的 5180 亿美元。路透社 9 月 29 日援引它看到的招股书报道了这个数字,CNBC 对这篇报道的整理又做了转述。

同一份文件记录 2025 年净亏损 420 亿美元。营收增长 12 倍,接近 46 亿美元。剔除与早前融资相关减记后,经营亏损超过 80 亿美元。Anthropic 去年在算力和基础设施上花了 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。

一个 token 的价格不等于一块 GPU 的价格

把这些数字直接读成一张 GPU 账单的人,应该看看同一周定价追踪工具测到了什么。Meetrix.io 在 9 月 28 日核对了按需标价,发现 AWS 上 H100 每小时 6.88 美元,GCP 上是 10.98 美元,前者便宜约 37%。AWS 的数字取自 Vantage 的 EC2 追踪器。但同一份分析给出的每百万 token 成本是:H100 满载 0.76 美元,利用率 25% 时 3.06 美元。它用的每秒 2500 token 吞吐量假设,自己标注为占位值。这个四倍的差距并不依赖那个假设。换一家云做不到这一点。

GPUAdvisor 自称追踪 14 家供应商,并在 10 月 1 日更新了表格,列出 AWS、GCP、Azure、Lambda、CoreWeave、RunPod、Nebius 等各家每块 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。它的核心结论比听上去要窄:定价已经不再像一张查表,所以只有在掏预算前先看供应商页面,比较才成立。

Anthropic 也不只是比价。招股书说去年近四分之一的营收来自两个客户,并警告它的许多大客户并未签下长期合同。

省钱的地方在路由,不在采购

Unblocked 在 9 月 29 日公布了自己的数据,介绍了一个在 Baseten、Fireworks 和 CoreWeave 之间调度流量的路由器,三家跑的是同一个开源权重模型。轮询模式下,Fireworks 承担了 51% 的任务,价格却比 Baseten 高 25%,速度也更慢。固定顺序会把 98.5% 的任务压给 Baseten,但每次调整都要重新部署。自适应版本给供应商按成本 0.7、速度 0.3 打分,每五分钟向 Redis 发布一次汇总,因此不必为每个请求发起网络调用。CoreWeave 的标价比 Baseten 低约 45%,路由器可以不经人工就去试它。

Artificial Analysis 在 9 月 29 日的一份报告中补上了模型这一侧的变量。Claude Sonnet 5.5 的定价是每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元,在它的智能指数上拿到 56。但在最高努力档下,它每个任务大约消耗 193000 个输出 token,是它测到的最重的一档,约为 GPT-6 Astra(最高档)的七倍。每个任务的成本落在 7.60 美元,比 Sonnet 5 高约 50%。

这两个数字与其说互相矛盾,不如说测的是不同的东西:每 GPU 小时的标价,和完成一个任务的成本。Meetrix.io 明说它没有做吞吐量基准测试,每秒 token 数是个占位值。Anthropic 的 5180 亿美元承诺是一份合同,不是一次基准测试。

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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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