第十二章　管理层讨论与分析（一）：概述、财务模型与影响业绩的关键因素

（章节插图）

管理层对财务状况和经营业绩的讨论与分析

以下对我们财务状况和经营业绩的讨论与分析，应与「合并财务及其他数据摘要」一节以及本招股书其他部分所载的合并财务报表及相关附注一并阅读。本讨论包含涉及风险和不确定性的前瞻性陈述。可能导致或促成此类差异的因素，包括下文所列的因素以及本招股书其他部分（特别是「风险因素」和「关于前瞻性陈述的特别说明」两节）所讨论的因素。截至 2023 年、2024 年和 2025 年 12 月 31 日止各年度及截至该等日期的财务数据，来自本招股书末尾所载的经审计合并财务报表。我们的历史业绩不一定代表未来任何期间可能预期的业绩。

概述

Anthropic 于 2021 年由一个研究团队创立，这个团队对定义 AI 的许多突破负有责任。我们首先是一个研究实验室——我们的使命是为人类的长期利益负责任地开发和维护先进 AI。这一使命指引着我们的专注方向——它与我们的人才和文化、前沿与安全研究、算力做法以及企业战略一起，构成了使我们与众不同的核心优势之一。这些优势使我们能够不断推进前沿 AI，并为其安全、负责任的发展塑造标准。我们的前沿 AI——Claude——通过我们的模型、平台和应用交付给客户。Claude 经历了历史上任何技术中最快的企业采用，这体现在收入从 2023 年第一季度商业发布时的 0 美元，增长到截至 2026 年 9 月 30 日的三个月的 $____。

我们的财务模型

我们的财务模型建立在决定我们业绩轨迹的四个主要驱动因素之上：

• Claude 的采用。 Claude 模型每一个后续版本不断进步的智能和能力，推动 Claude 在全球经济中的扩散。随着新客户采用 Claude、现有客户将其使用扩展到新的工作流程，我们的收入不断增长。
• 算力效率。 我们专注于提高每投入 1 美元算力所产生的智能和收入，并已实现了显著的效率提升。
• 运营效率。 我们的高人才密度、高效的市场推广，以及我们的团队在工作中对 Claude 的广泛使用，有助于推动经营利润率、调整后经营利润率和人均收入的改善。
• 算力投资。 投资于算力对支持我们的长期增长至关重要，我们打算继续进行大量的算力投资。

我们财务模型的各驱动因素在不同的时间线上兑现。Claude 的采用及相关的收入增长、算力效率和运营效率，都随着时间推移迅速提高。算力是提前采购和承诺的，费用在其上线并加入我们的可互换资源池时发生，而且往往是以大规模、离散的阶梯式发生的。这个可互换的资源池可以动态支持所有工作负载，包括研究、模型开发、服务客户和 Claude 的内部使用。因此，从承诺投资到实现与该投资相关的全部收入之间存在滞后。

这一动态造就了这样一种财务模型：我们截至 2026 年 9 月 30 日的九个月的经营利润率和调整后经营利润率同比大幅扩大。随着大量增量算力在未来期间上线，相关费用将先于该算力最终支撑的全部收入而确认，我们预计在这些期间经营利润率和调整后经营利润率可能会被压缩。在我们目前的阶段，这一周期是我们业务的固有特征，即使业务的基本经济性持续改善，也会导致经营利润率在不同期间之间波动，有时波动幅度很大。

此外，我们的大部分算力是根据多年期承诺签约的，我们通常在可用之前 12 到 18 个月进行采购。当客户需求或研究需求超过这种长期产能时，我们会采购短期算力，其单位算力成本通常更高。我们预计我们对短期算力的使用在近期会增加，并因此压缩我们的经营利润率和调整后经营利润率。

Claude 的采用

Claude 模型的每一个后续版本，都旨在以客户最看重的能力推进前沿，包括编程、智能体式工作流程、电脑操作和复杂推理，这些能力开启新的使用类别，并推动新老客户需求的复合增长。Claude 的智能是其扩散和我们收入增长的主要驱动因素：因为 Claude 在 AI 前沿处于领先地位，客户迅速采用它，很快看到实际价值，并自发地扩大使用。我们以直接市场推广和应用 AI 团队来补充这种以智能为主导的增长，并通过在全部三大云平台——AWS、GCP 和 Azure——上的原生可用性，以及与系统集成商、咨询公司和数据平台的合作，扩大我们的覆盖面。

我们通过一种一体化的方式交付这种智能。我们的 Claude 模型系列是基础，各个模型类别针对「能力—成本—速度」曲线上的不同位置进行了优化。在我们的模型之上，Claude 平台让开发者能够获取我们自己使用的原语，用以构建他们自己的 AI 解决方案。我们还在 Claude 平台上为偏好即装即用选项的客户构建了第一方应用。我们认为，这种一体化方式的价值体现在同时使用 Claude 平台和我们第一方应用的客户数量不断增加。在截至 2026 年 9 月 30 日的三个月中，我们过去 12 个月收入在 10 万美元或以上的客户中，超过 50% 使用了 Claude 平台和至少一个我们的第一方应用，而在截至 2025 年 12 月 31 日的三个月中，这一比例约为 30%。

随着越来越多的客户采用 Claude 并扩大使用，我们迅速扩大了产生可观收入的客户群。截至 2026 年 9 月 30 日，我们有超过 11,900 家过去 12 个月收入在 10 万美元或以上的客户，而截至 2025 年 9 月 30 日为超过 950 家。此外，随着客户进一步将 Claude 嵌入其最关键的工作流程和增长举措，许多客户迅速将其部署扩展到更高的收入档位。截至 2026 年 9 月 30 日，我们有超过 1,900 家过去 12 个月收入在 100 万美元或以上的客户，以及约 250 家过去 12 个月收入在 1000 万美元或以上的客户。

（图表：企业客户群的快速增长——过去 12 个月收入不低于 10 万美元的客户）

这一客户增长势头，是由客户在整个组织中部署 Claude、认识到其价值而带来的使用量大幅扩张所推动的。Claude 为客户带来的价值，帮助推动我们截至 2026 年 9 月 30 日的净收入留存率达到约 900%。

我们业务的增长，反映了企业将 Claude 直接嵌入其关键业务工作流程的程度。尽管有这些趋势，在全球经济中的采用仍处于初期。随着 Claude 能力的持续进步，我们相信可服务的机会将会扩大，Claude 将继续在更多企业中迅速扩散。

算力效率

算力是我们业务中最重要的运营成本，算力效率是我们运营效率和收入的关键决定因素。随着我们收入规模的扩大，我们以研究驱动的训练和推理优化方面的算法改进，以及多芯片算力架构，共同大幅提高了我们的算力效率。其结果是，我们能够持续提高我们的研究在每 1 美元算力投资上所能产生的智能，以及我们的业务所能产生的收入。

我们将算力效率定义为使每投入 1 美元算力所产生的智能和收入最大化。三大支柱推动我们的算力效率：

• 训练效率。 我们的研究人员经常发明算力倍增器。Claude 本身越来越多地协助产生我们每一个后续版本模型的研究和工程工作，这是一种我们称为「闭环」的递归动态，我们模型的每一个后续版本加速下一个版本的开发，并在各代模型中使这些收益复合累积。
• 推理效率。 我们的研究人员为推理带来了有意义的算力倍增器——减少了提供一定水平模型性能所需的算力——而我们的工程团队则显著优化了这些算力在生产中的利用效率。这使我们能够随着时间推移为客户提供更大的价值，并从我们的算力基础中产生更多的收入，这一点至关重要，因为我们一直在一个客户需求超过可用算力的算力受限环境中运营。
• 多芯片算力做法。 我们在四大芯片家族（AWS Trainium、谷歌 TPU、英伟达 GPU 和 AMD GPU）上原生训练和服务 Claude，使用一个专有的编排层，使我们能够按价格和性能优化工作负载。这种灵活性花费了数年时间和大量投资才建成，我们认为很难大规模复制，它扩大了我们的可用算力，降低了对任何单一供应商的依赖，并使我们能够持续将工作负载路由到最适合这些工作负载的硬件上。这一基础，加上 Claude 对芯片和模型架构日益加深的理解，使我们能够以过去所需时间的一小部分接入新的芯片平台。

（图表：每 1 美元算力对应的收入大幅增加；单位：十亿美元。图中标注：算力效率从 2025 年第一季度的 0.40 倍提高到 2026 年第二季度的 2.08 倍，提高 5.2 倍）

即使在我们加快研究和产品速度、扩大内部 Claude 使用的同时，每 1 美元算力对应的收入也显著提高。例如，截至 2026 年 6 月 30 日的三个月，我们的收入同比增长 1,368%，而同期我们的算力和基础设施费用增长 300%。在满足不断增长的客户需求的同时，我们还以新的领先模型（包括 Mythos 5、Fable 5 和 Opus 5）在前沿取得了重大研究进展，并推出了新产品，包括 Claude Cowork 和 Claude Design。

运营效率

我们的运营效率来自我们的高人才密度、高效的市场推广，以及我们的团队在工作中对 Claude 的广泛使用。Claude 是贯穿其中的主线，放大了我们员工的产出。例如，2026 年 9 月，我们代码库中超过 90% 的贡献是由 Claude 编写的。此外，在截至 2026 年 9 月 30 日的三个月中，每位工程师每天向我们代码库贡献的平均代码量，是截至 2024 年 12 月 31 日止年度日平均量的 45 倍以上。

从 2025 年 9 月 30 日到 2026 年 9 月 30 日，过去 12 个月的收入增长约 1,200%，而员工人数增长约 170%，推动过去 12 个月人均收入从 140 万美元增至超过 660 万美元，这体现了非凡的人才密度，以及一种为使其复合增长而建立的文化。

我们的市场推广模式也体现了这一点——以智能为主导的增长和广泛的分销合作伙伴关系，使我们能够迅速扩大客户采用和收入，而不受我们扩大销售和营销组织速度的限制，因此与典型的企业科技公司相比，我们的销售效率更高。

截至 2026 年 6 月 30 日的六个月，我们的收入为 163 亿美元，而截至 2025 年 6 月 30 日的六个月为 12 亿美元。截至 2026 年 6 月 30 日的六个月，我们的经营亏损为 6.93 亿美元，而截至 2025 年 6 月 30 日的六个月为 21 亿美元。我们的收入增长、算力效率和运营效率的结果，是调整后经营利润（亏损）的显著改善：截至 2026 年 6 月 30 日的六个月，调整后经营利润为 16 亿美元，而截至 2025 年 6 月 30 日的六个月，调整后经营亏损为 18 亿美元。我们预计经营利润率和调整后经营利润率将随时间波动，特别是在大量增量算力交付给我们、我们承担相关费用的期间。关于调整后经营利润（亏损）和调整后经营利润率的说明和信息，以及这些指标与按照 GAAP 计算的最直接可比财务指标的调节，请参阅「——非 GAAP 财务指标」一节。

（图表：运营效率推动利润率扩张——调整后经营利润率。图中标注：提高 240 个百分点）

算力投资

投资于算力是长期增长的前提。我们为研究、模型开发、服务客户和 Claude 的内部使用而投资于算力。我们的商业势头、研究进展以及面前机会的规模，使我们有信心继续积极投资于算力。这些投资中越来越大的一部分，与建设我们自己的算力和基础设施、在算力供应链上进行垂直整合，以获得前沿模型开发所需规模的长期算力有关。这些投资采取资本支出和其他承诺（包括租赁义务）的形式，我们在相关算力投入运营并产生收入之前很早就承担这些支出和承诺。因此，我们预计这一建设将改变我们业务的现金流状况，并在可预见的未来成为经营和投资活动中现金净额的重要用途。更多信息，请参阅「——流动性与资本资源」一节。

此外，随着我们的算力需求大幅增长，我们正在从仅通过固定期限的云协议获取算力，转向一种混合模式，其中还包括直接租用芯片，并将其托管在代表我们运营的专用设施中。我们将这一额外的算力来源称为 Anthropic Direct，它有助于满足我们不断扩大的算力需求，我们相信它将提供长期的经济优势。Anthropic Direct 代表了一种更灵活的资本使用方式，使我们能够将对数据中心产能的承诺与对部署在其中的算力基础设施的承诺分开。由于数据中心需要更长的准备时间，但只占总算力成本的一小部分，这种做法使我们能够及早锁定数据中心产能，同时将更大规模的加速器投资推迟到我们的具体算力需求更加确定之时。

截至 2026 年 9 月 30 日及其后，我们已签订采购承诺和租赁协议（包括短期承诺以及尚未开始的租赁），承诺支出总额超过 $。这些承诺包括预计在 2030 年 12 月 31 日之前发生的约 $，其余绝大部分预计在 2031 年至 2045 年之间发生。这些承诺中约 $____ 在未来 12 个月内到期。这一承诺支出总额中有相当大一部分与 Anthropic Direct 有关，我们预计它在我们的算力投资中所占的份额将随着时间推移而增长。Anthropic Direct 带来的灵活性，使我们能够在专用基础设施上线时，用更具成本效益的长期算力替补我们在需求高峰期采购的短期算力。

我们打算通过我们产生的收入和我们筹集的资本为这些投资提供资金。截至 2026 年 9 月 30 日，在计入我们从本次发行中获得的所得款项净额之前，我们拥有 $____ 的流动性，包括 $____ 的现金及现金等价物、$____ 的短期投资，以及我们经修订和重述的信贷额度（定义见下文）项下 $____ 的可用额度。我们还拥有来自战略合作伙伴的大量资金支持，包括我们票据购买协议项下最多 $____ 的可用融资能力，以及最多 $____ 的股权承诺。此外，我们估计，基于假定的首次公开发行价格每股 $（即本招股书封面所列估计发行价格区间的中点），并扣除估计的承销折扣和佣金以及我们应付的估计发行费用后，我们从本次发行中获得的所得款项净额约为 $；如果承销商全额行使向我们额外购买 A 类普通股的选择权，则约为 $____。

我们如何产生收入

我们业务的基础是我们由四个 Claude 模型类别组成的模型系列——Mythos（包括 Fable）、Opus、Sonnet 和 Haiku——每一个都针对「能力—成本—速度」曲线上的不同位置进行了优化。我们的前沿模型使客户能够为每个用例匹配合适的模型。客户通常将能力较高的模型用于需要更高模型智能的复杂推理、编程和智能体式工作流程。客户还经常采用我们的全系列模型，将各项任务路由给最能满足其在「能力—成本—速度」曲线上需求的模型。客户使用的模型和使用量是客户支出的主要驱动因素。我们与客户建立直接的合同关系，并为客户提供直接从我们这里购买或通过云服务商市场购买的灵活性，许多客户两种渠道都使用。

为智能付费，即我们按用量计费的收入模式，是我们的主要收入模式，目前占我们总收入的绝大部分。在这一模式下，客户为使用量付费，使用量以 token 计量，并根据所选模型定价。我们的为智能付费收入，主要来自构建包含 Claude 的应用的客户，或使用我们第一方应用的客户。

此外，我们以订阅方式提供我们的某些应用，同时服务于企业和专业个人用户。在这一模式下，客户在订阅期内为特定水平的使用量和能力支付订阅费，订阅期一般为 12 个月或更短。

根据客户选择的模型、平台或应用，他们采用为智能付费定价、订阅定价或两者兼有。例如，当订阅用户接近或用尽其档位所包含的使用容量时，他们可以使用更高的订阅档位或直接购买更多的智能，从而在订阅和增量的为智能付费收入之间形成无缝衔接。

越来越多的企业客户同意签订不可取消的年度或多年期合同，承诺最低支出，以换取约定的价格表。这些合同主要产生基于用量的收入。

基于用量的收入，从截至 2024 年 12 月 31 日止年度的 2.88 亿美元（占总收入的 75%），增至截至 2025 年 12 月 31 日止年度的 38 亿美元（占总收入的 83%），再增至截至 2026 年 6 月 30 日止六个月的 131 亿美元（占总收入的 80%）。同期，基于订阅的收入从 9800 万美元（占总收入的 25%）增至 7.89 亿美元（占总收入的 17%），再增至 32 亿美元（占总收入的 20%）。基于用量的收入增长更快，反映了过去 12 个月收入在 10 万美元或以上的客户的增长。2023 年，我们 4100 万美元的收入几乎全部是基于用量的，反映了我们早期的运营情况。我们预计在可预见的未来，基于用量的收入将继续占总收入的绝大部分。

我们近期的增长可能反映了早期采用的动态、AI 市场的初生状态以及可能无法长期持续的快速初期客户扩张。我们预计我们的收入增长率将随着时间推移而下降，而且随着我们收入基数的增加和市场的成熟，它可能大幅下降，并且下降速度可能快于我们的预期。

我们的客户以及我们推动 Claude 扩散的方式

我们的客户

我们服务于各种规模、各个行业、几乎遍布世界每个地区的企业。使用 Claude 的组织，从全球最大的企业到 AI 原生创业公司、研究机构，以及致力于解决世界上一些最重大问题的使命驱动型组织。客户主要通过三种方式从 Claude 中获得价值：更有生产力的员工、更快的流程，以及嵌入其产品中的智能。随着企业客户将 Claude 推向日益复杂的工作流程，我们与他们合作以了解其不断变化的需求，这有助于塑造我们的产品路线图。这一反馈循环随着每次发布加深客户关系，并使 Claude 对所有客户都更有能力。

软件开发者一直是我们战略的核心：他们既是基于我们平台构建的应用的架构师，也将其工作流程和机构知识编码进由 Claude 驱动的智能体中。开发者一直是我们最早的采用者，并且往往是最挑剔的用户：他们迅速将模型应用于意想不到的用例，并发现那些使每一个后续 Claude 模型版本更加完善的边缘情况。Claude Code 现已嵌入各大组织的软件开发工作流程，这些关系往往始于认识到自主编程智能体价值的个别工程师，并加速了在其整个企业中的采用。

我们为企业提供的同样的智能和能力，对专业个人用户的个人事务也很有价值。这些用户作为我们企业业务的漏斗顶端引擎提供战略价值——他们将 Claude 用于个人工作，然后在其组织内部倡导使用它。

我们看到各种客户用例的广泛增长，从软件开发到财务分析、内容创作和复杂的知识工作。Claude 是可扩展的：无论从哪个切入点开始，企业都会很快发现前沿 AI 适用于其组织内广泛且不断扩大的任务范围。因此，有时始于单一用例的使用，常常扩展为涵盖编程、法律分析、财务建模、客户运营和其他知识密集型工作的更广泛采用。

我们推动 Claude 扩散的方式

Claude 扩散的核心驱动因素是其智能——随着 Claude 能力的提升，对客户的价值扩大，而这种价值推动更大的采用。确保这种智能的可及性也至关重要，我们通过以下方式做到这一点：通过在客户所在之处满足其需求的可组合平台和应用、直接通过我们的市场推广和应用 AI 团队，以及通过大规模扩展我们覆盖面的合作伙伴关系。

以智能为主导的增长。 我们的平台和应用是 Claude 的智能触达用户的主要机制。当用户开始与 Claude 一起构建、头脑风暴和解决问题时，他们很快就会把它当作工作中值得信赖的伙伴。随着 Claude 成为人们工作方式的一部分，他们亲身体验到前沿 AI 带来的可能性，而这种个人采用会重塑整个组织的运作方式。这种模式在各个组织中反复出现：专业个人用户成为内部倡导者，团队扩大对 Claude 的使用，始于单一工作流程的使用发展成影响整个组织运作方式的东西。这种模式一直是我们收入增长的核心。

直接团队。 这种自发采用得到了我们直接市场推广团队的补充和增强，这些团队帮助将 Claude 扩展到拥有复杂工作流程和业务流程的组织。当我们的直接团队接触客户时，Claude 往往已经在使用中。我们的市场推广团队利用这种自发的势头，建立高管层面的支持，推动全企业范围的采用。

应用 AI 团队。 我们的应用 AI 团队更深入地嵌入部分客户，构建使组织更容易从 Claude 的智能中受益的解决方案。他们与企业合作，设计和部署针对客户自身需求量身定制的解决方案、专门工作流程和特定领域的实施方案。这项工作推动了单个客户内部更深入的采用，并产生了有助于塑造我们平台和产品路线图的用户反馈和信息。

云合作伙伴关系。 Claude 可在全部三大云平台——AWS、GCP 和 Azure——上获得，使企业能够在其已经运营的基础设施、安全边界和承诺结构内部署 Claude。这些云服务商通过其庞大的合计现场团队扩大我们的覆盖面，这些团队有权销售我们的平台和应用，以我们认为任何单一组织都难以直接复制的规模加速市场采用。我们与这些云服务商采取联合市场推广方式，在这种方式下，我们与客户建立直接合同关系，同时向每家云服务商支付一笔费用。这种结构使我们能够与这些云服务商形成更强的商业利益一致性、避免渠道冲突、自主定价，并获得持续提升算力效率带来的财务收益。

生态合作伙伴关系。 主要的全球系统集成商已经建立了专门的 Claude 业务，其团队经过培训，能够部署我们的平台和应用。与领先数据平台的市场推广联盟，将 Claude 嵌入企业已经运营的数据基础设施中，便利 Claude 在现有工作流程中的采用，并使企业更容易从 Claude 中实现价值。

Ode with Anthropic。 我们最近与几家领先的私募股权公司合作，推出了一家 AI 服务公司，把 Claude 的能力带给各行业的中型公司，在 Claude 平台上构建解决方案，并长期为客户提供支持。Ode with Anthropic 将与我们的应用 AI 和市场推广团队密切合作。

这些方式共同形成了一种在结构上高效的推动 Claude 在经济中扩散的方式，截至 2026 年 6 月 30 日的六个月，我们的销售、营销与合作费用占收入的 19%。

影响我们业绩的关键因素

保持在 AI 前沿

我们相信，企业始终选择能力最强、最值得信赖的 AI 系统，这使我们处于前沿的地位成为我们成功的重要驱动因素。我们迅速增加收入的能力，部分取决于我们持续交付更智能、更有能力的模型。我们的经验是，当我们交付能力有实质提升、每花费 1 美元能提供更高智能的模型时，客户会在其业务中找到 AI 的新应用，从而加速采用和收入增长。

这可以从我们模型系列的采用轨迹中看出。我们最智能的正式版模型的后续版本，带来了显著更强的智能和能力。每次发布后，我们都看到大多数客户使用我们模型的最新版本，这强化了前沿模型质量与收入产生之间的直接关系。随着我们交付能力更强的模型，客户已将其使用扩展到新的用例，并相应增加了支出。

我们预计，我们在前沿的智能和能力方面实现创新的能力，在未来期间仍将是收入增长的关键驱动因素，而保持领先地位需要对研究和算力的持续投资、顶尖技术人才，以及足以支持我们增长轨迹的资本渠道。

获得足够的算力并优化其利用

我们在前沿持续推进智能的能力，取决于为研究、模型开发、服务客户和 Claude 的内部使用获得足够的算力。我们利用异构算力的能力，有助于我们以足够的规模和最佳的性价比获得算力。如果我们的任何芯片合作伙伴无法交付承诺的算力或出现延误，或者如果我们需要采购增量算力，拥有一系列合作伙伴而不是过度依赖任何一个合作伙伴，会使我们受益。算力的可获得性、时间和成本，受到很大程度上超出我们控制的因素的影响，包括芯片和内存制造集中于数量有限的供应商和地区、电力和数据中心产能的可获得性限制，以及不断变化的出口管制。从历史上看，我们一直在一个算力需求超过我们可获得供应的算力受限环境中运营。此外，我们赖以获取算力的某些云服务商，同时也是我们的战略投资方、我们的客户，并提供与我们竞争的 AI 模型和服务。这些多方面的关系可能引发利益冲突或竞争态势，对我们获取算力、其成本或我们工作负载的优先级产生不利影响。

随着我们的算力需求大幅增长，我们正在从仅通过固定期限的云协议获取算力，转向一种混合模式，其中还包括直接租用芯片，并将其托管在代表我们运营的专用设施中。我们将这一额外的算力来源称为 Anthropic Direct，它有助于满足我们不断扩大的算力需求，并提供直接托管的潜在长期经济优势。Anthropic Direct 为我们提供了一种更灵活的资本使用方式，使我们能够将对数据中心产能的承诺与对部署在其中的 AI 加速器的承诺分开。由于数据中心需要更长的准备时间，但只占总算力成本的一小部分，这种做法使我们能够及早锁定数据中心产能，同时将更大规模的加速器投资推迟到我们的具体算力需求更加确定之时。

优化我们算力的利用，对我们成功满足客户需求同样重要。我们不断将算力引向其价值最高的用例，在推进研究和模型开发的需要与服务客户和支持 Claude 内部使用的需要之间取得平衡。我们依靠算力效率（例如发现算力倍增器）来充分利用我们采购的算力。我们有效调配算力和推动算力效率的能力，将是我们创新速度和长期财务业绩的重要决定因素。

吸引和留住技术人才

推进前沿和使我们的算力投资回报最大化，要求我们吸引、雇用和留住顶尖技术人才。人才的吸引和留住始于我们的七位联合创始人，他们都一直留在公司。我们相信，我们的文化和使命一致性使我们能够雇用和留住以安全和负责任的方式不断推动 AI 前沿所需的人才。我们预计，我们继续吸引和留住顶尖技术人才的能力，在未来期间仍将是我们创新速度和财务业绩的关键决定因素。

我们持续获得资本的能力

我们必须为研究、模型开发、服务客户和 Claude 的内部使用对算力进行大量投资。我们的算力需要大量的前期承诺，以及在算力可供我们使用时的持续付款。随着我们扩大业务规模，我们的算力承诺将继续增长。我们获得足够算力的能力，与我们以有利条款获得资本（例如通过股权或债务融资或经营现金流）的能力直接相关。

为了保持我们获得资本的渠道，我们必须继续证明我们能够以高效的方式投资这些资本。衡量我们进展的最佳指标是 Claude 的智能和能力，以及客户对 Claude 的采用。我们将算力投资转化为前沿模型性能、进而提高客户采用的能力，将是我们获得资本渠道的关键决定因素。

我们维持资本渠道的能力，部分取决于展示一条可信的盈利轨迹。我们的收入增长、算力效率和运营效率显著改善了我们的经营利润率和调整后经营利润率，但我们计划继续大量投资，这将对我们的经营业绩产生不利影响。我们的算力承诺规模巨大，并且一般必须在不论我们的收入或利用率如何的情况下履行，而我们获得额外资本的渠道取决于若干条件，其中许多超出我们的控制范围，包括市场状况和投资者需求。此外，我们的部分算力和基础设施建设，是由我们的某些云服务商和芯片合作伙伴提供或促成的资本或信用支持来资助或支持的。我们随着时间推移减少这种依赖的能力，部分取决于我们以自身信用从独立来源获得融资的能力。

我们在企业中推动 Claude 扩散的能力

我们的财务表现取决于 AI（特别是 Claude）在全球经济中被采用的速度和广度。虽然 Claude 的能力已经能满足广泛的企业用例，但我们认为企业采用仍处于初期。我们认为，我们把握这一机会并在未来期间推动收入增长的能力，将取决于三种动态：

第一，我们将模型改进转化为易用的产品和平台能力的能力。

在截至 2026 年 9 月 30 日的九个月中，我们共推出了 250 个新的模型版本、平台功能和应用，包括 Claude Code、Claude Cowork 的新能力以及面向关键行业的垂直解决方案。我们的增长取决于保持这种产品创新速度，并减少 Claude 的能力与客户工作流程之间的摩擦。我们的增长还取决于新能力触达客户的速度，而这又取决于我们在开发期间以及发布前后为评估和减轻每个模型的风险所采取的步骤。过去，这些步骤包括推迟新模型的发布和限制其初期可用范围，例如我们最初通过玻璃翼计划发布 Mythos，以及我们后来将 Fable 5 作为带有安全限制的正式版模型发布；将来，随着我们对模型能力和行为了解更多，这些步骤可能包括影响我们是否、如何以及何时开发或发布新模型或新能力的其他措施。我们根据发布前能力和安全评估的结果，以及我们对可用防护措施是否充分缓解了已识别风险的评估，来评估是否推迟或限制某次发布；在这些评估没有定论的情况下，我们也可能采取此类步骤。更多信息，请参阅「业务——安全研究是我们业务的核心——我们发布模型的做法」一节。这些措施，以及可能通过的任何规范前沿 AI 开发的法律、法规或标准，可能导致新用例出现得更慢，并减缓我们收入增长所依赖的企业采用和扩展。我们相信，企业更喜欢安全和对齐的模型，我们在安全方面的持续投入增强了客户信任，并支持长期采用。

第二，我们扩大和多样化分销的能力。

迄今为止，我们的增长有很大一部分是自助式和自发的。随着 AI 采用进一步深入企业和受到更严格监管的行业，我们正在投资于直接市场推广、应用 AI 团队，以及与全部三大云平台、系统集成商、咨询公司和数据平台的合作。我们还在通过在关键市场发展区域办事处和合作伙伴关系，扩大我们服务国际客户的能力，我们预计随着全球对 AI 的需求加速，国际扩张将成为收入增长的重要驱动因素。这些投资的成效，以及我们雇用和留住市场推广人才的能力，将是增长的重要决定因素。

第三，我们获得新客户和在现有客户中扩展的能力。

过去 12 个月收入在 10 万美元或以上的客户数量，从截至 2023 年 12 月 31 日的约 20 家，增至截至 2024 年 12 月 31 日的约 200 家，再增至截至 2025 年 12 月 31 日的约 1,500 家，以及截至 2026 年 9 月 30 日的超过 11,900 家。来自这些客户的总收入，从约 3700 万美元增至 2.2 亿美元、35 亿美元和 $____，在截至 2023 年、2024 年和 2025 年 12 月 31 日止各年度以及截至 2026 年 9 月 30 日的过去十二个月中，分别占总收入的 90%、57%、76% 和 ____%。截至 2026 年 9 月 30 日的过去十二个月中，总收入的其余 ____% 由约 4000 万个客户产生，每个客户过去 12 个月的收入均低于 10 万美元。

此外，截至 2026 年 9 月 30 日，我们有超过 1,900 家过去 12 个月收入在 100 万美元或以上的客户，以及约 250 家过去 12 个月收入在 1000 万美元或以上的客户。尽管有这样的增长，我们对最大型企业的渗透仍处于早期。截至 2026 年 9 月 30 日，财富 500 强中超过 50%、全球 2000 强中超过 30% 是过去 12 个月收入在 10 万美元或以上的客户。我们认为，我们在这些客户中的扩展尚处于早期阶段，在截至 2026 年 9 月 30 日的三个月中，我们来自这些财富 500 强客户的收入，平均不到其总费用的 0.1%。

我们将这一指标与我们最大的财富 500 强客户进行比较，后者在 AI 采用方面走得更远。在截至 2026 年 9 月 30 日的三个月中，来自我们前 10 大财富 500 强客户的收入，平均不到其总费用的 1%——仍只占其总支出的一小部分，但超过我们过去 12 个月收入在 10 万美元或以上的财富 500 强客户平均水平的八倍。

我们认为，这一差异反映了我们深化采用的巨大空间，无论是在我们最大的客户中，还是在处于 Claude 采用较早阶段的客户中。⁵

Claude 的采用是广泛的。在截至 2026 年 9 月 30 日的九个月中，没有单一客户占我们收入的 10% 以上。在截至 2026 年 9 月 30 日的三个月中，我们约 79% 的收入来自我们前五大客户以外的客户，而在截至 2026 年 3 月 31 日的三个月中约为 64%。与此同时，我们最大的客户在继续扩张。在截至 2026 年 9 月 30 日的三个月中，我们来自前五大客户中每一家的收入都创下了历史新高。

客户使用模式

我们的收入受到客户使用模式的影响，而客户使用模式受新模型版本发布的频率和能力以及季节性趋势的影响，其中每一项都可能造成我们各期业绩的波动。持续且相互重叠的新模型版本发布节奏，是保持在 AI 开发前沿所固有的。例如，在截至 2026 年 9 月 30 日的六个月中发布的模型版本，占我们截至 2026 年 9 月 30 日的三个月收入的 80% 以上。随着我们发布 Claude 模型的后续版本，我们继续看到收入增长，因为新能力开启了更多的用例，促使新客户采用 Claude、现有客户扩大使用。

我们的客户使用模式通常也表现出季节性，特别是在夏季和冬季的假期和休假期间，此时某些工作流程放缓，客户的整体活动减少。例如，在许多公司于假期安排的代码冻结期间，开发者提交和功能发布通常较慢。与这一模式一致，在截至 2026 年 1 月 2 日的两周中，客户总支出比此前截至 2025 年 12 月 19 日的两周下降了约 20%。然而，我们的历史增长率可能掩盖了季节性趋势对我们业绩的影响。这些动态是为智能付费收入模式所固有的，并可能成为我们未来期间财务业绩的重要决定因素。

由于这些季节性模式，我们的经营业绩在不同期间之间已经有所不同，并预计将继续有所不同，我们任何一个期间的业绩都可能无法代表我们未来任何期间的业绩。随着我们的收入增长率随时间推移而下降，我们预计季节性影响将在我们的各期业绩中变得更加明显，并对其产生更大的影响，并使我们更难预测我们的经营业绩。

我们对公共利益的承诺

我们对公共利益的承诺延伸到我们如何部署我们的资源。我们打算把相当一部分资源用于确保前沿 AI 是安全的、其益处得到广泛分配，我们把这些称为我们的公益举措。这可能包括向致力于解决 AI 能产生最大积极影响的问题的非营利组织、研究机构和其他第三方进行大量捐助，以及旨在让服务不足的社区、教育工作者和公共机构能够使用 Claude 的项目。

作为这些举措的一部分，我们向我们专门服务于公司目的的全资子公司 Anthropic 公益基金出资 846,840,960 股 N 类普通股，占截至 2026 年 6 月 30 日我们完全稀释股份的 5%（假设亚马逊票据全部转换），我们称之为首次公益发行。随着我们创造的价值不断增长，我们希望公共利益也能有意义地分享这种增长。为此，我们的董事会批准了一个与未来股价上涨挂钩的额外出资框架。本次发行后，从我们的首次公开发行价格开始，我们的股价每比上一个股价里程碑上涨 50%，我们的董事会可以酌情向 Anthropic 公益基金（或其他指定对象）发行 N 类普通股，数量最多为当时已发行股份（加上受期权、RSU 和其他可转换证券约束的股份，以及 Anthropic 公益基金持有的任何股份）的另外 2%。只有当我们的收盘价在最近连续 120 个交易日中至少 90 个交易日超过适用门槛，并且我们在此类发行之前十个交易日的平均收盘

⁵ 就此指标而言，我们只纳入公开上市的财富 500 强客户，并使用其公开财务报表中报告的总费用计算该指标。

价也超过该门槛时，才算达到一个股价里程碑。虽然我们的董事会已批准这一框架，但未来的任何出资都将由我们的董事会酌情决定。出资给 Anthropic 公益基金的股份，包括首次公益发行的股份，可以为推进我们的公益举措而转让或捐赠给第三方，或以其他方式通过注册公开发行或私募交易出售。在我们的董事会批准 Anthropic 公益基金的具体治理结构之前，由董事会决定该基金的分配和分发，届时决策权预计将移交给在该结构下运作的 Anthropic 公益基金的指定管理人。首批管理人是 Dario Amodei、Daniela Amodei、Jack Clark 和 Neil「Buddy」Shah 博士。首次公益发行和额外股份出资框架，代表了我们打算追求公司目的的方式之一，但不是唯一的方式。我们预计将在这些股权出资之外，另行投入更多资源，并作出其他推进我们公司目的的业务和运营决策。

此外，我们设有一项捐赠匹配计划，员工可以通过该计划承诺将其股权奖励的相当一部分或相应的现金收益捐给捐赠者建议基金或其他非营利组织，我们以 N 类普通股匹配这些捐赠。正如公司目的规定了我们作为一个组织如何开展工作，我们的捐赠匹配计划体现了我们员工将其工作所创造的个人财务价值用于公共利益的平行承诺。我们认为我们的捐赠匹配计划是公司目的的一种有意义的表达，也是界定我们文化的价值观的体现。此外，我们的联合创始人每人都承诺将其在 Anthropic 的个人股权的 80% 用于慈善事业，这一承诺独立于我们的捐赠匹配计划，也不符合参加该计划的条件。

我们为推进公益举措而作出的决定，在任何特定期间都可能减少我们的收入、增加我们的费用、降低我们的调整后经营利润率、造成稀释，并使我们的每股盈利能力低于原本应报告的水平。我们与公共利益相关的费用，目前主要包括我们捐赠匹配计划下的慈善捐赠，历史上金额并不重大。截至 2025 年 12 月 31 日止年度，与我们的捐赠匹配计划相关的费用为 5.41 亿美元，约占我们总运营费用的 4%。然而，我们预计用于我们公益举措的资源的节奏和规模将在未来期间增加，并仍将是影响我们经营业绩的一个因素。