AI 模型領域出現分歧：Anthropic 營收 110 億美元，接近盈利

AI 行業正分裂成兩條截然不同的盈利路徑：一條建立在高價值 Enterprise 合同之上，另一條則依靠大眾市場的規模效應。

人工智能市場不再是鐵板一塊，領先的模型實驗室現在正追求兩種完全不同的業務策略。Anthropic 正在證明，高價、高性能的模型可以通過企業客戶在短期內產生利潤；而像 DeepSeek 這樣的競爭對手正在大幅降價以推動大規模普及，這迫使行業經濟結構發生了根本性分裂。

「AI 正在從『全自助』模式轉向『按杯計價』模式，對於企業而言，複雜的、多智能體工作流的成本正在成為一個關鍵的財務決策，」知名技術投資者 Gavin Baker 表示。

這種分歧在財務數據中顯而易見。Anthropic 告訴投資者，預計第二季度營收將翻倍至 109 億美元（高於第一季度的 48 億美元），並產生約 5.59 億美元的營業利潤。與此同時，DeepSeek 將其 API 促銷期間的 75% 降價政策轉為永久，押注超低成本將釋放新的需求類別，並確保長期的平台優勢。

這種分裂迫使建立在 AI 之上的企業做出戰略選擇，並驗證了向該行業基礎設施投入的數萬億美元。這標誌著利潤終於從 Nvidia（英偉達）等芯片製造商向下游轉移至模型提供商本身，為 AI 的下一階段創造了兩種可行但根本不同的投資邏輯。

### Anthropic 的企業優先盈利之路

Anthropic 的財務成功源於其對 Enterprise 市場的堅持。在這一市場中，公司願意為尖端能力支付溢價。Anthropic 約 85% 的收入來自企業和開發者客戶，他們使用 Claude 系列模型執行編碼、研究和多步驟智能體工作流等複雜任務。這一策略與 OpenAI 等競爭對手形成鮮明對比。OpenAI 擁有 9 億周活躍用戶的龐大免費消費者群體，這產生了巨大的推理成本，但沒有相應的收入平衡。

該公司預計在第二季度實現營業利潤——這一里程碑此前曾預計到 2028 年才會達成。這證明了即使在核算龐大的訓練成本後，尖端 AI 仍然存在可行的商業模式。雖然利潤數據不包括股權補償，但它證明了底層單位經濟在處理高價值任務時可以大規模運作，這對公開市場投資者而言是一個至關重要的信號。這為 Anthropic 走向潛在的 IPO 提供了強有力的敘事，與 OpenAI 預計在 2030 年左右實現盈利前將面臨數千億美元虧損的情況形成了對比。

### DeepSeek 對大眾市場規模的豪賭

在 Anthropic 瞄準高端市場的同時，DeepSeek 正在利用價格武器奪取基座市場。通過將 75% 的 API 折扣永久化，該公司正將其模型的成本壓低至美國對手的一小部分。其 V4-Pro 模型價格僅為每百萬輸入 Token 0.435 美元，而「Flash」版本的成本僅為 0.14 美元。這不僅僅是一個廉價選項，而是一項戰略舉措，旨在讓 AI 便宜到足以成為一項無處不在的基礎設施。

這種低成本策略對於開發高業務量、重複性任務應用的開發者特別有吸引力，如自動客服智能體、編碼助手和文檔處理工作流。對於這些用例，成本不僅是一項運營支出，更是可行性的主要障礙。DeepSeek 押注於通過大幅降低這一門檻，將其模型嵌入到成千上萬個應用程序的架構中，以較低的利潤率換取主導的市場地位和海量的長期調用量。

Anthropic 和 DeepSeek 之間的分歧正在創造一個分層的 AI 模型市場，並促使客戶成為更成熟的買家。這催生了一個新的「中間層」軟件，旨在將查詢路由到特定任務中最合適且最具成本效益的模型。對於投資者而言，這種分裂驗證了 Nvidia (NVDA)、Amazon (AMZN) 和 Google (GOOGL) 等基礎設施提供商的看漲理由，因為高端和高業務量策略都將推動對計算能力的持續需求。關鍵問題不再是模型層是否可以盈利，而是這兩條截然不同的路徑中，哪一條將創造更持久的價值。

本文僅供參考，不構成投資建議。