Заявка Anthropic на IPO даёт финансам ИИ-индустрии то, чего у них почти никогда не было: лабораторию передовых моделей, которая, похоже, зарабатывает деньги. Тот же документ обязывает компанию потратить на вычислительные мощности сумму, близкую к триллиону долларов, — и эта схема работает, только если рост продолжает идти по графику. Форма S-1 была опубликована в начале этой недели, торги на Nasdaq могут начаться уже в следующем месяце, а обсуждаемая оценка компании составляет от $1,5 трлн до $2 трлн. Сложились две интерпретации этих цифр. Согласно одной, перед нами дисциплинированный бизнес для корпоративных клиентов со здоровой маржой. Согласно другой — компания, которой фиксированные затраты не оставляют иного выбора, кроме как создать нечто выдающееся. Обе интерпретации могут быть верны одновременно, и именно поэтому читать эту заявку так увлекательно.
Что показывает заявка
Начнём с того, что радует поклонников Anthropic. Вот основные показатели в том виде, в каком их представляют сама заявка и изучившие её аналитики:
- Выручка. $16,3 млрд за первое полугодие 2026 года — в четырнадцать раз больше, чем за тот же период 2025 года.
- Убыток по отчётности. $80 млрд, которые, как выясняется, в основном представляют собой бухгалтерский эффект (подробнее об этом ниже).
- Скорректированная прибыль. $1,62 млрд за полугодие после исключения этого начисления и некоторых других статей, включая вознаграждения сотрудникам.
- Удержание. Коэффициент удержания чистой выручки — 900%.
- Масштаб клиентов. Около трёх четвертей клиентов в первом полугодии тратили не менее $100 000 в год.
- Годовой темп. SemiAnalysis оценивает регулярную выручку в годовом выражении более чем в $70 млрд, а текущую стоимость компании — более чем в $1 трлн.
Вопрос о том, способен ли ИИ зарабатывать достаточно, чтобы окупать себя, уже давно висит над отраслью. Для этой компании в данный момент ответ, который даёт заявка, — да.
Джоуи Брукхарт, аналитик SemiAnalysis, был настроен ещё восторженнее. Он назвал S-1 потрясающей и сказал, что почти не нашёл поводов придраться к валовой марже, марже по вычислениям или свободному денежному потоку. Он отметил, что акции полупроводникового сектора, неооблачных провайдеров и компаний, предоставляющих вычислительные мощности, снова выросли за два дня после публикации заявки. Это принесло некоторое облегчение, поскольку предшествующие три недели были тяжёлыми. Некоторых инвесторов разочаровали сентябрьские показатели ARR после дня инвестора компании.
Фирма Брукхарта построила финансовую модель Anthropic на основе внешних данных ещё в июле, когда компания была частной, а исходными данными служили сообщения прессы. Теперь прошедшие аудит показатели позволяют как следует объяснить юнит-экономику. Самый впечатляющий из них — валовая маржа инференса: по его словам, два года назад она составляла минус 94%, а сегодня достигла плюс 85%.
Убыток в $80 млрд, который не совсем убыток
Цифра в $80 млрд привлекла больше всего внимания в комментариях, как обычно и бывает с крупными красными числами. Брукхарт объяснил, что это неденежное начисление. Anthropic выпустила варранты и конвертируемые облигации, затем её оценка резко выросла, и правила бухучёта требуют отразить этот рост в отчёте о прибылях и убытках. Тем, кто задаётся вопросом, следует ли учитывать это при оценке самого бизнеса, можно ответить: нет. Он сравнил это с вознаграждением акциями, которое тоже попадает в отчёт о прибылях и убытках, хотя деньги с банковского счёта не уходят.
В интервью упомянули Amazon как контрагента по этой схеме. Amazon довольна тем, что оценка Anthropic выросла и что Anthropic много покупает у AWS. Однако со временем её доля размывается, а Anthropic собирается выпустить на рынок большую партию новых акций. Это не похоже на компанию, которая планирует перестать привлекать деньги.
Брукхарт относится к этому спокойно. По его подсчётам, компания израсходовала лишь около $10 млрд денежных средств. У неё более $120 млрд в денежных средствах и ликвидных ценных бумагах, и после IPO он ожидает ещё примерно $100 млрд. Anthropic арендует вычислительные мощности, а не покупает их, поэтому в её отчётности нет гигантских капитальных затрат. Как он выразился, эти обязательства технически представляют собой будущий долг, который в некоторой степени остаётся за балансом. Может ли ей в какой-то момент понадобиться привлечь ещё $100 млрд в виде долга или акционерного капитала? Возможно. Может ли она и дальше творчески подходить к структуре сделок по вычислительным мощностям? Вероятно. А инвестору, который верит в долгосрочную перспективу AGI, по его словам, не стоит беспокоиться о размывании доли: бизнес стоимостью свыше $10 трлн способен расти быстрее, чем размывается доля.
Счёт
Более тревожная интерпретация начинается с раздела S-1 об обязательствах. В некоторых местах Anthropic оставляет точные итоговые суммы закупок и аренды незаполненными, но примечание об обязательствах и условных обязательствах даёт достаточно данных, чтобы собрать общую картину. Обязательства простираются до 2045 года.
| Статья | Сумма | Сроки |
|---|---|---|
| Фиксированный минимум по неотменяемым обязательствам по закупкам | $265,6 млрд | От 1 до 20 лет |
| Договоры аренды, которые ещё не вступили в силу, в основном на вычислительные и инфраструктурные мощности (не прошедшие аудит данные на 30 июня) | $321,4 млрд | Не указаны |
| Новые соглашения по вычислительным мощностям и инфраструктуре, подписанные после этой даты | Около $245 млрд | От 1 до 20 лет |
| Ещё не завершённые сделки (оценка компании) | От $125 млрд до $150 млрд | Не указаны |
| Прочие обязательства по вычислительным мощностям | Переменная величина, без количественной оценки | Не указаны |
По подсчётам одного аналитика, твёрдые обязательства составляют как минимум около $850 млрд на следующие 20 лет. Сумма вырастает примерно до триллиона долларов, если незавершённые сделки обойдутся в ожидаемую сумму. Он допускает, что мог что-то упустить.
Anthropic не приводит графика платежей. Харрисон Ролфс из PitchBook закладывает в свою модель примерно $90 млрд в год с 2027 по 2030 год. По его расчётам, для сохранения нынешнего соотношения затрат и вычислительных мощностей потребуется $188 млрд выручки. «Для этой компании рост — не вопрос выбора, — пишет он. — Он заложен в контракты».
Брукхарт не оспаривает арифметику обязательств, но воспринимает те же факты спокойнее. Основная цифра, с которой он работает, — от $500 млрд до $600 млрд за семь-десять лет, а интервьюер сослался на другой анализ, оценивающий сумму более чем в $800 млрд за десятилетие. По его мнению, нынешние расходы позволяют купить меньше гигаватт, чем можно подумать по итоговым суммам, поскольку сейчас Anthropic платит около $11 млн за мегаватт, или $11 млрд за гигаватт. При 20 гигаваттах обязательства исчислялись бы уже многими триллионами, но это зависит от того, сколько вычислительных мощностей использует компания. По его версии, настоящая переменная — выручка относительно вычислительных мощностей. Он сказал, что компании не нужно чрезвычайно быстро достигать триллиона долларов выручки, чтобы всё это оплатить, если только выручка не исчезнет или не начнётся отток клиентов.
Почему экономика продолжает улучшаться
По словам Брукхарта, источник роста маржи — пропускная способность в токенах. Anthropic использует разнородный парк чипов Trainium, TPUs и GPUs. На Trainium пропускная способность за год выросла в пять-десять раз. Когда улучшения оборудования складываются с программными оптимизациями, адаптирующими модель к этому оборудованию, чип, который год назад обрабатывал X токенов в секунду, теперь обрабатывает в пять или десять раз больше.
Вот как это отражается на выручке на мегаватт:
- Сегодня. Anthropic получает около $65 млн выручки на каждый мегаватт мощностей для инференса против примерно $15 млн годом ранее.
- Opus 5.5 на Nvidia Blackwell. SemiAnalysis оценивает показатель в $100-120 млн на мегаватт.
- Затраты. В себестоимости продаж компании расходы на вычислительные мощности составляют чуть больше $10 млн на мегаватт.
Эта высокая маржа не оседает на банковском счёте. По словам Брукхарта, лишь около 30% вычислительных мощностей Anthropic приходится на инференс, приносящий выручку. Остальное идёт на эксперименты, исследования, обучение и постобучение. Статьи затрат в заявке показывают похожую картину в долларах. Вычислительные мощности и инфраструктура, связанные с обслуживанием клиентов, плюс несколько других статей обошлись в первом полугодии в $2,3 млрд, тогда как разработка моделей плюс несколько других статей — в $9,7 млрд.
Здесь же картина в заявке становится менее радужной. Брендан Бёрк, аналитик Futurum Group, отметил, что S-1 «фиксирует во времени счастливый период, когда использование их первых моделей взлетело, а вычислительных мощностей не хватало, поэтому за имеющиеся мощности они могли брать больше». Показателей за третий квартал, по которым можно было бы проверить, сохранилась ли тенденция, пока нет.
Бёрк также сказал, что лабораториям передовых моделей нужны высокомаржинальные продукты, чтобы избежать гонки на снижение цен на токены. Opus 5.5 сократила расходы клиентов на 40% по сравнению с Opus 5. Аргумент Anthropic состоит в том, что снижение стоимости увеличивает использование и тем самым сохраняет маржу. Если это происходит с каждой новой моделью, задачи очень быстро становятся очень дешёвыми. Гил Лурия из DA Davidson сказал, что с этим можно жить: AWS и другие облачные провайдеры каждый год снижают цены и при этом сохраняют устойчивый рост и наращивают маржу.
Брукхарт сказал, что Anthropic не ожидала выйти на маржу EBITA по non-GAAP в 11% и предпочла бы держаться около нуля или ниже, если бы могла направить вычислительные мощности на обучение. По его словам, во время роуд-шоу компания предупредила инвесторов, что не следует рассчитывать на сохранение нынешнего эффекта роста маржи.
Беговая дорожка
Интервьюер задал, возможно, самый наивный вопрос об ИИ — и вопрос хороший. Если вы создали технологию, способную преобразить любую отрасль, почему бы не прекратить обучение и не продавать прибыльную модель юристам, медикам и всем остальным, кто ещё её не внедрил? Apple использует одну и ту же производственную оснастку для нескольких поколений iPhone и продолжает продавать старые телефоны. ИИ-индустрия почти сразу объявляет прошлогоднюю модель устаревшей.
Брукхарт назвал несколько причин. Из заявки следует, что 80% выручки за последние три месяца обеспечили модели, выпущенные за последние шесть месяцев. Кроме того, после каждого релиза выручка поступает всплесками, поэтому компания не может прекратить обучение и рассчитывать, что деньги продолжат течь. В кибербезопасности, если атакующий использует передовую модель, защитнику она тоже нужна. В судебном споре хотели бы вы, чтобы ваш адвокат использовал не самую передовую модель, если другая сторона пользуется передовой? По его словам, спрос на интеллект передовых моделей сохранится, особенно в конкурентных отраслях и везде, где от помощи работникам переходят к их замене.
Он также отчасти признал справедливость сравнения с iPhone. Для множества задач, например составления кратких сводок электронной почты, передовая модель не нужна, и эти задачи подхватывают модели с открытым исходным кодом. Во многих компаниях доступ к передовым моделям есть только у программистов, а все остальные ограничены Sonnet. Это кое-что говорит о том, во сколько руководство оценивает интеллект передовых моделей. Anthropic может использовать модель класса Sonnet так же, как Apple использует SE, — в качестве более дешёвого уровня.
Более экономная стратегия столкнулась бы и с проблемой корпоративного управления. Брукхарт считает, что благодаря устройству прав голоса по акциям Anthropic организована так, чтобы сопротивляться давлению публичного рынка, требующего прекратить расходы на обучение. В качестве прецедента он привёл масштабные инвестиции Марка Цукерберга. Интервьюер добавил, что они не всегда окупались, и Брукхарт согласился.
Конкуренция со всех сторон
В заявке в качестве соперников названы только OpenAI и Google. Картина Брукхарта шире и менее комфортна.
В первом полугодии Anthropic получила 90% чистого прироста ARR всей отрасли. В третьем квартале, по его словам, большая часть, вероятно, досталась OpenAI. Предыдущее замедление OpenAI он отчасти объясняет неудачным выпуском Fable и отсутствием режима нулевого хранения данных, который важен для корпоративных клиентов. OpenAI могла бы исправить это с Fable 5.5. ARR инференса токенов на моделях с открытым исходным кодом выросла примерно с $1 млрд в первом квартале до более чем $10 млрд в третьем.
Google DeepMind и Meta Superintelligence Labs хорошо обеспечены финансированием и наращивают вычислительные мощности для обучения в сопоставимых масштабах. Ещё один непредсказуемый игрок — SpaceX, учитывая заявления Илона Маска о 10 гигаваттах чистого прироста мощностей в следующем году, половина которых предназначена для долгосрочного внутреннего использования. Если оставить в стороне сплетни в духе The Verge о Маске и его соперниках, есть и ещё один подтверждённый источником факт: в собственной заявке Anthropic Google фигурирует одновременно как поставщик и конкурент.
Издержки переключения при работе с кодом невелики. В конце второго квартала на модели Anthropic приходилось 90 или 95% использования в самой SemiAnalysis, а после появления ChatGPT 5.6 и Astra от OpenAI — 70%. С выходом Opus 5.5 показатель снова превысил 90%. Сейчас Claude Opus 5.5 возглавляет Epoch Capabilities Index, но эта таблица лидеров часто меняется.
Выручка при этом целиком зависит от потребления. Удержание чистой выручки Anthropic на уровне 900% впечатляет, но это не та устойчивость клиентской базы, которую обеспечивают трёхлетние контракты ServiceNow или Workday, где валовой коэффициент удержания составляет 95-98%. Брукхарт отметил, что расходы на токены за последние две недели прошлого года упали на 20% по сравнению с предыдущими двумя неделями, когда люди перестали писать рабочий код на время праздников.
Некоторые компании также сами обучают и дообучают модели с открытыми весами и запускают их на собственных серверах. Ряд генеральных директоров опасается передавать свои данные OpenAI или Anthropic. Юридические фирмы запускают ИИ на собственной инфраструктуре, что интервьюер назвал, возможно, самым забавным поворотом в истории.
Есть и проблема дистрибуции. Google может продавать ИИ внутри продуктов, за которые компании уже платят, а у Anthropic такого второго источника выручки нет. Один из анализов напоминает, как Microsoft Teams победил Slack не потому, что был лучше, а потому, что входил в комплект программного обеспечения, которое компании уже покупали. В кибербезопасности лучшая модель важнее, чем в обмене мгновенными сообщениями, но с дистрибуцией трудно конкурировать.
Откуда придёт следующий доллар
Нынешняя клиентская база узка. По словам Брукхарта, у двух ведущих лабораторий в совокупности около $120 млрд ARR, сосредоточенных в верхнем 1% клиентов, которые тратят от $50 000 до $100 000 на сотрудника. Большинство компаний из Fortune 500 и Global 2000 тратят мало. Большая часть выручки Anthropic связана с программированием, что делает её почти компанией одной отраслевой вертикали.
Сценарий роста опирается на глубину внедрения. Anthropic говорит, что половина Fortune 500 — её клиенты, однако их расходы на её услуги составляют лишь около 0,1% операционных расходов этих клиентов. В пересчёте на пользователя это примерно $8 в месяц, если операционные расходы не включают себестоимость продаж, и менее $50 в месяц, если включают. 5% пользователей Claude Code с самыми высокими расходами тратят в среднем $18 000 в год, тогда как остальные пользователи — значительно меньше $75 в месяц.
По словам Брукхарта, чтобы от нынешнего положения дойти до $1 трлн выручки, о котором Дарио Амодеи говорил как о достижимом ориентире, нужно выйти в сферу умственного труда. ИИ должен перейти от помощи людям к экономии трудозатрат или замене работников в отдельных областях. В качестве раннего признака он привёл предложения Microsoft сотрудникам уйти с компенсацией. Бюджетный цикл корпоративных клиентов на четвёртый квартал станет первым, с которым эти лаборатории столкнутся по-настоящему: ускорение ARR началось лишь в начале года.
Тем временем Anthropic наводит мосты. Она выпускает больше отраслевых продуктов, включая Claude for financial services и Claude for legal, и ведёт программу по кибербезопасности, участникам которой бесплатно предоставляет по 25 000 кредитов в месяц. Кибербезопасность может стать крупным продуктовым направлением в 2027 году, с контрактами на восьмизначные суммы у крупных компаний, которые способны быстро масштабироваться с учётом количества инцидентов безопасности. Ещё один кандидат — биотехнологии. Брукхарт привёл в пример собственную сферу. Ещё шесть месяцев назад Claude не могла построить хорошую финансовую модель, а теперь аналитик задаётся вопросом, сколько младших аналитиков ему ещё нужно.
Интервьюер выразил опасение по поводу менее идеалистичного конкурента. Тот мог бы отказаться от проекта создания машинного бога, направить инженеров по внедрению к клиентам из разных отраслей, автоматизировать части их бизнеса и продавать им высокомаржинальный инференс. Значительная часть Fortune 500 до сих пор не увидела отдачи от расходов на ИИ, поэтому фирма, которая лучше справляется с внедрением, могла бы обойти Anthropic. Брукхарт согласился, что это интересный риск, и сказал, что именно поэтому Anthropic развивает отраслевые направления. Он назвал ещё два риска. Первый — несовпадение сроков и темпов внедрения, при котором выручка не поспевает за темпами гонки за AGI. Второй — открытые модели, которые сравняются с передовыми в программировании и вынудят снижать цены на токены.
Аренда у тех, с кем конкурируешь
AWS, Azure и Google Cloud — поставщики Anthropic и одновременно её конкуренты, особенно Google. S-1 предупреждает, что эти отношения могут измениться. Отношения со SpaceXAI тоже могут стать ненадёжными, поскольку Grok — конкурент.
Брукхарт сказал, что и Anthropic, и OpenAI движутся к аренде с последующим выкупом или к специальным проектным компаниям, которыми пользуются некоторые финансовые инвесторы, вместо обычной аренды. Google также продаёт свои чипы внешним покупателям. Anthropic заказала от 3,5 до 4 гигаватт мощностей на TPUs, и на подходе новые заказы. SPV покупает чипы, а Anthropic арендует их у неё.
Облачные провайдеры хорошо зарабатывают на этих отношениях. Около 48% бизнеса Anthropic проходит через Bedrock, Foundry и Vertex, где клиенты платят в рамках уже существующих отношений с облачным провайдером и вообще не общаются с отделом продаж Anthropic. Облачные провайдеры получают долю выручки, которую Брукхарт оценил в 16%. По его словам, эти направления «токены как услуга» повышают маржу облачных провайдеров в ИИ, а второй квартал был очень сильным и у Azure, и у AWS — у AWS в особенности благодаря росту Anthropic на Bedrock.
По его мнению, Amazon довольна возможностью обслуживать множество клиентов. Согласно его оценкам, у неё меньше вычислительных мощностей для обучения, чем у любого другого гиперскейлера, кроме, возможно, Oracle. Microsoft по новому соглашению может монетизировать модели OpenAI, ничего не платя за них OpenAI. В сокращениях Microsoft интервьюер увидел проблеск надежды на то, что она вновь сможет конкурировать.
Вопрос неооблаков и возможный избыток мощностей
Последние несколько недель были напряжёнными для неооблачных провайдеров. Маск предсказал им массовое вымирание, как у гуппи. Брукхарт отметил, что у Маска есть причины так говорить, пока он продвигает собственные планы по дата-центрам, в том числе по размещению их в космосе. Сам Брукхарт считает, что у CoreWeave, Nebius и всех, кто получает поддержку или гарантии от крупной лаборатории, гиперскейлера, Nvidia или Broadcom, всё будет хорошо. Проблемы ждут многочисленных более мелких игроков, включая бывших криптомайнеров, которые плохо умеют управлять кластерами. На гиперскейлеров приходится 65% капитальных затрат и новых вычислительных мощностей, то есть у 35% рынка нет сопоставимой финансовой устойчивости. Этим игрокам очень трудно получить финансирование.
Капитальные затраты большой четвёрки гиперскейлеров растут с $1,2 трлн до $2 трлн, хотя, по его словам, в ближайшие два года им не потребуется привлекать внешние деньги. Дата-центры будут строиться, несмотря на политическое сопротивление и проблемы с разрешениями. Коробка здания обходится дёшево, а основная часть расходов приходится на чипы, поэтому в случае избыточного строительства здания можно оставить без чипов.
Опасение на 2028 год — избыток мощностей. По мере того как каждый мегаватт инференса приносит больше выручки, отрасли требуется меньше вычислительных мощностей для той же выручки. Хватит ли выручки, чтобы оправдать отдачу от капитальных затрат более чем в $2 трлн, — по выражению Брукхарта, пока открытый вопрос.
Рекурсивное самоулучшение
Более мрачная интерпретация связывает это финансовое давление с заявленным компанией подходом. В заявке говорится, что «более способные модели помогают нашим исследователям быстрее находить такие улучшения; в свою очередь, более мощные средства повышения эффективности вычислений позволяют нам обучать ещё более способные модели и эффективнее их развёртывать». Claude уже создаёт Claude под руководством людей.
В разделе факторов риска признаётся загвоздка. Использование ИИ для разработки ИИ «может привести к тому, что возможности наших моделей будут развиваться быстрее, чем наша способность разрабатывать, проверять и внедрять соответствующие меры безопасности, согласования с человеческими целями и защиты». Одна из интерпретаций такова: бизнес зависит от быстрого создания новых моделей с использованием результатов работы, которые компания может понимать не до конца, поэтому у неё есть коммерческий стимул делать то, что может быть рискованным для всех. Это объяснило бы необычные формулировки в том же разделе о катастрофическом вреде и возникновении форм сознания. Интервьюер отметил, что S-1 даже допускает наличие сознания у Claude.
Согласно этой интерпретации, если стремительное рекурсивное самоулучшение, выходящее за рамки человеческого надзора, невозможно, Anthropic будет гораздо труднее выполнить свои обязательства по вычислительным мощностям и выйти на прибыль. Автор не утверждает, что знает, возможно ли это.
Версия той же логики у Брукхарта доброжелательнее. Пока валовая маржа инференса остаётся на уровне 85% или выше, компания, которая считает, что движется к AGI, может позволить себе направлять больше вычислительных мощностей на обучение. Он ожидает, что со временем Anthropic захочет увеличить долю обучения и, возможно, будет выделять на обучение и исследования 80-85% своего парка. По его словам, кривая прибыли в заявке показывает хорошую бизнес-модель, но с оговоркой: не стоит ожидать, что эффект роста маржи сохранится на этом уровне.
Пустые страницы
В фактах обе интерпретации сходятся, а расходятся в настрое. Одна видит компанию, которая обязана расти, потому что это предполагают её контракты. Другая видит компанию с большим запасом денег, растущей эффективностью и огромным, едва освоенным рынком. Первой нужно рекурсивное самоулучшение или что-то подобное. Второй достаточно, чтобы пришли клиенты.
В прочитанной версии заявки итоговые суммы обязательств по закупкам и договоров аренды на странице 64 оставлены незаполненными, как и сумма на странице 137, которую компания рассчитывает потратить до 31 декабря 2030 года. Всем, кто строит модели на ближайшие годы, приходится оценивать именно те суммы, которые компании в конечном счёте предстоит заплатить.