未分类

Anthropic 第三方估值下调至1.45万亿美元 假设2036年营收达1万亿美元

要点

Anthropic赴美上市的发行价区间截至公开信息发布时尚未落定,但围绕这家公司价值的一个第三方数字已经先行出炉。纽约大学斯特恩商学院教授Aswath Damodaran在11月3日把对Anthropic PBC的股权价值估算从10月28日的1.475万亿美元下调至1.45万亿…

Anthropic赴美上市的发行价区间截至公开信息发布时尚未落定,但围绕这家公司价值的一个第三方数字已经先行出炉。纽约大学斯特恩商学院教授Aswath Damodaran在11月3日把对Anthropic PBC的股权价值估算从10月28日的1.475万亿美元下调至1.45万亿美元,这一水平本身就低于市场此前讨论的2万亿美元量级。与机构报价不同,这个数字来自一个公开的估值模型,它的假设是可被逐条检验的。

模型给出的路径并不保守。经营利润率按27.5%设定,资本成本取9.74%,每1美元再投入对应3美元新增收入,并给这家公司计入10%的失败概率。按此推演,Anthropic十年后的年营收需达到1万亿美元——Damodaran 明确说明这一数字不是公司指引。与一万亿美元营收规模并列的公司在体量上还有亚马逊和沃尔玛这类以规模换利润的企业,因此即便做到这个量级,利润率也会被摊薄。值得注意的是,更新后的估值把公司刚披露的第三季度数据计入了滚动十二个月口径,这正是这次微调的直接触发点。

支撑1万亿美元营收的前提条件,Damodaran 说得很直接:一旦锁定算力,光维持和补充就不够,还得持续增加;而新建数据中心的阻力正在上升,当地社区的反对与政治层面的反弹叠加在一起。”虽然外界对 Anthropic 的关注点集中在其采购承诺上,但我的估值取决于这些承诺随时间推移会变成什么样。”这是把公司披露的合同义务与十年后的收入兑现直接挂钩的算法,而不是对当前季度财务的折算。

第三个季度提供了一组需要同时装下的两面性数据。营收达到170亿美元,上年同期为14亿美元,增幅超过11倍;但当季净亏损233亿美元,主要来自与估值上升挂钩的非现金会计计提;剔除这类影响后,经营层面仍亏损5.67亿美元,原因是临时采购的短期算力成本上升。同期披露的算力采购与租赁承诺规模约为8950亿美元,其中700亿美元需在2027年9月之前支付。这组数字解释了模型里的两个参数为何要这样设:一个把算力支出写成刚性的多年负债,另一个把收入增长写成需要十年才兑现的假设。

外部质疑在治理层面找到了落点。Damodaran 在此前的一篇估值文章中就提出过保留意见:公司以公益公司形式设立,法律要求其在推进AI安全使命与股东回报之间权衡;更具实质约束力的是股本设计——招股文件披露的股份类别表中,T类普通股每股一票但代表记录日已发行投票权的50.1%,由创始人通过单一特殊股持有,信托控制的E类股与F类股分别负责特定类别董事的提名、改派与罢免,公众持有的A类普通股每股一票。Damodaran 认为,无论公司通过股权融资募集多少资金,这种让创始人始终握有控制权的安排都是一个负面因素,尽管他也承认收到过相反的反馈——认为掌舵者是更懂AI的人;他本人并不认同这一辩护。

另一条质疑来自承诺支出的可见度。Michael Burry 在招股文件提交后撰文指出,公司与亚马逊、谷歌母公司及微软达成约5370亿美元的算力采购协议,另与包括SpaceXAI在内的多方达成初步协议,合计承诺规模约为当前年化营收的12倍;他同时指出第三季度增速放缓这一事实并未在文件中被充分说明。两套外部质疑合起来,恰好把这份估值的两个支点同时推到了台面上:收入端的十年倍增假设,以及成本端已经写死的长期采购义务——而对后者的定价,正是这场发行能否在公开市场被接受的分水岭。

把这些线索放在一起看,脉络就清楚了。外界一度援引文件副本称公司将发行约8.67亿股、定价每股70至80美元,对应募资规模最高693亿美元,但Anthropic随后向承销银行发出邮件,称定价细节不准确并将更新文件,公开的招股文件至今在发行价与股数栏位上仍是空白。因此,1.45万亿美元这个数字的确定含义,并不是市场给出的价格,而是第三方模型给出的锚。剩下的问题是发行价最终落在这个锚的下方还是上方,以及零星披露的10月营收能否扭转增速放缓。这也解释了外界在”募资规模”与”估值”两个数字上的反复摇摆:前者取决于发行股数与定价的乘积,公司尚未锁定;后者取决于对十年收入路径的假设,而这份假设的可靠性,由尚未落地的收入来检验。

有三项节点可以核对:更新后的发行条款公布后,实际定价与1.45万亿这个锚的偏离幅度;10月营收数据能否支持模型里隐含的增长斜率;以及算力承诺的节奏是否出现修订——这恰恰是 Damodaran 估值中最依赖、也最难预判的一环。

免责声明本页信息整理自互联网公开渠道,仅供资讯参考,不构成任何投资或商业决策依据;相关产品参数、企业信息可能存在滞后或误差,请以厂商官方发布为准。如内容涉及版权、准确性或侵权问题,请联系 981209856@qq.com,我们将第一时间核实处理。

邵嘉禾

邵嘉禾,关注大模型、算力与产业应用。