Согласно материалу The Verge, компания Anthropic сталкивается с серьезным конкурентным давлением и высокими фиксированными затратами. Вопрос в том, сможет ли Claude развиваться достаточно быстро, чтобы добиться успеха. Документ S-1 компании Anthropic, похоже, предоставил финансовое обоснование для того, чтобы компания могла тратить как можно больше на вычислительные мощности. Если вы задаетесь вопросом, действительно ли Anthropic стремится создать машинного бога, одновременно убеждая Уолл-стрит, что занимается продажей IT-контрактов, то компания предлагает простое решение: делать множество вещей, которые выглядят так, будто вы пытаетесь построить машинного бога, — это единственный способ избежать банкротства. На первый взгляд, Anthropic ставит будущее своей компании на драматический рост, что необходимо для покрытия фиксированных затрат. Не нужно быть скептиком ИИ, чтобы поднять бровь на эти цифры. Если вы сомневаетесь в возможности драматического рекурсивного самоулучшения, как это требует бизнес-план, то это не выглядит как хорошая инвестиция. Хорошие новости для поклонников Anthropic заключаются в том, что выручка компании выросла в 14 раз до 16,3 миллиарда долларов между первой половиной 2026 года и первой половиной 2025 года. Хотя есть убыток в 80 миллиардов долларов, это в значительной степени связано с бухгалтерией и не имеет отношения к основному бизнесу. Если исключить это и некоторые другие затраты, включая компенсацию сотрудникам, мы видим 1,62 миллиарда долларов скорректированного дохода за первую половину 2026 года. Ранее я задавал вопрос, может ли ИИ зарабатывать достаточно денег, чтобы покрыть свои затраты, и ответ из S-1 Anthropic, по всей видимости, на данный момент — да. Anthropic называет только OpenAI и Google своими конкурентами. Компания проявила значительно большую дисциплину, чем OpenAI или Илон Маск, и это, похоже, приносит плоды. Anthropic никогда не выпускала генераторы изображений ИИ, клоны TikTok или виртуальных возлюбленных. Вместо этого она специализировалась на задачах, таких как программирование и кибербезопасность, сосредоточившись на том, что проще всего сделать для компьютера: больше вычислений. Она также ориентировалась на корпоративный рынок, который менее капризен, чем потребители. У компании уровень удержания выручки составляет 900 процентов, что довольно неплохо. Эта выручка не от потребителей: около трех четвертей клиентов в первой половине 2026 года тратят не менее 100 тысяч долларов в год. С другой стороны, Anthropic находится под сильным конкурентным давлением — как со стороны других передовых лабораторий, так и со стороны моделей с открытым исходным кодом. Другие передовые лаборатории также стремятся к передовым технологиям. Claude Opus 5.5 в настоящее время занимает первое место в Индексе возможностей Epoch, но этот рейтинг часто меняется. А для тех, кто не заботится о том, что их программное обеспечение на четыре месяца устарело, существуют открытые модели. Более того, Anthropic имеет недостаток по сравнению с конкурентом, таким как Google, поскольку у нее нет множества путей к доходу, как у Google. Google также может интегрировать свой ИИ в другие продукты, которые уже используют компании. Помните, как Microsoft Teams «поглотила» Slack? Это произошло не потому, что Teams был лучшим продуктом, а потому, что у Microsoft была лучшая дистрибуция, так как Teams был включен в другие программы, за которые компании уже платили. Наличие лучшей модели имеет большее значение для кибербезопасности — одной из областей, на которую Anthropic нацелена для роста, чем для программного обеспечения для мгновенных сообщений, но конкурировать по дистрибуции сложно. Есть некоторые долгосрочные обязательства, которые подчеркивают, насколько сильно давление на расширение испытывает Anthropic. Да, на странице 64 есть удобное пустое место по обязательствам по закупкам и договорам аренды, и еще одно пустое место на странице 137 с ожидаемыми расходами до 31 декабря 2030 года. Однако мы знаем, что обязательства действуют до 2045 года. К счастью, есть раздел «Обязательства и непредвиденные обстоятельства», который может немного прояснить ситуацию. Существует фиксированное минимальное количество обязательств по закупкам, которые не подлежат отмене и составляют 265,6 миллиарда долларов с сроками от одного до 20 лет. У компании есть договоры аренды, «прежде всего связанные с вычислительными мощностями и инфраструктурной емкостью», которые еще не начались, на сумму 321,4 миллиарда долларов по состоянию на неаудированные данные на 30 июня. После этого Anthropic заключила новые соглашения по вычислениям и инфраструктуре на сумму около 245 миллиардов долларов, снова с сроками от одного до 20 лет. Есть также другие сделки, которые еще не были завершены, и Anthropic оценивает их стоимость от 125 до 150 миллиардов долларов. Существуют также другие вычислительные обязательства, которые являются переменными. Если сложить все это, то я вижу минимум около 850 миллиардов долларов обязательств на следующие 20 лет, которые могут вырасти до примерно триллиона долларов, если добавить незавершенные сделки по текущей оценке стоимости. И это при условии, что я ничего не упускаю, что вполне возможно. Чтобы выполнить эти обязательства, рост Anthropic должен продолжаться с бешеной скоростью. Anthropic не предоставляет нам график платежей по своим будущим обязательствам, но аналитик Харрисон Ролфес из PitchBook оценивает его в около 90 миллиардов долларов в год с 2027 по 2030 год, что означает 188 миллиардов долларов выручки для поддержания текущего соотношения затрат и вычислений. «Рост не является опциональным для этой компании», — пишет он. «Контракты это предполагают. Затраты на вычисления и инфраструктуру (и несколько других статей), связанных с клиентами, составили 2,3 миллиарда долларов за первую половину этого года. Разработка моделей (и несколько других статей) обошлась значительно дороже; Anthropic потратила на это 9,7 миллиарда долларов. Однако Anthropic одновременно стала более эффективной — тратя меньше денег на вычисления, чтобы получать каждый доллар выручки, согласно Ролфесу. Каждый в области кибербезопасности должен продолжать работать, чтобы оставаться на одном уровне, точно так же, как и Anthropic. Конечно, ИИ является частью проблемы; хакеры могут использовать его для брутфорса задач, которые они не могли бы выполнить ранее. Кроме того, сами продукты также создают проблемы благодаря небрежной ошибке партнера в протоколах безопасности вокруг агентов ИИ. Передовые лаборатории нуждаются в продуктах с высокой маржей, чтобы избежать гонки к дну по ценам на токены, отмечает Брендан Берк. Это выделяет еще один момент: Opus 5.5 снизил затраты клиентов на 40 процентов по сравнению с Opus 5. Теперь Anthropic утверждает, что снижение затрат означает больше использования, что позволяет компании сохранять свои маржи. Если предположить, что снижение затрат происходит каждый раз при выпуске новой модели, вскоре вы получите задачи по значительно более низкой цене. Claude уже строит Claude под человеческим руководством. Это не обязательно непреодолимая проблема, отчасти потому, что повышенная эффективность не всегда снижает маржи, говорит Гил Лурия, аналитик DA Davidson. Amazon Web Services и другие облачные провайдеры «стали намного более эффективными каждый год и снижают свои цены каждый год, и у них стабильный рост и растущие маржи», — говорит он. Но давление на рост вполне очевидно. Именно здесь и вступает в игру рекурсивное самоулучшение с минимальным или отсутствующим контролем. «Более мощные модели помогают нашим исследователям быстрее находить эти улучшения; в свою очередь, более мощные вычислительные мультипликаторы позволяют нам обучать еще более мощные модели и развертывать их более эффективно». Основываясь на общей риторике Anthropic о катастрофах или чем-то подобном, компания ожидает достичь драматического рекурсивного самоулучшения, возможно, в ближайшее время. Claude уже строит Claude под человеческим руководством. В своих факторах риска Anthropic предупреждает, что она привязана к этому подходу. Это связано с явным компромиссом, поскольку использование ИИ для разработки более ИИ «может привести к тому, что возможности наших моделей будут развиваться быстрее, чем наша способность разрабатывать, проверять и внедрять соответствующие меры безопасности, согласования и защиты». Если я правильно понимаю, Anthropic говорит, что ее бизнес зависит от создания новых моделей так быстро, используя работу, которую она может не полностью понимать, что по сути вынуждена, по бизнес-причинам, делать вещи, которые могут быть рискованными для всех. Именно поэтому у нас есть множество странных моментов о существительных опасностях «катастрофического» ущерба и развитии «форм сознания» в факторах риска. Возможно ли драматическое рекурсивное самоулучшение, которое выходит за рамки человеческого контроля? Не знаю. Но если это невозможно, это значительно усложняет Anthropic выполнение своих существующих вычислительных обязательств и получение прибыли. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.
Research8 分钟阅读
内容来自原始来源:
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
在 SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ 阅读全文Anthropic计划在面临激烈竞争的情况下开发人工智能
Anthropic 面临着激烈的竞争和高昂的人工智能成本。
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ作者: SMNTCN — AI & Tech News2026年10月29日 (1小时前)
提供 4 种语言版本AI 摘要:要点
- Anthropic 面临着激烈的竞争和高昂的人工智能成本。
Research
KZ·AI 3A6FИнсайт дня
Anthropic计划在面临激烈竞争的情况下开发人工智能
全文为俄语
相关文章
Mistral Large 4 开放网络前沿背后的科学
Mistral Large 4 开放网络前沿背后的科学 Ben Burtenshaw(拥抱脸)与 Mistral 的 Sagar Vaze 和 Pierre Stock 讨论了 Mistral Large 4,这是一种开放权重模型,非常适合前沿网络安全工作以及其他任务。它们涵盖了如何...
YouTube — Hugging Face
Research专题:Новый лидер среди ИИ: Gemini 4 Carbon обошла модели OpenAI и Anthropic#Google DeepMind#OpenAI1 分钟
谷歌推出了Gemini 4 Carbon,这是一种新的神经网络,在总体排名中击败了OpenAI和Anthropic的旗舰产品......
🚀 谷歌推出了 Gemini 4 Carbon,这是一种新的神经网络,在整体智能评级上超越了 OpenAI 和 Anthropic 的旗舰产品。该模型在编程、网络安全和自主操作方面得到了重大改进。据谷歌称,基于它的人工智能代理能够...
Telegram — GPT Time | Нейросети | ИИ
“屁股上的痛苦”数学可以拯救 Vibe 编码本身
一家名为 &Truth 的新初创公司正在加入自动化形式验证的竞赛,这是一个使用数学来证明软件按预期工作的艰苦过程。
Wired — Artificial Intelligence
为什么你的人工智能网站看起来和其他人的网站一样,以及如何连接才能让它看起来与众不同
为什么你的 AI 网站看起来和其他人的一样,以及连接什么才能让它看起来不同 ⠀ 在视频中,我们通过 Claude Code 组合了这样一个网站,而在幕后,大多数这些网站都有相同的集合。让我们弄清楚它由什么组成,从哪里获取模型和想法,以及连接什么,这样人工智能就不会……
Telegram — Paragon | Нейросети и ИИ

