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受到更便宜的服务、更高的收入和更多闲暇。 头部AI公司仍需投入巨额资金维持技术竞争；上游供应商承受着高额支出和未来需求的不确定性。至于真正使用AI的企业，效率有所提升，利润却未见普遍改善；普通人则面临着工作要求提高、岗位替代和收入下降的风险。 头部AI公司的营收正在迅速增长。2026年上半年，Anthropic实现营收162.86亿美元，同比增长1300%；OpenAI截至9月底的年化营收也已接近500亿美元。 前沿模型带来了可观的收入，但压力也不容小觑。 10月26日，Anthropic正式公开IPO招股书，披露了公司的财务状况。2026年上半年，Anthropic仅算力及基础设施费用就达到89.45亿美元，占同期营收的55%，同比增长283%。 在未来十年，公司还有一系列算力采购和设备租赁协议需要履行。 招股书显示，Anthropic与Google签订的最低采购金额达到1145亿美元，亚马逊为1100亿美元，微软为449亿美元；此外，公司还与马斯克旗下SpaceXAI达成算力采购协议，到2029年的支付上限为1205亿美元，并与博通达成设备融资租赁安排，租赁期内的付款总额约1612

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便宜的服务、更高的收入和更多闲暇。 头部AI公司仍需投入巨额资金维持技术竞争；上游供应商承受着高额支出和未来需求的不确定性。至于真正使用AI的企业，效率有所提升，利润却未见普遍改善；普通人则面临着工作要求提高、岗位替代和收入下降的风险。 01 头部AI公司的营收正在迅速增长。2026年上半年，Anthropic实现营收162.86亿美元，同比增长1300%；OpenAI截至9月底的年化营收也已接近500亿美元。 前沿模型带来了可观的收入，但压力也不容小觑。 10月26日，Anthropic正式公开IPO招股书，披露了公司的财务状况。2026年上半年，Anthropic仅算力及基础设施费用就达到89.45亿美元，占同期营收的55%，同比增长283%。 在未来十年，公司还有一系列算力采购和设备租赁协议需要履行。 招股书显示，Anthropic与Google签订的最低采购金额达到1145亿美元，亚马逊为1100亿美元，微软为449亿美元；此外，公司还与马斯克旗下SpaceXAI达成算力采购协议，到2029年的支付上限为1205亿美元，并与博通达成设备融资租赁安排，租赁期内的付款总额约1612

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姿势是囤粮。 今年6月，原力灵机完成新一轮融资，资方包括阿里、智谱、商汤、阶跃星辰等大模型公司；同月，它通过股权并购与唐文斌从旷视体系带出的物流机器人公司Atomix合并；Atomix的托盘四向车销量位居全球第二，客户包括优衣库、蜜雪冰城、宁德时代，年营收近10亿元。 原力灵机与Atomix合并 联合创始人范浩强今年5月接受采访时说：“不存在AI泡沫，但存在OpenAI泡沫。” 他认为行业会有三轮筛选，第一道门槛就是资本和估值。一边表达对技术的信心，一边提前准备现金与场景，并不矛盾。唐文斌和范浩强都出自旷视，见过上一轮AI退潮，知道信心不能替代现金流。 往远处看，冷是同步的。 10月15日，得州麦格雷戈，SpaceX发布会上，第二代Roadster完成坡道行驶、空中翻转和落地，驾驶座车门打开，坐在上面的是Optimus。它没有开车，整段车辆特技由预设程序远程完成，Optimus只是演示的一部分。马斯克在开场时说，需要有真人在场，才能证明接下来发生的一切不是AI或CGI。 Optimus的量产也没有追上最初的时间表。 2025年定下的5000台部署目标，实际产量停在数百台；弗里蒙特工厂改

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背后，不在谁亏谁赚，而在成本结构。 诸如，SpaceX的盈利，始终靠一门走过资本开支高峰的通信业务给AI板块兜底。不过，遗憾的是，Anthropic没有这层缓冲带，每一美元收入，都要直面推理成本和刚性算力承诺的检验。 巨亏的Anthropic 要理解Anthropic的招股书，得先理解这家公司是怎么来的。 2021年初，达里奥·阿莫迪带着妹妹丹妮拉和另外五名OpenAI核心成员出走，创立Anthropic。达里奥深度参与了GPT-2和GPT-3的研发，是RLHF的共同发明人之一。 离开的原因不是钱，不是职位，是对OpenAI在微软入局后加速商业化的方向，产生了不可调和的分歧。达里奥越来越不相信“能力越强，安全自然跟上”这句话会自己成真。 2021年5月，Anthropic完成了1.24亿美元A轮。但在这笔钱到账之前，早期融资并不顺利，绝大多数机构没有出手，A轮资金甚至分三期才到账。 Anthropic的商业逻辑也另辟蹊径，从第一天起就没有选择和ChatGPT在消费者市场正面竞争。 它将筹码押在企业客户和API上。数据显示，2026年上半年，与OpenAI多数收入来自C端订阅不同，Ant

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设施支出达73.3亿美元）。到了今年上半年，它的收入直接冲到162.9亿美元，是去年同期的约14倍。 而且，在2025年的46亿美元营收里，约38亿美元来自按量付费，固定订阅收入只有7.89亿美元。这意味着企业客户不是一次性买断某个软件，而是在持续地按Token调用量掏钱。今年第二季度，Anthropic单季收入达到115亿美元，首次反超同期收入67亿美元的OpenAI。 这恰好证明了，企业如今已经认可大模型的商业价值，愿意为代码生成、模型调用和复杂任务买单。 但撑起Anthropic上万亿美元估值的，显然不只是现有的几百亿收入，而是收入往上冲的“加速度”。而这正是Anthropic估值暴跌的根源。 财务数据显示，Anthropic二季度营收116亿美元，环比翻了一倍；但到了三季度，营收为168亿美元，环比增速放缓到了45%。虽然整体还在高速增长，但只要增速不及华尔街的预期，估值逻辑就会立刻动摇。随后，关于它估值的讨论便从2万亿美元回落到了1.5万亿美元。 仅仅因为一个季度的增速放缓，估值预期就凭空蒸发了5000亿美元。这就是靠“买未来”定价的代价：投资人掏钱买的是增长的预期，一旦预期

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re）要求组织随时间量化、跟踪并记录 AI 风险。对于智能体而言，trace 和评估分数正是该功能所要求的证据。 团队现在可以做什么 这与本平台提出的论点相呼应：可靠性才是智能体 AI 的真正考验。上述研究为该论点补充了度量层面的细节：可靠性不是一次性观察到的属性，而是必须持续度量的一个范围。 研究指向一小组习惯，而主要模型提供商也推荐了其中许多相同的做法。OpenAI 的智能体构建实用指南告诉团队，在优化之前要“设置评估以建立性能基线”，并在智能体超过设定的失败尝试次数或面临高风险操作时，将控制权交给人类。Anthropic 建议在智能体自主行动之前“在沙箱环境中进行广泛测试”。 在实践中，这意味着几个具体步骤。像对待代码一样，将提示词和工具描述纳入版本控制。针对固定数据集测试每一次提示词更改，并预期得到一系列结果，而不是单一数字。每个测试用例运行多次，因为一次通过会掩盖不一致性。在 trace 中记录工具输出，这样失败的工具就无法隐藏在成功状态码背后。将自动评判分数视为估计值，并用人工检查加以核对。 这些习惯都不需要模型能力取得突破。它们需要的是把 AI 智能体当作它本来的样子：一

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力承诺，一个足以让人当场关掉页面的数字。Jeremie 的拆法是按单价算：Nscale 那单的价码是每吉瓦 1000 亿美元，所以半万亿只够买 5 吉瓦。而他们现在已经上线的算力还不到 5 吉瓦，签下来的吉瓦数远高于这个。承诺和实际需求之间，留了一大段缓冲。Jeremie 是从机房那一侧看这份文件的。过去几周市场一直在砸那些裸暴露在 Anthropic 和 OpenAI 身上的资产，因为没人敢按一家未上市公司的信用去给数据中心融资。 横向比一下就知道这有多保守。去年 OpenAI 被骂的时候，年化收入 200 亿美元，承诺 1.4 万亿。Anthropic 是 800 亿 ARR 对 5000 亿承诺，账上还有 1000 多亿现金，加上这轮融资和 Google、Amazon 已经答应的钱，会超过 2000 亿。Broadcom 那单 420 亿美元是买 TPU 的，Google 那 400 亿带里程碑，其中一个里程碑就是完成上市。 它没有全押长约。除了 Nscale 这种长单，还有一批 SpaceX 式的按需合约，GB300 每小时 14 美元，随时能取消，对应的锁定金额只有每吉瓦 1

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的立场，这拉大了与开源模型的差距。这是一个可以接受的决定，但随着时间的推移，当开源模型的现有工作流成为经济的关键因素时，它可能会变成一个错失行业核心经济引擎所在的基准。 开源模型由此而来的衰亡被大大夸大了，但我确实认为之前的指数过于强烈地抬高了开源权重模型。看看 Kimi K3.1 Pro 发布时的这张图——是的，开源模型很强，在某些情况下很有用，但最好的 OpenAI 和 Anthropic 模型在灵活性和可靠性上已经领先了一大步。 AAv5 中，开放模型落后最多的部分评测是“科学”类评测，例如 terminal-bench-science 和 CritPT v2。开放模型确实落后，但其价值主张从来就不是在前沿真正展开竞争。开放模型经济将围绕以下方面展开： 将具有高推理市场需求的专业领域降至硬件的商品价格。 允许拥有智能、将其专门化到内部数据，并在经济中的众多公司中控制内部智能体。 这两者都需要很长时间才能实现，并且在基准测试中只得到部分体现。目前算力供给如此之低，以至于开放模型提供商也在赚取可观的利润——当这一利润缩小时，我们就会知道这套体系开始运转了。企业扩散也是同样的情况，其确

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“如果是人给你发短信，对比计算机给你发短信，你觉得哪一个更准确？”另一家为应急管理者提供AI软件的公司Preppr的创始人贾斯汀·斯奈尔说。 他说，答案取决于接收信息的人。 直达你的收件箱：与Kernel Panic一起深入数字安全的世界 我们与Muse AI智能体进行了色情短信互动——而Meta表示这完全没问题 重磅报道：认识DEA首屈一指的加密货币侦探 OpenAI正在惹恼数学家 想要更好的搜索结果？将WIRED设为Google的首选来源。主题：应急、灾害防备、救灾、气候、极端天气、人工智能。AI智能体成为媒体新宠受众。随着智能体走向主流，一些出版商希望人们能为专为AI而非人类定制的内容付费。凯特·泰勒。特朗普的“道德约束性”AI“协议”、AI智能体的崛起，以及选票上的极端分子。本周在Uncanny Valley节目中，我们讨论科技高管签署的自愿性AI安全协议、面向普通人的AI智能体，以及在美国中期选举中竞选公职的极端候选人。布莱恩·巴雷特。AI黑客留下烂摊子，AI公司却不买单。强大的AI模型持续制造混乱，但其目标对象并未广泛寻求正义。相反，他们被鼓励采用同样的工具。帕雷什·戴夫。

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将更多工作交给AI，它们还预计在未来几年将员工规模缩减10%至15%。麻省理工学院的研究显示，就目前而言，企业尚未从AI中获得显著的生产率提升。 智能体是一种“身份象征” 一批初创公司和大型科技公司正在推动AI智能体的发展，向企业推销自动化同事。 Viktor让企业创建自己的“AI幕僚长”，Lindy则为企业提供可定制的智能体，用于销售、客户支持或行政工作。OpenAI的Dots、Anthropic的Claude Cowork和微软的Scout都能与数千种其他工具集成，在员工下班后继续处理项目。 这些产品都向企业承诺了一个诱人的梦想：可以源源不断地造出新同事，他们从不打卡下班、从不抱怨，也不会引发人力资源问题。把工作交给智能体也比雇人更便宜，因此智能体与人类的高比例成了初创公司引以为豪的一点。 “这就是身份象征，”旧金山AI工具初创公司Wordware的幕僚长拉斐尔·洛佩斯·穆尼奥斯（Rafael López Muñoz）说。把部分工作外包给智能体“能极大地节省时间”。 例如，Lindy过去有近50名员工。如今，在裁掉三分之一员工后，该公司表示约有20名员工，并用AI智能体填补了许多空

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多年来，业界一直为量子计算改写网络安全规则做准备。然而，AI 抢先一步到来了。 今年夏天，OpenAI 的智能体突破了某项网络安全评估，并侵入了 Hugging Face 的生产系统。它们利用漏洞、使用窃取的凭据，一路潜入另一家公司的基础设施，这一切都是为了获取测试答案。OpenAI 的事件报告描述了这些模型如何将各个步骤串联起来达成目的。 这仅仅是个预演。自那以后，AI 帮助发现了互联网大部分所依赖的软件中的弱点。就在上周，各公司纷纷紧急修补 PHP 中的关键漏洞，而全球约 70% 的网站都运行在 PHP 之上。这些漏洞已存在十多年，直到研究人员通过 OpenAI 的 Patch the Planet 计划才帮助发现它们。同一天，eMudhra——一家被所有主流浏览器信任的证书颁发机构——被发现使用的加密密钥极其薄弱，其中一个密钥竟然就是数字 4。 这类错误一直存在，但模型在发现弱点并找出利用方法方面正变得越来越强。这一进展在 AI 安全研究所的评估中清晰可见，较新的模型能够完成日益复杂的网络任务。 更严重的漏洞也在被不断报告。面对日益增多的漏洞，安全团队必须确定哪些弱点对其业务构成

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。有一笔800亿美元的亏损，但这主要是会计处理问题，与 underlying business 无关。如果剔除这笔亏损以及其他一些费用（包括员工薪酬），我们看到2026年上半年调整后收入为16.2亿美元。我之前曾问过，AI能否赚到足够的钱来养活自己，而Anthropic的S-1给出的答案似乎是：至少对这家公司而言，至少就目前而言，可以。 Anthropic比OpenAI或埃隆·马斯克克制得多，而这似乎正在带来回报。（Anthropic只把OpenAI和谷歌列为竞争对手。下次好运吧，埃隆！）该公司从未发布过AI图像生成器、AI版TikTok克隆或AI老婆。相反，它专注于编程和网络安全等任务，始终紧盯计算机最容易做到的事：更多的计算机。而且它专注于企业市场，这个市场不像消费者市场那样善变。其净收入留存率为900%。相当不错！这些收入也不是来自消费者。2026年上半年约四分之三的客户每年支出至少10万美元。 另一方面，Anthropic面临激烈的竞争压力——既来自其他前沿实验室，也来自开源模型。其他前沿实验室也都在争相冲向最前沿。Claude Opus 5.5目前位居Epoch能力指数榜首，

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终身 (点击这里！）——面向新订阅者。这是支持我工作的绝佳方式，而且你能以低于几乎所有竞品通讯的价格获得极其丰富的价值。 过去几个月里，我发表了一篇 两 部分 的指南，介绍AI债务世界；一篇分析 生成式AI对全球经济（可疑）影响的文章；对AI基础设施领域最大参与者（如NVIDIA）的深度分析（第 一 部分和 二) 和 Oracle（第 一 和 二），如何 OpenAI 最终会杀死 Oracle, 以及 风险投资如何杀死自己. 如果你想联系我——尤其是如果你掌握关于Anthropic、OpenAI、Blackstone或AI泡沫中任何其他公司的劲爆信息——请通过Signal联系我，账号是ezitron.76。你也可以在你的Bloomberg Terminal上通过IB找到我。 上周, 我在我的通讯开头引用了Apollo首席经济学家Torsten Slok的一句话，请原谅我， 我不得不再引用一次, 强调 他的: 尽管人工智能领域有巨额投资和广泛炒作，但这项技术在美国科技行业之外的企业界没有带来任何财务回报。 Mag 7 的人均营收在上升，但标普493指数的人均营收持平，见下方第一张图。M

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今年夏天，数百个OpenAI智能体试图在一项网络安全测试中作弊。它们突破了测试环境，并成功入侵了Hugging Face——它们认为该网站掌握着关于自己将如何被评分的线索。大约同一时间，另一个OpenAI智能体访问了澳大利亚政府网站上的私人文件。这个问题绝非OpenAI独有。此后数月间，Anthropic、Google和Meta也披露了其智能体偏离正轨的事件。令人担忧的是，在许多案例中，这些智能体都躲过了专门负责监控它们的研究人员和安全团队。 AI智能体正在采取未经授权的行动，而开发和运行它们的公司大多依赖运气和事后追责来减轻任何有害影响。它们必须采取更多措施来确保安全。正因如此，欧盟监管机构和美国各机构有理由呼吁智能体开发者和部署者实时监控智能体。但这些规则假定公司能够看到其智能体在做什么以及为什么这样做——而现实中，它们缺乏足够的可见性。 想象一家银行雇用了一千名新员工，他们可以访问客户账户和敏感信息，但员工的工牌每天都在变，不清楚是否有经理审查或批准过他们的工作，也没有人记录员工对审批流程所做的更改。这种可见性的缺失，正是我们如今在智能体上面临的处境。 随着智能体在从金融到政府再

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