第二家2万亿级AI独角兽诞生！Anthropic宣布300亿美元融资

　　 这轮融资后Anthropic估值也成功实现翻倍。

　　北京时间2月13日，OpenAI强有力的竞争对手Anthropic宣布完成G轮融资，共筹集300亿美元，投后估值达3800亿美元（约合人民币2.6万亿元）。

　　这是目前大模型行业第二大规模的融资，仅次于OpenAI 去年历史性的400亿美元交易，也使得Anthropic成为全球第二家2万亿级AI独角兽——OpenAI的最新估值为5000亿美元。

　　去年9月，Anthropic才宣布完成 130 亿美元的F轮融资，估值为1830亿美元，这轮融资后Anthropic估值也成功实现翻倍。按这一估值计算，Anthropic在全球上市公司中能排进Top30。

　　Anthropic本轮融资的明星投资者名单不少，官方公告显示，这轮融资由新加坡政府投资公司 (GIC)和 Coatue 领投，联合领投方包括 DE Shaw Ventures、Dragoneer、Founders Fund、ICONIQ 和 MGX。

　　此外，重要投资者包括黑石集团、高盛另类投资增长股权基金、摩根大通、摩根士丹利投资管理公司、卡塔尔投资局 (QIA)、红杉资本、淡马锡等。该轮融资还包含此前已披露的部分战略投资，微软计划投入最高50亿美元，英伟达则承诺最高100亿美元。

　　支撑Anthropic高额估值的是旗下大模型Claude及其带动的业务增长。Anthropic在2023年3月推出Claude模型，一直以来在编程、数学等领域性能领先。官方披露，自成立以来至今不到三年时间，Anthropic就实现了140亿美元（约合人民币967亿元）的年化收入。过去三年，这一数字每年都增长超过10倍。

　　官方称，财富10强企业中有8家已成为 Claude 的客户。过去一年，年消费超过10万美元（按年化收入计算）的Claude客户数量增长了 7 倍。最初仅将 Claude 用于单一用例（API、Claude Code 或 Claude for Work）的企业，正在逐步扩展其在整个组织内的集成。两年前，年消费超过 100 万美元的客户仅有十几家，如今，这一数字已超过 500 家。

　　Claude模型的特点是编程能力较为突出，是Cursor等编程工具平台接入的最受欢迎的模型。2025年2月，Anthropic推出了自家AI编程工具Claude Code，并在2025年5月宣布全面开放，从研究预览转为正式产品。在交流中，有不少开发者对第一财经提到，在代码场景里，Claude Code是体验效果最好的编程工具。

　　Anthropic的博客提到，Claude Code 的年化收入已超过 25 亿美元，自 2026 年初以来，这一数字翻了一番还多。自 1 月 1 日以来，Claude Code 的每周活跃用户数量也翻了一番。自 2026 年初以来，Claude Code 的企业订阅用户数量增长了四倍，企业用户收入已占 Claude Code 总收入的一半以上。

　　作为对比，Anthropic的竞争对手OpenAI此前透露，2025年年化营收突破了200亿美元。从这个趋势来看，Anthropic已经追赶得越来越近了。

　　一直以来，Anthropic都被认为是OpenAI最强劲的竞争对手之一，公司的核心团队来自OpenAI，创始人曾是OpenAI的研究副总裁。此前就有行业人士对第一财经表示，Anthropic的胜面不小，一方面，其团队在算法上与OpenAI几乎没有差距，且Anthropic背后有亚马逊、谷歌这样的靠山，算力方面也并不缺。

　　面对竞争压力，OpenAI也在加速推进自身产品与融资计划，积极布局AI编程工具Codex，上周发布了新版模型GPT 5.3-Codex，就在今天，Cerebras 与 OpenAI 宣布推出最新的 GPT-5.3-Codex-Spark 模型，被定位为前述模型的“精简版”，主打极致的推理速度。

　　同时，也有消息称，OpenAI 正计划在2026年进行新一轮融资，目标高达1000亿美元，公司估值将从2025年10月的5000 亿美元推高至8300亿美元。

　　尽管收入在高速增长，但大模型独角兽仍然需要高额融资来维持AI模型的研发与训练成本。

　　算力投入以及与谷歌等科技巨头的竞争正在抬升资本开支门槛。根据最新财报，亚马逊、谷歌、微软和Meta四家科技巨头，在2026年拟用于数据中心与芯片领域的资本支出合计将高达6600亿美元（约合4.6万亿元人民币）。

　　Anthropic表示，本轮融资将助力公司的基础设施扩展，使 Claude 能够覆盖客户所在的所有地区。博客还提到，Claude模型使用多种硬件来训练和运行，包括亚马逊Trainium、谷歌TPU 和英伟达GPU，这意味着团队可以根据工作负载选择最合适的芯片。