ARR反超OpenAI，Anthropic重寫token經濟學

剛進入4月，Anthropic的年度經常性收入（ARR）就超過了OpenAI。這比預期還要早上幾個月。而且，種種跡象顯示，Anthropic的超級IPO也或搶在OpenAI之前。

如果把ARR視為AI市場對token的底層調用結構的映射，那么，兩家公司市場地位的反轉，更像是AI市場的增長重心，以及token經濟學的定價邏輯，正在發生偏移的明確信號。

市場對此早有預期。只不過，Anthropic CEO阿莫迪（Dario Amodei）此前在算力部署上的相對保守，一度引發外界對其收入增長受限的擔憂。近期，服務器不穩定與用戶限流減速也印證這都是事實。

這次，Anthropic在宣布與谷歌、博通達成3.5GW下一代TPU算力集群的同時，披露了它的ARR突破了300億美元。截至2月底，OpenAI的ARR約為250億美元。

ARR的局限與超越

嚴謹地看，兩家公司ARR無法直接橫向對比。媒體曾披露過，兩家公司對收入確認的會計原則并不一致，這或許也影響到了ARR統計口徑的不同。

具體而言，OpenAI的模式是凈額法，微軟賣OpenAI的模型給Azure客戶，OpenAI拿走銷售額的20%，也只把那20%的分成，記作自己的收入。不過，目前尚不清楚OpenAI將如何核算其通過亞馬遜網絡服務（AWS）產生的收入，這是兩家公司之間新協議的一部分。

而Anthropic的模式是總額法，AWS、微軟、谷歌轉售Claude模型，把100%的銷售額全部記作自己的收入，然后給云廠商的那部分分成，記作 “銷售和營銷費用”。

不過，盡管口徑存在差異，縱向對比的增速的分化，仍提供了一個值得關注的信號。過去三年間，Anthropic幾乎每年接近10倍的增長，明顯快于OpenAI約3倍的擴張。這一差異可能對應著其所覆蓋的交易規模處于更陡峭的擴張區間。某種程度上，這也與當前企業側對token調用的需求增長，快于消費側的結構性特征相呼應。

2023年10月，Anthropic的ARR約為1億美元；14個月后，攀升至10億美元；到了去年底，這個數字已經進一步升至90億美元。到了2026年，1年10倍的速度，沒有放緩的跡象。2月達到140億美元，3月升至190億美元，如今最新數字達到了300億美元。

反觀OpenAI，它的ARR增速約為1年3倍。從2023年到2025年，公司ARR從20億美元增長為超過200億美元。到了今年，兩個月時間里ARR增長了約25%，至250億美元，仍未逃離一年三倍的引力束縛。

如果將過去幾年的增長斜率機械外推，在不考慮算力約束、價格變化與客戶結構調整的理想情形下，到年底超級IPO窗口期，Anthropic的ARR或將逼近1000億美元，而OpenAI則在600億美元左右。

屆時，資本市場的關注重心，可能更多轉向增長斜率更陡的一方。事實上，二級市場已經率先完成重估，6億美元的OpenAI股份缺乏承接，Anthropic卻遭到瘋搶。也正因如此，關于IPO節奏的取舍，可能變得更加敏感。OpenAI內部傳出其CFO與CEO奧特曼在IPO的意見上出現了分歧，前者主張延后，后者堅持要在10月，搶在Anthropic前頭。

算力約束正是此次Anthropic與谷歌合作所要解決的。客戶結構調整也在潛移默化發生。美國戰爭部給它扣上一頂“供應鏈風險”大帽子后，不少訂閱用戶從OpenAI轉向了Anthropic。

token經濟學的變軌

價格當然也會變化。但它會逐步向更適配企業使用結構的定價方式傾斜。年初以來，黃仁勛從算力與產出關系的角度重述了token的價值，而Claude Code則通過建立模型、harness與技術的框架，將token從單純的計量單位，推向更接近流程與控制的資源。

在黃仁勛的框架下，推理的token經濟學，是一條吞吐量（Throughput，TPS/兆瓦）與交互性（Interactivity，TPS/用戶）之間展開的價值曲線。前者往往對應消費市場的大規模生成場景。一次調用往往對應一輪問答，token成本與輸出長度大體掛鉤，因此吞吐量越高，單位價格越低，也就越具優勢。

2026/03/18 完整閱讀 >

后者則適用于那些對延遲極為敏感的高經濟價值場景。當AI可以替代人類完成數小時甚至數天的編程工作，執行速度本身就成為價值的一部分；當多個智能體協同完成復雜流程時，延遲更是直接約束系統可用性。在這種情況下，響應速度開始成為決定token價值的關鍵變量。

而另一方面，在Claude Code逐步滲透的白領工作場景中，token越來越多地承擔系統控制的角色，其成本取決于是否觸發特定能力邊界。一個智能體系統為了得到可靠結果，往往需要經歷多輪規劃、執行、測試與回退，其代價體現為額外的調度復雜性、token開銷與延遲累積，從而顯著推高總體消耗。

這也意味著，token經濟學正在從“線性計價”走向“邊界驅動的非線性計價”。

OpenAI也在進入這一領域。在迅速調整戰略方向后，目前，OpenAI面向企業的收入顯著提升，營收占比達到40%，預計年底與消費者業務持平。其中，Codex的周活躍用戶超過200萬，過去三個月增長了5倍。

但相比之下，Claude Code已經通過harness快速迭代，構建起一套更具黏性的系統能力。從功能到結構層面，每周都會引入新的鉤子（hook，本質上是工作流中的可插入控制點）、技能系統、工作樹以及MCP集成，使模型不再只是調用工具，而是逐步嵌入到完整的工作流之中。因此，行業競爭的焦點，正在從模型能力本身，轉向誰能更早鎖定用戶的工作流與控制權。

2026/03/31 完整閱讀 >

更關鍵的是，下游企業仍然受到成本約束，需要在這套不斷演化的智能體系統中，以更少的“控制token”去約束更大規模的“生成token”，以避免無效計算的浪費。換言之，token不再只是被動消耗的資源，而是需要被精細調度的控制變量。

與此同時，整個智能體系統中，模型與harness層之間的邊界也在不斷移動。當模型內生地吸收某些能力時，原本用于補償模型能力的harness組件，便會從“必要投資”轉變為“額外負擔”，并最終被系統內部替換或消解。

這也意味著，token經濟學更像一張隨模型能力移動的邊際收益曲線。在這一轉變過程中，Anthropic 顯然更早地完成了對這一結構的押注與布局。

當工具的演進速度超過用戶的學習速度時，遷移本身就變得困難；而一旦整個工作流程圍繞Claude Code所定義的token使用方式構建，企業客戶所綁定的，就不再只是工具本身，而是其對應的邊際收益曲線。

今年2月，Anthropic擁有500家年消費額超過100萬美元的企業客戶，一個多月時間后，已經翻倍至超1000家。14個月前，Claude Code甚至尚未推出，而今天，其相關業務已達到約25億美元的ARR。

銷售AI，還是定義下一代基礎設施

Anthropic還在加碼，與多家私募股權機構合作，成立一家新公司，旨在向其投資組合公司銷售智能體系統。本質上，這是在對外復制一套關于token如何被使用、被約束，并最終轉化為生產力的方式。

當前，Anthropic的局部領先，本質上建立在對新一代智能體網絡基礎設施的重構之上。當AI智能體開始成為“下一代網絡”中的主要參與者，token的生成、調度與定價方式，也隨之脫離了傳統互聯網以流量和訂閱為核心的計費邏輯，原有的互聯網基礎設施也將部分失去適用性。

這一點在其對OpenClaw的限制中體現得尤為明顯。Claude的訂閱體系面向的是人類用戶；如果是內部智能體，額外消耗姑且還能在其自身harness所定義的邊際收益曲線中被吸收與優化；而OpenClaw則代表一種不受其控制的“外部智能體調用”，其token消耗無法被納入既定的調度與定價體系之中。上周 Claude Code 的意外開源，某種程度上放大了這種“外部調用”的潛在規模。

這一切，正如小米模型負責人羅福莉所言，真正的出路，并非更便宜的token，而是模型與harness的協同進化。只不過，Anthropic已經率先定義了這套規則，并由此定義了token如何被使用，以及價值在何處生成。