很多人可能會覺得，Anthropic這家公司，靠Claude聊天機器人賺錢的。

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包括我一開始也這么想，但去查了一下才發現，情況比這個有趣得多；Claude在聊天機器人市場，份額只有3.5%。另一邊，ChatGPT一個人就拿走了六成。

就這么一家產品賣不過對手的公司，今年6月1號，悄悄向美國證監會交了上市申請；估值9650億美元，差一步就破萬億，跟OpenAI差不多站在同一個臺階上。

一個賣不過對手的產品，撐起一個不輸對手的估值，那資本押的，肯定不是那個聊天框，對吧？那是什么呢？

Anthropic大概八成的收入，來自企業客戶。這些企業不會去網頁上跟Claude聊天。他們走API，按用量付錢。

API這個概念，其實不難理解。

你在網頁上跟Claude聊天，那是零售，一杯一杯買咖啡。企業走API接入呢，相當于把整條咖啡生產線租回家，按出杯量結算。

一個做零售，一個做批發，這兩種玩法，天差地別。

ChatGPT轉的是典型的產品飛輪：用戶越多、名氣越大、新用戶越多；Anthropic從來就沒把這個輪子轉起來過，當然，它也不需要。

它的輪子是另一套邏輯：

模型能力越強，企業越愿意按用量付費；拿到錢，去買更多算力；算力訓出更強的模型。就這樣一環扣一環，自己咬著往前走。

你看，這個鏈條里，沒有「用戶增長」這一環。只有「能力」和「付費」，兩個齒輪互相咬合著轉。

我查了一下數據：

Anthropic的年化收入，2024年底是10億美元。到2025年底，到了90億。今年4月，路透說這個數字沖到了300億。

兩年不到，翻了30倍。所以你看，聊天產品賣不賣得過對手，也許沒那么重要。真正值得問的問題是：這300億，到底是誰掏的？

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說出來你可能不信。掏錢最多的，是程序員。

300億的盤子里，企業客戶有30多萬家。兩年前這個數字還不到1000。名單上的行業五花八門，金融、咨詢、制藥都有。

把這30萬家拆開看，掏錢最狠的是同一類人。

Anthropic自己發過一份使用報告；API流量里，計算機和數學類職業占了44%，是所有職業里最大的一塊，講直接點，這家公司是被程序員養大的。

程序員的錢，大頭流向一個產品：Claude Code。

這個產品沒有網頁。它裝在程序員的命令行里，命令行你大概見過，黑底白字的窗口，電影里黑客敲的那種。

程序員在里面鍵入一句話：幫我修掉這個bug。它就自己去讀代碼、改代碼、跑測試，干完了交給你過目。像一個替你干活的實習生，住在電腦里。

這個產品2025年2月才上線。我查了一下它的收入，今年2月年化已經干到25億美元。

12個月，從零到25億。軟件史上最快的增長曲線之一。買單的一半以上是企業，Netflix、歐萊雅、畢馬威都在客戶名單上。

這里有個細節值得琢磨：

AI模型千千萬，程序員的錢卻集中流向了Claude一家；風投機構Menlo Ventures去年底統計過，編程模型這個市場，Anthropic占54%，OpenAI只有21%。

我自己的看法是，程序員是全世界最難伺候也最誠實的客戶，寫出來的代碼到處是bug的模型，騙不到他們一分錢。所以，54%的份額，是幾百萬程序員用腳投出來的。

這群人還有個特點，付費意愿高得嚇人。

普通人訂閱一個AI聊天工具，一個月20美元都嫌貴。企業給程序員配Claude Code，一個月一兩百美元，眼都不眨。

更妙的是這東西進公司的路徑。

Anthropic沒養多少銷售去敲Netflix的門。敲門的卻是Netflix自己的程序員：先花20美元訂一個月，用順手了，回頭跟老板說，給整個組都配上吧。

等于客戶的員工，免費替它跑了銷售，這筆賬也很好算。程序員是公司里最貴的工種，工具能讓他快上一截，這點錢就值回票價。

到這里，飛輪前半圈看清楚了：模型代碼寫得好，程序員就掏錢。掏得又多又爽快，兩年翻了30倍。

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我順著這條線又挖了一下，發現把Claude Code用得最狠的那批程序員，居然是Anthropic自己家的人。

今年1月，達沃斯論壇。Anthropic的CEO阿莫代伊當眾說了一句話。

他說：我手下的工程師告訴我，我已經不寫代碼了，我只讓模型寫，我來編輯。

別覺得這只是個別人在炫技。按阿莫代伊自己的說法，5月份合并進Anthropic產品代碼庫的代碼，大約80%出自Claude之手。

Claude Code的負責人切爾尼，就是親手造出這個產品的人，也在社交媒體上曬過自己的工作量：

一天交付22個代碼包，第二天27個。每一個都百分之百由Claude寫成。他自己已經幾個月沒手寫過一行代碼了。

順便說一句，這些數字全是Anthropic自己說的，沒有第三方審計。你可以打個折扣聽。但事情本身是確鑿的：這家公司的工程師，正在用Claude制造下一代Claude。

我覺得，這才是理解Anthropic那條增長曲線真正的鑰匙。

AI有很多能力。寫文案、畫圖、做客服，這些都能賺錢。區別在哪呢？錢賺完，這一單干完就結束了。

寫代碼這個能力，是個例外。

為什么？因為AI模型本身就是代碼堆出來的；訓練、調試、數據清洗，都需要寫代碼。一個會寫代碼的AI，就是一個能參與制造自己的AI。這就像一個回路增強，自己給自己加力。

打個比方你就懂了：

一家印刷廠，印書賺錢。這是普通生意。有一天，它開始印一種特殊的圖紙，照著圖紙能造出更快的印刷機。新印刷機印圖紙更快，更快的圖紙又造出更快的機器。

別的生意是線性的，干一單是一單；這門生意不一樣，它會自己踩油門。

Anthropic現在是這家印刷廠。模型替全世界的程序員寫代碼，收進來的錢買算力。自家工程師再用模型寫代碼，造下一代模型。外圈賺錢，內圈提速，兩個圈咬在同一根軸上。

行業里管這個叫「自舉」。自己把自己舉起來。

這個詞以前是個比喻。今年開始越來越像個事實。阿莫代伊在達沃斯還說了另外一個數字：行業距離AI從頭到尾包辦軟件工程，可能只剩6到12個月。

聽到這里，你大概能理解資本市場那個近萬億的估值了。資本在賭一臺越轉越快、而且看不到頂的機器。

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看到這里，你可能已經心動了，覺得這公司穩了。

不過，別急著下結論。我把這臺機器拆開看了看，發現數字部分是真的，但里頭也摻了些水。

先說真的部分。

去年這時，Anthropic還在跟投資人打預防針，說盈利至少等到2028年；結果今年二季度，單季收入109億美元，比一季度翻了一倍還多，順手做出了5.59億美元的運營利潤。

整個大模型行業第一家盈利的公司，OpenAI自己的預期，是2030年才能見到錢。

利潤哪來的？算力成本被打下來了，推理毛利率從38%爬到了70%以上。

翻譯一下你就有概念了：以前收100塊錢，62塊要燒給機房。現在收100塊，機房只拿走30塊。同樣一單生意，利潤空間翻了一倍。

燒錢也是真的，而且燒得更兇；光跟谷歌一家，它就簽了五年2000億美元的算力大單；掙得多，花得更多，油門和油耗一起踩到底。

到這里都是實打實的。下面說兩塊要打折的：

第一塊，記賬口徑的問題。Anthropic的收入里，有一部分是通過亞馬遜、谷歌的云平臺賣的；這部分它按總額記賬，客戶付的每一分錢都算自己的收入，分給平臺的錢另計成本。

OpenAI不這么記。同樣一單100塊的生意，兩邊記出來的數字不一樣大；300億那個數沒造假，但跟OpenAI直接比，比不了。

第二塊，關于燃料。

我查了下，去年7月，一家叫METR的研究機構干了件挺較真的事。16個程序員，246個任務，一半用AI，一半不用。

程序員們自己覺得AI能省20%的時間，結果實際測出來，用AI的那組，平均慢了19%，最扎心的是，沒有一個人察覺到自己慢了。

當然，這個研究有局限。樣本小，測的還是舊模型，它掀不翻什么結論，但捅破了另一層東西：

全世界企業排隊給程序員買AI工具，這筆賬的依據，大部分是程序員自己的體感；而體感這個東西，剛剛被證明能差出40個百分點。

錢、份額、盈利都真。但錢背后那個「AI讓程序員更快了」的共識，到目前為止，一半靠數據，一半靠信仰。

說白了，這臺機器燒兩種燃料：算力，和信仰。

6月1號，Anthropic交表，一周后，OpenAI跟著交了。兩臺燒著同樣燃料的機器，馬上要開進同一個市場，讓出錢的人去投票。

對了，最后說個數。我查了一下，Anthropic沒公布過官方員工數，外面的估計從2300到5200人不等；就按最大的5200算，300億的年化營收攤到每個人頭上，將近600萬美元。

當年谷歌做到300億年收入，用了3.2萬人；Salesforce用了7.9萬人。

這家公司用了不到對方一個零頭的人，干出了同樣大的盤子；想想也對，他家八成的代碼都是Claude寫的，要那么多人干嘛。

寫到這，我想到了一個詞叫做：單點擊穿。

很多時候，我們只需要找準一個點，把它打穿，剩下的事會自己長出來。Anthropic押的那個點叫寫代碼，打穿之后，程序員替它賣貨，Claude替它造Claude。

一招，吃到了萬億，多么樸素的道理啊；感嘆。