江苏
10月8日，独立金融研究机构New Constructs一份报告将Anthropic即将进行的IPO称为“2026年最荒谬的IPO”。
该机构给这家冲击2万亿美元估值的AI公司仅估值1,500亿美元，两者相差92%。
（New Constructs官网）
但这件事值得追问的，不只是“估值贵不贵”，而是：两种估值体系在Anthropic身上正面碰撞，谁对谁错？
这取决于你看的是2025年的亏损表，还是2028年的收入线。
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估值分歧巨大
撇开New Constructs给出的最低估值，华尔街对Anthropic估值评估同样“天差地别”。
部分早期接触投行、硅谷风投及内部投资者对Anthropic IPO估值的前瞻性定价为2万亿美元。主要逻辑按 2026年中650亿年化营收，以及2028年预计破1,900亿的爆发式增长预期定价。
Lead Edge Capital公开市场投资组合经理Evan Skorpen和联博中小型成长股首席投资长Samantha Lau认为，在公开市场上，1.5万亿美元才是更接近合理的定价。
他们认为硅谷风投对闭源AI模型的喊价过于狂热，在考虑大环境波动及宏观风险后进行了理性的下调。
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420亿亏损，账该怎么算？
New Constructs的核心论据之一很直白：Anthropic 2025年营收仅46亿美元，净亏损却高达420亿美元。要撑起2万亿美元估值，利润需要达到英伟达过去一年的净利润（超1,900亿美元）的两倍。
这在任何传统估值框架下都是荒谬的。
但这份420亿美元的净亏损，有一个关键细节被很多人忽略了。
根据招股书披露，420亿净亏损中约340亿美元来自融资工具公允价值变动。这些是早期融资中发行的可转换股权工具，随着Anthropic估值飙升，需要在账面上按市价重计量。估值越高，账面亏损越大。这不是烧掉的现金，而是会计处理上的“账面悖论”。
剔除这340亿后，Anthropic2025年的实际运营亏损约为80.6亿美元。到了2026年Q2，公司已经实现约5.59亿美元的正向调整后运营利润，成为头部模型厂商中率先跨过季度盈利拐点的。
问题就变成了：New Constructs用420亿做分母去论证“商业模式不可行”，这个论据到底站不站得住？
这就是“个股深度研究专家”该上场的时候了。
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IPO到底为谁服务？
New Constructs最尖锐的指控是：这次IPO的目的不是为公开市场投资者创造财富，而是为华尔街金主提供流动性。
要验证这个说法，需要看清楚Anthropic背后的资本结构。这同样是个股研究专家的活，不只拆财报，也拆“谁在背后、利益怎么绑定”。
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谷歌（Alphabet）持股约14%，亚马逊自2023年底起累计投资80亿美元。英伟达也在洽谈以基石投资者身份投入最多100亿美元。
这里有一个关键的结构性问题：Anthropic 的股东同时也是它的供应商和竞争对手。
谷歌提供TPU算力和云服务，同时自研Gemini模型与 Anthropic的Claude竞争；亚马逊提供AWS Trainium芯片和云服务；英伟达提供GPU。
New Constructs所说的“为华尔街金主提供流动性”，在这个交叉持股的结构下，确实不能完全忽视。
但反过来看，这种深度绑定也是AI资本循环的一部分：英伟达投资Anthropic → Anthropic拿IPO资金采购云和GPU → 云厂商再向英伟达购买芯片。
钱在产业链内部循环，每一轮都形成收入、订单和估值。
这套循环能强化增长，也会制造争议。如果供应商投资客户，客户再拿资金购买供应商产品，投资者必须分清最终需求和资本推动的需求。
New Constructs往期战绩
New Constructs的创始人David Trainer确实有过精准预判。
2019年他将WeWork定义为“最荒谬IPO”，六周后WeWork撤回上市，2023年破产。2021年，他看空Allbirds，这家公司从41亿美元市值跌到3,900万美元出售资产。
但David Trainer也错过。2020年“最荒谬IPO”给了DoorDash。如今DoorDash的市值830亿美元，比上市时还高。
David Trainer曾说：“市场总会发生些疯狂的事，我不能受此困扰，我必须坚持自己认为正确的看法。”
这句话的潜台词是：他的框架只认现金流和当期利润，不认“终局叙事”。
Anthropic的估值，恰恰建立在终局叙事之上，如果2028年营收真能达到1,900-2,000亿美元。若按2028年远期营收计算，2万亿估值对应的市销率只有10倍。
这场争论的本质，不是“Anthropic值不值钱”，而是“你用什么尺子量它”。
用2025年的亏损表去量，它不值。用2028年的收入线去量，它可能被低估。两种尺子都没错，但它们量的是同一个东西的不同时间截面。
Anthropic的IPO不仅是AI行业的里程碑，也是一次对“如何给不赚钱的高增长公司估值”的终极测试。与其站队多头或空头，不如用Alice建立一条可复核的证据链：
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