Riassunto:
Il 26 ottobre è stato riferito che Anthropic aveva presentato i documenti IPO all'autorità di regolamentazione dei titoli statunitense. Questa società di intelligenza artificiale che è cresciuta rapidamente con Claude e gli strumenti di programmazione è finalmente finita sotto i riflettori del mercato dei capitali. Questa doveva essere una storia di successo aziendale.
Negli ultimi anni, Anthropic è gradualmente diventata una delle aziende più seguite nel mercato dell'intelligenza artificiale aziendale. Rafforza la programmazione, incorpora le funzionalità del modello nei flussi di lavoro degli sviluppatori e fornisce servizi di valore superiore ai clienti aziendali. Secondo i dati divulgati da Reuters, i ricavi di Anthropic nel 2025 raggiungeranno i 4,59 miliardi di dollari e i ricavi nella prima metà del 2026 aumenteranno ulteriormente fino a 16,29 miliardi di dollari.
Ma i documenti del prospetto hanno rivelato anche un altro lato: nella prima metà del 2026, la perdita netta di Anthropic ha raggiunto gli 80,7 miliardi di dollari. Di questo importo, circa 72,4 miliardi di dollari provenivano da variazioni del valore equo delle obbligazioni convertibili e non riflettevano deflussi di cassa. La vera perdita operativa è stata di circa 693 milioni di dollari.
Ma ciò che rende difficile per gli investitori respirare facilmente è che il prospetto di Anthropic prevedeva un impegno di almeno 518 miliardi di dollari nell'approvvigionamento di potenza di calcolo nei prossimi dieci anni, circa l'80% dei quali non può essere annullato o deve essere pagato indipendentemente dall'utilizzo.
Con questa IPO, Anthropic prevede di raccogliere 100 miliardi di dollari. Dalla sua fondazione, Anthropic ha raccolto un totale di 150 miliardi di dollari.
Il mercato azionario statunitense ha già espresso preoccupazione per l'enorme spesa per le infrastrutture di intelligenza artificiale e la quotazione di Anthropic ha risvegliato i fragili nervi del mercato.
Gli addetti ai lavori del settore hanno commentato che questo elenco è di grande importanza. Se le cose non andranno bene, l’intero mercato verrà trascinato al ribasso.
Anche OpenAI, che una volta seguiva Anthropic, recentemente ha cambiato spesso direzione. Da un lato ci si rivolge ai modelli a basso prezzo. Il 26 ottobre, OpenAI ha rilasciato una nuova generazione del modello di fascia media GPT-6.1 Terra, che utilizza i prezzi delle chiamate più bassi e le capacità di funzionamento del computer come importanti punti di forza.
Da questa parte dell'oceano, DeepSeek, che ha sempre puntato sull'economicità, ha aumentato più volte il suo attuale piano di finanziamento. L'ultima notizia è che il nuovo round di finanziamento supera i 100 miliardi di yuan e ha intrapreso un audace percorso di espansione. Diverse persone a conoscenza della questione hanno rivelato a Phoenix Technology che il team di DeepSeek si è espanso rapidamente di recente e che "il denaro raccolto deve sempre essere speso in posti ragionevoli". Più finanziamenti, più cose deve fare DeepSeek.
La competizione globale sull'intelligenza artificiale sta diventando più intensa che mai.
Anthropic, un modello commerciale, ha subito un'enorme perdita di 80,7 miliardi di dollari
Nel settore globale dell'intelligenza artificiale, Anthropic è sempre stato un quadro di riferimento rappresentativo.
A differenza dei prodotti che si basano principalmente sul traffico dei consumatori, Anthropic parte dalla programmazione e dai servizi aziendali e stabilisce gradualmente il proprio percorso di business. Claude ha accumulato utenti nella comunità degli sviluppatori e i clienti aziendali acquistano funzionalità del modello tramite chiamate API, abbonamenti a pagamento, ecc. Un modello non è solo una finestra di chat, ma uno strumento di produzione che rientra nello sviluppo del software, nell'elaborazione della conoscenza e nei processi aziendali.
L'attrattiva di questo percorso è semplice: le aziende sono disposte a pagare per strumenti in grado di migliorare la produttività e gli scenari ad alto valore di solito hanno una logica di pagamento più chiara rispetto alle normali applicazioni consumer.
Soprattutto nel campo della programmazione, il valore dell'intelligenza artificiale non si riflette più solo nel fatto che risponda in modo accurato alle domande, ma nella sua capacità di completare la scrittura del codice, il debug, il test e l'esecuzione di attività complesse. Per le imprese, se il modello può abbreviare il ciclo di sviluppo e ridurre la duplicazione del lavoro, ci sarà una base relativamente concreta per il pagamento.
Quando un CEO di AI Track ha comunicato con Ifeng.com Technology, ha ritenuto che Anthropic fosse un esempio importante del modello di business dell'intelligenza artificiale. "All'inizio tutti hanno scoperto che la codifica basata sull'intelligenza artificiale ha forti capacità di trasformazione commerciale. La prima cosa è arrivata da Anthropic. Ora Anthropic ha iniziato a produrre prodotti farmaceutici basati sull'intelligenza artificiale e ce ne saranno sicuramente altri che seguiranno in futuro."
Ma la qualità del reddito e la qualità dei profitti sono due cose diverse.
Secondo l'esame dei documenti del prospetto di Anthropic da parte di Reuters, la perdita operativa della società nel 2025 sarà di circa 8,06 miliardi di dollari e la perdita operativa nella prima metà del 2026 sarà di circa 693 milioni di dollari. La sua spesa per computer e infrastrutture durante lo stesso periodo è stata di quasi 9 miliardi di dollari, un aumento significativo rispetto a circa 2,3 miliardi di dollari nello stesso periodo dell’anno scorso.
Ciò significa che l'attività di Anthropic si sta effettivamente espandendo rapidamente, ma i costi delle risorse per sostenere l'espansione aziendale non possono essere ignorati.
Ogni token venduto da un'azienda modello non è generato dal nulla. La formazione richiede potenza di calcolo e l'inferenza richiede potenza di calcolo. L’espansione della scala utente e l’aumento della complessità delle attività continueranno inoltre ad aumentare il consumo di risorse informatiche. Soprattutto quando l’intelligenza artificiale passa dalla semplice risposta a domande alla programmazione di agenti e all’esecuzione di attività complesse, il modello potrebbe richiedere più cicli di ragionamento, chiamata di strumenti e verifiche ripetute, e cambierà anche la struttura dei costi dietro una singola attività.
Solo perché i clienti aziendali sono disposti a pagare non significa che l'azienda abbia naturalmente un margine di profitto sufficientemente elevato. Se la crescita dei ricavi richiede investimenti continui in maggiore potenza di calcolo per essere mantenuta, potrebbe non esserci una semplice correlazione positiva tra espansione di scala e miglioramento dei profitti.
Un'altra pressione che Anthropic deve affrontare è l'impegno a lungo termine nell'acquisto di potenza di calcolo. Reuters ha riferito che la società ha firmato servizi cloud su larga scala, risorse informatiche e accordi infrastrutturali con numerosi partner, con impegni relativi che superano i 500 miliardi di dollari nei prossimi dieci anni.
L'attività di Anthropic non è priva di progressi. Invece, la crescita dei ricavi e l’espansione dei clienti aziendali suggeriscono che il mercato sta pagando per le capacità del suo modello. Ma ciò che lascia perplessi il mondo esterno è il modello di business stesso. Man mano che le capacità del modello continuano a migliorare, i costi di inferenza possono diminuire contemporaneamente? Quando più posti di lavoro vengono affidati all’intelligenza artificiale, il prezzo che i clienti sono disposti a pagare può coprire l’intero costo dei modelli, della potenza di calcolo e della fornitura di servizi?
Con il supporto di vari "proprietari di catene", c'è sempre un altro modo per rendere open source
Se Anthropic rappresenta un percorso che parte da scenari di alto valore e crea gradualmente entrate commerciali, un'altra rivelazione che DeepSeek porta al settore è che anche il costo stesso può diventare parte della competitività del modello.
DeepSeek ha causato uno shock iniziale nel settore. Uno dei motivi importanti è che ha indotto il mercato a riesaminare il costo della formazione e dell’utilizzo di modelli di grandi dimensioni. Il mondo esterno si è concentrato sulla performance del proprio modello e sulla relativa informativa sui costi di formazione. Ma per la commercializzazione, ciò che è più importante di un certo numero di corsi di formazione è se il basso costo possa essere esteso all’implementazione, all’inferenza e all’uso effettivo del modello.
I dati di OpenRouter mostrano che in termini di volume delle chiamate, il modello di DeepSeek si è classificato al primo posto nell'elenco settimanale della piattaforma per tre settimane consecutive. Inoltre, anche modelli come minimax, Zhipu e Tencent rientrano da tempo tra le prime cinque piattaforme in termini di volume di chiamate.
Il percorso di DeepSeek fornisce una direzione degna di studio: le capacità del modello non si limitano al percorso di implementazione di parametri in continuo aumento e di accumulo della potenza di calcolo. La progettazione dell'architettura, i metodi di formazione, l'efficienza dell'inferenza e la pianificazione delle risorse possono influenzare il costo unitario finale.
Ancora più importante, la riduzione dei costi cambierà il modo in cui i modelli arriveranno sul mercato.
Si tratterà di due idee di sviluppo completamente diverse.
Il Dipartimento per la sicurezza interna degli Stati Uniti ha recentemente ordinato alle agenzie federali di rimuovere completamente i prodotti DeepSeek e i servizi di terze parti sviluppati sulla base dei suoi modelli. DeepSeek ha annunciato quasi contemporaneamente che avrebbe reso completamente open source il suo framework di inferenza interna DeepInfer e che sarebbe stato compatibile con le due principali piattaforme informatiche di NVIDIA e Huawei Ascend. Dietro il drammatico confronto, si evidenzia lo stesso fatto: DeepSeek è stata collocata in prima fila nella competizione globale sull’intelligenza artificiale, e il modo in cui ha scelto di rispondere non è quello di ridursi, ma di ampliare la sua base tecnologica.
Recentemente, molti media hanno riferito che DeepSeek sta per completare un finanziamento di circa 100 miliardi di yuan. Da settembre l'entità di questo round di finanziamento è stata "inseguita": il piano iniziale era di 50 miliardi, aumentato a metà a 80 miliardi e infine sceso a 100 miliardi. Includendo il primo round di circa 51 miliardi di yuan a giugno, DeepSeek ha attirato un totale di circa 150 miliardi di yuan in sei mesi e la sua valutazione pre-money rimane a 500 miliardi di yuan.
La gamma di investimenti non ha precedenti. Secondo le statistiche dell'automediale "The Tide of Money", questo round di finanziamento ha riunito più di 20 istituti di investimento. I vecchi azionisti del round precedente, come IDG Capital, Shixiang Technology, Zhengxingu Capital, Monolith, CATL, Tencent e Guozhi Investment, continuano a partecipare a questo round di finanziamento. I nuovi investitori includono China Mobile, China Telecom, China Life Investment, Stony Brook Capital di GigaDevice, SMIC Juyuan, Boyu Capital, CPE Yuanfeng, Gaorong Capital, Legend Capital, CITIC Investment, Meituan Longzhu, Hengdian Capital, Geely Capital e altre istituzioni. Resta inoltre inteso che questo round di finanziamento ha attirato la partecipazione indiretta di un gran numero di società quotate e di capitale industriale, tra cui Muyuan Co., Ltd., Zhihu, Century Huatong, Perfect World, Giant Network, Dahua Co., Ltd., ecc. È difficile elencare tutti i partecipanti.
Non è difficile vedere che Liang Wenfeng attribuisce grande importanza al valore industriale nella scelta degli investitori. Ad esempio, dal punto di vista energetico dispone di solide riserve nel sistema Ningde e nel sistema di innovazione GigaDevice, strettamente legato ai chip di memoria nazionali.
A fronte di ingenti investimenti, DeepSeek si trova anche ad affrontare il problema di "spendere denaro". Una persona vicina a DeepSeek ha detto a ifeng.com che DeepSeek sta pianificando un nuovo percorso di crescita per gli investitori, che include una massiccia espansione del team.
Non appena è stato stabilito il primo round di finanziamento di circa 51 miliardi di yuan a giugno, DeepSeek ha pubblicato un annuncio di reclutamento il 25 giugno, proponendo chiaramente di "almeno raddoppiare le dimensioni di tutti i dipartimenti" e aprire 33 posizioni contemporaneamente, coprendo sette settori principali: ricerca e sviluppo tecnologico, infrastruttura informatica, implementazione del prodotto, ricerca di algoritmi all'avanguardia e funzioni complete. Recluta persino posti di lavoro nelle infrastrutture dei data center a Ulanqab.
A settembre, Cui Tianyi, il leader del team DeepSeek Harness, ha rilasciato circa 150 quote di reclutamento contemporaneamente sulle piattaforme social. Nelle sue parole originali, la richiesta era "senza precedenti". DeepSeek è generoso anche quando si tratta di benefici per i dipendenti. È stato riferito che DeepSeek ha offerto a uno stagista della classe Yao dell'Università Tsinghua uno stipendio giornaliero al lordo delle imposte di 5.500 yuan e uno stipendio mensile di oltre 120.000 yuan; la fascia salariale mensile per le posizioni di ingegnere di ricerca e sviluppo del sistema centrale reclutate dalla scuola è compresa tra 60.000 e 90.000 yuan.
Ma Liang Wenfeng ha sempre mantenuto la semplicità e il basso profilo. Una persona vicina a DeepSeek ha detto a ifeng.com che gli uffici di DeepSeek sono principalmente a Pechino e Hangzhou, e Liang Wenfeng affitta una casa a Pechino da molto tempo e la disposizione delle stanze è sempre stata molto semplice.
Il rapporto qualità-prezzo comincia a dominare tutto
Tra i tanti giganti dell'intelligenza artificiale, OpenAI è sempre stato il più influente.
Inizialmente perseguivano il limite superiore dell'intelligenza del modello e una volta volevano conquistare il mercato di fascia C. Hanno addirittura fantasticato di essere un “WeChat nell’era dell’intelligenza artificiale” per connettere tutto.
Ma nonostante le enormi perdite e il superamento delle entrate, OpenAI ha imparato ancora una volta da Anthropic e ha conquistato il campo della codifica dell'intelligenza artificiale per ottenere una migliore commercializzazione.
Oggi l'approccio di OpenAI sta diventando sempre più DeepSeek. Il 23 settembre di quest'anno, GPT-6 Sol e Luna sono stati rilasciati contemporaneamente. Il prezzo di ingresso dell'API di Luna è stato raggiunto a 0,1 dollari per milione di token, che è un prezzo minimo.
Il 7 ottobre, mezzo mese dopo, OpenAI ha lanciato Luna direttamente agli utenti gratuiti, coprendo l'intera popolazione ChatGPT; gli utenti paganti hanno ricevuto Sol e gli utenti gratuiti hanno ricevuto Luna.
GPT-6.1 Terra, rilasciato il 26 ottobre, si posiziona nella serie di modelli di fascia media di OpenAI, concentrandosi sulle operazioni del computer e sulle attività quotidiane dell'ufficio. Il suo prezzo standard API è inferiore del 50% rispetto alla generazione precedente GPT-5.6 Terra; OpenAI sostiene inoltre che in alcuni test di attività, Terra riesce a completare il lavoro a un costo molto inferiore rispetto al modello di punta.
Tuttavia, alcune persone nel settore credono che "OpenAI sia ancora in una fase di altalena. Lo si può vedere dal fatto che stanno creando modelli di intelligenza incarnata. Rispetto ad Anthropic, OpenAI è spesso molto altalenante, ma presto verrà educata dal mercato e farà affari redditizi."
Dopo tutto, il volume del mercato dei modelli di grandi dimensioni è evidente a tutti. Se non riuscite a continuare a creare vantaggi e a creare una buona home page, la cosa avrà presto vita breve.
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