Anthropic融资300亿美元,缔造2万亿级AI独角兽新纪录
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
北京时间2月13日,OpenAI的强劲竞争对手Anthropic宣布完成G轮融资,成功筹集300亿美元资金,投后估值飙升至3800亿美元(约合人民币2.6万亿元)。

这笔融资成为大模型领域史上第二大规模的融资案例,仅次于OpenAI去年创纪录的400亿美元交易。通过此次融资,Anthropic正式跻身全球第二家估值突破2万亿美元的AI独角兽企业——目前OpenAI的最新估值约为5000亿美元。
回顾去年9月,Anthropic刚刚完成130亿美元的F轮融资,当时估值为1830亿美元。令人瞩目的是,在短短数月内其估值就实现了翻倍增长。若按此估值计算,Anthropic在全球上市公司中已能稳居前30强。
本轮融资吸引了众多知名投资机构参与。最新公告显示,此轮融资由新加坡政府投资公司(GIC)和Coatue领投,联合投资方包括DE Shaw Ventures、Dragoneer、Founders Fund、ICONIQ和MGX等重量级机构。
值得关注的是,重要投资者名单中还包括黑石集团、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、淡马锡等知名机构。此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高额估值的是其旗下大模型Claude及其带动的高速业务增长。该公司在2024年3月推出Claude模型后,一直在编程、数学等领域保持性能领先。最新披露数据显示,自成立至今不到三年时间,Anthropic就已实现140亿美元(约合人民币967亿元)的年化营收。更令人惊讶的是,过去三年间这一数字每年都保持着超过10倍的增长势头。

最新数据显示,财富十强企业中有八家已成为Claude的客户。过去一年间,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程度。两年前,年消费超过100万美元的客户仅有十几家,而如今,这一数字已突破500家。
Claude模型的突出特点在于其卓越的编程能力,成为Cursor等编程工具平台最受欢迎的接入模型。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,从研究预览版正式转为商业化产品。在实际应用中,不少开发者反馈,在代码场景里Claude Code是体验效果最佳的编程工具。
Anthropic的博客中提到,Claude Code的年化收入已突破25亿美元。自2026年初以来,这一数字更是翻了一番还多。从1月1日至今,Claude Code的每周活跃用户数量也实现翻倍增长。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总收入的半数以上。
作为对比,Anthropic的竞争对手OpenAI此前透露,2025年其年化营收突破了200亿美元。从这一增长趋势来看,Anthropic已经追赶得越来越近。
一直以来,Anthropic都被视为OpenAI最具实力的竞争对手之一。该公司的核心团队来自OpenAI,创始人曾是OpenAI的研究副总裁。此前就有行业人士表示,Anthropic的胜算不容小觑。一方面,其团队在算法上与OpenAI几乎没有差距,且背后有亚马逊、谷歌这样的靠山,在算力方面也毫不逊色。
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。
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