Anthropic 的 1700 亿算力承诺：不用也要付

一句话总结：修订版 S-1 披露了两笔不可撤销的算力采购——Microsoft 最高 492 亿、Google 最低 1213 亿美元，合计约 1705 亿，无论是否使用容量都必须付款。这是招股书里最硬的一条约束，也是理解这轮 AI 基建投资的关键。

S-1 是招股说明书。公司在里面写的东西要承担法律责任，所以措辞比发布会严谨得多。

这次修订版里多出来的两段，是把"我们会买算力"变成了"我们必须买算力"，还带上了截止日期和金额区间。

1705 亿算力承诺是怎么加出来的

两个数字分别来自两家云厂商：

下限相加 472 + 1213 = 1685 亿美元，上限相加 492 + 1213 = 1705 亿美元。

另有媒体报道称"近 9000 亿美元的不可撤销算力采购承诺"。这个数字和上面两笔对不上，口径没写清楚——可能包含了其他供应商、租赁合约和已生效的长期协议。我按 S-1 明确列出的两笔来算，9000 亿那条只用来说明"总量更大"，不参与推算。

不可撤销条款：算力承诺下每天 7100 万美元的地板

从 2026 年 11 月到 2033 年 6 月，约 6.58 年。

1705 亿 ÷ 6.58 = 259 亿美元/年

259 亿 ÷ 365 = 7100 万美元/天

这个数跟收入无关。不管当天有没有人调用 API、不管模型是不是被下一代淘汰，这笔钱按合同走。

"不可撤销"在云采购里是个强条款。常见的云合约有最低消费承诺（committed spend），用不完可以结转或者付违约金了事；不可撤销的意思是不能退、不能转、不能因为业务调整而重谈。

对买方，这个条款换来的是容量保证和价格锁定。AI 芯片的交期在这两年是硬约束，能锁住几百万张卡的产能，比省几个点单价重要。

对卖方，这是收入能见度。两笔合约把未来七年的收入提前写进了财报预期。

风险落在哪：如果模型效率提升得比预期快（同样的任务用更少算力），或者需求增长没跟上，这 1700 亿就变成了沉没成本。反过来，如果算力继续紧张，这个价锁得越早越划算。

算力承诺换成卡是多少

图 1：1705 亿美元若全部用于买卡对应 800PB 显存，仅为尺度参照；折半是含机房电力的保守值

按 H200 单卡 3 万美元估算：1705 亿 ÷ 3 万 = 568 万张。

568 万张 × 141GB = 800 PB 显存。

对照一下：60 万颗 H200 滞留香港那事，那批卡 84.6PB 显存，当时已经觉得是天量。1705 亿对应的规模是那批的 9.4 倍。

但这个换算有个明显的高估：承诺金额不只买卡。 云厂商报的价里含机房、供电、制冷、运维、网络，硬件通常只占一半上下。所以真实卡数要打对折，可能还更多。

更保守的读法是：这 1705 亿买的是"未来七年的算力服务"，不是"一批硬件"。 把它折成卡数只是为了有个尺度感，不能当采购清单看。

为什么敢签：算力是准入门槛

签这种合约，赌的是三件事。

第一，模型规模的竞赛还没停。 只要前沿模型的训练算力还在涨，提前锁产能就是理性选择。反过来，如果 scaling law 收益递减到不值得继续堆，这笔承诺就成了包袱。

第二，推理需求会上来。 训练是一次性的，推理是持续的。合约期七年，赌的是七年里推理调用量能撑起这个成本。这条和 agent 类产品的成本结构直接相关——agent 一次任务几十上百轮调用，推理消耗比聊天高一个量级。

第三，对手也在签。 算力是有限资源，谁先锁谁拿到。这是典型的囚徒困境：单看每一家都不想签这么长的合约，但别人签了自己不签，产能就被抢走了。

我不确定的是第三点的强度。如果 2027 年之后芯片产能大幅缓解，今天签的长约会显得很贵。这个判断依赖产能扩张速度，我没有可靠数据。

1705 亿算力承诺在行业里是什么位置

把几家放在一起看，路线差别就出来了。

Anthropic 走的是轻资产路线：不建机房、不买地、不搞供电，把资本开支变成运营支出，用长约换价格和容量。好处是前期投入小、扩张快；坏处是七年长约一旦签下，成本结构就固化了。

OpenAI 走的是重资产路线：6140 亿美元折成 2047 万张卡、24.6GW 电力，钱花在自己的机房上。好处是长期单位成本更低、不受云厂商加价；坏处是建设周期长、地和水电的许可要一家一家谈，欧洲那轮抗议就是这个模式的社会成本。

两条路的财务表现完全不同：轻资产的公司毛利率被算力采购吃掉，但资产表干净；重资产的公司前期现金流很难看，摊完之后单位成本占优。

对国内做算力生意的人，这个区别有意义：如果下游都是轻资产玩家，长约就是主战场；如果下游开始自建，租赁需求会掉。 现在两种都有，所以现货和长约并存。

IPO 定价 70–78 美元，市场在买什么

发行价区间 70–78 美元，对应估值 1.26 万亿到 1.41 万亿美元。

买这个价格的人，买的是三样东西：模型能力的领先幅度、企业客户的续约率、以及上面那 1705 亿锁定的算力供给。

其中最容易高估的是第一项。模型能力的领先幅度在缩小——Fable 5.2 和 Gemini 4 Carbon 的差距已经很小，编程基准上差几个点。真正难替代的是第二项：企业客户把 agent 接进工作流之后，迁移成本很高。

所以估值里最值钱的部分，其实不是模型，是已经嵌入客户流程的那部分。这也是为什么 S-1 要花篇幅讲企业客户数和留存，而不是只讲榜单分数。

对国内做算力生意的人意味着什么

两条可用的推论。

一，长约会越来越多。 一家签了七年，其他家必须跟上，否则产能被锁死。这意味着算力租赁市场会从"现货为主"转向"长约为主"，短期报价的波动会变小，但新进入者拿货更难。国内的情况可以参考显卡报价单里那三个信号，代际倒挂就是产能紧张的表现。

二，中小玩家的位置更尴尬。 长约是大客户的游戏，128 台起谈、五年闭口、一次性付清——这些条款把中小团队挡在门外。他们要的是 8 台 16 台，只能在现货市场接受价格。

这条对做 agent 产品的团队有直接影响：算力成本不会因为模型降价而线性下降。 单价在降，但长约把总量锁住了，服务商的成本结构里有一块是刚性的。之前算过 6140 亿美元的 capex 怎么摊到每张卡，逻辑是一样的——总支出在涨，单价在降，两者不矛盾。

参考资料

• Anthropic 修订版 S-1 公开招股文件：SEC EDGAR，2026-11
• Anthropic IPO 估值与定价区间报道：Financial Times，2026-11
• Anthropic 与 Microsoft、Google 算力协议披露：Wall Street Journal，2026-11