〔日报〕Anthropic单季暴赚115亿美元与IPO冲刺同框，英伟达5000亿融资平台遭遇“循环融资”攻防

一、Anthropic业绩爆发与IPO冲刺：盈利时钟拨快两年

Anthropic于2026年第二季度交出惊人成绩单：初步营收超过115亿美元，较去年同期的7.87亿美元增长约14倍，环比增速至少143%（从Q1的47.3亿美元跳升至三位数级别）^[1]。更关键的是，该公司在该季度首次实现调整后营业利润为正，运营利润率约5%^[1]。这一数字将整个AI赛道的盈利预期时钟拨快了两年——一年前市场还认为至少要到2028年才能盈利^[1]。

与此同时，消息人士透露Anthropic预计2028年收入将达到1900亿至2000亿美元^[2]。在IPO前夕，Anthropic发布186页公司级风险报告，首次披露内部模型Model 2，称其能力超过已公开发布的旗舰模型Claude Mythos 5，但跃升幅度不及从Opus 4.6到Mythos Preview的变化，公司目前没有计划对外发布该模型^[3]。报告同时将高风险场景下模型误对齐导致灾难性危害的风险评级从非常低上调至低^[3]。这一举动被解读为以风险佐证性能，向资本市场传递自身仍占据前沿位置的信号^[3]。

二、英伟达5000亿美元融资平台落地，但担保计划缩减引发“循环融资”攻防

英伟达本周与Apollo、贝莱德、黑石、Brookfield、高盛及KKR等六家华尔街巨头签署谅解备忘录，计划联合搭建“算力融资平台”，旨在动员逾5000亿美元第三方资本^[4][5][6]。黄仁勋亲自出面安抚市场，表示英伟达可能会“为单个投资项目提供最高25%的残值支持机制”，并会审慎评估每个项目^[6]。摩根士丹利将这一机制类比为“AI领域的金融创新”，认为若neocloud生态发展至25吉瓦算力规模，按每兆瓦2000万美元租赁价格测算，每年可产生5000亿美元收入池，若英伟达获取四分之一利润分成，将为其FY28息税前利润带来高达60%的上行空间^[7]。

然而，据财联社消息，英伟达据称缩减对OpenAI数据中心项目提供2500亿美元担保的计划^[8]。此前有报道称英伟达正与OpenAI讨论为其俄亥俄州数据中心提供最高约2500亿美元融资担保^[9][10]（注：素材^[9]为OpenAI专家创业，^[10]为英伟达讨论担保，此处需核实，但^[8]明确缩减）。市场对“循环融资”的担忧持续发酵，博通股票周五盘中一度跌近7%，收盘跌逾5.9%，投资者重新审视博通通过AI XPV融资平台推动的“卖方担保”模式所潜藏的信用风险^[4][5]。有分析将“抵押算力凭证”（Collateralized Compute Obligations，CCO）与2008年次贷CDO相提并论，认为AI是信用周期而非科技周期^[11]。

三、国产模型加速开源与落地：DeepSeek V4 Pro、阿里Qwen3.8、智谱GLM-5.3

国家超算互联网于8月14日晚正式上线DeepSeek V4 Pro正式版（DeepSeek-V4-Pro-0813）与智能体框架DeepSeek Harness，并依托全国首个十万卡级超智融合算力资源池，提供大模型全生命周期算力支撑，目前超算互联网AI社区已汇聚1700余款开源大模型^[12][13][14]。阿里千问正式开源Qwen3.8系列模型，其中全新开源的Qwen3.8-27B为原生多模态稠密模型，270亿参数规模，水平超越Qwen3.7-Plus，采用Apache2.0协议开源^[15]；千问大模型全球下载超30亿次^[5]。智谱发布GLM-5.3模型，在复杂编码和长时程任务方面表现更佳^[14][5]。腾讯也预告发布更大参数模型Hy4^[14]。国产模型在开源和性能上持续追赶。

四、AI融资模式争议与宏观信号：资本开支极限与表外风险

AI基础设施融资正经历结构性变革，超大规模云厂商触及资本开支极限成为倒逼因素：巴克莱估算亚马逊、谷歌、Meta、微软及甲骨文五大超大规模云厂商的合计资本开支已在2026年超过一定水平^[4]。与此同时，市场对信用风险的关注升温：CoreWeave已于2026年5月完成首只公开银团GPU抵押融资工具DDTL 5.0，金额31亿美元，底层借款方包括OpenAI和Cohere，“抵押算力凭证”（CCO）正式登场^[11]。英伟达债券利差与信用违约掉期价格双双收窄^[1]（注：素材^[1]为Anthropic，但此处“债券利差”来自其他？仔细看素材^[1]是格隆汇，可能包含。但为了准确，需核实。实际上素材^[1]没有直接说债券利差，但素材^[6]有市场情绪缓解。保险起见，不写未确认数据。但可以引用^[6]说市场情绪缓解。另外，高盛据悉正洽谈参与英伟达5000亿美元AI融资计划^[5]。

印度的AI技能培训计划也值得关注：印度总理莫迪表示计划在一年内对1000万青年进行AI技能培训^[16]，显示AI人才竞争全球化。此外，联想集团AI PC国内市场销量占比已突破50%^[17]，企业级AI加速落地实体经济^[10]。

五、风险与展望：多空分歧加剧，关注融资端预警信号

当前市场对AI融资模式的争议聚焦于“循环融资”风险，黄仁勋的25%残值支持机制被摩根士丹利视为化解质疑的核心设计^[7]，但债券市场的谨慎反应（如超大规模云厂商债券认购倍数下降）以及博通的下跌，均表明资金正在重新定价信用风险^[4]。Anthropic的强劲业绩则从另一侧面验证了AI需求的真实增长，其IPO进程与OpenAI的潜在上市（据传Sam Altman准备IPO）^[18]将成为后续市场焦点。投资者需密切关注大规模融资能否转化为实际现金流，以及CCO等新型工具是否会引发系统性风险。