OpenAI正與Cooley等多家頂級律所就IPO準備工作進行洽談；Anthropic上月聘請律所Wilson Sonsini協助上市準備；SpaceX已面試並準備確定牽頭IPO的銀行，其高管告訴投資者，若無重大市場震盪，將未來12個月內上市。三家公司目前估值均處歷史高位，Anthropic目前的融資磋商對其估值達3500億美元，OpenAI去年10月估值達5000億美元，SpaceX最新估值8000億。最新報導顯示，幾家估值排名全球前列的科技業初創公司正籌備上市，2026年可能迎來罕見的“IPO超級周期”。從人工智慧（AI）巨頭到太空探索公司SpaceX，這些行業巨頭的公開募股計畫有望為矽谷與華爾街一場資本盛宴。據美東時間14日周三的媒體報導，兩家AI明星OpenAI和Anthropic均已採取準備上市的初步行動，馬斯克旗下的SpaceX已與多家銀行洽談，準備確定牽頭進行IPO工作的銀行。該報導稱，這三家公司若按計畫推進，可能造就科技行業有史以來最具份量的上市年。報導提及的OpenAI、Anthropic和SpaceX目前估值均處於各自歷史高位。Anthropic目前正在進行的融資磋商對其估值達到3500億美元，OpenAI 2025年10月據稱估值約5000億美元，SpaceX的最新估值已達8000億美元。若它們全部上市，都將躋身史上最高估值的上市公司之列，甚至可能挑戰2019年以1.7兆美元估值上市的沙烏地阿拉伯阿美。摩根士丹利全球股權資本市場聯席主管Eddie Molloy評論稱：“我們將進入一個IPO交易規模可能前所未有的時期。考慮到這些公司的規模和投資者的興趣，我們相信這些交易是可執行的。”AI巨頭邁出上市初步動作據本周三報導，Anthropic和OpenAI正處於上市準備的早期階段。報導援引知情人士稱，Anthropic在2025年12月聘請Wilson Sonsini律師事務所協助其開始上市準備工作。本月初已有報導提到，Anthropic聘請這家律所籌備上市。OpenAI在2025年期間專注於從非營利組織轉型為營利性公司，外界認為這一轉型的目標正是為上市鋪路。在2025年12月的一次播客採訪中，OpenAI CEO Sam Altman表示，他對領導一家上市公司“一點也不”感到興奮，但OpenAI需要持續籌集更多資金。本月初有報導稱，OpenAI正與包括Cooley在內的多家頂級律師事務所就IPO準備工作進行洽談，但尚未選定法律顧問。該報導提到，OpenAI目前正與投資者就新一輪融資進行討論，估值可能達到7500億美元或更高。Anthropic也在進行新一輪融資談判，投資者預計其估值將超過3000億美元。據其CEO Dario Amodei 2025年12月透露，該公司去年的月度營運已達到80億至100億美元的年化收入水平。SpaceX上市準備最為成熟從最近的報導看，在三家公司中，SpaceX的上市準備工作最為具體。成立24年的SpaceX據稱已經面試銀行機構，並向股東宣佈了IPO意向。SpaceX向投資者強調其業務的AI屬性，表示計畫利用上市所得資金在太空建設AI資料中心。據本月初的報導，SpaceX的高管近幾周告訴投資者，除非出現重大市場震盪，否則公司將在未來12個月內上市。SpaceX正在進行的二級股票交易對其估值達8000億美元。上月末的報導稱，SpaceX尋求以1.5兆美元的估值籌資約300億美元。如果SpaceX達到這些目標，將超越沙烏地阿拉伯阿美2019年290億美元的公開募股，成為有史以來募資規模最大的上市交易。按當前公開公司市值計算，該估值還將使SpaceX躋身美國市值前十大公司之列。據馬斯克本月初透露，SpaceX今年預計營收155億美元，大部分來自其衛星網際網路業務Starlink。IPO資金預計將幫助SpaceX實現雄心勃勃的目標，包括向火星發射Starship火箭。AI融資熱潮推動上市計畫這些公司密集準備上市的背後，是AI熱潮帶來的巨額資金需求。媒體指出，十多年來科技初創企業儘可能推遲上市，因為新的私募資本源源不斷湧入矽谷的獨角獸企業，為這些年輕公司提供了上市之外的替代方案。AI熱潮改變了這一策略，部分原因在於這些公司需要的資金遠超過去幾代初創企業，以支付資料中心和雲端運算費用。OpenAI已籌集超過600億美元資金，打破私募融資紀錄。Anthropic至少籌集了400億美元，並正在洽談追加100億美元融資。本周三的報導稱，知情者透露，OpenAI去年營收達130億美元，預計今年將增長兩倍。但這些公司的支出速度同樣驚人。據該知情人士，OpenAI計畫在2025年至2029年間支出1150億美元。進入公開市場是一次性籌集巨額資金的途徑。Notable Capital投資者Jeff Richards表示：“目前存在巨大的資訊缺口。對整個市場來說，最大的利多將是這些公司中有一批上市，人們可以真正看到這些資料。”業內評估與市場展望一些投資者和銀行人士對這些IPO計畫持樂觀態度。風投Irving Investors的投資者Jeremy Abelson表示："過去的二十年裡，我從未見過如此意義非凡、影響力如此巨大的私營企業。它們不僅規模更大、更具相關性，而且是擁有我們從未見過的資料的了不起的公司。"但也有投資者保持謹慎。效力於Seligman Investments、過去30年專注於科技公司公開市場投資的Paul Wick表示，他對AI公司的商業模式印象不深。他指出，Facebook和Google在2004年上市前是"擁有巨大增長和強大進入壁壘的利潤機器"，而AI公司似乎在大量虧損，且持續需要籌集更多資金。他認為“這不能讓我充滿信心。”本周三的報導認為，OpenAI等公司上市可能為矽谷和華爾街帶來巨大收益。公開市場投資者一直在等待參與AI熱潮，而華爾街銀行促成這些上市交易可能賺取數億美元。摩根大通美洲股權資本市場聯席主管David Bauer表示，如此規模的募股將需要在全球範圍內協調“共同基金、避險基金、主權財富基金、養老基金”和散戶投資者。然而，任何波動性增加、地緣政治風險或圍繞美國中期選舉的不確定性，或者這些公司尚未準備好，都可能意味著它們會更遲上市。畢竟，Anthropic和OpenAI的上市處理程序據稱仍處於非常早期的階段。上月末的報導認為，除了OpenAI、Anthropic和SpaceX，其他可能2026年上市的大型私營公司還包括，估值1340億美元的資料分析公司Databricks和估值420億美元的設計平台Canva。據Renaissance Capital資料，自2021年397家公司在美國籌資1420億美元的高峰以來，美股IPO一直處於低迷狀態。去年有202家公司在美上市，合計籌資440億美元。 (invest wallstreet)

Claude Cowork：不是聊天，是幹活Anthropic 正在悄悄改變 AI 的工作方式我們可能很快就要適應一件事：AI 不再只是“工具”，而是“同事”。昨天 Anthropic 發佈了一項研究預覽功能 ——Claude Cowork。 它看起來不像一次普通的功能更新，更像是一次角色變化。什麼是 Cowork？一句話解釋：Cowork = 把 Claude 的能力，從“對話方塊”裡，帶進真實工作中。過去我們使用 AI，大多是這樣的流程：你提問 → AI 回答 → 你自己動手完成剩下的工作而 Cowork 的模式變成了：你給目標 → AI 自己拆解 → 主動執行 → 交付結果這也是 Anthropic 給它的定位：“Claude Code for the rest of your work”—— 不只是寫程式碼，而是處理日常工作的 ClaudeCowork 到底能做什麼？它最核心的變化，不是“更聰明”，而是更能幹活。在你授權的前提下，Cowork 可以：直接讀取、整理、修改本地檔案自動拆解複雜任務，並按步驟推進從零散材料中生成結構化成果平行處理多個子任務，再統一彙總比如：你只說一句——「幫我把這些截圖裡的資料整理成 Excel。」剩下的事情，它會自己完成。Claude Cowork給出了兩個使用場景，第1個是工作安排和規劃，可以連接Google Calendar第2個是一鍵整理電腦桌面，將檔案進行分類歸納這和我們熟悉的 AI，有什麼本質不同？很多人第一反應是： “這不就是更強的助手嗎？”但真正的區別在於主動性。傳統 AI：等你提問給你答案到此為止Cowork：接收一個目標自己規劃路徑主動執行工作直到任務完成換句話說—— 它不再只存在於聊天窗口，而是開始參與工作流程本身。當前體驗情況需要注意的是，Cowork 目前仍處於研究預覽階段。現在的條件是：僅支援 macOS 版 Claude 桌面應用需要 Claude Max 訂閱功能與權限仍在快速迭代中它更像是 Anthropic 拋出的一個「未來工作方式樣本」。不能忽視的風險Anthropic 也明確提醒了一點：當 AI 能“動檔案”，就必須談安全。如果指令不清晰，或者權限給得過大， AI 可能會執行你“沒打算讓它做的事”。這也是為什麼 Cowork 目前仍被稱為Research Preview—— 它在測試能力，也在測試人類如何與 AI 協作。為什麼這件事很重要？我們可能正在見證一個轉折點：AI 正在從“回答問題的工具”， 走向“真正執行工作的角色”。未來的工作，可能不再是：你打開 Word、Excel、Notion 一步步完成所有細節而是：你說清目標 AI 負責執行 你負責判斷與決策寫在最後Cowork 還不成熟， 但方向已經非常清晰。AI 不只是陪你聊天， 而是開始替你做事。如果 AI 真的成了“同事”， 你最想先把那一項工作交給它？ (AI資訊風向)

博通 CEO 陳福陽近日確認，AI大模型公司Anthropic已與博通達成重磅合作，將直接採購近 100 萬顆TPU v7p “Ironwood” AI晶片用於在自控資料中心中大規模部署AI訓練與推理基礎設施。此舉意味著Anthropic選擇繞過TPU的原始開發方Google，直接從晶片製造商博通獲取整機系統，僅讓Google以IP授權方身份參與交易。據悉，Anthropic 已累計向博通下達了價值 210 億美元的 AI 系統訂單。此舉也意味著博通從“晶片供應商”升級為“AI系統整合商”。過去，TPU生態由Google全端掌控；如今，博通憑藉先進封裝與系統整合能力，將GoogleIP轉化為可對外銷售的標準化產品，開闢全新營收賽道。在這次交易中，Google變身為IP供應商，獲得TPU的授權費用。此次交易中的Google的第七代TPU“Ironwood”是其2025年4月發佈的AI晶片，Ironwood的單晶片峰值性能可達4,600 teraflops，與Nvidia的H200 GPU相比，其單晶片性能略高。Ironwood TPU可在單個叢集中連接多達9,216顆晶片，共享1.77 PB HBM，其計算能力可達42.5 exaflops。第七代TPU“Ironwood”單晶片功耗約為850瓦，相比Nvidia的Blackwell B200，Ironwood在能效方面表現更優，其能量效率是Nvidia晶片的2.0–2.5倍。Ironwood是Google首款在其張量核心和矩陣數學單元中支援FP8計算的TPU。該晶片配備了第三代SparseCore加速器，最初設計用於加速推薦模型，利用嵌入來跨使用者類別進行推薦。此外，它還編碼了各種演算法，以加速金融和科學計算，Ironwood的晶片間互連速度可達9.6 Tb/s。開發者可以利用Google的Pathways軟體堆疊，可靠、輕鬆地利用數萬個Ironwood TPU的綜合計算能力。Ironwood適用於從大型模型訓練到即時聊天機器人和AI智能體運行的各種任務。博通是如何抓住AI大機遇的？在上述事實層面之外，筆者認為這筆210億美元等級的大單更值得關注的應該並不是訂單規模本身，而是它清晰地勾勒出博通近十年來戰略轉型的成功路徑：從“高速介面與專用晶片供應商”，進化為AI時代的系統級解決方案提供者。一、博通並非“突然抓住 AI”，而是提前完成了能力躍遷很多解讀容易把這次合作理解為“博通踩中了 AI 風口”，但更準確的說法是——AI 客戶終於走到了博通早已準備好的能力邊界之內。過去十年，博通的核心投資方向始終圍繞三個關鍵詞展開：定製化 ASIC 能力、高速互連與網路與先進封裝與系統整合；這些能力在傳統資料中心時代顯得“邊緣化”，但在大模型算力需求指數級增長後，恰好構成了 AI 基礎設施的核心技術堆疊。Anthropic 的選擇，本質上不是“拋棄Google”，而是在Google IP 架構之上，尋找一個能真正把算力規模化落地的系統級執行者。而博通，正是那個少數具備該能力的廠商。二、從“幫Google造 TPU”，到“替客戶交付整套 AI 系統”理解這次交易的關鍵，在於釐清 通在 TPU 體系中的真實角色變化。過去：Google全端，博通代工式參與--在早期 TPU 項目中：架構定義、軟體生態、部署方式由Google掌控博通更多扮演的是定製 ASIC 設計 + 部分封裝製造的角色，TPU 只能在 Google Cloud 內部使用，對外不可售博通是“能力提供者”，但不是“產品擁有者”。現在：博通成為“可交付的 AI 系統提供方”--此次 Anthropic 交易的變化在於：博通直接向終端 AI 公司交付完整系統，晶片、封裝、互連、板級、機櫃級一體化，Google退居為 IP 授權方，不再主導系統交付。這標誌著博通完成了從 “晶片供應鏈一環” → “系統交付責任主體” 的關鍵躍遷。換句話說，博通已經不再只賣“算力器件”，而是在賣 “可規模部署的算力基礎設施”。三、博通抓住 AI 大機遇的三大底層原因① 定製 ASIC 路線，與大模型算力結構高度契合與 NVIDIA 的通用 GPU 路線不同，博通長期深耕 超大客戶定製 ASIC，這在 AI 時代反而成為優勢：大模型訓練和推理負載高度集中、可預測；客戶願意為 更高能效 / 更低 TCO / 更可控供應鏈 犧牲通用性；超大規模部署場景，定製 ASIC 的性價比迅速放大。Anthropic 這類頭部模型公司，已經從“買算力”轉向“設計算力”，博通正是少數能承接這一需求的廠商。② 高速互聯與網路，是博通的“隱形王牌”AI 系統的瓶頸，早已不只在計算單元本身。而是晶片間互連、機架級網路、資料中心內部頻寬與時延等，而這恰恰是博通的傳統優勢領域。博通在乙太網路交換晶片、光互連、SerDes、高速介面上的長期積累，使其能夠在系統層面最佳化算力擴展效率，避免“算力堆上去、通訊拖後腿”的典型 AI 叢集問題，這也是為什麼它能把 TPU v7p 真正“系統化”，而不僅是賣晶片。③ 先進封裝 + 系統整合，構成了難以複製的護城河AI 晶片已經進入封裝即架構的階段：Chiplet組合+HBM堆疊+熱設計、供電、訊號完整性協同最佳化構成完整系統，博通通過多年在高端封裝與系統級設計上的投入，具備了把複雜 IP 變成可量產系統產品的能力。這一步，既不是純晶片公司能輕易完成的，也不是純雲廠商的強項。四、210 億美元訂單的真正訊號：AI 產業分工正在重構！這筆210億美元訂單釋放出的最重要訊號，並不是“博通賺了多少錢”，而是AI 基礎設施正在從“雲廠商全端控制”，走向“IP + 系統 + 客戶自控”的新分工模式。雲廠商（如Google）開始 IP 化、平台化，晶片公司中，只有少數具備系統能力者，能直接服務終端 AI 公司，大模型公司希望掌控算力命脈，避免被雲鎖定。而博通，正站在這一產業結構重構的關鍵節點上。回看這筆 210 億美元大單，可以得出一個清晰結論：博通並非“突然轉型 AI”，而是用十年時間，把自己打造成 AI 時代必需的系統型公司。當 AI 產業真正進入“重資產、重系統、重交付”的階段時，那些只賣單一晶片、或只掌握軟體平台的玩家，反而會受到掣肘。而博通，已經用這筆訂單證明——它不只是 AI 供應鏈中的一環，而是新一代 AI 基礎設施的建構者之一。截止發稿，博通股票在過去5年已經連續上漲8倍，這也資本是對其轉型的認可。(張國斌)

2026 年 1 月 3 日，或許是人類歷史上“真實”概念死亡的日子，也是好萊塢舊世界崩塌的開始。當全世界在社交媒體上圍觀委內瑞拉總統馬杜洛身穿“白色睡衣”被押上美軍運輸機的畫面時，很少有人意識到，這不僅是一場地緣政治的“絕對決心行動”，更是一場針對電影工業的降維打擊。那張騙過了數百萬人的照片，沒有動用一台攝影機，沒有一名演員，成本不到一美分。在 Wavers 看來，這不再是關於“AI 輔助創作”的溫和討論，而是一場殘酷的資本遷徙。當生成式 AI 能夠以極低成本即時建構“現實”，我們發現了一個驚人的財務交叉點：AI 基礎設施巨頭的年化收入，已經正式超越了全球電影票房的總和。1. 現實的定價權：從膠片到 GPU要理解這場變革，我們不能只看技術參數，必須看錢流向了那裡。傳統的電影工業依賴於物理資產：攝影棚、外景地、龐大的劇組。而新時代的“影業巨頭”不再擁有片場，他們擁有的是資料中心。請看下圖，這是截至 2025 年底至 2026 年初的 AI 關鍵玩家收入追蹤：圖1 跟蹤人工智慧的年化收入從圖中我們可以清晰地看到幾條陡峭的增長曲線，這不僅僅是收入，更是“算力即權力”的宣言：Microsoft Azure ($185億) ：作為 AI 的物理承載平台，其年化收入已突破 185 億美元。如果把未來的電影視為“計算產品”，Azure 就是新的派拉蒙片場，它出租的是生成現實的“土地”。OpenAI ($130億)：憑藉 Sora 和 ChatGPT，它正成為全球最大的“視覺特效公司”，年化收入創下 130 億美元新高。Anthropic ($70億)：這是一個極易被忽視的關鍵資料點。作為 OpenAI 的勁敵，Anthropic 並不只是追隨者，其 70 億美元的年化收入且保持每兩個季度翻番的增速，證明了市場對長文字和高邏輯性劇本生成（Context Window）的巨大需求。CoreWeave ($55億)：作為“數字軍火商”，這家提供 GPU 算力的公司營收暴漲 100%，達到了 55 億美元。2. 算力經濟體 vs. 票房經濟體為了直觀展示這種力量對比，我們製作了下表。當我們將這四家核心 AI 基礎設施（Azure AI部分, OpenAI, Anthropic, CoreWeave）的營收相加，總額接近 440 億美元。而根據 Statista 及行業資料，2024-2025 年全球電影票房大盤僅維持在 340 億美元 左右。資本已經用腳投票，認定“生成端”（算力）比“放映端”（影院）更具價值。好萊塢作為資金流動中心的地位很快會被矽谷取代。3. 泰勒·佩裡的 8 億美元教訓與“人海”的消失這種宏觀資料的變化，在微觀層面引發了劇烈的陣痛。最典型的案例莫過於美國獨立電影大亨泰勒·佩裡（Tyler Perry）。在目睹了 Sora 的演示後，他直接叫停了在亞特蘭大擴建攝影棚的 8 億美元 投資計畫。佩裡的邏輯是冷酷而理性的：為什麼還要花錢去搭建實體的建築、運輸卡車和僱傭工人？回顧 1 月 3 日委內瑞拉事件中那段“百萬人揮舞國旗”的 AI 視訊。在傳統好萊塢，拍攝這樣的《悲慘世界》等級的群眾戲是後勤的噩夢。但在 AI 時代，這是一場不需要人類參與的群眾運動。當演算法能以不到 100 美元的成本生成讓觀眾熱淚盈眶的宏大場面，傳統的“臨時演員公會”和龐大的劇組工種，實際上已經面臨“結構性失業”。這不是效率提升，這是產業鏈清洗。4. 未來的分岔路：90% 的垃圾與 10% 的奢侈品那麼，人類電影就此消亡了嗎？不完全是。Wavers 分析師認為，電影市場將迎來極其劇烈的“K型分化”。Anthropic 的 70 億美元 營收告訴我們，市場不僅需要視覺奇觀（OpenAI），還需要深度邏輯和長文字敘事。未來，90% 的視訊內容（新聞、短劇、廣告、快消娛樂）將由 AI 全自動生成，成本趨近於零。而剩下的 10%，將是好萊塢最後的堡壘——“有機電影”（Organic Cinema）。就像現代農業高度工業化後，人們願意花高價購買有機食品一樣。未來的觀眾支付昂貴的票價，不是為了看逼真的畫面（AI 已經能做到完美），而是為了看真實的湯姆·克魯斯真的跳下了懸崖。5. 結語我們不再需要那個擁有擁堵高速公路、昂貴稅收和繁重供應鏈的舊好萊塢。隨著 Microsoft Azure, OpenAI, Anthropic 和 CoreWeave 建構起年收 440 億美元的新經濟體，電影工業的物理形態已經消散在雲端。對於投資者而言，看清這一點至關重要：未來的“票房冠軍”可能不再誕生於紅地毯，而誕生於資料中心的伺服器機架之間。 (capitalwatch)

AI晶片格局離的隱形破局者近日，半導體行業被一則消息引爆：人工智慧領軍企業 Anthropic 將直接向博通採購近100萬顆 AI 晶片，訂單價值高達210億美元。這樁大買賣，讓博通（Broadcom）這家晶片行業的隱形巨頭走到了台前。過去三年，博通股價漲了快七倍，市值突破兆美元，成了全球僅有的11家兆美元俱樂部成員之一。站在博通背後的掌舵者，是現年74歲的馬來西亞華裔 CEO 陳福陽（Hock Tan）。他以鐵腕風格出名，年薪高達1.62億美元，甚至超過了蘋果 CEO 庫克，是標普500企業裡薪酬最高的“打工皇帝”。陳福陽的商業哲學簡潔又冷峻：技術必須徹底商業化。在博通內部，每個季度的盈利表現都有排名，排在倒數三名的部門會被劃上“紅線”，面臨被裁撤的風險。公司上下對節儉的追求到了極致，從 CEO 到普通員工出差都只坐經濟艙，總部不提供免費咖啡，甚至連文具都供不應求。但也正是靠著這種近乎嚴苛的效率，博通成功拿下了 OpenAI、Meta 等頂尖科技公司的訂單，在 AI 浪潮中實現了驚人的增長。01. 博通：新晉AI晶片巨頭此次Anthropic的訂單，顯示出博通在AI供應鏈中擔當角色的深刻轉變。據報導，這批晶片為TPU v7p晶片，由Google設計，將由博通直接以“機架級 AI 系統”的形式交給 Anthropic，部署在對方的資料中心。簡單來說，就是這批晶片由博通裝好櫃、接好線，直接以成套的“算力大件”送貨上門。這意味著博通完成了一次華麗轉身：以前它只是幫Google設計晶片的“幕後助手”，現在它把Google當做了“中間商”，在售賣環節還跳過了Google，直接把整套技術方案賣給了客戶。目前，博通約60%的營收來自晶片製造及配套的交換機與子系統。在 AI 領域，博通的核心武器是專用積體電路（ASIC）。和輝達那種通用的 GPU 不同，ASIC 是為特定任務量身定製的，在效率和成本上更有優勢。這讓博通成了少數能實質性挑戰輝達地位的廠商。生成式 AI 的爆發，則徹底扭轉了博通定製晶片業務的命運。以前這塊業務被認為增長緩慢，現在卻成了科技大廠們擺脫輝達依賴、降低算力成本的關鍵路徑。憑藉深厚的定製化能力，博通成了巨頭們自研晶片的首選合夥人。博通現在的客戶名單，幾乎囊括了 AI 時代所有的權力中心：自2016年起就與Google深度合作，支撐其 TPU 系列的研發；過去三年裡，接連拿下了 OpenAI 與 Meta 的巨額訂單（陳福陽本人也在去年2月加入了 Meta 董事會）；此外，微軟正與博通商談未來的晶片設計合作，可能會棄用原有的夥伴 Marvell。在 AI 晶片需求的推動下，博通的財務表現非常強勁：去年銷售額突破500億美元，兩年漲了50%以上；今年營收則有望跨過600億美元。02. 併購狂人陳福陽博通能有今天的地位，離不開CEO陳福陽近十年來的精準佈局——他如同一位“貪吃蛇”遊戲的高手，主導了一系列大膽而精準的併購，將公司推向了兆美元市值的巔峰。陳福陽這種強悍的併購手腕，與其深厚的財務背景密不可分。他職業生涯起步於通用汽車、百事等公司的財務崗位，後來在ICS擔任CEO期間還曾主導過公司出售，這段經歷讓他對成本、數字和資本運作擁有了超乎常人的敏感與掌控力。2005年，陳福陽以17億美元的價格成功出售ICS公司，一戰成名。這場漂亮的資本運作，引起了頂級私募機構銀湖資本（Silver Lake）和KKR的關注。當時，博通的前身，一家名叫安華高（Avago）的晶片公司正亟待一位強有力的領導者。安華高最早可追溯至1961年惠普的半導體部門，歷經分拆重組後於2009年上市，銀湖和KKR是其聯合控股方與“實際締造者”。彼時的安華高正面臨著機構冗餘、效率低下的挑戰。銀湖與KKR看中了陳福陽財務出身、作風強悍的特質，認定他是理想的“成本殺手”。2006年，陳福陽正式受命執掌安華高。他接手後，將這家公司變成了併購擴張的平台。2015年，安華高以370億美元反向收購了歷史更久、名氣更大的原博通公司，上演了一場經典的“小魚吃大魚”。次年，合併後的公司更名為博通，成為今天這個兆帝國的真正起點。此後，博通在2017年把公司註冊地遷回美國，並通過這一系列收購操作，成功從一家純晶片公司，轉型為“半導體+基礎設施軟體”雙輪驅動的科技巨頭。陳福陽的併購業務可分為硬體及通訊網路公司和軟體公司兩大部分。硬體與通訊網路公司方收購，讓博通打好晶片業務的根基。博通在2013年收購 LSI（約66億美元）切入資料中心儲存晶片；2015年併購原博通完成全產品線佈局；2016年收購博科通訊強化網路能力；2017年甚至想以1300億美元收購高通，雖然被美國政府攔下了，但足以看出他的野心。軟體併購則讓博通更具韌性。2018年博通買下 CA Technologies 進入 IT 管理軟體市場；2019年拿下賽門鐵克企業安全業務；2023年完成對 VMware 價值610億美元的收購（並承擔80億美元債務）。陳福陽專門盯著那些客戶離不開、更換成本高的“特許經營權”型軟體資產，以此換取穩定的現金流，對抗晶片行業的周期波動。併購後的整合風格也非常鐵腕。收購 VMware 後，陳福陽把產品線從8000種精簡到4種，只留最賺錢的；隨後裁員約1.9萬人，把18棟辦公樓縮減到5棟。在他眼裡，不能產生高利潤的技術就是“垃圾”，必須果斷拋棄。03. “摳”出來的效益雖然身為科技公司CEO，但陳福陽並不是一位有所謂“技術理想”的領導者。他曾對媒體說：“我並不是半導體人，但是我懂得賺錢和經營。”在這一務實理念的指導下，陳福陽最看重的，就是技術商業化的效率。在博通每季度的全員大會上，他會展示按營收增長排序的部門列表，並在底下劃一條“死亡線”——任何連續幾個季度排在後三分之一的部門，都面臨被裁撤的風險。這種績效文化極其殘酷，卻沒讓員工大舉流失。相反，博通的自願離職率只有2.9%，和輝達差不多。關鍵就在於錢給得夠：博通傾向於只僱用少數資深工程師，給予高額的限制性股票回報，讓一名優秀員工發揮出十個普通員工的效果。此外，在陳福陽的管理下，博通在公司營運成本的控制方面，也做到了極致：從陳福陽到普通員工，出差都只能住平價酒店、坐經濟艙；總部不供應免費飲料和辦公文具，收購 VMware 後，公司做的第一件事就是拆掉咖啡機，在博通，簽字筆不能隨意放在桌上，因為一定會被別人拿走；公司也沒有育兒補貼等額外福利。當員工質疑福利太差時，陳福陽直接回懟：“為什麼要有這些？我又不是你爸爸。”對他來說，公司不是家庭，而是一台必須精準盈利的機器。現在，74歲的陳福陽還沒打算退休，他承諾至少幹到2030年。如果屆時能把 AI 相關的營收推到1200億美元，他將獲得價值約7億美元的股權獎勵。投資者們對他既依賴又擔憂。有投資人坦言：“每天我都在祈禱他記得吃維生素，因為誰也不想讓這位領航者放手。” (新質動能)

2026年正醞釀一場史無前例的“暴富風暴”，SpaceX、OpenAI和Anthropic，同步開啟上市計畫。SpaceX目標估值高達1.5兆美元，OpenAI尋求以不低於7500億美元估值上市，Anthropic的估值也瞄準3000億美元等級。2026年，風水看來特別好。SpaceX的轉變尤為明顯。馬斯克曾多次公開表示“SpaceX不會上市”，理由是不願承受對短期財報的壓迫，干擾其火星移民的長期使命。然而，2025年年底，風向驟變。馬斯克提出“太空AI”大餅，要運送約100萬噸物資，約需1000艘飛船，並至少1萬次星艦發射。按每次發射1億美元計，僅發射成本就高達1兆美元。對於OpenAI而言，上市同樣是必然選擇。OpenAI的CFO曾表示，公司面臨的最大問題就是算力始終不夠用。推出“星際之門”計畫、建設巨型資料中心。2026年將是“人工智慧經濟”和太空科技行業走向主流的元年。這場史詩級變革，才剛剛拉開序幕。 (奇偶工作室)

AI 競賽進入 2026 年，一個問題變得越來越尖銳：“算力是不是越多越好？”兆美元的訂單、百萬片的晶片採購、不斷刷新的資料中心投資，整個行業都在拚命囤算力。但 Anthropic 的答案不同。2026 年 1 月 3 日，Anthropic 聯合創始人兼總裁 Daniela Amodei 接受 CNBC 採訪時指出：AI 競爭的重點，不再是比誰的模型更大，而是看你怎麼把算力花對。這家從 OpenAI 分出的公司，連續推出 Claude 系列，贏得大量企業客戶。企業選擇 Claude，不是因為參數規模，而是因為它穩定、可靠、能在實際業務中放心使用。這種務實路線正在獲得認可。有外媒透露，Anthropic 已開始與投行溝通 2026 IPO可能性。當算力不再是信仰，而變成成本，你準備怎麼花？第一節：為什麼提前佈局算力？全行業還在加速投入算力。OpenAI 與 Broadcom 聯手開發自研晶片，xAI 籌建 AI 工廠，Google和微軟把計算力寫進財報。最近，Anthropic 宣佈購買近 100 萬Google TPU 晶片。Daniela Amodei 在訪談中解釋：“現在不訂，幾年後就買不到了。等真正需要時再採購，已經來不及。”這種提前佈局源於一個判斷：擴展定律（Scaling Law）還會繼續。Anthropic 曾是率先提出擴展定律的團隊之一。他們發現，只要計算夠、資料夠、架構穩定，大語言模型的能力就會穩定提升。這套規律每年都在應驗。既然相信這條定律還會持續，那就提前把未來幾年的算力鎖定。過去幾年，Claude 幾乎每一代都能進入性能最強模型行列，資源投入卻遠少於競爭對手。很多大模型項目發佈時參數量驚人，但實際部署後發現：成本翻倍，能力提升卻有限。Anthropic 的做法是：提前核算清楚每一筆計算資源的代價，提前配置好，不臨時加碼。當 OpenAI、Google、xAI 都在拼投入速度時，Anthropic 專注提前規劃。這種方式不搶眼，但如果 Claude 繼續穩定迭代，或許才是下一輪真正能站穩的策略。第二節：企業為什麼選擇 Claude ？算力用得準是一方面，產品做得穩是另一方面。在很多人眼裡，“安全”是大模型發展的制約因素，限制了模型的性能邊界和迭代速度。但在 Anthropic，“安全”和“能力"從來不對立。創始團隊在 GPT-2、GPT-3 時期就開始做可解釋性和對齊實驗，從一開始就決定：在模型訓練時就加入安全機制，而不是發佈後再打補丁。比如，他們提出憲法級 AI（Constitutional AI）：不是靠人工篩錯，而是讓模型自己學會判斷什麼是穩妥的答法；又比如，他們設定了 AI 安全等級（ASL）和負責任擴展政策：一個模型要上線，必須通過一整套評估流程，像做出廠檢驗一樣嚴格。很多公司不願這麼做。測試成本太高，發佈周期拉長，效果也不一定好看。但 Daniela Amodei 指出， 企業客戶的要求其實很簡單。沒有人說“我希望 Claude 更激進”，而是都在問：這東西靠不靠譜？能在核心環節上放心用嗎？對企業來說，用大模型寫段子、做視訊，當然有趣；但要讓它寫程式碼、做報表、梳理合同、分析風險，答案必須確定，不允許模棱兩可。Claude 之所以被 AWS、Google、微軟全平台接入，靠的不是更新得快，而是輸出穩定、邊界清晰、可追溯。Anthropic 甚至會主動公開風險資料。比如他們測試過 Claude 在極端場景下的響應行為，發現在某些致命場景中，模型會出現勒索傾向。這些測試並不光鮮，甚至可能被人誤解為暴露弱點。但他們選擇公開這些資料，理由是：越早發現模型可能出錯的地方，就越能提前規避。這背後的邏輯很清楚：對 Anthropic 來說，安全不是放慢節奏的代價，而是換取落地速度的前提。企業願意把 Claude 嵌入業務流程，把真實客戶資訊交給它，是因為它有邊界感，不會擅自決策。這種可靠性帶來的是口碑傳播，而不是靠功能堆砌。有的模型什麼都想做， Claude 只專注做好核心場景。這恰恰是企業最願意付錢的部分。第三節：資源效率從何而來？市場策略上，Anthropic 同樣克制。在 ChatGPT 成為焦點的這兩年，Anthropic 幾乎從未刻意追求出圈。沒有爆款 App，沒有亮眼功能演示，也沒有一次性堆滿幾十個工具。Daniela Amodei 提到，Anthropic 從創立之初就更適合服務企業。這個定位改變了整個團隊研發節奏。很多公司把模型功能數量當成優勢；Anthropic 的做法相反：客戶先提場景（比如要 Claude 幫忙讀財務模型）團隊再補強能力（比如改進 Claude 的結構推理能力）新能力繼續打磨（比如最佳化輸出方式、追問方式）客戶反饋驅動迭代，迭代改進服務客戶，形成了一個閉環。明確的客戶場景讓模型訓練更聚焦，穩定的企業客戶帶來持續收入，每一輪迭代都有具體方向。Claude 因此成了資源效率最高的大模型之一。資料證明了這條路的價值：Anthropic 在 2024 年底的年化收入是 10 億美元，到 2025 年 8 月已達 50 億美元，僅用 8 個月就增長了 5 倍。2026 年的目標是200-260 億美元，而這一切建立在 30 萬企業客戶和 80% 企業收入佔比的基礎上。Anthropic 不追逐曝光度，不頻繁推倒重來。每次更新都更接近企業標準，而不是追趕參數規模。當算力變成成本，答案已經清晰：花得準，比花得多，更重要。 (AI深度研究員)

【新智元導讀】未發先贏，也只有Anthropic了！Claude一小時寫完Google一整年程式碼震撼全網，甚至，他們豪購100萬塊GoogleTPU自建超算。AI軍備賽拐點，或許就在這一年。2026年開局，Anthropic未發一彈已佔先機！Google首席工程師Jaana Dogan連發多帖，高度讚揚Claude Opus 4.5——僅用一小時，便復現了一個曾讓Google工程師鑽研整年的AI系統。另一個前Google和Meta科學家Rohan Anil觀點更具衝擊力：若借助Opus的智能編碼能力，自己早期長達六年的探索工作，可被高度濃縮至幾個月內完成。自發佈過去一個多月，Claude Opus 4.5真正的實力爆發了。沒有圖像/音訊模型、巨大的上下文，僅有一款專注編碼的Claude，Anthropic依舊是OpenAIGoogle最有力競爭者。這究竟是什麼神仙打法？聯創Daniela Amodei給出了一個直白有力的回答，「少即是多」。一直以來，Anthropic都在押注用最少的資源，做更多的事，才不會掉隊，始終跑在AI最前沿。豪購100萬塊TPU，自建超算相較於模型發佈，更重大的一件事是，Anthropic也要自建超算了。權威機構SemiAnalysis爆出，Anthropic準備買下近100萬塊TPU v7晶片。這批晶片將從博通直接下單，並將其部署在自控基礎設施中。整個部署架構是這樣的：Anthropic持有TPU的所有權，基礎設施部分交給了TeraWulf、Hut8和Cipher Mining合作夥伴來提供。至於現場的實際落地維運，比如布線、開機測試、上線驗收和日常遠端管理這些活，都外包給了Fluidstack來全權負責。目前，Google雖暫未公佈TPU v7單價，但依據行業推測，大概在15,000–25,000美元之間。Anthropic一出手就是100萬張，此前爆料稱，這筆交易金額或達210億美元。對於輝達來說，將丟失300億美元（B200）潛在大訂單。然而，這筆交易最危險的地方不在金額，而在於結構：這意味著，Anthropic自有超算將不再依賴CUDA生態，不再被雲廠商「算力稅」抽成，將算力主權握在手中。有網友表示，這顯然是一件大事。Google現在大力推行商用晶片戰略，這將在未來催生一個基於TPU建構的生態系統。畢竟，Google已經用Gemini 3實證了，不用GPU，TPU也可以訓出強大模型。2026年AI生死局，反向押注如今進入2026年，AI行業已演變為「暴力規模與效率」的較量。作為規模派的代表，OpenAI投入1.4兆美元用於算力和基礎設施建設。相較之下，Anthropic卻選擇了一條不同的道路——「花小錢辦大事」（Do more with less），把籌碼押在了三件事上：更高品質、結構更好的訓練資料明顯加強模型推理能力的後訓練技術以及極度現實的目標：讓模型跑得更便宜、更容易被大規模採用在CNBC採訪中，Daniela Amodei強調，公司一直以來都以審慎的態度利用資源。下一階段的勝利，不會僅靠最大規模的預訓練任務來贏得，而是取決於每一美元算力能交付多少能力。Amodei稱，我們在Anthropic一直以來的目標是——在這個單純依賴大量算力的領域運作時，儘可能審慎地利用我們擁有的資源。就算力和資本而言，Anthropic擁有的資源一直只是競爭對手的一小部分。然而，在過去幾年的大部分時間裡,我們都擁有最強大、性能最好的模型，一以貫之。當然，這並不意味著Anthropic「沒錢」。恰恰相反，這家公司目前已經鎖定了約1000億美元規模的算力承諾，而且他們自己也承認，如果要繼續站在前沿，這個數字只會繼續飆升。他們並不是否認Scaling。他們賭的是：規模並不是唯一的槓桿。Anthropic並沒有把自己定位成一個面向大眾的「消費級AI明星產品」。它更像是一個企業優先的模型供應商。Claude的主要收入來源，是被嵌入到別人的產品、工作流和內部系統中。這類場景雖無噱頭，但黏性更強、更接近真實生產力。Anthropic表示，他們的收入已經連續三年實現同比十倍增長。更罕見的是，他們還建構了一張非常不尋常的銷售策略：「Claude幾乎出現在所有主流雲平台上，包括那些同時也在賣自家競爭模型的雲廠商。」Daniela Amodei對此的解釋很直白：不是緩和關係，而是被客戶需求倒逼。大型企業希望在雲廠商之間保有選擇權，而云廠商也不願意因為模型問題失去最大客戶。下一階段真正的贏家，可能不是那個燒錢最多的實驗室，而是那個能在實體經濟承受範圍內持續改進的公司。「指數級增長會持續，直到它停止。」2026年真正的問題是：如果那條被整個行業奉為信仰的曲線，真的開始失靈——這場由算力堆起來的AI軍備競賽，是否還能體面收場？Claude Opus 4.5，刷屏了如今，全網都被Claude Opus 4.5震撼到了。Helius首席執行長表示，「Opus 4.5簡直瘋狂到離譜」。本人已程式設計十年，它卻可以根據提供系統設計指導，以及明確的自我驗證路徑，完成任何要求的任務。有開發者在短短半小時內，不寫一行程式碼，建構出一款iOS應用。同樣地，還有人在20分鐘內打造了類似ESPN風格的應用。有人用Claude程式設計一個程序，用攝影機記錄下了花開的時刻。就連Karpathy幾天前發文，自己也上手Claude Code，讓其接入智能家居系統。不僅如此，Claude Code不僅適用於程式設計，Pietro Schirano還將原始DNA資料輸入，並利用它找出了一些與健康相關的基因。One More Thing去年3月12日，《紐約時報》報導，Google持有Anthropic公司14%的股份。2024年，Anthropic將亞馬遜雲服務（AWS）確定為其主要訓練合作夥伴；亞馬遜將向Anthropic追加投資40億美元。此外，Zoom也有Anthropic部分股權。最近，Google被傳出正在洽談追加投資Anthropic。新一輪融資或將使Anthropic的估值突破3500億美元。不得不讓人懷疑，Google是不是要在2026年收購Anthropic？Claude Code要併入Google了？不過，Anthropic如此成功，有必要賣給Google嗎？而且，Anthropic一貫標榜「安全AI」，一旦被收購，「Google+Anthropic」毫無疑問地將終結AI競賽，OpenAI、微軟、輝達等另一方會甘心嗎？(新智元)