AI變現資優生!Anthropic年營收上看700億美元,為何奧特曼一談收入就變臉?
AI變現資優生!Anthropic年營收上看700億美元,為何奧特曼一談收入就變臉?

重點一:Anthropic 預估 2028 年營收可達 700 億美元(約新台幣 22.9 兆元),並實現 170 億美元現金流(約新台幣 5.6 兆元)。

重點二:B2B 攻勢加速:與 Microsoft(微軟)整合至 Microsoft 365 與 Copilot,擴大與 Salesforce(客戶關係管理公司)的合作,並推動 Deloitte(勤業眾信)與 Cognizant(高知特)的大規模員工導入。

重點三:產品與毛利改善:推出 Claude Sonnet 4.5 與 Claude Haiku 4.5,預估毛利率 2025 年達 50%、2028 年升至 77%(2024 年為 -94%)。

近期,OpenAI 透過大型雲端長約與擴建算力規模,呈現「資本支出大舉擴張」的態勢。除了引起 AI 泡沫的疑慮,更讓外界不禁追問:OpenAI 能否在未來實現收益,以支撐當前龐大的資本支出?

在這個疑慮浮上水面的同時,OpenAI 的一大敵手 Anthropic,看起來在商業模式上有更好的答案。

據《Information》報導,Anthropic 正在上修中長期成長藍圖:公司預估至 2028 年營收將達 700 億美元(約新台幣 2.16 兆元),並在同年達成 170 億美元現金流(約新台幣 5.3 兆元)。

在外界視角中,OpenAI 以消費級產品打穿天花板,創造了週活躍「8 億用戶」的超級流量池;另一邊,Anthropic 把聚光燈轉向企業採用,把模型變成業務工具,從「被測試」變成「被部署」。

兩家公司,同一賽道,卻選擇了截然不同的變現路徑:一場關於增長與現金流的深水對局,正在加速。

Anthropic 體質改善:今年毛利率將達 50%

值得注意的是,2025 年迄今,Anthropic 來自 API 模型存取的營收估計為 38 億美元(約新台幣 1,175 億元),是 OpenAI 的兩倍;其中,面向工程開發者的 Claude Code 年化營收更逼近 10 億美元(約新台幣 309 億元),自 7 月的約 4 億美元快速攀升。

資本結構方面,Anthropic 於 9 月完成 130 億美元(約新台幣 4,020 億元)募資,估值 1,700 億美元(約新台幣 5.25 兆元),並可能憑藉成長動能再度募資,目標估值區間介於 3,000 億至 4,000 億美元(約新台幣 9.27 至 12.3 兆元)。

Anthropic 亦揭露負債項目,包括 25 億美元信用額度(約新台幣 773 億元)與 15 億美元版權訴訟和解金(約新台幣 464 億元)。在獲利體質上,Anthropic 估計今年毛利率將達 50%,並於 2028 年提升至 77%,相較去年 -94% 顯著改善。

佈局 B2B 有成:Anthropic 明年收入上看 260 億美元

Anthropic 近月的策略重心轉向企業級(B2B)滲透。Microsoft(微軟)已開始在 Microsoft 365(微軟生產力套件)與 Copilot 導入 Anthropic 模型;與 Salesforce(客戶關係管理公司)的合作亦擴大,同時計畫將 AI 助理 Claude(克勞德)推向 Deloitte(勤業眾信)與 Cognizant(高知特)的數十萬員工。

隨著部署的落地需求,Anthropic 推出面向金融業的 Claude for Financial Services(金融服務版),並發布 Enterprise Search(企業搜尋),允許企業將內部工作應用與 Claude 連結,以提升知識檢索與作業效率。

這一系列企業導向的產品與整合,支撐公司對 2025 年與 2026 年的年經常性收入(ARR)目標:分別為 90 億美元(約新台幣 2,785 億元)與 200 至 260 億美元(約新台幣 6,189 至 8,046 億元);且《路透社》指稱 2026 年 ARR 可能近乎三倍於 2025 年。

相較之下,OpenAI 除維持 B2B 策略,也憑藉每週 8 億名使用者的消費級動能,預估今年營收 130 億美元(約新台幣 4,023 億元),並在 2027 年挑戰 1,000 億美元(約新台幣 3.09 兆元)。

然而,OpenAI 預估 2026 年現金消耗達 140 億美元(約新台幣 4,332 億元),至 2029 年累計達 1,150 億美元(約新台幣 3.55 兆元),反映其基礎設施投入節奏遠高於 Anthropic。

見笑轉生氣!奧特曼被問營收為何「破防」?

OpenAI 執行長奧特曼(Sam Altman)在 BG2 Podcast 與微軟執行長納德拉(Satya Nadella)的聯訪中表示,公司年營收遠高於外界報導的 130 億美元,並以「直接語氣」回應外界對其大規模算力投入的憂慮。

他指出,OpenAI 收入「成長陡峭」,並對市場需求與產品線擴張抱持高度信心。針對主持人 Brad Gerstner 質疑「未來 4–5 年算力承諾總額約 1.44 兆美元(含對 NVIDIA、AMD/Oracle、Azure 等大額承諾)」的資金可行性與持續性, 奧特曼直接回應「夠了!」並表示:「若你(指主持人)想賣 OpenAI 持股,我可以立刻幫你找到買家。」 強調市場對公司股權的強烈需求。

奧特曼回應在12:30秒處。

納德拉則表示,過去「OpenAI 沒有一份商業計畫未達標」,並稱其成長受「算力約束」影響;若算力提升,收入會顯著放大。他以一席話把話題拉回理性層面,降低對話的火藥味。

隨後奧特曼坦言,提升算力取得仍是可能「搞砸」的風險點,但強調 OpenAI 正「前瞻性押注」收入將持續成長,且不僅仰賴 ChatGPT。

他也提出三大增長引擎:其一,ChatGPT 用戶與商業化深化;其二,成為「重要的 AI 雲」,提供面向企業與開發者的雲端 AI 能力;其三,發展「消費性裝置業務」作為重要事業,並以「可自動化科學研究的 AI」創造巨大價值。

面對外界對「算力花費過大」的批評,他反駁稱,那些「對我們算力有誇張擔憂的人」,若公司公開上市,他「很樂意看他們做空並被燒到」,以此傳達對商業前景的強烈信念。

在談及營收前景時,主持人推估 OpenAI 有望於 2028 或 2029 年達到 1,000 億美元(約新台幣 3.09 兆元)年營收,奧特曼則「加碼」回應:「2027 怎麼樣?」顯示對加速達標的意圖與自信。

至於市場盛傳公司將於明年上市,他明確否認: 「沒有,我們沒有那麼具體。」 並補充,公司尚未有董事會層級的時間表或決議,但他「現實地」認為,終有一天會走向公開市場。

整體來看,OpenAI 一方面以強勁營收動能與產品版圖擴張回應外界對算力支出的疑慮;另一方面短期仍維持私募導向的資本策略,將在算力取得、產品落地與企業級擴張之間取得平衡。

延伸閱讀:OpenAI為何砸1.4兆美元買算力?奧特曼稱「算力終將過剩」:但若不先買好買滿,風險會更大
Anthropic贏面比OpenAI更大?從3大指標看懂AI商模:為何「穩健好用」才是獲利王道?

資料來源:TechChurch路透社Information

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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