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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核保、理賠、客服全面AI化:富邦人壽導入「三大智能助理」升級保險服務鏈
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近年談 AI 轉型的金融業者不少,多半從技術切入,闡述架構藍圖與導入策略。富邦人壽則選擇從行政端著手,先問哪個場景最攸關保戶,再決定 AI 該往哪裡導入。「關鍵在於回歸以人為本的核心,專注於客戶體驗。」保單行政處處主管蔡佳蓉副總經理指出,核保、理賠與客服,是服務價值鏈中與保戶互動最直接的三大關鍵,自然成為富邦人壽 AI 布局的起點。

以 AI 賦能核保,審查時間省六成

開始一張保單的旅程,核保是第一步,攸關保戶是否能儘速取得保障。投保過程中,若涉及既有病史或體況,核保便須介入評估,綜合審視商品條款、投保規則與法律規範,以決定是否承保,可說是一項高度專業的決策工程。

「以一份新契約為例,客戶的病歷資料可能厚達百頁。核保員得逐頁翻找診斷紀錄、用藥史與手術紀錄,判斷其對承保的影響。但大多數核保人員並不具備醫護背景,這方面的專業判斷力全靠長期經驗積累,導致傳統作業十分耗時。」蔡佳蓉解釋。

為此,富邦人壽建構「核保智能助理」,運用生成式 AI 摘要病歷,解決過往判讀大量專業英文病歷的痛點。這可不是把資料丟進 AI 資料庫就好——蔡佳蓉分享,導入過程中的挑戰之一,是為特種個資去識別化,需先透過個資遮罩工具處理病歷;此外,針對 AI 常見的「幻覺」風險,團隊也反覆調校提示詞,讓摘要報告力求精準正確。

她強調, AI 定位為「初篩與重點整理」的助手,最終決策權仍歸於核保員。透過 AI 摘要、核保員決策的人機協作模式,體況審查平均作業時間成功從 40 分鐘縮短至 15 分鐘,核保效率提升六成,讓核保同仁能將心力集中於高風險案件與例外處理。

以 AI 輔助判讀,加速理賠條款今昔對照

同樣面對大量資料判讀挑戰的,還有理賠。理賠是保險公司實踐承諾、展現服務價值的重要時刻,但隨著醫療技術不斷進步,許多保單條款當年訂定的手術項目,到了今天可能已發展出全新的治療方式。理賠人員需要從大量醫療資料中,判斷新技術是否符合條款約定,過程相當耗時,也需要高度的醫療專業知識。

對此,富邦人壽導入「理賠智能助理」,整合醫療資訊與內部顧問醫師的專業意見,協助理賠人員快速比對保單條款與客戶所接受治療的對應關係。例如,當醫療科技演進產生新的手術方式時,AI 可協助理賠人員快速了解該疾病與手術的進行方式,並檢索相關條款與內部規則,提供理賠判斷建議,縮短過去需逐一查找資料的時間。此外,系統亦能協助摘錄擷取診斷書、病理報告及醫療費用單據等理賠文件審核重點,大幅縮短人工判讀比對時間,讓理賠人員更專注於專業判斷與保戶溝通,加速理賠服務效率與一致性。

客戶服務處處主管張婉茹指出:「AI 除了加速理賠作業,也能將資深理賠人員的專業經驗與判斷邏輯濃縮為高效吸收的知識庫,協助新進同仁快速掌握案件重點與判斷依據,縮短學習曲線,並提升理賠判斷的一致性與品質。」透過 AI 助理減輕資料整理的負擔,理賠人員得以將精力回歸專業決策與客戶溝通。

以 AI 客服加速分流,前線服務更到位

在核保與理賠之外,最大量的服務場景是客服。張婉茹表示,隨著數位原生世代逐漸成為保戶主力,客戶傾向先自主操作解決問題,不會直接撥打電話;一旦選擇撥打電話,就代表問題已超出自助服務能處理的範圍。

對此,AI 客服的導入,不只是回答問題,更是協助客戶找到最適合服務管道的「智慧導航員」。「我們是第一線面對客戶,因此 AI 客服最重要的不是回答得多,而是回答得正確。」張婉茹表示,富邦人壽在設計上特別重視回答來源的可信度,透過既有知識庫與 FAQ 資料治理機制,讓 AI 優先扮演「理解需求、引導服務」的角色,確保保戶獲得正確且一致的資訊。

事實上,富邦人壽的文字客服早於大型語言模型盛行前便已上線,目前文字客服平均每月處理超過六萬則訊息,智能助理能即時理解客戶需求,將保單查詢、資料變更等簡易服務導引至 App 或線上平台快速完成;面對理賠、保單變更或保障內容等較複雜的需求,則由真人客服接手提供專業協助。讓簡單問題快速解決、複雜問題由專人服務,將有限的人力資源投入最需要專業與溫度的服務情境,讓分流機制發揮實際成效。

從核保員手中的病歷、理賠人員桌上的單據,到線上客服的迅速回應,富邦人壽的 AI 布局,始終緊貼第一線作業現場。張婉茹表示,科技發展不一定要一次 end to end 全到位,應該是不停小步快跑,慢慢把應用場景擴大。去年底推出的全新富邦人壽 App,將「簡單、貼心、隨行」的理念落實在使用者介面體驗上,就是一次階段性集大成的成果。

但無論 AI 如何加速資料判讀、優化流程,專業判斷與服務溫度仍是機器無法取代的核心。「要有專業,才能判斷 AI 的產出品質。」富邦人壽兩位主管也強調,科技迅速發展下,富邦人壽導入 AI,不是要取代核保員、理賠人員或客服人員,而是希望讓每一位同仁把時間花在最有價值的地方。當AI承接了流程中繁瑣的資料負荷,人員就能更專注在判斷、溝通與服務,讓同仁的專業與心力回歸到最需要判斷力與人情味的溝通之上,這才是真正以客戶為中心的 AI 轉型。也是富邦人壽實現「AI Everywhere」的旅途上不忘的目標。

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