这个事实在人们的视线下飞past，因为人们将所有关注都集中在战争和石油上。没有人做了关于这件事的帖子。人们仍然无法看清人工智能（AI）股价增长的潜力。人们对AI的增长毫无认可。
Anthropic 在二月份单月内增加了 60 亿美元的年度复合收支（ARR）。(来源)二月份只有 28 天。
在 2025 年 7 月，摩根士丹利做出了对 Anthropic 的估计：
＆gt;摩根士丹利的研究人员在他们的报告中预计，Anthropic 的收入从今年的 400 亿美元增长到 2026 年的 1000 亿美元并到 2027 年的 1900 亿美元。 然后，他们的研究人员假设 Anthropic 的毛利率为 60%， 并估计与之相关的 75% 的成本花在了 AWS 雲服务上。
他们估计 2025 年的 400 亿美元 vs 实际 900 亿美元。他们估计了 2026 年的 1000 亿美元总和。 Anthropic 已经在 2 月底达到 1900 亿美元。3 月底，基于相同的速度，他们将达到 2500 亿美元。 **换句话说，摩根士丹利的人工智能的图景是完全错误的，简直滑稽可笑。 人们可能会低估 10 倍。 的壁街以及普通投资者对人工智能的估计都错了。 的原因是他们根本 inability comprehend ’exponential curves’。 人类实际 上是很糟糕的 seeing 的指数曲线。人类大脑都会 default 到linear（线性），还有大量的研究表明这一点。
你围绕 r/investing 询问看边缘吗？ 那么这里的边缘就是： 人工智能增长的预测明显低估。 甚至如果他们纠正了他们的模型，他们仍然有可能低估它们。 的wallstreet和普通投资者（代表糟糕的散户投资者）对人工智能仍然持怀疑态度，认为它是骗局并且将在不久的将来坍塌。 您可以告诉自己，因为负面评论在这里会有更多的 upvotes 而正面评论比较少。 消极的人工智能评论将会比积极的10 倍。
如果您没有买跌的人工智能股票，那么是什么做了？
为了让你明白$6 亿美元在一个月内意味着什么：
- 一个月的Palantir 年度收入
- 5 倍Figma
- 1.34 倍Snowflake
- 一个月的Atlassian 年度收入
- .25 倍Adobe 年度收入
- .17 倍SAP 年度收入
*.14 倍Salesforce 年度收入
在单个短短的一月内，Anthropic 增加了 1 倍 个月的Palantir 年度收入和1.34倍Snowflake。想象一下这意味着。
基于同样的增长速度，Anthropic 将在 2026 年底比 Adobe、SAP、Salesforce 等公司规模大得多。事实上，如果 Anthropic 在 3 月份获得另 $6 亿，他们会达到 $25 亿年度收入，是 Adobe 年度收入的大小。
所有报告表明， Anthropic 可能已有更多钱，但 compute资源有限。所有开发人员都知道这一点，因为 Clade Code 运行起来频繁中断，因为他们没有足够的计算资源来满足需求。
你最可能的想法是，他们可以赚很多钱，但他们是否在赚钱？ 他们目前不是有利润的，但他们会变得有利润。
Anthropic 首席执行官经常说他们在推测中的毛利率超过 50%。 OpenAI 首席执行官也说了同样的话。独立 token 资产评估也表明这一点： https://martinalderson.com/posts/are-openai-and-anthropic-really-losing-money-on-inference/
在 OpenRouter 上，也许也有很多小规模推测供应商，他们一定不会在推测中亏钱，因为市场份额在他们是不重要的。 因为他们的市场份额那么小，所以他们不可能亏钱，因为他们需要为每项推测赚取比亏损更多的钱。
那么 Anthropic 和 OpenAI 为何不能盈利呢？ 因为他们不需要就可以。 它们花费它们的钱在将更大、更聪明的模型训练出来。 与OpenAI、Anthropic、Google、Meta、中国人工智能公司争夺 AI 的主导地位是激烈的。
那么他们如何才能盈利呢？
- 在推测收入快于训练成本。 这正是目前发生的。 过去，OpenAI / Anthropic 亏损可能是他们收入的 80%。 今天，推测市场爆炸，推测收入增长迅速。训练是成本，推测是利润。推测利润需要增长快于训练成本，而它确实如此，因为推测收入超过了训练成本。
- 许多竞争者将会脱队。 当竞争者脱队时，训练成本就不需要增长得那么快。 在 AI 领域，有几个自然垄断或半垄断。 思考一下，谷歌搜索、Windows & MacOS 和 iOS 和 Android。 它们希望在基本 AI 模型中能成为垄断或半垄断。 因为小竞争者无法训练出和 Anthropic、OpenAI、Google、Meta 等等同级的模型。 这样，主导 AI 模型公司就能赚钱并培训更好的模型，这会吸引更多的用户，更多数据以训练更好的模型。 这是 flywheel 效应。 您已经能在今天看到这一点，即使Apple 投入了所有利润来训练竞争 AI 模型，也无法对抗 OpenAI、Anthropic、Google、Meta 等等。 时间太晚了。
有很多错误的 AI 人工智能，r 的投资者。 目标将越来越移动。 我们在这里听到：
- 人工智能没有市场或市场是假的。
- AI 不是有用的， 或者它会过度想象。
- AI 如果它真的是有用的，我为什么看不到收入？
- 好吧，有收入了，但收入来源在哪里？
**简要总结：_WALL STREET 在误以为 AI 增长是线性的的时候，普通投资者却认为它会崩溃。 战争给了投资者购买跌的人工智能股票的良好机会，以便在人们了解其指数增长率之前购买人工智能股票。
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