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市场低估了亚马逊AWS“AI潜力”:“深度绑定”的Claude,API业务已超越OpenAI
来源:华尔街见闻
2025-09-18 12:52:14
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亚马逊云服务AWS的AI增长潜力被严重低估,因与其深度合作的Anthropic的API业务正在为AWS带来显著营收贡献。

9月3日,巴克莱最新分析报告显示,Anthropic与亚马逊AWS的深度合作正为云服务巨头带来显著增长动力,但市场尚未充分认识到这一AI驱动增长的潜力。如果AWS能够保持与Anthropic的训练工作负载合作,该公司有望在第四季度实现超预期的收入增长。

巴克莱分析师估计,Anthropic目前(2025年第二季度)为AWS贡献约1%的增长,但随着Claude 5训练和现有推理收入的双重推动,这一贡献可能升至每季度4%。关键在于,Anthropic的API业务规模已经超越OpenAI,并且增长速度更为迅猛。

报告称,Anthropic在2025年将为AWS带来约16亿美元的推理收入,其年度经常性收入(ARR)预计从年初的10亿美元跃升至年底的90亿美元。不过,业内对AWS Bedrock平台访问Anthropic模型的限制出现抱怨,显示两家公司的合作关系可能面临一些挑战。

具体而言,Anthropic的API业务在2024年实现5.12亿美元收入,预计2025年将激增至39.07亿美元,同比增长662%。相比之下,OpenAI的API业务2024年收入为10亿美元,2025年预计增长至18亿美元,增速为80%。

这种差异主要源于AI集成开发环境(IDE)应用的爆发式增长。

Cursor、Lovable等AI编程工具通过Anthropic的Direct API获得模型授权,按每百万token成本付费。巴克莱估计,平均每个Cursor Pro用户每月为AWS贡献约5美元收入。

Claude 3.5(2024年6月发布)和Claude 3.7(2025年2月发布)等模型的推出,特别是后者融入的推理和思维链能力,推动了Anthropic在API领域的领先地位。

报告指出,AI集成开发环境作为一个品类预计2025年ARR将超过10亿美元,而2024年这一数字几乎为零。

AWS有望在四季度实现超预期增长

巴克莱预计,如果亚马逊的云服务AWS能够保持与Anthropic的合作关系,第四季度收入增长有望比市场预期高出约2%。

目前市场一致预期AWS第四季度收入增长18%,但Anthropic的贡献可能推动实际增长率显著超越这一预期。

分析师指出,Anthropic可能在第四季度开始Claude 5的预训练,这将为AWS贡献约1.5%的增长。加上推理收入,Anthropic总计可能为AWS增长贡献4%。

研报称,巴克莱的模型假设AWS非AI工作负载保持14%-16%的年同比增长趋势,这与过去几个季度的表现一致。在此基础上,Anthropic的额外贡献将显著提升整体增长率。

AI产能扩张支撑长期增长前景

为支持AI业务的快速增长,AWS正在大幅扩张AI计算能力。

巴克莱估计,AWS在2025年底可能拥有超过100万个H100等效的AI产能,这得益于Blackwell GPU和40万个Trainium"Project Rainier"芯片的上线。

不过,AWS是否有足够的AI产能来支持Anthropic业务的所有增长活动仍存在争议。在第二季度财报电话会议上,亚马逊管理层延续了需求超过供应的标准表述,并未提供太多新的信心。

巴克莱的分析显示,自ChatGPT推出以来新增的AI产能预计到2025年底将超过100万H100等效算力。这一产能扩张对于支持Anthropic等合作伙伴的快速增长至关重要。

深度合作关系面临潜在挑战

巴克莱称,尽管Anthropic与AWS的合作关系带来显著收益,但双方关系也面临一些考验。

据媒体此前报道,行业内对通过亚马逊AWS Bedrock访问Anthropic模型存在一些抱怨,这表明亚马逊AWS/Anthropic关系可能出现某种程度的裂痕。

更值得关注的是,Cursor(Anthropic最大的IDE客户之一)等重要客户开始转向OpenAI的GPT-5 API作为默认选择。虽然用户可以手动切换回Anthropic,但这种粘性远不如消费者领域的白标付费搜索默认设置那样强大。

尽管存在一些不确定性,但巴克莱仍然看好AWS在AI领域的长期前景。

该行分析师指出,虽然2025年AI部署的"广泛扩展"阶段尚未真正到来,但少数几个大型AI实验室目前正在为超大规模云服务商创造大部分AI收入,AWS与Anthropic的深度合作将其置于这一趋势的核心位置。

值得注意的是,巴克莱的分析基于Anthropic 70%的收入托管在AWS上的假设,其余30%在谷歌云平台(GCP)上。

Anthropic是唯一一家拥有三个不同基础设施团队的AI实验室,分别管理GPU、TPU和Trainium三种不同架构上的训练和推理,这为其提供了成本和可用性方面的灵活性。

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