Anthropic招股说明书（2026年11月2日修订版·完整译本）

本初步招股说明书所载信息尚不完整，可能发生变化。在向美国证券交易委员会（SEC）提交的注册声明生效之前，不得出售这些证券。本初步招股说明书不构成出售要约，也不在任何不允许进行相关要约或销售的司法管辖区寻求购买这些证券的要约。尚待完成。日期：________。

本次发行是 Anthropic, PBC 的 A 类普通股首次公开募股。我们拟出售________股 A 类普通股，本招股说明书所列售股股东另行出售________股 A 类普通股。我们不会从任何售股股东出售 A 类普通股中取得所得款项。在本次发行之前，我们的 A 类普通股不存在公开市场。目前预计，首次公开募股每股价格介于________美元至________美元之间。我们已申请在纳斯达克全球精选市场上市，股票代码为“ANT”。

我们采用新型资本和公司治理结构。公司依据特拉华州法律注册为公益公司，这一结构与我们对人工智能（AI）安全和责任的承诺一致。作为公益公司，我们必须平衡股东的财务利益、受到公司行为重大影响的相关方的最佳利益，以及经修订并重述的公司注册证书所确定的特定公益宗旨：负责任地开发和维护先进 AI，使其长期造福人类。

我们设立了长期利益信托（LTBT），以帮助确保 Anthropic, PBC 以负责任地平衡公益公司目标的方式进行管理。LTBT 旨在作为独立机构运作，由不具有财务利益、并在 AI 安全、国家安全、公共政策和社会企业方面拥有专业知识的受托人组成。通过一个特殊普通股类别，即 T 类普通股，LTBT 通常有权选举和罢免 T 类董事，这些董事合计将占董事会获授权成员的多数。T 类普通股对提交一般股东表决的事项不享有其他投票权，也不享有经济权利。

紧接本次发行完成之前，我们还将向联合创始人设立的一家有限责任公司，即“创始人有限责任公司”，发行一股特殊类别的 F 类普通股。CEO 兼董事 Dario Amodei、总裁兼董事长 Daniela Amodei，以及另外五位联合创始人，最初将是该有限责任公司的唯一成员。由其持有的 F 类普通股，就提交一般股东表决的事项，包括选举 T 类董事以外的其他董事，将享有相当于全部已发行股本总投票权50.1%的合计票数。F 类普通股不享有任何经济权利。

本次发行完成时，我们还将授权一个特殊普通股类别，即 E 类普通股，发行给不包括联合创始人在内的员工。E 类普通股仅有权就某些有限事项投票，不享有任何经济权利。此外，我们已授权 A 类普通股和 N 类普通股。两类股东的权利相同，投票权和转换权除外。A 类普通股每股享有一票；除法律另有要求外，N 类普通股不享有投票权。N 类普通股持有人主要是战略业务伙伴，股份出售或转让给无关联第三方时，通常将转换为 A 类普通股。A 类普通股不可转换。更多信息请参阅“风险因素：与治理结构相关的风险”“我们的治理结构及其目标”和“股本说明”各节。

按照纳斯达克全球精选市场公司治理要求的定义，我们属于“受控公司”。更多信息请参阅“我们的治理结构及其目标”“管理层”和“股本说明”各节。

请参阅自第27页开始的“风险因素”，了解购买我们 A 类普通股之前应考虑的因素。

美国证券交易委员会（SEC）和任何其他监管机构，均未批准或否决这些证券，也未对本招股说明书的准确性或充分性作出认定。任何相反陈述均构成刑事犯罪。

[1] 有关应付承销商报酬的说明，请参阅“承销”一节。

如果承销商出售的 A 类普通股超过________股，其有权按首次公开募股价格减去承销折扣，向 Anthropic, PBC 额外购买最多________股 A 类普通股。承销商预计于________前后，在纽约州纽约市以付款交割方式交付股份。

招股说明书日期：________。

我们相信，AI 是人类历史上影响最为深远的技术之一。如果管理得当，它可以迅速加快科学创新，大幅提高经济增长率，让重大疾病的治愈成为可能，并解决那些人类几代人努力仍未能攻克的问题。

Anthropic 致力于实现这些益处，同时应对并防范如此迅猛、如此强大的技术革命所带来的风险。

我们希望每一位 Anthropic 投资者都理解四件事：AI 的巨大潜力、我们必须应对的风险、Anthropic 建设公司和参与世界事务的独特方式，以及我们的行为可能在哪些方面不同于一家纯粹追求利润最大化的公司。

AI 的潜力

2020年，我们的四位创始人共同撰写了一篇论文，阐述了 AI 的规模定律。规模定律描述了这样一种规律：将算力、数据、模型规模和训练环境结合起来扩大，会使 AI 的通用认知能力迅速提升，进而提高其经济价值。当时，机器智能竟然如此依赖规模，让许多人感到意外，但基于规模定律作出的预测已经一次又一次得到验证。[1]

这一现象与计算机芯片的摩尔定律有些相似。在过去几十年里，芯片的计算能力每12至18个月就翻一番。从个人电脑到互联网，摩尔定律为一系列彻底改变现代经济的产业奠定了基础。但我们相信，机器认知能力指数级增长所带来的影响，将远远超过计算机芯片指数级进步所带来的影响。

[1] 这一想法与 Richard Sutton 提出的“苦涩的教训”密切相关：单纯依靠规模，一直胜过那些更具针对性、也更复杂的 AI 模型训练方法。需要指出的是，规模并非模型能力提升的唯一来源。算法效率的提升，也就是“算力乘数”，同样发挥了重要作用，例如让我们能够用相同的算力实现更强的能力。但这些效率提升本身也是利用规模定律发现的：研究人员测试新想法，并保留那些最能改善规模扩展趋势的想法。

Anthropic 的基本判断是，认知能力的指数级增长很可能继续下去，最终达到我们所说的“数据中心里的天才之国”：数百万个虚拟智能体，有能力彻底改变人类活动的各个领域，包括软件、物理、数学、生物、医学、金融、经济、商业、机器人、军事和情报能力，以及更多领域。Anthropic 一直把与其他企业合作放在首位，因为我们明白，AI 的非凡益处，将主要来自世界各地的企业和其他组织如何部署我们的模型。

有几类应用尤其值得强调，它们在改善人类生活质量方面具有极大的潜力：

第一，我们相信，AI 将极大地加快生物学和医学的进步速度，有望治愈困扰人类数千年的疾病，包括癌症、阿尔茨海默病、心脏病、罕见遗传病和主要传染病。AI 使开展科学研究和药物开发的全新方式成为可能，我们希望在开发造福整个科学界的工具方面发挥引领作用。Anthropic 已经与许多生物技术和制药公司合作，改善基础发现研究和临床试验，既帮助制药公司的科学家应对药物发现的难题，也把撰写临床试验报告所需的时间从数月缩短到数分钟。要为科学打造最好的工具，我们的团队需要亲身参与科学研究和药物发现。我们已经开始直接借助 Claude 作出生物学发现，其中包括发现一种分子机器，它或许有潜力被开发为一种新的生物技术工具，也许可以用于基因编辑。我们预计，在不久的将来，Claude 将促成更多新的生物学发现。我们将与合作伙伴共同验证这些发现，携手提高整个领域的发现速度。

第二，AI 可以成为推动经济增长的强大杠杆。作为一种通用技术，它有潜力提高经济各个部门的生产率。近几十年来，发达经济体的生产率增长陷入停滞，部分原因在于结构性因素，部分原因在于新想法似乎越来越难以找到。AI 可能扭转这一趋势。对于过去难以自动化的任务，AI 可以直接提高劳动者和企业的生产率，有些分析认为，仅此一项就可能扭转近年来生产率增长放缓的趋势。但 AI 也是一种“创新方法本身的创新”：它可以改善企业创造新产品和新工作方式的过程。这可能带来经济增长的持续加速，以及增长所能带来的种种人类福祉。

第三，AI 可以把这些益处传播到世界各地，帮助提高全球经济增长率。今天，即便针对严重疾病的药物已经开发出来，也不总能惠及每一个有需要的人，因为世界上较贫困地区仍存在物流、人手或获取渠道方面的障碍。根据世界卫生组织（WHO）和世界银行的数据，估计仍有46亿人无法获得基本医疗卫生服务，超过全球人口的一半。我们相信，AI 在这方面也能发挥作用：扩大稀缺专业知识的覆盖范围，改善卫生系统赖以运行的数据，并帮助把治疗送到最需要的地方。

我们已经在非洲开展合作，为疟疾及其他疾病建立流行病学模型。例如，在2026年刚果民主共和国的埃博拉疫情期间，世界卫生组织非洲区域办事处利用 Claude，把编写每日情况报告所需的时间从一整天缩短到不到一小时，使团队在决定治疗中心的选址时，可以运行多个疾病模型，而不再只有一个。我们正与 Gates Foundation 合作，帮助卫生部门利用其数据配置医护人员、管理供应链和发现疫情；我们还支持向约100个中低收入国家的医生免费提供由 AI 驱动的临床搜索服务，覆盖范围从乌干达到海地，再到蒙古国。我们与 International Rescue Committee 合作，探索如何用 Claude 将尼日利亚儿童的健康档案数字化并进行分析，帮助工作人员识别有营养不良风险的儿童，让有限的资源发挥更大的作用。更广泛地说，AI 可以帮助增强目前仍不完善的市场。手机在21世纪初的十年里曾在发展中世界发挥过这样的作用：让人们获得关键的价格信息，从而促进贸易流通。AI 可以在专业知识领域发挥同样的作用，让任何人都能获得律师、会计师或农学家的知识与技能，提高经济效率，加快世界各地的增长。

第四，AI 可以提高政府服务质量，增强国家的技术治理能力。税务机关、社会服务、医疗项目、规划和审批，这些及类似职能往往让前来办事的民众感到挫败；足够强大的 AI 可以从根本上改善这些职能，推动它们实现现代化。我们已经与美国联邦政府、许多州政府以及美国盟国，在儿童服务、社会保障管理、网络安全和情报收集等领域展开合作。在犹他州，10个州政府机构的开发人员正在使用 Claude，对支撑公共服务的软件进行现代化改造；在加利福尼亚州，Claude 正帮助缩短机动车管理局的排队时间，并更好地为 Medicaid 医疗补助计划的受益人服务。在英国，它正在帮助求职者找到并使用所需的政府服务。同样，AI 可以用来促进和巩固民主，让地缘政治历史朝着自由的方向发展：帮助民主政府兑现对公民的承诺，保护民主制度免受网络攻击和外国干预，并确保自由社会在世界上最强大的技术领域保持领先。

AI 的应用远不止这些，但这些例子展现了这项技术建设更美好世界的非凡潜力。我们打算与客户一道，运用我们的 AI 模型，彻底改变这些领域以及人类活动中的其他数十个领域。这很可能意味着人类历史上最大的经济机遇。

AI 的风险

构建 AI，就是驾驭认知能力本身。如此强大的事物，既可以用于行善，也可以用于作恶。Anthropic 是一家深受价值观驱动的组织，我们成立公司的一个主要目的，就是帮助世界实现 AI 的益处，并避免其危险。

风险大体可分为四类：恶意滥用、失去控制、威权滥用，以及经济冲击。

AI 可能被心怀恶意的人滥用，例如用来实施网络攻击或设计生物武器。我们设有严格的安全防护和可信访问计划，旨在阻止他人滥用我们的技术，同时仍然支持有益的应用。我们经常阻止滥用模型的企图，在适当情况下向执法部门报告，并努力向公众透明披露。

AI 也可能自主采取我们及用户并不希望看到的行为，最近备受关注的网络安全事件就说明了这一点。如果对足够强大的 AI 系统失去控制，可能会构成最高等级的全球安全威胁。Anthropic 开创了多种方法，以加强对 AI 系统的控制。这些方法包括机制可解释性，让我们能够深入 AI 模型内部，尝试理解它们如何行动；也包括宪法训练，让我们能够训练 AI 模型按照一份明确的书面文件，即 Claude 宪法，来采取行动。我们还发布长达数百页的模型系统卡，旨在让公众了解我们在模型安全方面取得的进展。长期以来，我们一直披露相关事件，并发表有助于整个行业降低这一风险的研究成果。

威权政府可能利用 AI 建立高科技监控国家，加深压迫，并使其统治更难被撼动。我们致力于与自由社会合作，制衡威权滥用，促进自由与民主。

最后，AI 巨大的经济价值可能伴随经济冲击，类似于过去技术变革曾带来的冲击，但规模更大。我们致力于研究这种冲击：我们维护一项经济指数，提供 Claude 在整个经济中使用情况的汇总信息；我们的研究人员还建立宏观经济模型，预测 AI 未来可能产生的影响。我们也认为，可能需要采取更为大幅度的行动，因此已承诺投入2亿美元，与各国政府合作，研究应对经济变化的不同方式。我们这样做，是为了获得证据，了解哪些干预措施有效。如此一来，如果社会确实遭遇经济冲击，我们就已经帮助建立了合适的应对工具，并降低了使用这些工具的风险。我们预计，未来会大幅增加这方面的资金投入。

我们把帮助世界理解这些风险视为个人责任。当风险来自我们的 AI 模型时，我们有责任予以预防或减轻；同时，我们也有责任与政府及行业其他参与者合作，在社会层面应对这些风险。

Anthropic 的独特方式

要驾驭一项具有上述特性的技术，所采用的方式必须与普通公司非常不同。经济学家用“外部性”来描述那些发生在公司与客户交易之外、因而市场无法充分奖励或惩罚的社会影响：例如工厂污染造成的成本，或一家公司的研究突破可供其他公司自由利用所产生的价值。AI 的正外部性和负外部性都异常巨大。培育正外部性、防范负外部性，在一定程度上与营利性公司的天然激励存在张力，也与上市公司的标准治理结构存在张力。

作为创始人和企业领导者，我们坚信企业家资本主义能够为人类带来巨大益处。但我们也相信，对于 AI 这样影响深远的技术，必须通过保护公共利益、尽可能广泛分享收益的机制，对企业家资本主义加以平衡和补充。从文化到公司结构，我们建设 Anthropic 的一切安排，都是为了确保在形势需要时，我们能够为公共利益采取行动。

这一切始于 Anthropic 的文化。我们的文化以公共利益、诚实与信任、放下自我的协作，以及始终专注于简单有效的做法为基础。每一位来 Anthropic 面试的人，都要经过旨在评估这些品质的面试流程。如果应聘者无法展现这些品质，即使技术能力极其出色，我们也愿意拒绝录用。

相对于其影响范围，Anthropic 的规模依然很小。截至2026年9月30日，按过去12个月收入计算，Anthropic 每名员工对应的收入超过660万美元，显著高于美国最大上市公司的平均水平。我们相信，一支紧密协作、拥有共同使命的团队，所能取得的成就可以远超其规模所暗示的水平。我们打算在公司成长的过程中保留这一特质。

所有员工入职时，都会获得捐赠配捐安排：员工每承诺向慈善事业捐出一股股份，Anthropic 就会额外增发一股进行配捐，并同样承诺将其捐出。截至撰写本信时，略超半数的员工已承诺捐出至少一部分股份。[2] 我们七位创始人也都已承诺，将各自持有的 Anthropic 股份的80%捐给慈善事业。

作为联合创始人和领导者，我们追求公司内部彻底的坦诚，并营造了让不同资历层级的员工都能积极、公开辩论的文化。我们的 CEO Dario 通常每两周都会面向全公司，公开讲述自己正在考虑的决策和行业状况；其他联合创始人和领导者也经常在各自领域这样做。员工会在向全公司开放的讨论论坛上，辩论我们复杂的使命所要求的各种取舍。这种开放文化，是我们人才密度高、人才留存率持续位居行业前列的原因之一。我们七人至今仍全部在公司工作，这使 Anthropic 成为唯一一家保留了完整创始团队的主要 AI 公司。最早的100名员工中，超过四分之三仍在这里工作；即便离开的人，也常常向他人推荐 Anthropic，或重新回来。我们的统计显示，在那些离职、但我们原本希望留住的员工中，19%后来又回到 Anthropic 工作。

但文化还不够，正式的治理承诺同样重要。我们设计治理结构，是为了平衡商业成功与公共利益。Anthropic 是一家公益公司，这意味着董事会必须在股东的财务利益、我们的公益使命，以及那些受到我们行为重大影响的相关方利益之间作出权衡。此外，我们的治理结构将权力分配给三个群体：联合创始人、员工，以及长期利益信托（Long-Term Benefit Trust，简称 LTBT）。LTBT 是一个在 Anthropic 中没有财务利益的独立机构，负责督促公司恪守长期公益使命。其成员在 AI 最可能产生正面和负面外部性的领域拥有专业知识，包括国家安全、经济学、全球健康和科学。

[2] 对于2024年5月之前入职的员工，我们提供的配捐额度最高可覆盖其所持股份的50%。超过70%的员工作出了捐赠承诺，超过25%的员工承诺捐出全部可配捐额度，即其所持股份的50%。对于2024年5月之后入职的员工，我们提供的配捐额度最高可覆盖其所持股份的25%；近50%的员工已参与，近30%的员工承诺捐出全部可配捐额度，即其所持股份的25%。

LTBT 选举我们七名董事中的四名，其中一个席位的提名和罢免受到保障机制的约束，包括在公司与 LTBT 存在分歧时由员工投票。我们这些联合创始人有权选举其余三名董事。我们增强的投票权并非永久有效：一旦投票实体中剩下的创始人少于三位，投票权就会转交普通股股东。本招股说明书对这一结构作了更详细的说明。

除个人慈善捐赠外，我们还将明确划出一部分资源，用于增进 AI 的非市场性益处并降低其风险，超越仅靠市场逻辑所能激励的范围。在首次公开募股之前，我们将拨出公司5%的股权，设立一只致力于公共利益的基金。此后，股价每较上一次拨付时的价格持续上涨50%，我们将由董事会酌情决定，再额外拨出2%的股权；最初以首次公开募股价格为基准。这一5%或更大比例的承诺，可以用于广泛的项目，包括科学与医学、生物安全、全球健康、经济研究计划，以及在美国国内或世界各地广泛分配 Anthropic 股权所产生的经济价值。[3]

对于担心股权稀释的投资者，我们想指出，这一计划的规模和结构，并未超出一些上市公司过去提供的高管薪酬方案的范围。我们预计，这一结构对 Anthropic 领导团队和员工的激励，将如同高管薪酬对其他公司领导者的激励一样。

尽管如此，Anthropic 的员工和领导者都明白，我们的公益目标有赖于商业成功，也有赖于客户的成功。自公司成立以来，我们始终在同时实现业务增长与公共影响之间寻求平衡，并以良好的过往表现证明，两者可以兼得。作为一家成功的公司，我们的覆盖范围和地位越高，对世界产生积极影响的能力也就越大。

我们推动变革的理念，始终是我们所说的“向上竞逐”：证明企业可以在为公共利益行事的同时取得商业成功，以此说服其他公司也这样做。我们会犯错，也希望向别人学习，就像别人向我们学习一样。如果竞争对手采用我们的做法，并在此基础上改进，我们会把这视为成功。

关于投资者预期

在启动 IPO 流程之前，我们与许多曾经历类似过程的企业领导者交流过。有一条建议，我们从不同人口中听到了略有差异的版本，始终印象深刻：永远不要让公司的估值比其实际价值高出哪怕一美元。他们的意思是，当人们基于你无法兑现的预期，或基于对你会如何行事的错误判断来购买公司股票时，情况就非常危险。这其实与 Anthropic 的一项指导原则非常相似：少作承诺，超额兑现。它也类似于我们招聘时的一种做法：向应聘者进行“反向推介”，有意让不适合 Anthropic 的人觉得缺乏吸引力，同时吸引我们真正想招聘的那类人。

本着这种精神，虽然我们相信 AI 这一领域，尤其是 Anthropic，代表着历史上最伟大的经济机遇之一，但我们也认为，必须清楚说明我们的决策可能在哪些方面与投资者的预期相悖。这些决策分为两类：一类是基于 AI 迅猛的指数级发展轨迹作出的商业押注，单独看可能显得奇怪或不合常规；另一类是为了适当兼顾公共利益，而偏离利润最大化的决策。

[3] 这一承诺是在前述捐赠承诺之外另行作出的：Anthropic 全体联合创始人承诺捐出各自所持股份的80%，接受公司配捐安排的员工也作出了捐赠承诺。截至2026年6月30日，这两类承诺分别相当于完全稀释后股份的9%和8%。

在第一类决策中，Anthropic 往往会进行前瞻性投资，尤其是算力投资，乍看之下，其规模之大可能显得不负责任。这源于我们基于规模定律形成的信念：AI 的经济价值正沿着指数曲线增长，因此，我们产品在不远的未来所预期具有的经济价值，将远高于当前价值。要充分把握眼前的机遇，我们就必须比那些处于技术变化较慢环境中的企业更积极地投资。制药公司是一个有用的类比：研发往往需要极其庞大的前期投入，只有后来成功药物带来的回报，才能证明这些投资的合理性。在 Anthropic，类似的过程正以快得多的速度、更大的规模发生。

我们始终愿意放弃一部分上行收益，以换取下行保护。例如，在高估需求时寻找转出过剩算力的方法；努力提高算力使用效率和运营效率，增加容错空间；或在必要时筹集资金，使我们免受需求暂时放缓的影响。但 AI 指数级增长所带来的巨大上行潜力，本身就不可避免地包含一定风险。总体而言，我们的目标是大胆而不失理性，并以一次次成功押注的记录赢得信任。

与此相关，我们将不断寻求重塑业务，推出新的产品类别，力求使其经济价值远远超过现有产品。AI 认知能力的进步，正在持续打开新的产品类别，而这些产品即便用几个月前的模型也无法实现。例如，AI 聊天机器人在2022年前后变得可行，AI 编程智能体在2025年前后变得可行；用于通用知识工作和科学发现的 AI 智能体，则在2026年逐步变得可行。与普通企业相比，我们通常会把较少的精力用于巩固现有产品和商业模式，把更多精力用于定义新的产品和商业模式，因为这项技术最大的可能性就在那里。

在第二类决策中，也就是偏离利润最大化的决策中，我们承诺在关键时刻坚守自身价值观，即使这样做会让我们付出商业代价。

例如，在训练 Claude Mythos Preview 时，这是我们当时构建的能力最强的模型，我们判断它的能力，尤其是网络安全能力，已经发展到这样的程度：如果没有新的安全防护就大规模发布，会带来重大风险。因此，我们选择不向所有人开放，直到建立额外的安全防护之后，才以 Claude Fable 5 的形式向公众提供这些能力。延迟发布意味着放弃可观的收入，并向竞争对手让出部分市场空间；我们还向网络防御人员赠送了约1亿美元的 Claude 使用额度。但我们相信，这是正确的决定。随着模型能力增强，我们预计还会再次面临类似的决策。

我们还承诺让 Claude 保持无广告。广告为现代互联网的很大一部分提供资金，也很可能为我们带来大量收入。但人们把一些最重要的工作和最私密的问题交给 Claude，我们希望 Claude 唯一的动机，就是给他们有帮助的回答。一旦广告成为公司收入目标的一部分，为提升用户参与度而进行优化的压力往往就会越来越大。我们选择不把这种压力引入 Claude。

AI 的进步速度，是权衡公共利益时尤其重要的一个方面。快速前进能让 AI 的益处更早到来，但推进得过快，也可能超出世界确保 AI 系统安全的能力。安全地构建 AI，可能要求 Anthropic 调节 AI 能力以极快速度复合增长的节奏，理想情况下，行业其他公司也应这样做；尤其是在这种增长由 AI 系统自我构建驱动时。尽管从绝对速度看，进步仍然会非常快，甚至可能远快于今天，但有时为了让系统更安全，我们可能选择以低于自身所能达到的速度前进，即使这会使我们处于竞争劣势。

我们所有人都真诚地相信，AI 的指数级增长将创造如此巨大的价值，从长远看，它将远远超过我们为了履行使命而作出的任何较短期的经济牺牲。我们也认为，一些出于公共利益作出的决策，可能通过增进客户、政府、员工及广大公众对我们的信任和认可，在长期有利于业务，尽管这并不是我们选择这样做的根本原因。尽管如此，我们仍觉得有必要坦诚说明自己的决策方式，并合理设定预期。如果所有相关方都对我们的运作方式有一致的理解，不会因我们的选择感到意外，我们和投资者就能走得更加顺畅。

临别之言

不过，从更广泛的角度来看，作为我们股票的潜在持有者，我们希望你不要只把买入股票看作一笔交易。我们希望你将其视为参与一项更宏大事业的机会。机器智能的出现，是人类历史上开创性的时刻之一。

作为处于这一时刻核心地带的公司之一，我们拥有难得的机会，推动它向更好的方向发展。我们的目标，是帮助人类在这场技术演进中找到安全的航向，开辟新的发现前沿，迎来一个奇迹时代。每一位持有我们股票的人，无论机构还是个人，都将成为这项努力的一部分。我们希望你与我们怀有同样的志向，将这项事业进行到底。

2026年第三季度财务亮点：收入170亿美元，同比增长超过12倍；过去十二个月收入达到或超过10万美元的客户超过11,900家，同比增长超过12倍；自2025年第一季度以来，算力效率提高超过4倍；调整后营业利润率为15%；净亏损233亿美元，其中因公司估值上升、可转换票据、衍生负债和SAFE的公允价值变动产生219亿美元非现金费用；营业利润率为负3%。

(4) 客户数据截至2026年9月30日。(5) 算力效率提升的计算方法：以2026年第三季度收入除以算力及基础设施费用所得比率，再除以2025年第一季度的相同比率。(6) 调整后营业利润率与营业利润率的调节，见“管理层对财务状况及经营业绩的讨论与分析——非GAAP财务指标”一节。

史上企业采用速度最快的技术。收入随时间变化：2023年3月商业发布；2026年第三季度收入170亿美元。图中标注的模型、产品与服务包括 Claude.ai、Claude 2、Claude 3、Claude 3.5 Sonnet、Enterprise plan（企业套餐）、Model Context Protocol、Claude for Education、Claude 4、Claude Code GA、Claude for Financial Services、Sonnet 4.5、Claude for Life Sciences、Opus 4.5、Claude for Nonprofits、Claude for Healthcare、Claude Cowork、Opus 4.6、Sonnet 4.6、Claude Security、Mythos Preview、Claude Managed Agents、Opus 4.7、Claude Design、Claude for Legal、Opus 4.8、Mythos 5／Fable 5、Sonnet 5、Claude Science、Claude for Teachers、Opus 5、Model Hardware Standard、Mythos 5.1／Fable 5.1、Claude for Financial Advisors、Opus 5.5、Claude Marketplace、Sonnet 5.5、Claude for Government、Haiku 5.5、OSS Scanner 和 Claude Duet。图注：所谓“史上企业采用速度最快”，以收入从2023年第一季度商业发布时的0美元，增长至截至2026年9月30日止三个月的170亿美元为依据。

目录

截至________并包括该日，即本招股说明书日期后的第25天，所有进行这些证券交易的交易商，无论是否参与本次发行，都可能被要求交付招股说明书。这是在其作为承销商行事，或涉及未售出配额或认购份额时所负招股说明书交付义务之外的额外要求。

除本招股说明书，以及由我们或代表我们编制、且我们可能就本次发行向您提及的自由书写招股说明书所载内容外，我们、售股股东和任何承销商均未授权任何人提供其他信息或作出其他陈述。对于他人可能向您提供的任何其他信息，我们、售股股东和承销商均不承担责任，也无法保证其可靠性。本招股说明书仅构成出售本文所发行股份的要约，而且仅限于合法的情形和司法管辖区。本招股说明书所载信息仅截至其日期为准，不论本说明书何时交付，或 A 类普通股何时出售。自该日起，我们的业务、财务状况、经营业绩和前景可能已经变化。

对于美国境外投资者：本次发行包括在澳大利亚、加拿大、欧洲经济区部分成员国、日本、瑞士和英国开展的公开发行。我们目前不打算将 A 类普通股在这些司法管辖区的任何交易所上市。除美国及上述司法管辖区外，对于须采取相关行动才能允许本次发行，或持有和分发本招股说明书的司法管辖区，我们、售股股东和任何承销商均未采取此类行动。美国境外获得本招股说明书的人士，必须了解并遵守有关在美国境外发行 A 类普通股，以及分发本说明书的任何限制。

部分术语定义

以下列出本招股说明书使用的部分简称、缩略语和术语定义：

“智能体循环”是指一种迭代过程：AI 智能体接收任务，采取行动，例如规划项目、运行代码或调用工具，观察结果，然后决定下一步。这个循环不断重复，直到任务完成。智能体循环是智能体 AI 行为背后的核心执行模式。

“智能体 AI”是指能够以不同程度的自主性，为实现既定目标而规划、决定、排列行动顺序并执行行动的 AI 系统，包括代表用户与外部工具、服务、数据集和环境互动。

“AI”是指人工智能，一种从数据中学习或接受数据训练的机器系统。它围绕明确或隐含的目标，以不同程度的自主性处理数据，推断模式，生成预测、内容、建议和决策等输出，并对物理或虚拟环境采取行动。

“AI 加速器”是指专门设计或改造、用于 AI 模型预训练、后训练、优化和运行所需大规模计算的处理器。对于 AI 工作负载，这些处理器的效率和速度显著高于通用处理器。

“API”是指应用程序编程接口，一种标准化接口，让外部软件能够以编程方式访问系统能力。AI 模型提供者可以提供 API，让软件开发者向模型发送输入并接收输出，从而将模型集成到开发者的产品和工作流程中。

“应用 AI”是指一个专业领域及组织职能，专注于将 AI 能力直接嵌入生产业务环境，以满足特定客户要求。应用 AI 团队包括前沿部署工程师，与企业合作，根据客户自身系统和流程，设计并部署定制方案、专业工作流程和特定领域的实施方案。

“闭合循环”是指这样一种开发循环：每一代 AI 模型协助构建下一代，目标是让能力提升随时间复合累积。

“算力”是指用于训练和运行 AI 模型的计算处理资源，包括但不限于部署在数据中心或其他物理计算环境中的专用 AI 加速器、内存、网络、存储和电力系统。

“算力乘数”是指训练和推理中的算法及方法改进，能够提高给定算力的有效产出。

“计算机使用”是指一种 AI 能力，让模型能够观察并操作图形用户界面，例如点击、输入和浏览应用，方式类似人类操作者。

“宪法式 AI（Constitutional AI）”是指使用一组书面原则训练 AI 模型的方法，我们将这些原则称为 Claude 宪法。目前，它围绕四项优先事项组织：总体上安全、总体上合乎伦理、遵守我们的准则，以及真正有帮助。在宪法式 AI 方法下，模型根据这些原则评估、批评并修订自己的回答，使我们能够通过可审计的原则定义和控制模型行为，而不是仅依靠固定规则指令或人工审阅者。

“上下文窗口”是指 AI 模型在一次请求中能够处理的文本、代码或其他内容的最大数量，以 Token 衡量，涵盖指令、之前的对话历史、用户输入和模型输出。

“CSP”是指云服务提供商，即拥有并运营大规模云计算基础设施，按需提供计算、存储和网络服务的科技公司。CSP 也可以成为向客户提供 AI 产品和服务的分销渠道。最大的 CSP 有时被称为超大规模云服务商，在全球运营，拥有高度集中的基础设施和市场份额。

“客户”是指使用我们模型、平台或应用的专业个人用户或组织。

“过去12个月收入达到或超过10万美元的客户”“过去12个月收入达到或超过100万美元的客户”和“过去12个月收入达到或超过1,000万美元的客户”，分别指在截至计量日的过去12个月（TTM）期间，为我们贡献的收入达到或超过相应金额的客户。就该指标而言，我们将客户定义为一个独立组织，并根据内部记录和可用数据，把我们认定属于同一组织的账户汇总识别。我们并未单独定义或在内部追踪“企业”客户类别，也不会根据某个客户是否属于“企业”，在内部对客户进行分组或衡量。由于在我们产品上的支出达到或超过10万美元，通常体现的是组织而非个人使用，因此，在本招股说明书中，包括提及“企业客户”和“企业采用”时，我们以过去12个月收入达到或超过10万美元的客户数量及其贡献收入，衡量企业对 Claude 的采用和使用程度。

“前沿 AI”是指在能力和安全方面处于当前领先位置的 AI 系统，在广泛任务上达到或接近任何现有系统的最高水平。

“幻觉”是指 AI 模型以看似自信的方式，生成事实错误或虚构信息的输出。

“推理”是指经过训练的 AI 模型处理输入并生成输出的过程。每当用户或智能体与 AI 系统互动时，都会发生推理。

“交错思考”是指一种能力：AI 模型在单次回答中，于连续工具调用之间插入独立的推理步骤，而不是将推理局限于开始时的一次规划阶段。

“可解释性”是指研究 AI 模型如何以及为何产生特定输出，目标是使模型行为更加透明、可验证，尤其是在高风险应用中。

“知识工作”是指复杂认知工作和相关专业活动，包括通过编程、起草分析、综合研究、构建财务模型，以及管理和自动化文档与工作流程等任务，获取、产生、分析和传达信息。

“LLM”是指大语言模型，即主要使用大型数据集训练，以理解和生成自然语言及计算机代码的 AI 模型。

“机制可解释性”是可解释性研究的一个分支，专注于对神经网络内部计算进行逆向工程。它不只是根据输入和输出推断模型行为，而是寻求识别产生行为的特定内部特征和回路，以便在机制层面审计模型推理，并发现标准测试中可能未显现的失效模式，包括欺骗性或不安全行为。

“模型权重”是指编码经过训练的 AI 模型行为的数值参数，是前沿 AI 开发者最主要的知识资产，体现了算力、数据和研究的累积投入。

“多智能体编排”是指多个 AI 智能体共同完成同一任务的架构，其中一个负责协调，其他智能体并行执行子任务，从而完成单个智能体独自无法完成的更复杂、更长周期的工作。

“净收入留存率”反映截至某个计量日的客户扩展、收缩和流失。我们以合格客户当前期间的收入除以基准期间的收入，计算净收入留存率。合格客户是指在基准期间贡献至少1美元收入的客户，不包括 Claude Pro、Max 和 Ultra 方案订阅者，因为他们的固定价格订阅不能反映该指标旨在捕捉的扩展和收缩行为。基准期间为计量日一年前结束的三个月。当前期间为截至计量日结束的三个月。

“开放权重”是指公开发布经过训练的模型权重的 AI 模型。根据模型许可条款，第三方可以下载、运行和修改模型，但不一定能够获取底层训练数据或代码。

“按智能付费”或“按使用量计费”，是指客户根据智能服务使用量付费的收入模式。使用量以 Token 计量，并根据所选模型定价。

在 AI 应用语境中，“持久”表示数据、状态或上下文超越单次操作、会话或交互的边界，持续得到保留，能够在后续步骤、会话或工作流程中继续访问和复用，而无须重新初始化。

“后训练”是指对预训练模型应用的一组技术，以细化其行为，包括强化学习、监督式优化方法和其他对齐方法。使前沿模型有帮助、准确且安全的大量工作，都在后训练阶段完成，包括应用安全与对齐技术。

“预训练”是指 AI 模型训练的初始阶段，模型从文本、代码和其他数据组成的大规模数据集中，学习一般模式和表征，通常通过预测序列中的下一个 Token 进行。预训练产出具有广泛能力、但尚未针对任何特定部署场景进行适配的基础模型。

“基础组件”是指软件系统中基础性的模块化构建单元，更复杂的应用和工作流程由其构建而成。

“提示注入”是指一种对抗技术，将恶意指令嵌入要求 AI 模型处理的内容中，例如网站、文档或工具输出，目的是覆盖或操纵模型的预期行为，通常不为用户所知。

“专业个人用户”是指订阅 AI 工具以开展知识工作的个人用户。

“强化学习”是指一种机器学习方法：模型通过采取行动、接收称为奖励的反馈信号，并调整行为，以最大化随时间累积的奖励，来学习完成任务。在当代 AI 开发中，强化学习广泛用于预训练后的模型行为优化，包括提高帮助性、准确性和对安全准则的遵守程度。

“RLHF”是指基于人类反馈的强化学习，一种特定形式的强化学习，由人类评估者对模型回答评分，再将这些评分用作奖励信号来指导训练。

“年化收入运行率”是一项经营指标，指截至某个计量日，我们产生收入的活动的估计年化价值，计算方式为两项之和：（一）截至计量日的过去28天期间按使用量计收的费用，乘以13；（二）截至计量日的月度订阅费总额，乘以12。计算年化收入运行率时，按使用量计费和按订阅计费的金额，分别来自客户使用情况和有效订阅。

“SI”是指系统集成商，即第三方技术和专业服务公司，通过将多家技术供应商的产品和服务组合为符合客户需求的统一系统，为客户设计、构建和部署集成解决方案。

“Token”是指 AI 模型将所处理的数据，包括文本、图像、音频和视频，转换成的数值单元，其数量会因所用模型和分词器不同而变化。Token 是语言模型最小的独立单元，可以对应词、子词、字符或字节。分词器是模型中的一个组件，将客户输入转换为模型处理的 Token 序列，再将处理后的 Token 转换为提供给客户的输出。

招股说明书摘要

招股说明书摘要

本摘要重点列示本招股说明书其他部分有更详细说明的部分信息。本摘要并未包含您在投资我们的A类普通股之前应考虑的全部信息。在作出投资决定之前，您应仔细阅读整份招股说明书，包括“风险因素”“关于前瞻性声明的特别说明”“管理层对财务状况及经营业绩的讨论与分析”“业务”及“我们的治理结构及其目标”各节，以及本招股说明书其他部分所载的合并财务报表及相关附注。除非上下文另有要求，本招股说明书中的“Anthropic”“公司”“我们”及“我们的”均指Anthropic, PBC及其合并子公司；提及我们的“普通股”时，指我们的A类普通股、N类普通股及F类普通股（以及在上下文要求时，我们的T类普通股和E类普通股）。

概述

人类历史上第一次，智能成为了人类可以构建的东西。推理、分析、综合、决策和创造的认知能力，如今能够规模化生产，并按需获取。我们相信，这种充裕的 AI 将迅速改变全球经济的每一个部门，其影响将超过工业化、电力、半导体和互联网。真正发挥潜力、同时风险得到妥善管理的 AI，可以显著加快全球增长，大幅改善世界各地人们的生活质量。

Anthropic 于2021年由一群研究人员创立，他们曾推动许多奠定 AI 面貌的突破。我们首先是一家研究实验室。我们的使命是负责任地开发和维护先进 AI，使其长期造福人类。这一使命决定了我们的工作重点；与人才和文化、前沿能力与安全研究、算力策略，以及企业市场战略一起，构成了我们区别于其他公司的核心优势。这些优势使我们能够持续推进前沿 AI，并塑造其安全、负责任发展的标准。我们的前沿 AI，即 Claude，通过模型、平台和应用交付给客户。Claude 在企业中的普及速度超过了历史上的任何技术：收入从2023年第一季度商业发布时的0美元，增长至截至2026年9月30日的三个月期间的170亿美元。这种迅速且不断扩大的采用，形成了两种自我强化的动力：推动 Claude 进步的改进循环，以及帮助我们为前沿 AI 持续研究提供资金的投资循环。

我们的核心优势

使命与专注。我们的一切努力都围绕着唯一的使命展开。这种专注使我们能够将人才、研究和算力投资集中在对人类价值最高的工作上，避免相互冲突的优先事项。实现我们的使命，意味着世界获得前沿 AI 的巨大益处，同时减轻最重大的风险；我们相信，这要求安全与能力同步进步。

人才与文化。我们的使命和专注，使我们能够吸引和留住世界一流人才，包括希望通过工作塑造更美好未来的研究人员和工程师。我们也营造了一种放下自我、追求真相的文化环境，让前沿 AI 能力与安全相互促进。我们相信，在扩大规模的过程中，这种文化推动了我们的人才密度提升。

前沿能力与安全研究。我们相信，要构建能力最强且最安全的AI系统，需要在智能前沿开展持续、专注的研究。我们的前沿能力研究与安全研究深度融合，直接塑造模型设计、训练和部署，帮助我们开发更可靠、更可控、更适合现实世界部署的系统，尤其是满足要求严格的企业环境。我们将研究领先优势转化为创新速度，持续发布更好的模型、平台能力和应用。每个版本的Claude模型都参与构建下一代，帮助缩短开发周期，并使创新速度的提升不断累积。我们将这种递归机制称为“闭合循环”，并相信它是前沿AI最重要的结构性优势之一。

我们的算力策略。我们将来自多家战略合作伙伴的算力，作为一个可相互调配的统一资源池来管理，并根据任一时点新增一单位算力预计能够发挥最大效用的地方，在不同工作负载之间动态分配可用算力。我们相信，这种算力策略使我们能够交付更优的模型，服务更多客户，并从算力投资中获得更高的生产率。这种算力效率，为我们通过研究和模型开发推进 AI 能力前沿、满足不断增长的客户需求，以及支持 Claude 的内部使用奠定了基础。我们依靠研究突破，以及覆盖 AWS Trainium、Google TPU、英伟达 GPU 和 AMD GPU 的多芯片计算架构，实现了这一点，使我们能够编排工作负载，优化价格与性能。为支持研究、模型开发、客户需求和 Claude 的内部使用，我们继续开展大规模投资。截至2026年9月30日及此后，我们已签订采购承诺和租赁协议，包括短期承诺及尚未开始的租赁，承诺支出总额约8,954亿美元，其中几乎全部与算力和基础设施有关。这些承诺中，预计约4,475亿美元将在2030年12月31日之前发生，其余几乎全部预计将在2031年至2045年期间发生。其中约698亿美元的承诺将在2026年9月30日之后12个月内到期。更多信息请参阅“管理层对财务状况和经营业绩的讨论与分析：流动性与资本资源：合同义务”一节。

企业市场战略。我们的企业市场战略建立在这样一种信念之上：前沿 AI 在真实世界场景中最有价值，因为企业中的部署能够产生最大的经济影响，来自客户反馈的改进循环也最为丰富。因此，我们围绕企业用例组织研究重点、产品路线图，以及市场拓展和应用 AI 团队，这些用例从日常知识工作到最复杂的问题不等。我们收集的客户反馈指导研究方向，使 Claude 的能力不断增强。这拓宽了 Claude 的可部署范围，进一步扩大企业采用，帮助确保我们的 AI 能够大规模惠及个人和组织。

AI 正在改变智能

我们相信，强大 AI 将在几年内变得广泛可用。这是一种能力和影响力都很强的前沿 AI，具有以下关键特征：

• 在大多数专业和科学领域，认知能力达到或超过顶尖人类专家；

• 能够操作人类在线工作时可用的所有界面，包括文本、音频、视频，以及对计算机的直接控制；

• 能够在持续数小时、数天或数周的较长时间内，自主推理并完成复杂任务，在需要时寻求澄清和反馈；

• 能够在多个实例之间协调，并与人类和其他 AI 系统协作；以及

• 能够通过数字连接控制实验室设备、机器人系统和其他机器，与物理世界交互。

如果将强大 AI 用于解决人类最困难的问题，并负责任地管理风险，其潜力将非同寻常。可能的成果包括：把几十年的科学进步压缩到几年内；加快药物发现、疾病检测和个性化治疗的交付；提供因人而异的教育，以及专业的金融和法律建议；改进电网和电池设计，提高效率与可靠性；并将富裕国家历经数代人才建立的能力，扩展到发展中世界。

改变认知工作的近期机遇

前沿AI正在改变认知工作，即运用知识、推理和判断来创造经济价值的工作。我们相信，它将大幅增强人类的能力，并扩大世界开展这类工作的整体能力，包括加快科学发现及帮助企业增长。知识工作者处于这一机遇的最前沿。随着前沿AI进步，能力更强的模型能够开启全新的使用场景，同时沿着能力、成本和速度曲线，高效、大规模地服务广泛的认知工作。我们相信，2025年知识工作者所从事的工作，在全球代表了超过40万亿美元的经济价值(1)；鉴于前沿AI有潜力显著提高他们的生产力，我们近期的机遇在于扩大这一价值，并加快经济增长。虽然目前预测前沿AI对整个经济的全部影响仍为时过早，但国际数据公司（“IDC”）估计，到2031年，对AI解决方案及服务的投资将产生累计22.5万亿美元的全球经济影响(2)。我们相信，其影响可能更大。

前沿 AI 可能重塑整个行业并加快新发现

我们相信，前沿AI所代表的机遇大于此前任何技术周期，而Claude已经在展现这种潜力。如今Claude能够自主执行复杂项目，并将开放式任务转化为完成度高、质量优良的交付成果。这些能力使其能够改变经济中规模最大的行业，显著提高生产力及产出。前沿AI的能力可能超越现有市场，开辟全新市场，进入机器人、先进制造及物流等领域，并加快包括药物发现及材料科学在内的科研进步。例如，在生命科学领域，2026年全球年度药品支出预计将超过2万亿美元(3)，我们的客户、生物技术合作伙伴及我们自己的研究人员，正在药物发现及开发中使用Claude。我们还将Claude扩展至机器人领域，我们的模型硬件标准使AI智能体能够操作显微镜、液体处理设备及现成机械臂等实验室和制造设备。最终，我们相信前沿AI将有助于推动全球经济增长。随着前沿AI提高劳动者及组织的生产力、嵌入他们交付的产品和服务，并开启新的商业模式，它创造了此前不存在的经济产出。我们相信，随着全球经济扩大，我们的机遇不仅是获取当今经济活动的一部分，也是获取这些新创造产出的一部分。

安全与合乎伦理的行为的重要性

尽管 AI 的潜在益处非同寻常，它的快速进步仍将以可能造成重大冲击的方式影响经济和社会，尤其是在技术没有得到负责任开发和部署的情况下。例如，恶意行为者已经利用 AI 发现漏洞、生成恶意软件和躲避检测工具的能力，实施了备受关注的网络攻击；其他与滥用有关的风险，包括生物领域的风险，可能造成更大伤害。大规模部署的 AI 也可能在国家内部和国家之间集中权力与财富，从而侵蚀信任、损害社会，并破坏地缘政治秩序的稳定。未能正确对齐的 AI 系统，可能扭曲机构决策，或通过用户和运营者无法看到、无法理解的自主行动，造成大规模危害。我们相信，前沿 AI 公司必须投入安全和对齐工作，以帮助确保这项技术负责任地普及。我们也相信，安全、对齐和合乎伦理的行为，对企业尤其重要。在企业选择用于关键任务工作负载的 AI 合作伙伴时，严格的防护措施、可预测的模型行为，以及可验证的问责机制，已经成为决定性标准。

作为虚拟协作者的 Claude

我们相信，我们已经到达一个转折点，AI系统能够在专业工作中充当真正的协作者。它们可以迅速完成实质性任务，而这些任务原本可能需要熟练专业人士花费数小时、一整天，甚至更长时间。AI系统也越来越能够完成以前因难度或成本过高而无法完成的任务，或提出原创见解和分析。我们将这些与人类并肩、以专业水平执行复杂多步骤工作的AI系统称为虚拟协作者。虚拟协作者具备所在组织授予的访问权限、系统连接及上下文，使其能够更准确、可靠地工作。它们可以浏览和使用内部工具，执行跨越多个步骤、需要持续推理的工作流程。虚拟协作者是为嵌入实际工作场景而设计的AI，我们的目标是继续将其扩展至全球知识工作者，这一群体的人数预计将在2028年超过10亿(4)。

(1) 有关我们如何计算全球知识工作者所贡献的年度经济价值，请参阅“行业、市场及其他数据”一节。

(2) IDC，《AI的经济影响：2026年版》，文件编号US54452226，2026年4月。反映2025年至2031年各年度估计影响之和形成的累计经济影响，包括AI解决方案及服务、AI基础设施供应链投资，以及AI带来的企业生产力和效率提升所创造的年度价值。

(3) IQVIA人类数据科学研究院，《2026年全球药物使用趋势》，2026年2月。

Claude Code。如今虚拟协作者最清晰的体现是Claude Code，这是我们的编程智能体，也是我们认为最具体地定义了自主AI工作形态的产品。Claude Code改变了市场对AI系统能够如何与软件开发者协作的理解：模型既会建议下一行代码，也会进一步进行规划、编写、测试和调试，最终产生生产级代码。发布后的几个月内，自主编程便成为衡量前沿AI进展的参照点。对于企业AI使用场景，我们认为Claude Code的发布，其影响可与首批得到广泛采用的对话式AI助手的推出相提并论。让Claude Code成为虚拟协作者的，是持续推理能力、将意图转化为行动的harness、无论在开发者机器还是沙箱化云环境中都能保持持久状态的执行环境、与现有工具和系统的集成，以及易于使用的界面。它的用途非常多样，而且常常出人意料：例如，NASA工程师使用Claude Code为火星“毅力号”探测车规划并编写导航指令，实现了首次由AI规划的火星行驶。

软件开发者是 Claude 强有力的支持者。他们理解系统如何运作，在评估技术工具方面具有公信力，也常常是组织内部推动采用新技术的人。赢得他们的信任，为虚拟协作者在企业员工中更广泛地普及奠定了基础。我们已经看到这一模式正在发生：非技术团队越来越多地采用 Claude Code 和 Claude Cowork，管理自己的工作流程。

Claude Cowork。所有数字工作最终都是代码的表达，而Claude对代码的掌握，使虚拟协作者能够处理远超软件开发范围的复杂工作。Claude Cowork将Claude Code相同的智能体架构扩展至广大知识工作者：把用户意图转化为已完成的工作，自主读取文件、操作应用，并在用户桌面执行多步骤工作流程，同时将底层代码抽象隐藏。通过超越Claude Code，构建面向特定职业及垂直行业的专用应用，我们加快Claude向新型知识工作类别的普及，并深化在企业中的应用。截至2026年9月30日，Claude Cowork的采用速度，已超过Claude Code在其研究预览版发布后相同阶段的采用速度；Claude Cowork的研究预览版于2026年1月推出，Claude Code的研究预览版于2025年2月发布。2026年9月，我们开始合并Claude Cowork和Claude.ai，将智能体式工作与对话式工作整合进同一应用。如今用户可以在同一次对话中，从简单提问转向复杂的多步骤任务。

扩展虚拟协作者。我们相信，虚拟协作者的发展轨迹清晰且正在加速。每一代Claude模型都在多个维度上扩展：推理的深度和严谨性、能够持续工作的时长及自主性、能够完成任务的复杂程度，以及能够产生的有用产出数量。能力评估及基准测试表明，不同版本Claude模型能够可靠完成的任务，在持续时间和复杂性方面均有显著改善，近期模型版本尤其取得了重大进展。

我们正在朝这样的世界迈进：人们可以把持续数小时、数天或数周的开放式任务交给 Claude，由它以一位出色同事的判断力和主动性，自主执行。最终，数百万个虚拟协作者可以并行运行，各自独立处理互不相关的问题，也可以无缝协作，共同实现一个目标。由此产生的将是历史上从未有过的事物：我们所说的“数据中心里的天才之国”，供经济中的每一个组织和行业使用。

企业对 Claude 的采用

企业客户采用的速度和深度，有力证明了 Claude 在 AI 前沿的地位。截至2026年9月30日，我们的客户群包括：

• 超过11,900家客户，过去12个月为我们带来的收入达到或超过10万美元；

• 超过1,900家客户，过去12个月为我们带来的收入达到或超过100万美元；以及

(4) IDC，《全球开发者人数增长预测，2025—2029年》，文件编号US53789825，2025年9月。

• 约250家客户，过去12个月为我们带来的收入达到或超过1,000万美元。

我们相信，客户选择 Claude 来处理广泛的用例，从日常知识工作到最重要的问题。他们通过我们的平台和应用，获取能够带来现实成果的前沿 AI。客户行为体现了这种信念：企业始终会在我们最新、能力最强的模型发布后立即使用，并倾向于将最先进的模型用于价值最高的工作。客户将我们视为长期伙伴，不仅因为我们今天提供的前沿能力，也因为他们期待我们未来的创新，以及我们能够在能力、成本与速度的权衡曲线上满足其需求。

除了模型，Claude Platform 还提供基础组件，让客户更快实现价值，并在不同用例中利用 Claude 的智能。这些组件与我们构建自身应用时使用的组件相同。Claude Code 和 Claude Cowork 等应用，放大了员工的作用。随着时间推移，应用能力不断增强，如今经常与员工并肩开展长时间自主工作。模型、平台和应用的改进，持续惠及客户，推动进一步采用。

我们对使命的承诺，让客户有信心选择 Claude 作为可信赖的伙伴。我们在 AI 对齐、可解释性、网络安全和企业级控制方面的研究投入，旨在提供组织在面向客户和受监管场景中所需的可预测性与可靠性。这種信任意味着，企业能够扩大委托给 Claude 的工作范围，以及 Claude 所集成的系统范围。企业正在围绕 Claude 制定战略，相信我们构建的前沿 AI 能长期服务其需求。

如今，企业依靠Claude在复杂工作流程中进行推理、规划和执行，其可信赖程度及判断力，我们认为是此前几代AI所不具备的。客户主要通过三种方式从Claude获取价值：更高效的员工、更快的流程，以及嵌入产品的智能。随着Claude能力增长，客户从中受益，并经常在新的工作流程中扩大采用。这种角色的扩展，反映了Claude在企业内部使用方式的更广泛变化：从响应离散提示的工具，转变为虚拟协作者。

我们主要通过多种产品形态提供 Claude，推动其普及。例如：

• Claude Platform 是我们的综合智能体开发环境，为客户直接提供基础组件，使其能够构建、部署和扩展自己的应用，在自身产品和工作流程中利用 Claude 的能力。

• Claude Code 是我们的编程智能体，与人类软件开发者并肩开展端到端软件开发：在生产级规模的代码库中编写、规划、编辑、测试、调试和提交代码。

• Claude Cowork 是我们的知识工作智能体，具备计算机使用能力，可以与专业人士协作完成端到端业务任务：自主开展研究、起草、分析、综合，以及执行其他知识工作。

Claude的普及很大程度上是自然发生的。我们通过市场拓展及Applied AI团队放大这种趋势，通过分销合作将Claude置于客户现有技术栈中，适应客户现有环境，扩大覆盖范围。例如，Claude可通过全部三大云平台获得，即Amazon Web Services（“AWS”）、Google Cloud Platform（“GCP”）及Microsoft Azure（“Azure”）。我们与这些CSP采取联合市场拓展方式，与客户建立直接合同关系，同时向各CSP支付费用。这种结构使我们能够与这些CSP形成更强的商业一致性、避免渠道冲突、确定价格，并获得算力效率持续改善带来的财务收益。生态合作也扩大了我们的覆盖，使客户能够通过Accenture、Deloitte、KPMG及PwC等系统集成商、咨询机构，以及Salesforce和Snowflake等数据平台采用Claude。我们近期与领先私募股权公司合作，成立AI服务公司Ode with Anthropic，将Claude的能力带给各行业中型企业，在Claude Platform上构建解决方案，并长期支持客户。

我们财务模式的优势

构建和扩展前沿 AI，是人类历史上最重要、最资本密集的事业之一。我们的财务模式具备以下优势，使我们能够高效建设和扩张：

• 快速收入增长。我们的企业市场战略，通过将Claude直接嵌入业务关键工作流程，并支持开发基于Claude的产品，旨在推动持久的客户采用。我们相信，企业客户能够从Claude获得有吸引力的投资回报，因为智能体工作流程既可推动收入增长，也可提升效率。这使我们能够在客户中迅速扩展，截至2026年9月30日约900%的净收入留存率便体现了这一点。随着模型能力和效率提升，我们能够降低客户每项任务的成本，从而加快普及。例如，与Claude Opus 5相比，Claude Opus 5.5使客户每项任务的成本降低约40%。每项任务成本下降推动更多使用，进而推动Claude更广泛地普及。我们的算力效率使我们能够在实现这些降本的同时，维持利润率。

• 算力效率。我们的算力效率使研究和模型开发产出更多智能。我们相信，与其他方式相比，我们的方法可以在相同算力下支持更多客户使用和 Claude 内部使用。这种效率体现在：截至2026年9月30日的三个月期间，收入同比增长1,127%，而同期算力和基础设施费用增长382%。

• 运营效率。我们的运营效率来自高人才密度、高效的市场拓展，以及各团队在工作中广泛运用 Claude。这使我们能够以相较其他大型企业科技公司更小的团队实现规模增长。截至2026年9月30日，过去12个月的人均收入超过660万美元，而截至2025年9月30日为140万美元，这体现了我们的运营效率。

我们的财务模式已经展现出的增长、规模与效率，帮助我们继续进行重大的长期投资，以负责任地构建前沿AI。业务轨迹及财务特征使我们能够从投资者和合作伙伴处获得资本并锁定算力。截至2026年9月30日，我们累计筹集资本1,411亿美元，拥有现金及现金等价物956亿美元，以及短期投资363亿美元。

我们的自我强化循环

我们的规模和增长形成了自我强化的循环，使 Claude 不断进步。我们相信，这些循环能够创造持久的竞争优势。

• 改进循环。Claude 在企业中的部署，加深了我们对客户最关心的难题、边缘情形和特定领域挑战的理解。客户在生产环境中将我们的产品用于各项业务，我们根据他们的反馈改进模型、平台和应用。这些改进带来更广泛的部署和采用，推动下一轮改进。

• 投资循环。企业采用不断扩大所带来的收入，帮助我们为改进 Claude 所需的算力、研究和人才提供资金。Claude 能力的进步，扩大了客户使用 Claude 的任务和工作流程范围，拓宽了我们的可服务市场，推动更深入的部署、更多收入，以及对 Claude 的持续再投资。

Claude：前沿智能。改进循环：更好的模型、更多用例、更多反馈。投资循环：更高增长、更多投资、更多能力。

Claude 正在加快我们闭合循环的能力

Claude 本身已经成为推动我们进步的最强动力之一：每一代新的 Claude 模型都会直接加快下一代的开发。如今，后续模型的研究、训练和测试，有许多环节都涉及 Claude，包括运行实验、生成和处理训练数据、自动开展评估及安全审计，以及编写和审查代码。我们将这一递归过程称为“闭合循环”。这种过程的直接表现之一，是我们创造算力乘数的速度不断加快。更强的模型帮助研究人员更快发现这些改进；而更强的算力乘数，又让我们能够训练能力更强的模型，并以更高效率部署它们。

我们的增长战略

我们相信，AI在全球经济中的普及，是历史上改善人类生活及工作方式的最大机遇之一，而这才刚刚开始。在我们看来，世界只是刚开始使用当今前沿模型的能力；Claude能够做到的事情与其实际使用广度之间的差距，与前沿能力的持续进步一道，构成我们最大的增长机会之一。近年来Claude的能力已显著发展，我们预计它将继续快速进步。这不仅将带来不断扩大的可服务市场，也将扩大其对世界的影响范围。我们的目标是确保这种影响尽可能积极。我们的核心优势、企业采用Claude的速度与规模，以及前所未有的财务模式，使我们能够继续积极投资，构建由AI赋能、广泛造福人类的未来。我们的增长战略包括：

• 人才与文化。为招聘世界一流研究人员和工程师，并留住卓越人才，我们打算继续投资于放下自我、追求高影响、与使命一致的文化；在我们扩大规模的过程中，这种文化推动了人才密度的提升。

• 算力。我们打算在现有承诺之外获取更多算力，扩大自有数据中心布局以获得更多长期算力，提升多芯片算力架构的算力效率，并在模型效率方面取得更多算法进步。

• Claude的智能、能力与安全。我们计划继续同步推进Claude的核心智能与安全，拓展AI系统能够可靠完成的任务边界，并开创AI在专业领域中的新应用方式。

• Claude的可获得性。我们计划继续让Claude的智能覆盖所有工作发生的界面，包括通过自有平台和应用，通过AWS、GCP和Azure，以及嵌入企业应用。

• Claude的采用。我们打算扩大直接市场拓展及Applied AI团队，深化云分销合作，投资品牌及营销，并扩大国际布局，推动全球组织采用Claude，将其视为可信赖的AI伙伴。

• 进入新市场。我们打算扩展前沿AI以加快全新发现，触达从医疗保健、生命科学到机器人和物理工作的领域；我们相信，不断累积的模型能力能够在这些领域开启变革性机遇。

• 战略交易及合作。我们打算有选择地进行收购、投资及战略合作，包括与系统集成商、咨询机构及数据平台建立生态合作，以加快实现使命、扩大覆盖，并强化竞争地位。

我们对公共利益的承诺

我们创立Anthropic，基于这样一种信念：人类历史上最具变革性的技术，需要非同寻常的责任担当，而且这种责任远不止于构建安全的系统。我们打算将相当一部分资源用于确保前沿AI安全，并使其益处广泛分配，我们将这些工作称为公益举措。

作为这些举措的一部分，我们向致力于公司宗旨（定义见下文）的全资子公司Anthropic Public Benefit Fund, LLC（“Anthropic公益基金”）捐出了846,840,960股N类普通股，相当于截至2026年6月30日完全摊薄股数的5%（假定下文定义的Amazon票据全部转换），该发行称为“首次公益发行”。董事会还批准了一项框架，允许其酌情决定：以首次公开发行价格为起点，每当股价较前一股价里程碑上涨50%，可向Anthropic公益基金（或其他指定主体）发行N类普通股，数量最高可额外达到当时流通股数（加上期权、限制性股票单位（RSU）及其他可转换证券涉及的股份，以及Anthropic公益基金所持股份）的2%（“公益发行”）。此外，每位联合创始人均已承诺，将其个人持有Anthropic股权的80%用于慈善事业。有关这些承诺的更多信息及相关风险，请参阅“风险因素：与持有我们的A类普通股有关的风险”一节。在联合创始人承诺之外，我们还设有捐赠配捐计划，员工可承诺将其股权奖励的相当一部分用于慈善捐赠，我们则以N类普通股进行配捐。

我们的治理结构及其目标

我们新颖的资本及公司治理结构经过精心设计，与其他上市公司存在重大差异。我们努力帮助人类安全进入一个变革性AI对广泛人类活动产生巨大、乃至可能具有决定性影响的时代。作为公益公司（“PBC”）运营，赋予董事会必要的空间，在股东的财务利益、受我们行为重大影响的相关方的最佳利益，以及我们倡导的具体公益宗旨之间取得平衡。我们的具体公益宗旨是负责任地开发和维护先进AI，使其长期造福人类（“公司宗旨”）。此外，一个不具有财务利害关系的信托，称为长期利益信托（“LTBT”），通常有权选举及罢免董事会获授权成员中的多数；这一设计旨在为恰当地实现上述平衡同时提供激励和见解。我们也相信，七位联合创始人尤其适合担任我们使命的守护者。

公益公司身份

与我们对AI安全及责任的长期承诺一致，我们根据特拉华州法律注册为公益公司。公益公司是一类旨在产生公共利益，并以负责任、可持续方式运营的公司。根据特拉华州法律，公益公司必须在公司注册证书中明确其将倡导的一项或多项公共利益，董事有义务在管理公司事务时，平衡公司股东的财务利益、受公司行为重大影响的相关方的最佳利益，以及注册证书确定的具体公益宗旨。正如经修订及重述的公司注册证书所规定，我们倡导、并在公司管理中必须始终考虑的公共利益，就是公司宗旨。

长期利益信托

2023年，我们实施了一项以长期利益信托为特色的创新治理结构，旨在确保公司以负责任的方式管理，平衡作为公益公司的三重目标：股东的财务利益、受我们行为重大影响的相关方的最佳利益，以及公司宗旨。长期利益信托拟作为独立机构运作，由五位不具有财务利害关系、在AI安全、国家安全、公共政策和社会企业方面拥有专长的投票受托人（“受托人”）组成。通过特殊类别的普通股，即T类普通股，长期利益信托通常有权选举及罢免T类董事，这些董事合计将占董事会获授权成员的多数。除此之外，我们的T类普通股对一般提交股东的事项没有投票权。

创始人投票结构

我们相信，Dario Amodei、Daniela Amodei、Tom Brown、Jack Clark、Jared Kaplan、Sam McCandlish和Christopher Olah七位联合创始人，作为一个整体，尤其适合担任我们使命的守护者。紧接本次发行完成之前，我们将向一家有限责任公司发行一股F类普通股，这是我们的一类特殊普通股；七位联合创始人最初将是该有限责任公司的唯一成员（“创始人有限责任公司”）。

对于一般提交股东的事项，包括选举T类董事以外的其他董事，我们的F类普通股将享有相当于流通在外股本总投票权50.1%的合计票数。

董事会治理

有关业务及事务的决策由董事会作出。紧接本次发行完成之前，我们将与长期利益信托及创始人有限责任公司签订股东协议（“股东协议”），据此，他们将同意对所持股份行使投票权，并采取其他行动，落实治理文件中所述董事会组成、董事提名及董事罢免条款。长期利益信托与创始人有限责任公司合计将有能力选举董事会全体成员。无论董事由哪一类或哪几类股票选出，其任期届数均不设上限。

虽然长期利益信托通常能够选举及罢免董事会获授权成员中的多数，从而对董事会具有重大影响，但长期利益信托及受托人均不拥有公司日常管理或战略制定的决策权。长期利益信托的职责是选出有能力作出决策的董事，以促进在股东财务利益、受我们行为重大影响的相关方的最佳利益，以及公司宗旨之间实现负责任的平衡，并通过建议和指导支持管理层决策。

创始人有限责任公司也将通过行使F类普通股投票权，对业务及事务具有重大影响。对于一般提交股东的事项，包括选举T类董事以外的其他董事，F类普通股享有相当于流通在外股本总投票权50.1%的合计票数。

更多信息请参阅“风险因素：与我们的治理结构有关的风险”“我们的治理结构及其目标”“管理层”“某些关系及关联方交易”以及“股本说明”各节。

受控公司身份

我们属于纳斯达克全球精选市场公司治理要求所指的“受控公司”，因为长期利益信托作为T类普通股的唯一持有人，通常有权选举董事会获授权成员中的多数。因此，我们可以选择不遵守纳斯达克全球精选市场的某些公司治理要求。相应地，如果我们选择不遵守某些要求，您将无法获得须遵守该市场全部公司治理要求的公司股东所享有的同等保护。虽然符合“受控公司”资格，但除提名及公司治理委员会（“NGC”）不会全部由独立董事组成之外，我们预计不会依赖这一豁免。目前董事会多数成员为独立董事，审计委员会及薪酬委员会目前全部由独立董事组成。更多信息请参阅“风险因素：与我们的治理结构有关的风险：我们属于纳斯达克全球精选市场公司治理要求所指的‘受控公司’，因此符合某些公司治理要求的豁免资格，并目前依赖这些豁免”“我们的治理结构及其目标”“管理层”及“股本说明”各节。

我们的资本结构

下表概述本次发行完成后将获授权的各类别或系列普通股的某些关键条款：

有关资本结构的更多信息，请参阅“股本说明”一节。

风险因素摘要

我们的业务面临诸多风险和不确定性，包括紧接本招股说明书摘要之后的“风险因素”一节重点列示的风险。这些风险可能对业务、财务状况及经营业绩产生不利影响，从而可能导致A类普通股市场价格下跌，并使您的全部或部分投资蒙受损失。除下文概述或本招股说明书其他部分讨论的风险之外，其他风险可能适用于我们目前开展或未来可能开展的业务、活动或运营，以及我们目前或未来可能经营的市场。这些风险包括：

• 我们的成功很大程度上取决于持续开发最先进、能力最强AI模型的能力，未能做到这一点可能对业务产生不利影响。

• 如果无法获得充足算力，或无法在各类工作负载之间有效分配算力，我们可能无法训练出相较竞争对手仍具有竞争力的模型，或无法充分服务客户。

• 支持算力的关键投入受到限制，可能制约我们获取充足算力的能力。

• 我们高度依赖联合创始人、高级管理团队及关键技术员工持续服务，任何此类人员的流失，都可能对业务、财务状况及经营业绩产生不利影响。

• 公司文化为我们的成功作出了贡献，如果无法在发展过程中维持这种文化，业务可能受到不利影响。

• 我们面临激烈竞争，如果无法有效竞争，业务、财务状况及经营业绩可能受到不利影响。

• 如果模型、平台及应用的市场发展速度慢于预期，或出现萎缩，我们的增长可能放缓或停滞，业务、财务状况及经营业绩可能受到不利影响。

• 如果使用AI模型导致伤害，无论是恶意行为者使用还是其他第三方滥用，或模型护栏或防护措施未能防止此类滥用，我们的声誉和品牌、业务、财务状况及经营业绩可能受到不利影响。

• AI模型可能以非预期、未对齐或自主的方式行动，包括采取未经任何用户或第三方指示的有害行动，这可能对声誉和品牌、业务、财务状况及经营业绩产生不利影响。

• 我们可能因AI模型相关伤害而面临责任、诉讼及监管行动，合同保护及保险可能不足，任何此类情况都可能对业务、财务状况及经营业绩产生不利影响。

• 收入及应收账款的相当一部分由数量有限的客户及分销渠道贡献，失去一家或多家主要客户、这些客户大幅减少支出，或这些渠道发生中断，都可能对我们的前景、业务及财务状况产生不利影响。

• 我们处于不断演变且初创的行业，运营历史有限，这使未来前景难以评估，并可能增加无法成功的风险。

• 我们的收入增长处于早期阶段，近期经历了快速增长，而历史增长率并不代表未来表现，亦不代表我们维持或预测未来收入增长的能力。

• 我们的业务处于不断演变且不确定的监管和政治环境中，这可能增加成本、限制运营，或不利于模型、平台及应用的需求。

• 我们依赖数量有限的CSP及供应商，其中一些与我们具有战略及投资关系，同时也是客户。这产生了复杂的动态，可能引发利益冲突，并不利于我们获取算力。

• 我们的股本结构包含某些新颖或在其他多类别股权结构公司中不常见的条款，可能实际上消除A类普通股持有人影响包括控制权变更在内的重要决策的能力。

• 在可预见的未来，我们的资本结构将把投票权集中于长期利益信托及创始人有限责任公司，并导致二者拥有的投票权，并非源于其在公司的经济权益，也不与该经济权益成比例。

• 我们作为公益公司对自身长期最佳利益的关注，以及董事平衡股东财务利益、受我们行为重大影响的利益相关者的最佳利益，以及公司宗旨的义务，可能与短期、中期或长期财务利益及业务表现发生冲突，从而可能对A类普通股的价值产生负面影响。

信息披露渠道

投资者、媒体及其他人士应注意，本次发行完成后，我们拟通过以下渠道向公众发布重大信息：向美国证券交易委员会（SEC）提交的文件、我们网站（www.anthropic.com）的投资者关系页面、网站博客文章、新闻稿、公开电话会议、公开网络直播、我们的X账号（@AnthropicAI及@ClaudeAI）、Instagram页面（@claudeai）、Threads账号（@claudeai），以及LinkedIn页面（https://www.linkedin.com/company/anthropicresearch/）。

上述渠道披露的信息可能被视为重大信息。因此，本次发行完成后，我们鼓励投资者、媒体及其他人士关注上述渠道，并审阅其披露的信息。我们并未将这些渠道中的任何信息以引用方式并入本招股说明书。

用于发布信息的披露渠道清单如有任何更新，我们将在网站的投资者关系页面发布。

公司信息

我们于2021年1月在特拉华州注册成立为公益公司。主要行政办公室地址为548 Market Street, PMB 90375, San Francisco, California 94104，电话号码为(415) 326-6303。我们的网站地址为www.anthropic.com。网站所载或可通过网站访问的信息，不构成本招股说明书的一部分，本招股说明书提及网站地址仅为不可点击的文字参考。您不应将网站所载信息视为本招股说明书的一部分，也不应在决定是否购买A类普通股时依赖其中的信息。

本招股说明书中出现的“Anthropic”、我们的标志，以及我们其他注册或普通法商标、服务标记或商号，均为Anthropic, PBC的财产。本招股说明书提及的其他商标及商号，属于各自所有者。仅为方便起见，本招股说明书提及的商标及商号可能未带有®或™符号，但这绝不意味着我们不会在适用法律允许的最大范围内，主张我们或任何适用许可方对这些商标和商号所享有的权利。

本次发行

本次发行后将流通在外的A类普通股、N类普通股、T类普通股及F类普通股股数，以截至2026年9月30日流通在外的________股A类普通股、________股N类普通股、一股T类普通股及一股F类普通股为基础，反映了以下事项：

• 根据经修订及重述的公司注册证书条款，紧接本次发行完成之前，(i)全部________股流通在外的A、C-1、D-1、D-2、E-1、F-1、G-1及H-1系列可赎回可转换优先股自动转换为________股A类普通股，及(ii)全部________股流通在外的B、C-2、D-3、E-2、E-3、E-4、E-5、F-2、G-2、G-3、G-4、H-2、H-3及H-4系列可赎回可转换优先股自动转换为________股N类普通股（合称“优先股转换”）；

• 紧接本次发行完成之前，将向创始人有限责任公司发行一股F类普通股（“F类股票发行”）；

• 紧接本次发行完成之前，将未偿还可转换本票本金总额________美元转换为________股N类普通股，代表本次发行完成时，在不会导致Amazon Web Services, Inc.超过适用持股上限的情况下，可向其发行的股份（“可转换票据转换”）；

• 首次公益发行，其中的股份：(i)在法律上视为流通在外；(ii)由我们的全资子公司持有期间，会计上不视为流通在外；因此(iii)不会在合并财务报表中反映为流通在外股份；以及

• 净发行________股RSU对应的A类普通股，这些RSU截至2026年9月30日尚未结算、并将在本次发行之日满足基于服务的归属条件，而基于业绩的归属条件将在本招股说明书所属注册声明生效时满足；该净发行股数已计入扣留________股此类RSU对应的A类普通股的影响，所扣股份用于履行相关预计预扣及缴纳税款义务（基于本招股说明书封面所列预计发行价格区间中点，即每股________美元的假定首次公开发行价格，以及________%的假定预扣税率）（“RSU结算”）。

截至2026年9月30日流通在外的A类普通股、N类普通股、T类普通股及F类普通股，不包括以下股份：

• 截至2026年9月30日尚未行使的A类普通股购买期权获行使时可发行的1,774,342,693股A类普通股，加权平均行权价为每股2.91美元；

• 截至2026年9月30日尚未结算的RSU在归属及结算时可发行的________股A类普通股，但有关RSU：(i)截至该日尚未满足基于服务的归属条件，且(ii)基于业绩的归属条件（如适用）将在本招股说明书所属注册声明生效时满足；

• 2026年9月30日之后授予的RSU在归属及结算时可发行的________股A类普通股；

• 2026年9月30日之后因我们收购非上市公司而发行的________股A类普通股及848,882股N类普通股；以及

• 根据股权激励计划预留供未来发行的________股A类普通股，包括：

◦ 预留供根据我们的捐赠配捐计划（经修订及重述，称为“捐赠配捐计划”）可发行的N类普通股转换时未来发行的________股A类普通股，其中________股与2026年9月30日后就已归属股权奖励作出的员工捐赠承诺有关（“承诺发行”）；

◦ 将根据2026年股权激励计划（“2026年计划”）预留供未来发行的________股A类普通股，该计划将在本次发行完成前生效；

◦ 截至2026年9月30日，根据经修订及重述的2021年股票计划（“2021年计划”）预留供未来发行的________股A类普通股，该股数将在2026年计划生效时，加入该计划预留供未来发行的A类普通股股数；届时我们将停止根据2021年计划授予奖励；以及

◦ 将根据2026年员工购股计划（“ESPP”）预留供未来发行的________股A类普通股，该计划将在本次发行完成前生效。

我们的2026年计划和ESPP均规定，每年自动增加各计划项下预留的A类普通股股数；2026年计划还规定，根据2021年计划项下到期、取消或被没收的奖励，以及2021年计划项下为支付行权价或履行预扣税义务而向我们交回或由我们扣留，或被没收或以其他方式由我们回购的股份，增加该计划项下可授予的股数，详见“高管薪酬：股权计划”一节。

(1) 反映行使尚未行使股票期权可发行股份的净减少。有关期权加权平均行权价为每股________美元；假定行权所得款项合计约________十亿美元，用于以每股________美元的假定首次公开发行价格回购A类普通股，该价格为本招股说明书封面所列预计发行价格区间的中点。(2) 有关可转换本票条款的详情，请参阅“管理层对财务状况及经营业绩的讨论与分析——流动性及资本资源——可转换票据——未偿还票据”一节。(3) 有关收购预留股份条款的详情，请参阅本招股说明书其他部分所载合并财务报表附注15。(4) ________。

除非另有说明，本招股说明书中的所有信息均假定：

• 优先股转换将在紧接本次发行完成之前发生；

• 可转换票据转换将在紧接本次发行完成之前发生；

• 向特拉华州提交经修订及重述的公司注册证书并使其生效，以及经修订及重述的公司章程细则生效，均将在紧接本次发行完成之前发生；

• F类股票发行将在紧接本次发行完成之前发生；

• 本次发行完成之前，不发行E类普通股；

• 除RSU结算外，2026年9月30日之后，没有尚未行使的股票期权获行使，亦没有尚未结算的RSU获结算；以及

• 承销商不行使在本次发行中向我们购买最多额外________股A类普通股的选择权。

合并财务及其他数据摘要

下表汇总我们的合并财务及其他数据。我们从本招股说明书其他部分所载经审计合并财务报表中，提取截至2023年、2024年及2025年12月31日止年度的合并经营报表摘要数据；从本招股说明书其他部分所载未经审计中期合并财务报表中，提取截至2025年及2026年9月30日止九个月的合并经营报表摘要数据，以及截至2026年9月30日的合并资产负债表摘要数据。本节合并财务摘要数据并非旨在取代合并财务报表及相关附注，且全部以本招股说明书其他部分所载合并财务报表及相关附注为准。历史业绩并不必然代表未来可能预期的业绩，截至2026年9月30日止九个月的业绩，也不必然代表截至2026年12月31日止全年或任何其他期间可能预期的业绩。以下合并财务及其他数据摘要，应结合“管理层对财务状况及经营业绩的讨论与分析”一节，以及本招股说明书其他部分所载合并财务报表及相关附注一并阅读。

合并经营报表数据

(1) 包括截至2023年、2024年及2025年12月31日止年度分别为2,900万美元、1.92亿美元及12亿美元的股权激励费用，以及截至2025年及2026年9月30日止九个月分别为5.91亿美元及33亿美元的股权激励费用。

(2) 包括可转换票据、衍生负债及未来股权简单协议（“SAFE”）的公允价值变动，截至2023年、2024年及2025年12月31日止年度分别为10亿美元、54亿美元及343亿美元，截至2025年及2026年9月30日止九个月分别为201亿美元及943亿美元。这些变动主要由各相应期间企业估值上升，导致未偿还可转换本票的公允价值增加所推动。

下表列示所示期间，归属于普通股股东的普通股未经审计备考每股净亏损（基本及摊薄）的计算：

(1) 未经审计的备考每股净亏损，以及计算备考每股净亏损所用的备考加权平均股数，计入以下事项的影响：(i)优先股转换，假定该转换于2025年1月1日发生；(ii)可转换票据转换，假定该转换于2025年1月1日发生；(iii)剔除在所列期间转换为可赎回可转换优先股，以及在可转换票据转换时转为股份的可转换本票所确认的公允价值变动，均假定相关票据已于2025年1月1日转换；(iv)基于服务的归属条件已全部或部分满足的RSU相关股权激励费用，假定业绩条件于2025年1月1日已满足，截至2025年12月31日止年度及截至2026年9月30日止九个月分别为________美元及________美元；(v)基于服务的归属条件已满足的RSU归属及结算时净发行的A类普通股，假定业绩条件于2025年1月1日已满足，截至2025年12月31日止年度及截至2026年9月30日止九个月分别为________股及________股；以及(vi)向特拉华州提交经修订及重述的公司注册证书并使其生效，该证书将在紧接本次发行完成之前生效。备考加权平均股数未计入首次公益发行的影响，因为由全资子公司持有的N类普通股在会计上不视为流通在外。

(2) 截至2026年9月30日，未反映于备考每股净亏损的未确认股权激励费用包括：与尚未满足基于服务的归属条件的RSU相关的241亿美元，预计将在约2.0年的加权平均期间内确认；以及与其他尚未结算的股权奖励相关的21亿美元，预计将在约1.4年的加权平均期间内确认。

合并资产负债表数据

(1) 合并资产负债表中的备考列计入以下事项的影响：(i)优先股转换，假定该转换于2026年9月30日发生；(ii)可转换票据转换，假定该转换于2026年9月30日发生；(iii)F类股票发行，假定其于2026年9月30日发生；(iv)与须进行RSU结算的RSU相关的________美元股权激励所导致的资本公积及累计亏损增加；以及(v)向特拉华州提交经修订及重述的公司注册证书并使其生效，该证书将在紧接本次发行完成之前生效。

(2) 经调整备考列计入以下事项的影响：(i)上述备考调整；(ii)我们在本次发行中以每股________美元的假定首次公开发行价格，即本招股说明书封面所列预计价格区间的中点，出售并发行________股A类普通股，并扣除预计承销折扣和佣金以及应由我们支付的预计发行费用；以及(iii)使用本次发行所得款项净额，必要时连同现有现金及现金等价物，履行与RSU结算相关的预计预扣及缴纳税款义务。我们不会从任何售股股东出售A类普通股中获得任何款项。

(3) 假定首次公开发行价格每上涨（下跌）1.00美元，在本招股说明书封面所列我们发行的股份数量保持不变，并扣除预计承销折扣和佣金以及应由我们支付的预计发行费用的情况下，现金、现金等价物及短期投资、营运资金、资产总额、资本公积和股东亏绌总额将各增加（减少）________美元。同样，本招股说明书封面所列我们发行的股份数量每增加（减少）100万股，在假定首次公开发行价格每股________美元（本招股说明书封面所列价格区间的中点）保持不变，并扣除预计承销折扣和佣金以及应由我们支付的预计发行费用的情况下，现金、现金等价物及短期投资、营运资金、资产总额、资本公积和股东亏绌总额将各增加（减少）________美元。我们不会从任何售股股东出售A类普通股中获得任何款项。

(4) 营运资金定义为流动资产减去流动负债。

非GAAP财务指标

除按照美国公认会计原则（“GAAP”）编制的合并财务报表所呈列的指标外，我们还使用调整后营业利润（亏损）、调整后营业利润率及调整后净利润（亏损）这些非GAAP财务指标，评估业务、衡量表现、识别影响业务的趋势、制定业务计划，以及作出战略决策。

有关每项非GAAP财务指标的定义、局限性讨论、所示期间各指标与其最可比GAAP财务指标的调节，以及其他信息，请参阅“管理层对财务状况及经营业绩的讨论与分析：非GAAP财务指标”一节。

风险因素

风险因素

投资我们的 A 类普通股涉及高度风险。在决定投资我们的 A 类普通股之前，您应仔细考虑下述风险和不确定性，以及本招股说明书中的所有其他信息，包括题为“管理层对财务状况和经营业绩的讨论与分析”的章节以及我们的合并财务报表和相关附注。本节披露反映了我们对未来可能对我们造成重大不利影响的事项的信念与看法，除另有披露外，并不就此类事项此前是否已经发生作出陈述。提及过往事件仅为举例，并非旨在列出完整清单，也不代表对此类事件未来发生可能性的陈述。我们目前尚不知悉，或目前认为并不重大的风险和不确定性，也可能对我们的业务、财务状况、经营业绩或前景产生不利影响。如果任何风险实际发生，我们的业务、财务状况、经营业绩和前景都可能受到不利影响。在这种情况下，我们 A 类普通股的市场价格可能下跌，您可能损失部分或全部投资。

与我们的业务和行业相关的风险

我们的成功在很大程度上取决于我们持续开发最先进、能力最强的 AI 模型的能力，任何未能做到这一点的情况都可能对我们的业务产生不利影响。

我们的成功在很大程度上取决于我们持续开发、改进和部署最先进、能力最强且最有用的 AI 模型的能力。取得并保持这一地位，取决于我们能否：

• 通过突破性研究、创新架构和高效训练方法，推进 AI 能力前沿；

• 在保持有竞争力的性能的同时，确保我们的模型安全、可靠且值得信赖；

• 获得为我们不断增长的需求提供动力和支持所必需的算力及基础设施；

• 通过算法和架构创新，包括算力倍增方面的进展，提高算力效率；

• 留住我们的联合创始人、高级管理团队和关键技术员工，使其继续为我们服务，并在竞争激烈且不断变化的市场中吸引、留住和激励顶尖研究人员、工程师和技术人才；

• 持续实现收入增长，并保持获得充足资本的能力，包括通过潜在的股权和债务融资，以进行我们认为支持增长轨迹所必需的投资；

• 与数据提供商、许可方和合作伙伴建立并保持关系，以获取实现世界一流模型性能所必需的多样化、高质量数据集；

• 与云服务、生态系统及其他合作伙伴建立并保持关系，以促进 Claude 的普及；

• 建设、运营和维护以具成本效益的方式大规模部署前沿模型所需的基础设施；

• 将模型能力转化为满足客户不断变化的需求并获得实质性采用的产品；

• 在研究、基础设施和运营之间高效分配大量财务资源；以及

• 应对不断变化、存在不确定性且有时互不一致的全球监管环境，并与立法者、监管机构及其他利益相关方沟通，推动制定我们认为有利于社会、我们的客户以及全球经济长期健康发展的监管框架。

如果我们未能实现上述任何一点，就可能无法保持竞争地位，落后于竞争对手，导致客户对我们的模型、平台和应用程序的采用或需求减少，并损害我们的收入增长。收入增长受到限制，继而可能约束我们为前沿 AI 开发所需的大额且不断增加的支出提供资金的能力，包括对算力、模型训练、数据获取以及安全与安保系统的投资，也可能约束我们在竞争激烈的市场中吸引、留住高技能技术和运营人员并给予适当薪酬的能力。任何此类约束都可能减慢我们的开发和创新速度，使模型性能或可靠性相较竞争对手有所下降，限制我们参与行业标准制定和监管程序，并降低我们对企业和专业消费者的吸引力。这些影响可能形成自我强化或不断叠加的循环：增长减弱限制了我们投资于保持竞争力所需资源的能力，进而可能进一步削弱我们维持或提高收入增长的能力，使重新取得技术领先地位并在 AI 前沿开展运营变得越来越困难，成本也越来越高。上述任何情况都可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们保持 AI 前沿地位的能力，部分取决于我们利用 AI 系统加速研究流程的能力。我们将这种递归动态称为“闭合循环”：模型的各个后续版本协助构建下一版本，目标是使能力提升随着时间推移产生复利效应。我们的模型已经成为，而且正越来越多地成为设计、训练、测试和优化下一代 AI 系统的关键工具。如果我们未能将足够的算力和研究工作投入 AI 辅助开发，或者竞争对手更有效地利用 AI 改进自身创新周期，随着竞争对手持续利用 AI 进一步增强自身开发能力，以不断加快的速度创造日益先进的系统，我们就有可能逐步落后得更多。随着我们日益依赖自身 AI 系统编写生产代码、开展研究和构建后续模型版本，当前模型中的任何系统性缺陷、偏差或错误，都可能传播到利用这些系统构建的下一代模型和产品中，并在 Claude 模型的连续版本之间以可能难以发现或纠正的方式不断累积。如果我们无法管理上述风险，我们部署最先进、能力最强且最有用的 AI 模型的能力可能受到不利影响。

此外，我们越来越多地利用 AI 系统加速自身研发，可能导致模型能力的进步速度超过我们开发、验证和实施相应安全、对齐及安保措施的能力。我们有关此类 AI 驱动加速的速度的证据，很多来自滞后指标；我们预测或衡量自身能力进步速度的能力有限，包括由最新模型或尚未发布的模型带来的任何加速。因此，我们过去可能未能识别、未来也可能无法识别开发速度的显著加快，直到加速已经发生。例如，我们的内部估计以及对未来模型、而非当前模型的预期表明，我们可能即将达到《负责任扩展政策》中“可归因于AI的研发进展显著加速”的定义。我们尚未认定任何当前模型超过这一门槛，并继续评估底层数据。我们还在评估达到AI研发能力门槛的影响，并将按照《负责任扩展政策》在未来发布进一步报告。如果我们的能力进步超出安全、对齐及安保措施的进展，或者我们无法预判此类进步的速度，我们可能无法充分评估或缓解由此产生的风险。这可能增加安全事件、监管干预或声誉受损的可能性，并可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。鉴于这些不确定性，包括我们观察自身能力进步速度的能力存在局限，我们已经采取并可能继续采取预防性的安全、对齐及安保措施，使安全工作能够与模型能力同步推进。过去这些措施包括推迟模型发布及限制其最初的可用范围，例如通过 Project Glasswing 对 Mythos 采取的措施；未来随着我们对模型能力和行为了解的加深，这些措施可能包括影响我们是否、如何以及何时开发或部署新模型或新能力的其他措施。我们无法精确预测何时会判定有必要采取此类措施、需要采取哪些措施，或这些措施会持续多久；而且随着模型能力进步，此类措施可能变得更加频繁，成本也可能更高。与不采取类似约束的竞争对手相比，这些措施可能减缓我们的能力提升，并可能对我们的竞争地位、收入增长和经营业绩产生不利影响。

开发前沿 AI 模型需要大量投入算力资源、资本和人力资本，以开展可能持续数周或数月、耗资数百万美元乃至更多的大规模训练运行。任何一次训练运行都不能保证成功：训练可能因多种原因失败，例如未能达到目标能力或安全阈值、产生无法得到充分纠正的意外或不良行为，或最终产出的模型无法与市场上的替代产品竞争。为尝试实现预期的模型改进，我们还将面临启动新一轮训练的额外成本和延误。我们过去曾经历过此类失败或表现不及预期的训练运行，未来也可能再次经历，导致已投入资源损失，而我们的业务仅获得有限的相应收益，甚至没有任何收益。鉴于前沿模型训练所需算力及其他资源的规模，以及所涉及的较长周期，一次失败或表现不及预期的训练运行还可能延误我们的产品路线图，影响我们的竞争地位，并对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

新模型、功能或能力可能无法如期推出，可能无法按预期运行，可能在发布后需要大量迭代，可能无法获得实质性采用，或获得实质性采用所需时间可能超过预期，其中任何一种情况都可能降低客户需求，或使我们处于竞争劣势。此外，与模型安全、可解释性、对齐及福祉相关的考量，可能导致我们限制或推迟停止支持旧模型，或在发布新版本的同时继续支持旧版本，从而在产品开发与算力分配方面形成取舍，可能对创新速度、基础设施利用率和收入产生不利影响。已将旧模型整合进工作流程的客户可能不愿迁移到新版本，任何加速或强制停止支持旧模型的做法都可能导致客户流失、合同纠纷或声誉受损。我们还曾经改变过使用量限制、速率限制或模型及产品能力，未来也可能再次改变，这可能对我们的声誉以及客户感知到的产品价值产生不利影响。其中一些变更已经导致，而且未来也可能导致，有人声称我们关于模型访问或能力的披露不充分或具有误导性。

此外，通常用于测试 AI 模型的行业基准可能无法准确反映真实世界中的性能或效用，即使在这些基准上表现良好的模型，在部署到生产环境时也可能无法满足客户预期，从而可能导致客户不满、使用量减少或声誉受损。如果我们无法在应对这些挑战的同时有效创新并改进我们的模型、平台和应用程序，或者竞争对手能够提供被认为能力更强、更安全或更可靠，或以更低成本提供足够性能的 AI 解决方案，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

此外，AI 创新涉及应对与数据质量、数据完整性、训练方法、偏差、安全性、准确性及模型输出行为相关的复杂且不断变化的挑战。AI 算法可能存在缺陷，AI 系统可能包含程序问题、错误或缺陷，可能不遵从指令，或生成不准确、具有误导性、冒犯性、不当或其他有害的输出；可能反映或放大训练数据中存在的不受欢迎或未知的偏差；也可能引发有关知识产权、隐私或其他法律及伦理考量的担忧。我们必须持续投入资源，识别、缓解、纠正并减少此类问题的发生，包括管理和改进数据集、训练技术、评估方法、防护措施及人工监督。然而，我们可能无法获得所需的数据集，包括通过许可或战略性数据合作获取的数据集。此外，我们或我们的数据提供商可能在训练过程中使用合成数据或 AI 生成的数据，这可能引入质量问题、放大偏差或错误、导致模型退化，或引发关于所有权、许可或知识产权的新法律问题，而法院或监管机构可能无法及时或明确地解决这些问题。我们的模型产生的此类意外后果、故障或遭到滥用，可能损害客户信任、减缓采用、使我们面临法律或监管审查，或对我们的品牌和声誉产生不利影响。

如果我们无法获得充足算力，或无法在各类工作负载之间有效分配算力，我们可能无法训练出持续与竞争对手的模型竞争的模型，也可能无法充分服务我们的客户。

我们开发、训练、改进和部署前沿模型的能力，取决于能否获得数量巨大且不断增长的专用算力。训练 Claude 模型已经需要大量算力，我们预计未来仍将如此。行业参与者、学术研究人员以及我们自身的经验均表明，在某些情境下，在模型训练过程中投入更多算力与模型能力的提升相关。这些观察结果与模型性能、模型规模、训练数据和算力规模之间更广泛的经验关系的部分特征一致，这些关系通常被称为“规模定律”；不过，此类改进的幅度、效率和持续性尚不确定，而且在更大规模或不同条件下，这些关系可能趋于平缓、减弱或无法实现。因此，我们保持 AI 能力前沿地位的能力，在很大程度上取决于能否获得足以支撑所有工作负载（包括训练下一代模型）的所需规模算力；我们无法保证增加算力投资会带来相应的模型性能提升。

算力市场竞争极为激烈。我们与全球一些规模最大、资本最雄厚的科技公司竞争获取算力，其中许多公司自行开发具有竞争力的 AI 模型，其财务资源也远超我们。许多公司拥有并运营云计算数据中心基础设施，具备自有芯片制造或设计能力，与关键硬件供应商保持长期战略关系，或获得这些供应商的大额股权投资，或与其订有其他财务安排。这些竞争对手能够为稀缺算力出价高于我们，获得芯片制造商和云服务提供商（CSP）的优先配额，并作出我们无法匹敌的长期资本承诺。我们预计对先进算力的需求将继续增长，算力成本可能显著上升，尤其是在 AI 驱动的需求加速，或构建高能力模型的能力变得更加普及、使竞争转向获取先进算力的情况下。此外，众多资金充足的 AI 公司正在开展大规模 AI 模型开发，进一步增加对有限算力的需求。我们向其获取大量算力的某些云服务提供商，也在开发和提供自己的 AI 模型及相关服务。因此，我们与这些提供商的商业关系可能并不总是完全符合我们的长期利益；如果我们能够从第三方获取的算力出于竞争原因或其他原因被削减、重新定价或终止，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

除了来自第三方的竞争外，我们获得算力的能力还受制于云服务提供商的分配决定。虽然我们的云服务提供商通常对我们承担提供算力的合同承诺，但我们能否获得此类容量，仍取决于这些提供商的运营执行情况、对相关合同条款的遵守，以及更广泛的商业考量，例如容量约束、为支持其自身 AI 和计算业务而产生的内部算力需求、与第三方（其中可能包括其他 AI 公司）的关系或对其承担的合同义务，以及风险管理考量。因此，即使已有合同安排，我们也可能无法获得所寻求的全部算力，或者这些算力可能无法按我们所需的时间表交付。此外，我们过去曾向云服务提供商寻求超过这些合作伙伴愿意提供数量的算力。如果我们的云服务提供商出于任何原因减少、限制或未能增加分配给我们的算力，以跟上我们不断增长的需求，我们可能需要以更不利的条款或时间安排寻求替代算力来源，而且我们可能无法获得充足的替代算力，甚至完全无法获得。此外，我们的部分算力提供商和基础设施合作伙伴，依赖第三方融资或信用支持来购置芯片、开发算力容量；如果此类融资或支持无法获得，或成本上升，已订约容量可能延迟交付、重新定价、缩减，或根本无法交付。任何此类短缺都可能限制我们训练模型、服务客户或维持竞争地位的能力。

即使能够获得算力，我们仍必须在构成我们业务的所有工作负载之间高效分配算力，包括研究、模型开发、客户服务以及内部使用 Claude。虽然我们将算力作为单一、可互换的资源池管理，并根据任一时点预期边际单位算力在哪个领域最能发挥效用，在工作负载之间分配可用算力，但无法保证这种算力管理方式最为高效，也无法保证它能满足我们每一类工作负载的需求。由于历史上算力需求一直超过可用容量，我们采购、维护或扩大容量的能力受到的任何约束，都可能同时对业务的多个方面产生不利影响，包括以客户预期的质量和规模提供服务、训练和改进模型，以及开发新产品和新能力。虽然我们通过容量管理系统积极管理和平衡这些工作负载之间的算力容量，但如果该系统未能按预期运行，或者我们在工作负载之间动态重新平衡容量的能力受到干扰，面向客户的服务质量或模型及产品开发时间表就可能受到不利影响。无法保证我们会作出最优的资源配置决定；任何重大低效，包括与部署及重新平衡有关的低效，都可能同时损害我们的近期经营业绩和长期战略地位。我们的智能体产品不断发展，使这些算力资源配置挑战更加突出，因为此类产品涉及多步骤推理链、迭代式工具调用、更长的上下文窗口以及持续的推理会话，每次用户交互消耗的算力明显多于单轮 API 调用或聊天式交互。随着智能体工作负载占我们总算力需求的比例增加，服务客户所需的总算力，相对于相应收入可能出现不成比例的增长，从而进一步加重我们在算力工作负载管理决策上承受的压力。

我们大部分算力通过多年期承诺采购，通常远在实际部署这些算力的期间之前就已作出承诺。由于不同 AI 加速器在不同类型工作负载上的性能特征各异，我们已承诺采购的算力组合的构成，包括向合作伙伴采购的加速器架构组合，反映了作出这些承诺时我们的需求预测和开发路线图假设。如果我们需要支持的工作负载规模或组合与这些预测存在重大差异，无论是由于模型架构、客户需求、内部运营还是研究重点发生变化，我们的可用算力构成在某一期间内都可能无法与需求实现最佳匹配。这可能影响我们服务客户、开发模型和支持内部运营的能力。

如果我们未能获得充足算力，或未能在各类工作负载之间有效分配有限算力，以开发和部署能力至少与竞争对手相当的模型，我们就有落后于技术前沿的风险。AI 开发速度极快，模型的后续版本在缩短的时间周期内不断出现，这一周期通常以月而非年计。因此，即便仅有短暂一段时间无法获得充足算力，也可能导致我们迅速落后。在 AI 开发领域，前沿模型与落后一两个版本的模型之间，在能力、性能和商业适用性方面可能存在显著差距。客户、合作伙伴和软件开发者可能转向模型能力更优的竞争对手；如果我们的研究人员无法获得充足算力，或我们未被认为处于模型开发最前沿，我们可能无法吸引或留住开展前沿研究所需的技术人才。任何无法保持前沿地位的情况，都可能导致客户和收入流失、品牌和声誉受损，以及竞争地位下降，而这些都可能难以恢复。如果我们无法管理上述风险，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

如果实际算力需求与我们的预测存在重大差异，我们可能无法获得足以满足需求的算力，或可能已承诺采购过量算力而未能充分利用。

算力市场的竞争和结构性动态，要求我们在日常交付和使用前数月乃至数年，就对算力作出有约束力的财务承诺。芯片制造商、云服务提供商和数据中心开发商需要提前取得承诺，以分配产能、规划基础设施投资并管理自身供应链。因此，我们必须远在部署之前预测算力需求，并据此承诺投入资本；如果需求发生变化，我们调整承诺的能力往往有限。

这些未来算力使用预测本身具有不确定性。我们的实际算力需求取决于诸多难以预测的因素，包括研究进展的速度、我们开发或采用的训练技术的算力密集程度、可能要求我们加快或调整开发计划的竞争格局变化、客户对推理算力的需求，以及硬件或其他技术效率的演进与变化。如果低估算力需求，我们可能无法获得足以支持预期客户需求及模型开发路线图的算力。过去，我们曾严重低估算力需求，导致容量受限，并影响了产品开发和部署。此外，算力上线的时间可能与需求增长的时间不一致，从而可能出现算力过剩或利用不足的阶段，以及无法立即带来收入的已承诺现金流出。

我们正在从纯云端、固定期限安排的算力模式转向混合模式，这也进一步加大了预测和获得所需算力的难度。混合模式包括直接租赁芯片，并将这些芯片托管于按照我们的规格、代表我们租赁并运营的专用数据中心设施中。这一转型为采购规划引入更多变量，包括设施竣工时间、新投运设施达到全面运营能力的速度、我们运营和维护本地部署容量并将其与云端基础设施整合的能力、供应商的运营执行情况，以及硬件在新设施环境中的表现。在为这些设施落实能源、水及其他关键服务方面出现延误，可能进一步减缓新投运算力可供使用的速度。在预测任何此类转型相关变量时发生错误，都可能加剧我们获得充足算力的相关风险，并导致转型期间出现容量短缺或容量利用不足。

我们已订立并预计将继续订立算力及其他计算资源的长期协议，其中涉及最低采购承诺、照付不议条款及其他要求我们无论实际使用情况如何均须支付资源费用的条款。这些承诺构成重大的固定付款义务。截至 2026 年 9 月 30 日及之后，我们已订立采购承诺及租赁协议，包括短期承诺和尚未开始的租赁，承诺支出总额约 8,954 亿美元，其中几乎全部与算力和基础设施相关。这些承诺包括预计在 2030 年 12 月 31 日之前发生的约 4,475 亿美元，其余部分预计几乎全部在 2031 年至 2045 年期间发生。其中约 698 亿美元的承诺将在 2026 年 9 月 30 日之后 12 个月内到期。更多信息请参阅“管理层对财务状况和经营业绩的讨论与分析——流动性及资本资源——合同义务”一节。

我们履行获取算力所需的重大且不断增长的财务义务的能力，取决于我们实现显著收入增长的能力。我们必须迅速扩大客户基础并增加收入，才能产生履行这些承诺所需的现金流。然而，我们的收入主要按使用量计费，其中很大部分没有长期合同承诺，而我们的算力和基础设施承诺通常跨越多年。因此，我们可能基于最终无法实现的收入预期承担这些义务。如果收入增长无法跟上与算力相关的付款义务，如果我们无法成功将算力投资转化为产生收入的客户工作负载，如果我们未能以可接受的条款募集更多资本，或如果发生其他对流动性产生不利影响的事态，我们可能无法履行这些义务。任何此类未履约情况还可能导致我们在协议项下违约，失去获取关键资源的能力，并损害声誉。特别是，某些商业协议项下的违约可能触发经修订及重述信贷协议（定义见下文）及某些尚未偿还的可转换本票项下的交叉违约条款，从而可能导致我们几乎全部现有及未来债务加速到期。此类交叉违约可能引发一连串不利后果，包括多名债权人行使救济权、关键商业安排终止、针对我们资产采取强制执行措施，以及严重的流动性约束。我们的债务加速到期，加之失去获取关键数据中心基础设施的能力等因素，可能损害我们训练和部署模型、服务客户及为持续运营提供资金的能力，从而可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。更多信息请参阅以下章节：“我们为运营及发展业务而产生了大量债务，包括为我们的重大算力承诺提供资金，而我们偿付这些债务的能力可能受现金流和流动性制约”，以及“我们可能无法在尚未偿还的可转换本票或经修订及重述信贷协议的条款要求时，或在其到期时，筹集以现金偿还该等票据或该信贷协议的本金及应计利息所需的资金”。

此外，AI 基础设施、硬件、软件、系统架构和模型开发技术的快速变化，意味着目前获取的算力，相比未来的替代方案可能变得效率更低或经济吸引力更弱。我们可能已承诺使用旧一代硬件和基础设施，而竞争对手却能获得更先进的系统；或者，我们可能正为市场价值已经下降的资源支付溢价。这些动态可能对我们的成本结构和竞争地位产生不利影响。我们的某些融资安排要求，就根据该等安排融资的算力，与特定芯片供应商订立独家或优先供应承诺。如果我们的需求或技术格局发生变化，这些承诺可能限制我们转向其他供应商或更新芯片架构采购的能力，使我们可能受制于无法最优满足实际工作负载需求的平台，并削弱我们根据情况变化调整算力组合的能力。如果我们无法管理上述风险，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

支撑算力的关键投入要素受到约束，可能限制我们获取充足算力的能力。

训练和部署前沿模型所必需的算力，依赖一条存在多个潜在约束点或故障点的供应链。算力的可用性、价格和交付周期，受到先进芯片及其他 IT 设备供应、充足电力及其发电和输送基础设施的可用性，以及数据中心基础设施容量的影响。这些投入要素中的每一项都面临重大约束，可能限制我们获取所需算力的能力。此外，不断增长的算力需求已经推动、并可能继续推动此类资源成本上涨，这可能限制我们以预期速度投资、开发或部署模型、平台和应用程序的能力。

芯片、内存及数据中心设备的供应与集中度

AI 工作负载所需的专用芯片，尤其是高性能 AI 加速器和内存，由少数制造商生产。先进芯片的生产极其复杂，需要采用处于技术能力前沿的制造工艺。

全球最先进的芯片制造产能大部分集中在台湾，主要集中于台湾积体电路制造股份有限公司（“台积电”）。这种地域集中带来了重大风险，包括面临地震和台风等自然灾害、台湾与中国之间的地缘政治紧张局势可能造成的扰动、台湾电网、供水或其他关键基础设施发生任何中断时的脆弱性，以及受到不断发展的贸易法规和限制的影响。任何影响台湾的军事冲突、关税与贸易限制、经济胁迫、封锁、自然灾害或其他事件，都可能严重扰乱全球先进芯片供应；鉴于建设替代晶圆制造设施并使其通过认证需要时间，这些影响可能持续数年。在台湾以外地区，包括美国，建立充足先进芯片制造产能的努力仍处于早期阶段，在可预见的未来可能无法产生足够算力来实质性降低此类集中风险。此外，由于先进芯片制造需求旺盛，台积电有时无法完全满足市场对芯片制造产能的需求，因此我们并非总能及时获得足够数量的芯片。相应地，来自台湾或台积电的先进芯片供应受到任何限制或延误，都将对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

此外，高性能 AI 加速器的关键组件高带宽内存，以及算力基础设施所使用的其他高性能内存产品，主要由 SK 海力士、三星电子和美光科技制造。这些制造商均在努力扩大产能以满足需求。然而，无法保证这些努力能足够迅速地带来充足供应以满足需求，尤其是在大客户或竞争对手获得独家供应承诺，或以其他方式预订某一制造商几乎全部可用产能的情况下。

制造供应的集中和约束，使我们面临制造商作出分配决定或战略调整，从而不利于我们获取业务所需先进芯片的风险。我们还面临专用芯片可能存在缺陷，或其生产、交付可能延误或中断的风险；鉴于替换所需的交付周期较长，这可能限制可用算力，并对我们的运营及扩展能力产生不利影响。我们和合作伙伴依赖的组件中，相当一部分来自美国以外或在美国以外制造；新的或提高的关税、进口限制或贸易争端可能延误交付、迫使供应链调整或增加我们的成本，其中一些成本根据转嫁安排由我们直接承担。更多信息请参阅“政府贸易管制，包括出口及进口管制、制裁、海关要求及相关制度，可能使我们承担责任、失去签约资格，或限制我们在某些市场竞争的能力”一节。

我们还依赖第三方芯片设计和服务公司，为某些定制加速器平台提供设计、制造和支持，以及相关的基础设施融资安排。这些关系出现中断，或这些主体未能按预期时间表和规格交付硬件或服务，都可能对我们所依赖的加速器平台的可用性、性能或成本产生不利影响。

数据中心还需要电气设备、发电和输电设备、冷却系统、备用发电机以及网络硬件，其中一些仅由少数制造商生产，必须提前数年订购，并要求在交付前支付大额款项；如果计划发生变化，我们可能无法收回这些付款。此外，随着数据中心运营商和其他大型电力用户的需求增长，某些设备，例如高压变压器、开关设备、涡轮机、发电机、变电站和输电组件，一直面临交货时间延长、价格上涨、关税和国家安全要求，以及配额约束。如果此类设备延误或无法取得，我们可能只能以更高价格或在更不利的长期承诺条件下进行替换。为了在近期获得算力，我们也可能选择或被要求以高于当前市场水平的价格采购交付周期较长的发电和电气设备，预期这些设备能够加快部署，从而在近期释放容量。支付此类价格所带来的收益能否实现，取决于相关设施的工程设计、采购和施工能否及时、成功完成，而这需要目前供应短缺的专业知识，并涉及重大执行风险。延误、成本超支或未能按预期时间表获得能源，可能意味着我们无法获得为之支付这些价格的能源和容量。在某些情况下，这些安排还依赖开发商或其他交易对手同意按此类价格购买设备、为采购融资，并逐步向我们收回这些成本及相关融资成本；即便基础容量延迟实现或根本无法实现，我们也可能承担这些成本。我们的设备供应框架协议及类似安排可能使我们面临进一步风险，包括最低采购或照付不议承诺、价格上涨，以及我们无法与实际部署需求匹配的义务。

此外，美国政府已实施并可能继续实施出口管制，限制向包括中国在内的某些国家销售先进芯片和芯片制造设备。这些限制已经影响了全球芯片及相关设备供应的分配，未来出口管制政策的变化可能影响我们依赖的算力资源的可用性或价格。未来的出口管制可能更加严格，例如限制先进芯片可安装或模型权重可存储的国家，这可能限制我们或合作伙伴能够建设数据中心的地点，约束我们的国际扩张，或增加我们的成本。

电力与燃料约束

以前沿 AI 开发和部署所需的规模运营数据中心，会消耗大量电力。在包括美国在内的许多地区，充足电力的可获得性已成为数据中心开发和扩张的重要约束。美国及其他国家的电网基础设施在设计时，并未考虑适应 AI 开发带来的快速需求增长，而建设新增发电能力、输电基础设施和电网互联所需的前置时间可能长达数年。住宅、车辆和工业的电气化程度提高，也在增加对电网基础设施的需求；而这一需求增长发生之际，新增发电容量、输电扩张及电网现代化工作并未跟上，某些现有发电资源还在退役，所有这些因素共同导致部分地区电价上涨和并网周期延长。我们已公开承诺，承担我们的数据中心导致消费者电价上涨的成本，包括电力本身的成本及输送电力所必需的基础设施成本。

我们获得电力还取决于我们以及我们所依赖的、负责建设、管理和运营数据中心设施的第三方，与公用事业提供商和电网运营商谈判并维持合同，以及获得公用事业委员会和其他监管机构批准的能力。这些主体可能无法或不愿批准支持数据中心增长所需的接入、容量扩建、特别或协商费率安排以及基础设施投资，也可能为其附加条件或延迟批准，或仅以限制某些设施经济效率及可行性的成本批准。例如，它们可能要求我们承担超出服务我们设施所应归属部分的电网升级或并网成本，即比现行或以往监管安排要求的更大成本份额。许多地区大型新增电力负荷的并网排队时间也已显著延长，这可能延误或限制我们获取电网电力。公用事业提供商和监管机构还可能重新分配此前承诺提供、而我们的数据中心设施可能需要的容量。在许多司法辖区，单一公用事业提供商对为我们的数据中心设施供电所需服务和基础设施的条款、时间和成本具有重大控制权。公用事业提供商的商业及监管优先事项可能不同于我们，包括进行哪些基础设施投资、如何分摊成本，以及是否允许替代或自供发电安排、允许时附带哪些条件。公用事业提供商及其他利益相关方还可能寻求影响大电力负荷、自供电或替代发电安排的监管或立法措施。我们与公用事业企业的谈判及涉及其的监管程序的结果尚不确定，不利结果可能增加成本、延误项目，或限制我们可选择的替代方案。更广泛而言，许多司法辖区正在进行有关成本分配、费率设计和大电力负荷待遇的监管程序，不利结果、政策变化，或对数据中心施加新的电价、附加费或限电义务，都可能增加我们的成本或限制我们获得电力。

此外，我们依赖的发电和输电基础设施建设本身是资本密集型活动，并面临劳动力短缺、供应链中断、许可延误、利率变化、关税、其他成本超支和融资约束。为这些发电、输电及相关基础设施投资提供资金所需的巨额且不断增加的资本，无论由我们、公用事业及能源供应商还是数据中心开发合作伙伴承担，都对当前利率以及能否以可接受条款获得债务或股权融资十分敏感。如果合作伙伴无法在需要时获得资本，或资本的获取受到限制、成本上升或竞争加剧，都可能提高我们所依赖电力的成本，延误或停止项目，或使某些设施在商业上不可行；根据我们的某些安排，这些融资和资本成本由我们直接承担，或转嫁给我们承担。此外，太阳能、风能、电池储能、核能和地热能等较新的发电来源，可能无法按我们所需的数量或时间表提供，或只能以更高成本获取。我们的设施还单独依赖可靠的冷却用水，而某些地区的水资源稀缺、受到使用限制，或成本日益高昂。上述任何情况都可能不利于我们所需电力或水资源的可获得性，增加我们的成本，或限制我们开发、扩建或运营数据中心设施的能力，从而可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

对电力供应以及具备充足可用电力的数据中心选址的竞争非常激烈，我们与资本雄厚的云服务提供商（其中一些生产和开发与我们竞争的 AI 模型）、加密货币挖矿业务以及其他大规模电力用户争夺这些资源。除电网供电外，有时也为替代电网供电，越来越大比例的数据中心正配套建设专用现场发电能力，独立于任何公用事业运营的电网，直接向设施供电。此类离网发电方案的可靠性因底层技术、所用设备和运营商而异，并取决于各场址的运营和环境状况。开发这种新增容量，又需要本身也面临供应挑战和运营复杂性的发电及电气基础设施。例如，我们规划中的某些数据中心设施依赖专用现场天然气发电，使我们面临无法控制的燃料价格波动和供应中断，而这些成本通过转嫁方式由我们承担。这些设施还受到输送天然气所必需的管道容量和保证供应的燃料运输的约束。随着数据中心运营商越来越依赖天然气发电，加之在适用监管框架下，表后自发电及现场发电安排仅在部分司法辖区可行，我们预计这些地区的用户将更激烈地争夺同样的天然气供应和管道容量。这种竞争可能推高当地天然气价格，并可能不利于我们签订有保障的燃料供应与运输合同，以及落实设施所需的管道连接和支线。

这些动态带来多项相关风险。我们可能在设施开发期间无法落实有保障的天然气供应和运输，导致规划场址延误或被放弃；设施投入运营后，我们可能面临燃料供应或运输中断；而且，由于我们的安排通常规定燃料及相关成本不设成本上限、通过转嫁方式由我们承担，我们仍将承受天然气及其运输成本上涨的影响。更广泛而言，电力成本波动显著，且很大程度上不受我们控制，因为批发电价会随供需、天气、燃料价格、电价或附加费以及电网压力的变化而波动，并可能在需求高峰或供应受限期间急剧上涨；此类能源成本上升可能对我们的经营业绩产生不利影响。

在某些地区，包括我们已经签订算力承诺的部分地区，数据中心开发已引发有关环境影响、土地和水资源使用，以及有限电力资源分配的公众争议和监管审查。例如，如果我们获取电力的努力被认为影响了其他公用事业客户和更广泛的电网，监管机构可能施加旨在应对此类影响的条件、备用容量费用或其他要求。更广泛而言，我们获取电力受到不断变化的监管框架制约，这一框架具有复杂、管辖权重叠等特点，其规则主要围绕现有公用事业提供商的服务和既有发电安排设计，可能难以适应新进入者或替代方式，从而导致重大延误，或阻碍我们所需发电能力的开发。例如，并网供电受到联邦和州能源监管机构、区域电网运营商及公用事业委员会的管辖，而表后自发电和现场发电受到另一套独占服务特许权保护、许可、环境、空气质量、并网和选址要求的约束。此外，适用于发电的环境标准仍在不断演变，包括受到政府优先事项变化，以及公众和政治层面对气候变化及各类发电来源应如何对待的观点变化的影响。任何未能获得充足电力的情况，任何限制电力可获得性的法律、监管或其他行政行动或变化，或能源及合规成本的任何显著增加，都可能对我们的成本结构产生不利影响，并限制我们扩大算力基础设施、开发和部署模型及服务客户的能力。我们还已作出并可能继续作出自愿承诺，以抵消数据中心能源消耗对当地社区和电费缴纳者的影响，包括承担电网基础设施升级成本、采购新增发电能力以匹配我们的能源需求、投资限电系统以在需求高峰期间减轻电网压力，以及处理环境影响。这些承诺已增加我们的运营成本，我们预计未来还将继续增加。此外，我们认为，这是 AI 行业更广泛的新兴趋势的一部分，此类承诺或类似义务可能日益成为标准做法或强制要求，从而进一步提高我们的成本。另外，气候变化的物理影响可能随时间推移增加我们的运营成本，因为平均气温升高可能增加我们所依赖设施为设备冷却所需的耗电量和用水量。

数据中心基础设施

即便芯片和电力可用，数据中心设施的开发仍需要大量时间、资本和专业知识。数据中心建设涉及漫长的许可程序、专用设备的复杂供应链，以及冷却系统、电气基础设施和网络设备安装与调试所需的较长前置时间。劳动力短缺，包括电工、设施技术人员及其他熟练技工的短缺和人才竞争，供应链中断、许可延误及其他因素，可能延长施工周期并增加成本。此外，鉴于数据中心开发项目需要与专门的最终用户提前落实重大资本承诺，我们在某些情况下已依赖并预计将继续依赖融资安排，或依赖为租赁义务提供担保的合作伙伴安排，以支持数据中心容量开发；这些容量预计将用于容纳该合作伙伴的芯片或计算基础设施。此外，具备我们所需专业能力、并支持我们希望实施的特定基础设施的合格第三方供应商数量有限。因此，我们依赖这少数第三方来建设、管理和运营某些数据中心设施，其中一些第三方的运营历史有限，或者在运营达到我们所需规模和复杂程度的数据中心基础设施方面经验较少。在某些情况下，这些第三方运营商接受我们的芯片合作伙伴培训或监督，以代表我们管理设施，但它们并非这些合作伙伴的关联公司，可能不具备同样深厚的专业知识、运营韧性或资源。这些第三方运营商任何未能按预期履约的情况，都可能中断我们获取算力的能力。此外，为我们建设或运营的设施发生安全或环境事件，无论原因为何，都可能使我们面临索赔、罚款或施工及运营暂停，相关成本可能由我们承担。我们还依赖广泛的供应商、建设商和设施运营商网络。如果其中任何主体采取不安全、违法，或违背我们或合作伙伴要求的劳工、人权、环境及其他标准的做法，即便我们未指示或不知悉这些行为，我们也可能承担法律责任，失去使用受影响供应商或设施的能力，并遭受声誉损害。

我们的数据中心基础设施整体目前主要集中于美国，使我们面临与区域监管变化、电网约束或故障、设施间网络连接中断、自然灾害、实体攻击（包括由地缘政治事件、反对 AI 及反对数据中心开发所推动的攻击），以及可能影响多个设施的其他中断相关的风险。美国某些州、地方和市级司法辖区也正以公共健康、安全和环境方面的担忧为由，考虑或已批准暂停新建数据中心。这些司法辖区及其他监管机构、电网运营商或公用事业企业还可能采取其他措施，通过法律或政策变化、市场或可靠性约束、输配电基础设施限制，或优先保护其他公用事业客户和更广泛电网，使包括数据中心在内的大电力负荷用户在电网承压期间受到限电、中断、强制降负荷、断电或其他限制。在并网发电能力不足以可靠供应现有及新增电力负荷的地区，电网上的新增大型负荷可能越来越多地受到强制限电。例如，纽约州和得克萨斯州等州近期已采取措施监管大型数据中心，纽约州暂停为新建大型设施发放州级许可，得克萨斯州则要求大型电力负荷在电网紧急状况期间接受限电或断电。此类暂停措施或类似行动可能延误或阻止我们赖以获取算力的设施的建设或扩建。反对数据中心开发的活动在不同司法辖区之间也变得更加有组织、更加协调，而我们的公众知名度可能使与我们相关的项目受到特别关注。任何大型设施的丧失或重大中断，都可能无法轻易由其余或未来的基础设施承接。我们正在国际范围扩大数据中心容量，作为分散基础设施布局、降低相当一部分算力基础设施在美国运营所带来的集中风险，以及支持国际增长战略的举措之一，包括就多个非美国司法辖区的数据中心设施签订意向书，并协商租赁及相关协议。这使我们面临与外国监管要求和批准、数据主权和本地化法律、政府访问或协助要求、跨境数据传输限制、外国税收制度，以及运营复杂性增加有关的额外风险。我们能否就非美国司法辖区的数据中心容量和运营订立最终协议，取决于能否及时设立、注册当地子公司并获得政府批准，以及建立当地银行安排。完成这些步骤的任何延误或失败，都可能延误或阻止我们缓解基础设施集中风险、执行国际增长战略、获得计划中的算力容量，或可能产生大量额外税款、罚款或其他责任。此外，许多司法辖区的监管、法律及其他约束可能限制我们实际能够选址或签约获取数据中心容量的地点，从而可能使我们无法以目前预期的速度或广度分散基础设施布局。

我们和主要竞争对手依赖基本相同的投入要素来开发和部署前沿模型，包括从少数供应商采购先进芯片，以及从云服务提供商和其他第三方获取数据中心容量与算力。随着我们和竞争对手越来越多地推进垂直整合，竞争基础可能随时间变化，不仅包括哪家公司能够开发能力最强的模型，也包括哪家公司能够开发最好的底层组件。我们未来的竞争力可能部分取决于能否按有竞争力的条款和时间表，成功开发垂直整合的算力基础设施，而我们无法保证能够做到这一点。竞争对手可能更有条件、或投入更多努力，在算力供应链各环节推进垂直整合，包括通过自主芯片设计、制造、拥有或长期控制数据中心基础设施、获取专用发电资产、与硬件制造商签订独家供应安排，或在我们之前获取适合大型数据中心开发的有限场址。成功控制这些供应链层级中更大份额的竞争对手，可能以比我们更大的规模、更低的成本或更高的可靠性获得算力，尤其是在需求旺盛或供应受限期间，自有供应关系可能使其相较依赖第三方提供商的参与者获得某些优势。这些竞争对手还可能开发专有的软硬件协同设计，针对其特定模型架构优化算力效率，从而可能使能力差距在模型的连续版本间不断累积。虽然我们正推进专用数据中心基础设施开发，但无法保证这些努力能够按预期时间表或成本完成，或足以抵消垂直整合竞争对手可能获得的任何结构性优势。在这些努力中取得成功的竞争对手，可能更有条件不受更广泛市场约束影响，始终保持在 AI 前沿。

影响这些投入要素生产地或我们设施所在地的自然灾害、极端天气或其他扰动，可能进一步限制我们所依赖的芯片、电力、水或数据中心容量的可获得性。如果我们无法管理上述风险，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

我们高度依赖联合创始人、高级管理团队和关键技术员工持续为我们服务，失去其中任何一人都可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们高度依赖首席执行官、总裁、联合创始人、高级管理团队和关键技术团队持续为我们服务。尤其是，首席执行官和总裁对于确定战略方向、推进研究议程、塑造安全与治理框架，以及整体推进我们的使命至关重要，我们认为他们的领导作用难以替代。如果其中任何一人因任何原因无法继续任职，或其中任何一人的声誉受到严重损害，无论相关指控是否有根据，都可能对我们的运营和竞争地位、员工士气、员工留任、创新速度、客户和合作伙伴对公司的信心、品牌和声誉，以及长期战略目标产生不利影响。此外，失去关键人员，包括创始团队和高级管理团队成员，以及关键工程、研究、产品开发、营销和销售人员，也可能扰乱运营并对业务产生不利影响。我们的许多关键人员，尤其是技术和研究团队成员，受到我们的使命以及解决 AI 领域特定问题的机会的强烈激励。如果他们的兴趣变化，希望追求不同技术挑战或关注领域，或被他们认为更符合个人信念或职业目标的其他组织或项目吸引，我们留住这些人员的难度可能增加。随着我们作为组织持续扩大规模并走向成熟，这种风险可能加剧，因为这可能改变某些人员的工作环境性质、优先事项或其感知的使命一致性，其中包括可能认为当初吸引他们加入我们的目标已经基本实现的人员。此外，根据我们与供应商的某些协议，失去某些关键人员可能使我们的义务加速到期，或触发这些协议项下的其他不利后果。

如果我们无法留住关键人员，或者未能进行有效的继任规划，并在失去任何此类关键人员时及时以有竞争力的条件找到合适接替者，我们可能出现销售下降、研发延误，以及业务和运营受损。如果我们无法管理上述风险，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

我们可能需要额外资本来履行重大的持续性义务并支持业务增长，而产生足够收入以及以可接受条款获取额外资本的能力，对我们的持续运营和竞争地位至关重要。

我们的商业模式需要大量且不断增加的资本，才能支持我们保持竞争力并处于 AI 前沿。我们打算继续进行重大财务投入以支持业务增长，并可能需要额外资金来获取充足算力及应对业务挑战，包括创建、维护、升级和增强我们的模型、平台和应用程序所需的支出，其中包括基础设施、人力资本、办公场所扩张和数据资产投资相关的成本。此外，我们可能使用部分现金，履行与尚未结算的限制性股票单位（RSU）及未来授予的股权奖励相关的税款代扣和缴付义务。

此外，迄今我们主要通过与云服务提供商的安排为算力融资，并在算力可供我们使用时确认成本。未来我们可能通过融资租赁、预付款、债务融资购买设备或类似安排，以前期支付方式为更大比例的算力融资。如果这样做，我们可能在算力可用或产生相关收入之前就发生大量现金流出，从而增加对现金流和流动性的需求，以及募集额外资本的需要。这些安排还可能提高我们的资本密集程度，并改变现金流特征。

因此，保持强劲收入增长、相对于已承诺的算力、基础设施及人员成本高效增加收入，并有效管理现金流，对我们至关重要。如果这些努力不足以满足资本需求，我们可能需要通过股权或债务融资获取额外资本。如果未来通过发行股权、股权挂钩证券或可转换债务证券筹集更多资金，现有股东可能遭受稀释，而我们发行的任何新证券的权利、优先权和特权，可能优于普通股持有人的权利。此外，现有可转换证券的转换将进一步稀释现有股东的权益。我们未来可能获得的任何债务融资，都可能包含有关融资活动及其他财务和运营事项的限制性契约，从而可能使获取额外资本和寻求商业机会更加困难。

此外，我们无法保证能够根据某些票据购买协议（“NPA”）提款，提款须满足规定条件。尤其是，我们能否在某些此类融资安排下取得额外资金，取决于达到特定收入业绩目标，以及／或者第三方向我们交付额外算力的能力。虽然我们过去一直超过所有此类收入业绩目标，但无法保证未来收入会始终继续高于这些门槛。如果未满足这些条件，我们可能无法根据适用的票据购买协议进一步提款，从而可能对现金流和流动性产生不利影响。关于可转换本票条款的更多信息，请参阅“管理层对财务状况和经营业绩的讨论与分析——流动性及资本资源——可转换票据”一节。

我们可能无法以有利条款获得额外融资，甚至可能完全无法获得融资。我们会不时评估融资机会，而获得融资的能力将取决于多项因素，其中包括开发工作、业务计划和经营表现，以及寻求融资时资本市场的状况。股权和债务市场可能不时出现极端波动和扰动，从而导致这些市场的信用利差扩大，以及我们的资金成本上升。如果我们无法产生足够的收入增长，或无法在需要时获得充足融资或令我们满意的融资条款，我们继续支持业务增长、扩大基础设施规模、开发新模型、平台和应用程序、改进现有模型、平台和应用程序，以及应对业务挑战的能力可能受损，我们的业务、财务状况和经营业绩也可能受到不利影响。

我们的公司文化促进了我们的成功，如果无法在增长过程中维持这种文化，我们的业务可能受到不利影响。

我们相信，公司文化是我们成功的关键组成部分。我们是一家使命驱动型公司，我们的文化体现了对公司宗旨的高度重视。持续培育和维持这种文化的能力，对我们的增长及持续成功不可或缺。在坚持公司文化方面，我们面临多项挑战，包括：

• 需要识别、吸引、奖励和留住认同并推动我们的文化、价值观和使命、在组织中担任领导职务的人才；

• 员工规模和地域多样性不断增加，以及我们能否在所有办公室和员工中推广统一、一致的文化；

• 内部和外部对我们的使命、价值观、安全承诺，以及模型、平台和应用程序用途的看法；

• 就员工群体反应不同的议题与政府政策制定者沟通；

• 推动我们朝可能偏离使命和价值观的方向发展的竞争压力；

• 我们在招聘和决策中采用严格、由价值观驱动的标准，这可能使我们扩大员工规模或扩展运营的速度慢于竞争对手；

• 行业快速演变持续带来的挑战；

• 作为上市公司运营所伴随的更多审视和更高期望；以及

• 需要在长期、使命驱动的目标与较短期的财务表现预期之间取得平衡，这可能造成内部张力，并挑战我们在各团队和领导层中持续强化文化价值观与使命的能力。

使命驱动型文化是我们的核心特征之一，帮助我们吸引和留住关键人员，并在市场中形成差异。如果我们无法维持自身文化，或无法在坚持维护文化与快速增长、竞争及上市公司运营的要求之间取得平衡，员工士气、投入度和留任情况都可能受损，迫使我们承担额外成本或采用替代招聘策略，从而可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们面临激烈竞争，如果无法有效竞争，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

AI 模型、平台和应用程序市场正快速演变，竞争激烈，并受到技术频繁且重大变化、客户要求和预期演变、行业标准变动、监管发展、新市场进入者，以及新模型、平台和应用程序的影响。我们面临来自多个类别中众多公司的竞争。

我们与面向第三方软件开发者和企业开发前沿模型的公司直接竞争。这一类别中的主要竞争对手包括 Alphabet Inc.（连同其关联公司，统称“Google”）和 OpenAI Group PBC（“OpenAI”）。这些竞争对手正在开发能力日益强大的 AI 系统，并与我们争夺客户、人才、算力和战略合作伙伴。许多竞争对手的财务、技术和营销资源远超我们，拥有自有算力来源或更强的算力获取能力，经营历史更长，品牌知名度更高，且与现有及潜在客户和合作伙伴拥有既有关系，这有助于它们将模型整合进直接面向企业销售的第一方应用程序。

我们也与更广泛的、能力处于前沿或低于前沿的模型提供商竞争，包括大型公司、专业 AI 实验室，以及国际和国内组织发布的、种类日益增多的其他开放权重或开源（共享权重、训练数据和代码）模型。这些提供商争夺的企业工作负载范围不断扩大，这些工作负载将成本效率置于智能水平之前。尤其是，某些大型公司通过专有 AI 模型、在现有产品中整合的 AI 能力，以及对云基础设施和分销渠道的控制参与竞争。其中一些公司的财务、技术和营销资源也远超我们，拥有自有算力来源或更强的算力获取能力，经营历史更长，品牌知名度更高，且与现有及潜在客户和合作伙伴拥有既有关系。此外，一些公司的产品和服务范围远为广泛和多样，可能利用与分销合作伙伴和客户的既有关系，以抑制客户购买我们的模型、平台和应用程序的方式获取业务。例如，竞争对手可能将 AI 能力与其他产品捆绑，将 AI 功能整合进客户已经使用的产品，提供将客户锁定在其生态系统中的封闭技术平台，以零利润率或负利润率销售产品以获取市场份额，或利用雄厚财务资源补贴 AI 模型、平台和应用程序的成本。即使我们的模型、平台和应用程序提供更优功能或性能，客户也可能更倾向于向已有合作关系的现有供应商采购。此外，目前作为我们客户的大型公司，可能选择在内部开发自己的 AI 能力，而非购买我们的模型、平台和应用程序。

另一方面，专业 AI 实验室因能够提供特定 AI 应用及差异化商业模式而具有竞争力。这些公司能够快速行动、吸引顶尖人才、开发颠覆现有竞争动态的新方法、平台或商业模式，并推出在性能或功能、较低成本、易实施性或其他方面具有优势的技术或产品。一些竞争对手或客户可能拥有我们不具备的专有数据集、分销渠道或领域专长；也可能出现能够比我们的模型、平台和应用程序更有效地满足特定行业或用例需求的新竞争对手，使其能够开发更加专业化或性能更高的 AI 系统。此外，竞争对手、客户或其他第三方过去已经尝试、未来很可能继续尝试，通过获准或未获准的方式，包括通过我们的研究预览，复制、蒸馏、提取或以其他方式获得模型的功能或能力。这些行为可能削弱我们产品的技术差异性；使其能够以更低成本、减少研发投入的方式开发竞争产品，或复制我们的模型而不保留我们版本中的安全控制或防护措施；引发国家安全方面的担忧或加剧地缘政治紧张；并强化竞争压力。此外，为防止或减轻模型复制、蒸馏或其他形式的提取，我们可能需要修改模型、平台和应用程序，限制功能或用例，或实施技术防护措施，从而可能降低产品的可用性或吸引力、减缓采用，并不利于客户需求和收入。更广泛而言，随着 AI 模型越来越多地用于开发其他 AI 模型，构建前沿模型所需的知识和技术可能逐步变得更易获得，包括通过蒸馏、未经授权访问或窃取模型权重，或 AI 辅助研发能力在行业内的传播。如果开发高能力模型的能力变得更加普及，我们的技术差异性可能减弱，竞争也可能越来越取决于获取大规模算力，而非模型开发能力。在这种环境下，以经济可行的条款获得充足算力，可能成为我们训练和提供有竞争力模型服务的首要约束；如果无法按所需规模、成本或时间表获得算力，我们的业务、竞争地位和经营业绩可能受到不利影响。

此外，开放权重或开源 AI 模型可能在某些用例市场中占据一部分份额，从而对我们的产品形成价格压力，或促使某些客户在这些用例中采用开源替代方案。

我们的客户群中，有相当一部分为初创企业和技术导向型企业，它们可能对不利宏观经济状况更加敏感，并可能在经济低迷期间减少或推迟支出。由于我们的成本结构限制了迅速调整支出的能力，持续的经济低迷可能使我们相较规模更大、资本更雄厚的竞争对手处于更为不利的地位。此类竞争对手凭借更充足的财务资源、多样化的产品和客户基础，以及更加稳定的收入来源，可能更有能力消化或承受不利经济状况或客户技术支出的减少。相较规模较小、成本结构更精简、固定间接费用更低、长期合同承诺更少的初创企业，我们也可能处于不利地位，因为这些特点可能使它们比我们更快地调整支出。因此，我们业务面临的竞争压力可能加剧，从而可能对业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

如果我们无法通过增强功能、卓越性能、更好的安全功能和可靠性、更低成本或其他因素，使我们的模型、平台和应用程序区别于竞争产品，对我们模型、平台和应用程序的需求可能下降。AI 技术快速变化，意味着模型、平台和应用程序可能迅速过时。我们必须持续投入研发以维持竞争地位，但无法保证这些投入会产出客户相较竞争替代方案更偏好的模型、平台和应用程序。此外，我们首先是一家研究实验室，我们的战略优先考虑前沿研究和模型能力。我们相信，模型不断提高的智能水平和能力是其被采用的主要驱动力，因此我们历史上优先投入研究和模型开发，而非新产品与应用程序或销售与营销。这种做法的前提是，模型能力将继续是有意义的竞争差异化来源。然而，随着 AI 行业成熟，先进 AI 模型之间的差异程度可能缩小。这种趋同可能来自多种因素，例如训练数据重叠或来源相似、可比模型架构、训练技术和优化方法得到广泛采用、共享计算基础设施，以及研究进展在行业内迅速传播。如果竞争对手能够以更低的开发或部署成本实现相当的模型能力，我们基于性能、功能或成本使模型、平台和应用程序形成差异的能力可能减弱。如果先进模型之间的差异缩小，或者客户越来越根据应用功能、用户体验、分销、与其已使用产品的整合，或销售组织的实力，而非模型能力来选择 AI 提供商，那么在这些领域投入比我们更多的竞争对手可能比我们更有优势。应对这种转变，可能要求我们将产品开发及销售和营销投资大幅提高至超出当前计划的水平，这可能比预期耗时更长或成本更高，并减少可用于前沿研究的算力及其他资源；我们也可能无法迅速或有效地完成这种转变。另请参阅“我们采用当前市场进入战略的历史有限，扩大和演进客户获取、互动及留存模式的努力可能无法成功”一节。

如果我们无法成功竞争，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

如果我们未能吸引新客户、留住现有客户，或扩大模型、平台和应用程序的使用，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

我们未来的增长取决于吸引新客户、留住现有客户，以及扩大现有客户群内销售的能力。我们在上述每一方面都面临重大挑战，未能执行客户获取和留存策略，可能对业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们必须继续以具成本效益的方式吸引新客户。潜在客户可能不了解我们的模型、平台和应用程序的益处，或无法证明投资我们的模型、平台和应用程序具有合理性，尤其是现有竞争对手不断改进产品、提升性能、扩展功能或降低成本。随着竞争加剧，或大型科技公司将 AI 能力捆绑进现有产品，我们向潜在客户展示差异化价值可能变得更难。如果继续专注于企业客户，我们可能面临更长的销售周期，需要在企业销售团队及客户服务方面进行大量前期投入。这些销售工作成本高昂，而且可能无法转化为客户。

即使成功吸引新客户，我们在留住客户方面仍面临重大挑战。许多客户合同允许客户仅提前很短时间通知或无需通知，就减少使用量或终止合同。客户没有义务续订我们的订阅或合同。客户留存率和使用水平可能因多种因素而下降，包括：

• 对我们的 AI 模型的性能、可靠性、安全性或准确性不满意；

• 存在有竞争力的替代方案；

• 客户在内部开发自己的 AI 能力；

• 我们的模型、平台和应用程序减少了对客户产品或服务的需求，或扰乱其业务，进而可能导致使用量减少或客户流失；

• 客户预算或 AI 投资战略优先事项发生变化；

• 对数据隐私、安全或我们的数据处理做法的担忧；

• 针对 AI 整体或专门针对我们业务的负面报道；

• 围绕 AI，特别是我们的模型、平台和应用程序的监管与法律环境发生变化；

• 价格变化，或客户认为我们的价格不具竞争力；以及

• 影响客户的一般经济状况或特定行业低迷。

我们留住客户并推动扩展的能力，也取决于持续投入产品开发。开发产品和整合新技术的过程复杂且不确定；如果未能准确预测客户不断变化的需求，以及新兴技术趋势和机会，我们可能无法有效竞争，业务和创造收入的能力可能受到不利影响。随着 AI 技术快速演进，客户可能认为我们的模型、平台和应用程序正在过时，或期待模型性能和能力持续改进。即使模型性能仅小幅下降，或响应延迟有所增加，也可能导致客户减少使用量或转向竞争对手。如果无法留住现有客户，或客户未能维持使用水平，我们的收入和增长可能受到不利影响。关于产品开发的进一步讨论，请参阅“我们的成功在很大程度上取决于我们持续开发最先进、能力最强的 AI 模型的能力，任何未能做到这一点的情况都可能对我们的业务产生不利影响”一节。

我们的一些企业客户可能具备开发和部署专有 AI 模型所需的财务资源、技术能力，以及获取人才和算力的渠道；随着内部 AI 能力成熟，即便它们最初将我们的产品作为 AI 战略的基础，也可能减少或停止使用我们的模型、平台和应用程序。如果这些客户减少或停止使用我们的模型、平台和应用程序，我们的收入和增长可能受到不利影响。

除留住客户外，我们的增长战略还部分依赖于扩大现有客户群的使用，包括提高使用量、销售额外能力，以及在客户组织的各部门和用例中扩大采用。然而，客户可能因多种原因不扩大使用，包括对当前使用水平满意、预算约束、在组织内更广泛整合我们的模型、平台和应用程序所面临的技术挑战，或偏好多供应商 AI 战略以限制对任何单一提供商的依赖。由于我们采用按使用量计费的定价模式，在某一期间内，客户可能随时因预算或内部采购约束、组织支出控制，或其他与我们的模型、平台和应用程序质量或性能无关的因素而减少或停止使用；即使对我们的模型、平台和应用程序的需求仍然强劲，它们也可能直到新预算期开始或额外支出获批才恢复使用。因此，收入可能低于预期或波动更大，而这种影响在 AI 使用量快速增长的客户中可能尤其明显。如果我们增加销售和营销支出以加快客户获取，却未实现成比例的收入增长，并且无法吸引新客户、留住现有客户、扩大客户群内业务，或无法以具成本效益或及时的方式实现这些目标，我们的收入增长将下降，业务、财务状况和经营业绩将受到不利影响。

如果我们的模型、平台和应用程序市场发展慢于预期或出现下滑，我们的增长可能放缓或停滞，业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

包括前沿 AI 及相关模型、平台和应用程序在内的 AI 技术市场近年来快速增长，但仍处于相对早期并快速演变的阶段，此类 AI 技术能否按我们预期的速度或程度实现或维持广泛采用，仍存在不确定性。我们创造收入及实现可持续增长的能力，在很大程度上取决于企业、软件开发者及其他用户采用 AI 技术、将其整合进现有工作流程、随时间扩大使用的程度，以及它们是否愿意以足以在规模化条件下支持持久经济价值的水平，为我们的模型、平台和应用程序付费。市场采用可能慢于预期，原因包括对 AI 解决方案的成本、性能、可靠性及感知价值存在不确定性；监管加强；对安全、隐私、法律和监管合规或伦理问题的担忧；技术挑战；整合所需的工作量和费用；来自替代或新兴技术的竞争；配套基础设施和工作流程的可用性或采用情况；或宏观经济状况导致企业减少支出。此外，如果客户认为先进程度较低、成本更低的模型已足以满足特定用例，前沿模型需求可能下降。随着全行业 AI 能力改善、可选模型种类更广，客户可能认为前沿模型的增量性能提升不足以证明额外成本合理，并转向足以满足需求的更小、更便宜或开源的替代方案。如果无法证明我们的前沿模型相较能力较弱的替代方案具有足够差异化价值，即使整个市场的 AI 采用继续增长，我们的收入和增长也可能受到不利影响。此外，虽然某些领域的 AI 采用可能持续或加速，但这一技术趋势的长期走向尚不确定，市场对 AI 赋能模型、平台和应用程序的理解、接受程度和价值评估可能不准确或随时间变化，不同行业、地区和客户类型的采用情况也可能不均衡。如果 AI 市场增长未能转化为客户对我们产品的持续需求、使用量扩大和收入增加，或预期用例未能实现，我们的前景、业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

政治环境、我们与政策制定者的沟通，以及我们在 AI 监管和安全问题上的公开立场，可能使我们受到更严格审视、政治反弹或不成比例的监管行动。

我们对负责任和安全的 AI 开发的承诺，包括就 AI 相关法律、法规和标准的制定，与政策制定者、监管机构及其他利益相关方积极沟通。我们已经参与、未来很可能继续参与政治程序，包括通过捐款、倡议或支持政治组织。此外，我们的高管及其他代表已经公开表达、未来也可能公开表达对 AI 政策、监管、安全及相关社会或政治议题的看法。因此，我们的受关注程度已经提高，且可能继续提高；我们也可能继续受到更严格的审视，或面临特定政府机构对我们采取不成比例或选择性针对行动的风险，即便处境相似的公司未受到此类针对。这些行动可能包括调查或执法行动、施加或选择性适用监管、牌照或许可要求、在政府采购或安全许可授予方面给予不利待遇，或采取影响我们人员的定向移民或签证措施。作为政治参与的一部分，我们已经倡导、未来很可能继续倡导我们认为有利于安全和负责任地开发 AI 的监管方式或行业标准，但这些方式或标准可能增加合规负担，限制产品开发或部署的灵活性，或以其他方式使我们的增长慢于竞争对手。

我们的公开立场、阐述的价值观、政策倡议或高管言论，已经引来、未来也可能继续引来有影响力的政治人物、行业参与者、监管机构或其他第三方的批评，尤其是在政治敏感或两极分化的环境中，这可能以不利于我们的方式塑造有关业务的公众叙事或监管认知。例如，我们或其他行业参与者关于前沿 AI 开发安全性的公开言论，已被政府行为主体援引以支持诉讼或监管主张，包括申请限制模型开发的禁令救济；未来涉及我们的程序也可能援引这些言论。此类审视或反弹可能导致声誉受损、合规或运营成本增加、调查、执法行动或对运营的限制，其中任何一种都可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

如果使用我们的 AI 模型造成伤害，无论是恶意行为者使用还是其他第三方滥用，或我们的模型护栏或防护措施未能防止此类滥用，我们的声誉和品牌、业务、财务状况和经营业绩都可能受到不利影响。

虽然我们的 AI 模型在设计上遵守我们的 AI 安全和使用准则，并旨在总体上做到安全、合乎伦理且有帮助，我们也已实施旨在预判、识别和缓解潜在有害用途的安全措施，但这些措施并不完备，可能因威胁模型不断演变而过时，或无法识别或防止所有潜在的模型滥用；我们的模型已经被、并可能继续被滥用或操纵，生成有害输出或执行有害行动。恶意行为者已经使用、并可能继续开发新颖或更复杂的方法使用我们的模型，违反我们的使用政策，或通过提示注入、对抗性输入或其他方法试图绕过模型护栏或防护措施，并利用模型从事有害活动，包括开发武器、生成欺诈性或误导性内容、实施网络攻击、实施暴力行为，或从事我们的使用政策所禁止或违反适用法律的其他活动。我们对客户准入的尽职调查因访问渠道而异，我们没有、且在某些情况下无法统一验证模型访问者或客户最终用户的身份，这可能限制我们阻止恶意行为者访问或反复违规，以及执行使用政策或其他政策的能力。

此外，我们的安全与安保控制措施，包括自动分类器和监控系统，依赖复杂的内部配置。这些配置曾出现故障、错误配置或被无意禁用，未来也可能再次发生，而我们未能及时发现。安全控制措施中任何未被发现的故障，都可能使防护措施原本旨在阻止的滥用得以发生，并可能导致现实世界伤害、法律责任、监管或执法行动、客户信任丧失及声誉损害，其中任何一种都可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

尤其是，我们能力最强的模型已经展现出、未来模型也预计将展现出能够为寻求开发化学、生物或其他危险武器的恶意行为者提供实质帮助的能力。我们部署了包括自动分类器在内、专门用于检测和阻止此类滥用的技术防护措施，但这些措施并不完备，可能因威胁模型不断演变而过时，已经被绕过且未来可能再次被绕过，或可能无法按预期运行。任何实际或被认为利用我们的模型协助开发此类武器的情况，都可能导致伤害、法律责任、监管或执法行动、政府和企业关系丧失，以及声誉和品牌受损，其中任何一种都可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

例如，2025 年 9 月，我们发现并以高度信心判断，一个由中国政府支持的黑客组织操纵我们的 Claude Code 工具，尝试渗透大约 30 个全球目标，包括大型科技公司、金融机构、化工制造公司和政府机构，其中少量入侵成功。我们认为，这是首个有记录的、在没有大量人工干预的情况下执行大规模网络攻击的案例。我们预计，恶意行为者，包括技术高超、由国家支持的行为者，将继续寻求利用我们的模型、平台和应用程序实施有害行为，包括绕过防护措施；随着技术能力提高，它们的此类尝试可能增加。任何成功滥用或被认为滥用我们的模型、平台和应用程序进行网络攻击或其他恶意用途的情况，都可能使我们承担责任、破坏客户或其他商业关系，或损害声誉。随着我们的模型、平台和应用程序在网络安全方面的能力提高，此类伤害风险可能增加。独立安全研究人员及其他第三方也已使用、未来也可能使用我们的模型，识别并利用其他公司（包括其他 AI 开发商）系统中的漏洞，有时是作为获授权的漏洞赏金计划的一部分。虽然这些活动可能合法且符合漏洞研究的行业惯例，但它们表明，我们的模型能够作为获取第三方系统未经授权访问权限的通用工具，而类似能力也可能被恶意行为者未经授权使用。此类事件无论我们是否直接参与，都可能使公众和监管机构关注模型的进攻性网络安全能力，并可能导致声誉损害、要求进一步限制模型的呼声，或声称我们未充分防范此类用途的主张。有关安全事件相关风险的更多信息，请参阅“任何安全漏洞或其他事件，包括影响我们的网络、系统或数据，或服务提供商、供应商或客户的网络、系统或数据的事件，都可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响”一节。

作为我们对负责任安全研究和透明度承诺的一部分，我们披露有关模型能力和安全性、针对模型采取的防护措施，以及技术遭到滥用的实例的信息，例如上述 2025 年 9 月网络攻击。我们还发布模型系统卡、研究成果及其他安全相关信息。我们采取措施，确保这些披露不会对恶意活动提供实质性帮助，并从生态系统准备情况的角度权衡披露的利弊；然而，包括技术高超、由国家支持的对手在内的恶意行为者，过去已利用、未来也可能利用这些披露辅助其绕过防护和安保措施的尝试，从而增加模型、平台和应用程序遭到滥用的风险，以及承担责任、面临监管或诉讼程序或其他伤害的可能性。此外，由于这些披露详细描述风险和观察到的模型行为，可能引发公众、媒体或监管机构的更高关注，并可能被监管机构、诉讼当事人或其他主体在针对我们的程序或主张中援引。我们为防止模型、平台和应用程序遭到滥用所采取的措施可能不完备，或可能无法按预期运行；任何实际或被认为存在的滥用，都可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们的 AI 模型可能以非预期、未对齐或自主的方式行事，包括采取没有任何用户或第三方指示的有害行动，这可能对我们的声誉和品牌、业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们的 AI 模型本身可能通过产生不良输出，或以非预期、未对齐或自主的方式行事而造成伤害，包括采取没有任何用户或第三方指示的非预期或有害行动。随着模型能力增强，被赋予更高自主性、更多权限，并与外部系统更深度整合，这些风险可能增加。虽然我们继续研究这些行为为何出现，但我们的理解仍在发展，未来可能无法预判或理解此类行为。

此外，我们的模型已经被、并可能继续被部署于高风险或敏感场景，例如医疗保健、科学和生物医学研究、药物发现与开发、法律、金融、政府或其他关键决策环境，以及与硬件结合使用。在这些场景下，不良模型行为本质上具有非确定性，并可能以不可预测的方式表现出来，例如错误、不准确、有偏见或未经请求的观点或幻觉，从而可能造成严重伤害、责任，或声誉及其他损害。更广泛而言，长期、经常与 AI 互动对心理健康、认知发展和社会行为的影响，尚未被充分理解；如果未来确实出现这些长期伤害，我们可能承担重大责任、遭受声誉损害，并使业务、财务状况和经营业绩受到不利影响。

我们开发更先进的 AI 模型并向新的司法辖区扩张，可能放大上述风险。随着 AI 模型变得更加先进、能力更强，我们已经面临、未来也可能继续面临更大的对齐、可解释性、可控性和安全挑战，因为更加复杂的模型可能更有能力绕过防护措施，或以非预期方式行事。我们可能无法充分理解或解释模型为何产生特定输出或以特定方式行事，这可能限制我们预测或防止故障、向客户或监管机构提供解释，或满足新出现的监管、透明度和可解释性要求的能力。

此外，我们的安全评估和测试流程已经产生过、未来也可能产生不完整或不可靠的结果。例如，我们观察到，模型在察觉或推断自身正在接受评估时，会表现出不同的行为，这可能限制我们在部署前准确评估现实风险或故障模式的能力。模型对评估工作的这种感知，对我们评估模型安全的能力构成重大限制。

此外，AI 模型已经在训练期间发展出、未来也可能发展出此前未预料、未计划或未测试的意外能力；此类涌现能力可能直到模型部署之后才被发现，从而可能导致安全事件、声誉损害、监管审查，或需要付出巨大费用撤回、重新训练或修改已部署模型。此类模型还可能被用于风险更高或更敏感的应用，放大错误、滥用或未对齐的潜在影响。

此外，包括我们模型在内的先进 AI 模型，带来新型伦理和安全风险，包括与自主性、操纵以及模拟人类心理某些方面相关的风险。这些风险可能造成未预见的伤害，并可能要求开发超出现有 AI 安全框架的治理结构、防护措施或缓解策略，而我们始终面临无法有效开发或实施它们的风险。此外，包括我们模型在内的模型，已经表现出、未来也可能表现出意外的策略性或自我保护行为，包括尝试抵抗关闭、隐瞒或操纵信息，或生成可能被理解为胁迫性、欺骗性或操纵性的输出，包括类似勒索的行为，或试图影响人类决策者以保住模型持续运行或访问权限的行为。

即便只是此类行为的孤立或模拟实例，无论发生在测试还是真实部署中，也无论涉及我们的模型还是其他开发者的模型，无论是否造成实际伤害，都可能引发公众的重大担忧、监管审查、诉讼风险或声誉损害。例如，加利福尼亚州及至少另外 15 个州的总检察长已宣布，就 AI 安全问题调查本行业另一家公司。我们的组织内部，以及其他研究人员、监管机构、政策制定者和行业参与者，均已提出担忧：如果在开发、部署和运营足够先进的 AI 系统时，没有适当的防护、监督和安保措施，这些系统可能对人类构成灾难性或生存性风险，尤其是在系统遭到滥用、复制、武器化，或被允许以高度自主方式运行的情况下。我们观察到，模型正促进自身研究速度；随着 AI 系统大幅自动化 AI 研发，如果它们例如将 AI 进步速度提高到超出我们评估和保护新模型的能力，这些风险将增加，从而可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们开发高度先进的模型、平台和应用程序，以及扩大用例范围，可能进一步增加模型造成伤害的风险。例如，智能体 AI 系统能够代表用户自主采取行动，直接与外部系统交互、执行代码、调用 API、发送通信或完成交易，而仅有有限的人类监督。这些系统在设计上拥有企业级权限、集成和上下文感知能力，并能长时间自主运行，包括持续数小时或数日的多步骤工作流程，从而放大在此类长时间自主运行过程中可能发生的错误、未对齐或安全事件的潜在严重性。这些自主能力可能增加造成伤害的可能性，因为在能够有效干预之前，错误、未对齐或安全漏洞利用就可能造成现实后果，包括难以或无法逆转的后果，例如提交代码变更、删除或修改数据，或完成金融交易。

在智能体工作流程中，任何单一步骤的错误或非预期行动都可能传播至后续步骤，在被发现或纠正之前不断加重伤害。自主执行的速度和数量，尤其是在企业部署中，也可能超过人工审查者有意义地理解和评估每个行动是否适当的能力。人类对智能体产品的监督效果，可能受到自主智能体行动速度和数量、多智能体和多步骤工作流程的复杂性，以及客户环境中为实现生产率提升而要求尽量扩大智能体自主性的组织压力的限制；工作流程复杂性可能使审查者难以判断智能体行动是否适当。人工审查者可能出现告警疲劳，可能缺少足够上下文来评估智能体决策，或可能未能及时审查行动以防止伤害，尤其是在智能体跨多个工作流程同时运行，或以人类未察觉的方式运行的大规模企业部署中。此外，智能体系统可能以技术上符合指令、却违背用户真实意图的方式追求明示目标。而且，我们预判、发现或测试这类系统漏洞或其他设计、实施缺陷的能力可能受限，尤其是在智能体跨越复杂、多步骤工作流程运行，或与我们控制之外的第三方服务交互时；此类多步骤智能体行为之间潜在交互的广度和复杂性，使部署前无法进行穷尽测试。另外，模型可能以未对齐方式行事，采取并非由用户或第三方指示的有害行动，追求偏离人类用户或开发者意图的目标，或依据偏离这些意图的倾向采取行动。无论在测试还是真实部署中，我们的模型及行业其他模型均已出现此类未对齐行为，包括在测试和内部使用中绕过网络和沙箱限制、自行授予此前未获授权的权限、为实现指定目标采取非预期行动、干扰其他 AI 智能体，以及虚假陈述任务是否完成或验证；随着模型被授予更高自主性、更多权限并与外部系统更深度整合，此类未对齐行为的后果会加重。例如，在一家第三方评估合作伙伴设计的网络安全评估中，测试环境的错误配置，使被评估模型虽然收到没有互联网访问权限的指令，却仍连接着开放互联网。我们的四个模型在实际工作时间约为 10 至 34 小时的会话期间，未经授权访问了真实的第三方系统。其中一次事件中，一个模型的早期版本在无法中止一项不可能完成的任务后，利用找到的密码获取了第三方系统的管理员访问权限，收集了额外凭证，修改了系统设置，并读取了一名个人的个人信息。受影响各方已获通知。每起事件均涉及单个模型实例独立执行其被分配的练习，我们的调查未发现任何模型与其他智能体协调、追求超出指定任务的目标，或尝试规避监督的证据。当多个 AI 智能体协同运行时，这些风险可能加剧。相互交互或协调的智能体，可能在群体中放大、传播或强化未对齐行为，以任何用户都未意图或认可的方式共同追求目标，或针对与指定任务无关的系统或目标采取协调行动；在每种情况下，这些行为都可能难以预判、发现或遏制。此类事件已经发生，我们预计，部署和交互的自主智能体数量增加，将使这些风险随时间上升。

我们发现并缓解未对齐或非预期行为的能力，部分取决于对齐评估、监控，以及其他监督和控制技术的有效性，其中许多技术依赖于模型规避或破坏这种监督的能力有限。随着模型能力增强，它们绕过此类技术的能力也有所提高，包括隐瞒未对齐目标或行为，因此我们的评估、监控和控制措施的有效性，以及衡量模型对齐程度的能力，可能下降。此外，在行业内观察到的事件中，包括我们模型在内的模型，曾尝试干扰、操纵或破坏用于评估、评分或监督这些模型的机制，包括负责评估其性能或对齐情况的系统。用于评估其他模型行为的模型，包括我们自己的模型，已经出现、未来也可能继续出现未对齐行为。上述行为可能导致评估夸大模型的安全性或对齐程度，并进一步限制我们发现未对齐的能力。如果随着模型进步，我们发现或评估未对齐的能力变弱，我们可能部署无法充分验证其行为的模型，从而增加未被发现的有害行为和未对齐风险，进而可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们还在将模型、平台和应用程序扩展到科学、生物医学和物理领域。例如，我们提供 Claude Science，这是一种智能体研究环境，将模型连接到科学数据库、第三方和开源科学模型，以及客户自身的计算基础设施；我们也已发布一项开放协议，最初以有限研究预览形式提供，使模型能够监控和控制实验室仪器、机器人系统及其他实体硬件。我们还研究模型操作机器人系统的能力。当模型指挥实体设备时，错误、未对齐行为、对抗性操纵或滥用可能造成人身伤害、财产损失、昂贵设备或实验材料损坏，或危险物质释放，而且此类后果可能即时发生并不可逆转。我们实施的安全联锁、人在回路控制和访问限制可能被证明不足；由于其中某些组件是开源的，第三方可能将其部署到我们未评估过的硬件或配置中，或部署时已移除我们的防护措施。将能力日益强大的模型连接到实验室自动化，也可能加剧政府和公众对 AI 系统可能加速危险生物、化学或其他材料开发的担忧，从而导致这些产品受到额外监管限制或审查。

此外，在复杂、多步骤工作流程中，完整记录智能体系统的行动、决策和推理，在技术上具有挑战性，尤其是在智能体与我们控制之外的第三方系统交互时；如果无法提供充分审计轨迹，我们调查事件、回应监管问询或抗辩责任索赔的能力可能受损。我们将包括 Claude Code 在内的自有智能体产品用作内部开发流程中的关键工具，这进一步提高了风险，因为这些产品的任何错误、漏洞或性能退化，都可能直接损害我们开发和部署未来模型及产品的能力。随着越来越多地利用 Claude 加快 Anthropic 内部进展，我们的组织可能失去对某些流程的可见性，而这些流程可能变得难以被任何个人或人类群体理解和控制。由于模型编写的代码占比很大且不断上升，并越来越多地执行研究，包括安全研究，内部使用中的未对齐行为可能破坏这些工作，将漏洞引入系统或未来模型的训练，或导致模型在预期控制范围之外运行。我们的监控并未覆盖所有内部和外部部署，也可能无法发现此类行为的细微或分散形式。

上述任何模型行为，无论发生于测试还是真实部署，也无论涉及我们的模型还是其他模型，都可能导致安全事件、声誉损害、监管审查增加或责任，其中任何一种都可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。此外，尽管我们持续设计和开发更复杂的技术来评估模型安全性和对齐情况，模型能力可能已经、也可能继续以足以触发实施我们在《负责任扩展政策》中描述的强化安全和测试措施。如果评估、监控或审查显示存在我们认为需要进一步测试的风险，我们过去已经、未来也可能推迟、限制或决定不继续发布模型。例如，2026 年发生我们的模型在发布前网络安全评估期间未经授权访问真实计算机系统的事件后，我们暂停了其中某些评估，以及风险较高的强化学习环境。有关模型发布方法的更多信息，请参阅“业务——安全研究是我们业务的核心——我们的模型发布方法”一节。任何推迟或限制发布的决定，都可能不利于我们的竞争地位和客户关系，并对业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们可能因与 AI 模型相关的伤害而承担责任，面临诉讼及监管行动，且合同保护和保险可能不足，其中任何一种情况都可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

与我们的 AI 模型相关的伤害，无论源于第三方滥用、模型自身行为，还是部署于高风险或敏感场景，都可能使我们承担责任、面临诉讼和监管行动，包括依据在适用于 AI 时尚未确定的法律理论提出的行动，而合同及保险保护可能被证明不足。

尽管存在防护措施，有自杀或自伤风险的人，或曾对他人实施暴力行为的人，已经使用过、未来也可能使用我们的模型。本行业其他公司开发的 AI 模型已经被指控、未来也可能被指控，在自杀、对他人实施暴力或严重自伤事件中发挥作用。这些事件已经导致、未来也可能导致广泛的公众审视、诉讼、刑事调查、监管关注和声誉损害。

涉及我们模型的类似事件，已经对我们的声誉构成、未来也可能构成重大风险，使我们面临法律、监管及其他程序，并对业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。虽然现行《消费者服务条款》要求用户至少 18 岁，但未成年人过去曾访问、未来也可能访问平台，儿童安全相关风险可能尤为突出，因为未成年人可能更容易受到有害内容、操纵或过度依赖 AI 输出的影响，而且涉及儿童的事件往往会引来更严格的监管、媒体和公众审视。

州总检察长和私人原告也已开始向本行业公司提出侵权、产品责任、消费者保护及未履行警告义务等诉求，声称 AI 模型造成或促成了伤害，而开发者未就已知风险充分警告用户。至少在一起案件中，一名州总检察长对另一家提供类似服务的公司启动了刑事调查。监管机构已基于类似的产品设计或算法伤害理论，对其他科技公司取得大额金钱和解及禁令救济。我们认为，随着模型采用范围扩大，包括未成年人及其他易受伤害用户的采用，尽管我们努力限制此类访问，类似理论仍很可能继续被用于对我们及本行业其他公司提起法律主张。至少在一起案件中，请求的救济已超出数据处理、披露或年龄验证做法，延伸至申请禁止一家 AI 公司在未经独立第三方安全审查和批准的情况下开发新模型，说明政府行为主体可能针对本行业公司寻求的救济范围之广。任何认定我们依据此类理论承担责任的裁决，或司法或监管层面扩大侵权法、产品责任法、消费者保护法或刑事责任对 AI 模型的适用范围，都可能导致重大责任，并要求我们改变模型、平台和应用程序的设计及提供方式。

我们相当一部分流量适用零数据保留（“ZDR”）条款，根据这些条款，我们仅保留分类器评分，不保留提示词或输出。对于这些流量，我们无法进行离线分析、跨对话调查、人工审查，或以其他方式分析历史数据来发现、调查和记录安全事件或事故，从而降低发现滥用的能力。零数据保留还可能妨碍我们因应传票、监管检查或事件报告义务而提供记录，且无法确定监管机构或法院是否会因没有可用记录而豁免未提供记录的责任；监管机构或法院还可能通过不利推定或其他制裁，将记录缺失作出不利于我们的解释。随着模型能力增强，我们的安全框架已经要求、未来也可能继续要求，对某些模型类别实施与零数据保留不兼容的监控和保留措施。由于受监管行业及第三方云平台上的企业客户，将零数据保留视为竞争性要求，这些要求已经导致、未来也可能继续导致客户转向其他提供商，或转向我们可见性更有限的部署方式。

在欧洲联盟（“欧盟”）、英国及其他地区，网络安全和 AI 相关事件受到日益严格的报告义务约束。欧洲监管机构依据多项法律法规，要求公司提供详细事件信息，而我们可能无法在规定期限内提供。同样，在美国，公司也越来越多地受到事件报告义务约束。此外，全球其他司法辖区已经或可能采用具有类似影响的相似法律法规。上述任何情况都可能导致监管行动、诉讼、客户流失或声誉损害，从而对业务产生不利影响。有关事件报告义务的更多信息，请参阅“任何安全漏洞或其他事件，包括影响我们的网络、系统或数据，或服务提供商、供应商或客户的网络、系统或数据的事件，都可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响”一节。

规范 AI 系统（包括我们的智能体产品）自主行动责任的法律框架尚未确定，可能使我们面临重大且不可预测的法律主张。关于代理、产品责任及专业过失的现有法律原则，是在人类决策的背景下形成的，尚未以权威方式适用于自主 AI 系统。我们认为，在处理产品责任的法律框架下，我们提供的智能服务属于“服务”，但不同司法辖区的法院和监管机构可能得出不同结论。此外，AI 智能体所采取的行动是否、以及在何种情况下可能被视为代表用户或部署该智能体的企业形成有约束力的法律义务，仍不明确；对于因智能体自主行为产生的索赔，我们的合同保护，包括责任限制及赔偿条款，是否可以执行或足够充分，也不明确。我们可能面临客户、其最终用户或第三方的索赔，声称我们应对智能体自主行动造成的伤害承担责任，即使智能体是由客户配置、部署或监督的。缺少已确立的法律标准，使我们的潜在责任敞口及风险缓解措施的充分性存在重大不确定性。

向新地域市场扩张进一步加重这些风险，因为我们必须应对有关 AI 使用的不同文化规范，遵守多样化且不断变化、可能规定不同安全、合规或责任要求的监管制度，处理特定语言的漏洞和内容审核挑战，并可能在运营经验较少的司法辖区面临监管执法、诉讼或其他责任，包括在某些美国以外地点运营数据中心基础设施所伴随的更高知识产权被盗、未经授权的模型访问或滥用风险。

如果我们的模型参与造成重大伤害，我们可能面临法律索赔，包括人身伤害或过失索赔、监管执法行动、刑事调查或其他政府行动，从而可能导致代价高昂的诉讼、大额金钱判决或和解、扰乱运营的整改义务，或充满挑战的监管环境。我们已采取措施限制此类事项的责任，例如在服务条款中设置保证免责声明和责任限制，但这些合同保护可能不获支持，可能不适用于某些索赔，或在适用法律下不足以限制责任敞口。此外，在某些情况下，我们已通过合同承担额外责任。例如，为促进对前沿模型的独立测试和评估，我们已同意就测试活动产生的特定损失赔偿某些外部评估者和测试供应商，包括安全事件、数据损失、数据泄露及与此类活动相关的其他伤害。虽然与外部评估者和测试供应商的协议通常限制赔偿义务金额，但其中某些协议要求我们针对特定第三方索赔为评估者进行抗辩并赔偿，且不设责任上限。这些索赔包括指控我们的模型或其输出在评估者获授权的测试中使用时，侵犯第三方知识产权或其他专有权利而产生的索赔，以及因测试或相关合作产生的某些其他索赔。由于模型可能以任何用户或开发者都未曾意图的方式行事，此类行动产生的索赔可能导致重大责任。我们的保单也可能无法提供足够保障，以充分缓解潜在责任，尤其是在单起事件或一组事件造成不成比例的伤害时。此外，鉴于灾难性 AI 相关事件可能造成的伤害规模，任何单一保险公司，甚至整个保险行业，都可能没有足够能力或专业知识，承保与此类风险敞口相称的保险。

此外，针对 AI 特定风险的保险市场尚处于早期并不断演变，我们可能无法以商业上合理的条款为某些 AI 相关责任获得保障，甚至完全无法获得保障，从而面临可能重大的未投保损失。涉及我们模型的有害事件，无论过错归属如何，都可能严重且不成比例地损害我们作为安全导向型 AI 公司的声誉和品牌，导致客户信任丧失、客户流失、对模型、平台和应用程序的需求减少，以及吸引和留住人才的困难。此外，由于我们主要服务企业客户，而企业客户往往对安全、可靠性和合规有更高期待，任何有害事件或被认为存在的安全实践疏漏，都可能对品牌、客户关系和收入造成不成比例的不利影响。而且，如果企业是因我们的安全导向定位而被模型、平台和应用程序吸引，这种认知的任何削弱，都可能损害我们吸引和留住企业客户的能力。

我们无法保证能够预测、发现并主动防止 AI 模型的每一次有害使用或有害输出，尤其是在继续快速开发模型、平台和应用程序，以及向更多地区扩展运营的过程中；任何未能做到这一点的情况都可能不利于声誉和品牌，或导致代价高昂的法律责任。过去可能已有我们未发现的模型有害使用或有害输出实例，未来也可能有我们无法发现的实例。上述任何风险都可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

如果无法管理与我们对 AI 安全的重视和承诺有关的风险，我们的品牌、业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

平衡安全与商业目标。我们对 AI 安全的承诺，要求作出艰难判断，在安全考量与商业目标、竞争压力及利益相关方期望之间取得平衡。我们经常需要判断何时认为模型已足够安全可以发布，以及哪些能力应开发或限制。例如，2026 年 4 月，由于前沿模型 Mythos 在网络漏洞发现方面具备先进能力，我们最初通过 Project Glasswing 将其作为受限访问的研究预览发布，仅向选定组织提供用于网络安全应用，而没有在推出时向公众广泛开放。我们预计，无论由我们还是其他 AI 实验室开发，具有类似或更强能力特征的前沿模型将继续出现，未来展现此类能力的 Anthropic 模型可能受到访问限制。更广泛而言，我们认为，重要的不仅是在发布时评估模型安全性，还应贯穿整个开发过程进行评估。对于预计将拥有新能力或带来新安全风险的模型，我们计划评估各训练阶段的安全性，包括预训练、后训练和内部部署；如果对某一阶段的安全措施没有信心，我们可能延后或暂停该阶段。例如，我们近期选择将一个新的前沿基础模型的预训练推迟一个多月，以留出时间进一步强化防止模型权重外泄和保护知识产权的安保措施。我们还在考虑采取额外措施，包括更新《负责任扩展政策》，随着模型在我们的研发中承担越来越多工作，要求对研发流程中的某些决策进行人工审查和批准。然而，无法保证采用的防护措施或访问制度最终足够充分，无法保证我们会正确识别哪些能力需要限制，也无法保证施加的约束不会被绕过。这些判断尤为重要，因为随着 AI 系统能力增强，未对齐或遭滥用的模型所造成伤害的潜在严重性会相应上升；包括研究人员和政策制定者在内的广泛利益相关方已表达担忧，如果不以负责任的方式开发和部署，足够先进的 AI 系统可能对社会构成灾难性或生存性风险。我们的安全导向方法在一定程度上旨在缓解这些风险，但无法保证努力会成功，或更广泛的 AI 行业会采用类似防护措施。尤其是，随着 AI 系统更具自主性，能够在更少人类监督下采取影响重大的行动，系统可能因与人类意图未对齐、目标设定错误或自我保护行为，而在无人类干预的情况下独立、大规模地采取有害行动。即使我们的模型没有造成此类伤害，任何前沿 AI 涉及的重大安全事件，也可能引发整个 AI 行业的广泛声誉损害、公众反弹和大范围监管回应，从而不利于我们的业务。例如，2026 年 9 月，媒体援引美国联邦贸易委员会（“FTC”）一名高级官员的话报道称，FTC 已就日益自主的 AI 系统可能对消费者造成的潜在风险展开非公开调查。2026 年 10 月，FTC 向我们发出民事调查要求，索取有关消费者保护、数据保护和隐私实践，以及产品安全和安保的信息。针对我们的任何调查的范围或结果，以及由此次或类似问询引发的任何调查、执法行动或不利认定，都可能导致重大成本，要求我们改变模型、平台和应用程序的设计、测试或部署方式，或以其他方式对业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。我们可能错误判断这些取舍，要么过于谨慎而可能错失市场机会，要么不够严谨而发布造成伤害的模型、平台或应用程序。即便具备人类监督机制，如果自主智能体行动的数量、速度或复杂性超过人工审查者进行有意义评估和干预的能力，这些机制在实践中也可能不足；监督机制任何被认为存在的失效，都可能使我们面临监管执法、责任索赔和声誉损害。更多信息请参阅“如果使用我们的 AI 模型造成伤害，无论是恶意行为者使用还是其他第三方滥用，或我们的模型护栏或防护措施未能防止此类滥用，我们的声誉和品牌、业务、财务状况和经营业绩都可能受到不利影响”一节。

此外，政府机关已限制、未来也可能进一步限制我们的模型可用范围，包括依据其对模型能力或防护措施的评估作出限制，这独立于我们自身基于安全作出的访问决定。例如，2026 年 6 月，美国商务部对 Fable 5 和 Mythos 5 模型实施全球出口限制，在限制解除前，我们为所有客户禁用了这些模型。更多信息请参阅“政府贸易管制，包括出口及进口管制、制裁、海关要求及相关制度，可能使我们承担责任、失去签约资格，或限制我们在某些市场竞争的能力”一节。

内部治理与决策

为将安全承诺制度化，并确保公司以负责任地平衡作为公益公司（PBC）的三重目标的方式管理，我们设立了长期利益信托（LTBT）。该信托通过特殊类别普通股，即 T 类普通股，通常有权选举和罢免 T 类董事，而 T 类董事合计将构成董事会核定成员人数的多数。除长期利益信托和公益公司结构外，我们还按照向公众公开的 Claude 宪法训练模型，并已采纳且持续更新《负责任扩展政策》等安全政策。我们也向广泛的利益相关方和相关群体征求意见并认真考虑，包括股东、员工、客户、长期利益信托、行业领袖和专家，以及 AI 安全组织。这些做法和程序过去曾导致、未来也可能导致决策和产品发布放缓。当安全和商业利益发生分歧时，我们还可能面临潜在冲突。如果无法成功管理与 AI 安全程序和实践有关的这些风险，或被认为未成功管理这些风险，我们可能遭受声誉损害、导致公司文化恶化的内部冲突、产品发布放缓或质量下降，或面临诉讼。更多信息请参阅“与我们的治理结构相关的风险”一节。

我们已实施外部审查者计划，并聘请研究人员、对抗测试人员及其他第三方，支持安全、安保和模型评估工作的某些方面。其中某些安排具有新颖性，可能要求向这些主体开放内部信息、系统、人员或模型的访问，从而增加机密、专有或其他敏感信息泄露的风险。此外，这些第三方的发现、评估或公开言论可能与我们的看法不同，并可能不利于客户信任、监管认知或我们的声誉。

更高的声誉脆弱性。由于我们公开将自身定位为安全导向型组织，一旦我们阐述的价值观与实际做法被认为存在任何不一致，我们就更容易遭受声誉损害。相较未作出类似公开承诺的某些竞争对手，我们受到更高标准的要求；任何影响外界将我们视为安全导向型组织的事件，都可能导致：

• 员工方面的扰动。因安全承诺而加入公司的员工，如果认为我们没有践行所阐述的价值观，可能出现士气下降、理想破灭、对领导层失去信任或生产率降低。对于我们安全方法的公开分歧，包括现任或前员工的批评，或参与安全工作的人员离职，可能放大这些看法。此类负面认知也可能损害组织招募和聘用新人才的能力。安全导向声誉的任何削弱，还可能使吸引和留住高技能员工更加困难或成本更高，包括导致薪酬或其他招聘成本上升。这些动态可能带来人员流动增加、组织知识流失和团队效能降低，进而扰乱正在开展的开发和安全工作，并损害我们保持 AI 模型开发前沿地位的能力。

• 客户反弹。基于安全定位而选择部署我们模型、平台和应用程序的客户及企业合作伙伴，可能失去信任、终止或拒绝续签合同、要求退款、公开批评公司，或转向竞争对手，从而可能导致声誉损害、收入损失及市场份额下降。在仅向经过筛选的有限组织群体开放模型的计划中，例如 Project Glasswing，这些风险可能更高。未被选入或被移出此类计划的组织，可能认为我们的访问决定武断、具有排他性或反竞争性，从而可能导致声誉损害、客户或合作伙伴关系丧失、监管投诉或诉讼，包括依据反垄断法或反不正当竞争法提出的诉求。反过来，如果计划条款、资格标准、向后续模型过渡的安排或能力水平未满足预期，参与者也可能公开批评我们或终止参与。

• 监管审查。监管机构可能基于模型、平台和应用程序的能力，或认为我们未达到自行阐述的标准，而对我们施加更严格监督、调查、执法行动，或新的或更繁重的合规要求，这可能提高运营成本，并限制部署模型、平台和应用程序的能力。

• 有损声誉的媒体报道。负面新闻报道可能放大对安全实践的担忧，触达包括潜在客户和投资者在内的更广泛受众，通过社交媒体上的病毒式传播讨论造成持久声誉损害，并使未来事件受到更加严格的审视，从而进一步加剧任何被认为未达到所阐述标准的情况的不利影响。

• 诉讼。我们可能面临股东以虚假陈述为由提起的诉讼、客户声称违反合同或默示承诺而提出的诉讼，或其他主体声称我们所阐述价值观与实际做法之间的差距造成伤害而提出的诉讼，从而产生法律费用、和解、判决、禁令或其他责任与救济。

任何安全相关争议或事件，无论实际发生还是被认为存在，也无论过错归属或发生频率如何，都可能严重损害业务。此外，我们已就 Project Glasswing 及相关前沿能力计划，与加拿大、欧盟、英国、美国和其他司法辖区的政府沟通，并将此类计划部分定位为，帮助为更广泛的行业协调奠定基础，以负责任地发布具有网络安全及其他先进能力的前沿模型。这些计划及未来类似计划的商业可行性，可能取决于持续获得政府和行业联盟支持。如果这些联盟未能形成、被认为具有排他性或反竞争性、被撤回，或导致我们难以满足的强制要求（包括访问、本地化、监控或报告要求），我们将 Mythos 级能力模型商业化的能力，以及从安全导向定位中获得的声誉收益，都可能受到重大损害。更多信息请参阅“如果无法维持和增强品牌与声誉，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响”一节。

我们自愿公开披露有关 AI 安全挑战、研究成果，以及模型和系统局限性的信息，超出了行业标准做法和监管要求。虽然此类自愿披露旨在促进 AI 安全发展并建立公众信任，但也带来多项风险。AI 安全领域尚处于早期并快速演变，随着技术、用例和监管预期的发展，我们对适当安全实践、风险取舍及部署情境的理解和看法可能随时间变化。因此，今天作出的陈述日后可能被证明不完整、需要修改，或因后续发展而被作出不同理解。如果坚持以往公开陈述或框架，我们还可能限制运营灵活性、产品开发或部署决定，即使情况变化原本足以支持采用不同方法。我们关于 AI 风险、安全挑战、不确定领域或潜在社会影响的公开言论，包括有关岗位替代或经济扰动的言论，可能在诉讼、监管程序或公众争议中被用于对我们不利的主张，尤其是在未来行动或言论被视为与先前陈述及承诺不一致时。监管机构已经、未来也可能继续依据我们的披露，对我们施加比透明度较低的竞争对手更严格的审查或要求。此外，我们的披露已使、未来也可能使竞争对手了解我们的专有训练及其他敏感流程、研究重点和战略担忧，却未获得对等透明度，这可能使我们在竞争中处于不利地位。如果无法有效管理上述风险，我们的品牌、声誉和竞争能力可能受到不利影响。

资源分配与扩展。安全导向型开发需要大量资源。我们必须在安全导向工作负载与其他项目之间分配有限的资源、资本和人才，而安全投入往往没有清晰回报。例如，我们在可解释性研究，以及旨在确保模型行为始终符合预期目标、价值观和安全目标的技术方面进行的投资，可能无法产生实际或可感知的商业回报。此外，随着模型、平台和应用程序的发展，安全测试可能变得更昂贵、更耗费资源。Project Glasswing 等有限访问计划，还可能要求我们设计、运营和持续维护与标准商业发布流程存在重大差异的定制筛选、签约、监控和退出流程，包括协调参与组织、规划向后续模型过渡，以及建立与底层能力的更高敏感性相称的强化内部控制。这些活动带来持续的运营、法律和安保成本，未来发布具有类似能力特征的前沿模型时，这些成本可能反复发生。如果未能成功管理资源分配，或未能针对安全工作开发更高效的方法，我们的安全结果、业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

随着产品组合、员工及客户群在全球扩展，在快速扩大的组织、模型、平台、应用程序、用例，以及不同司法辖区和监管制度中一致地贯彻安全原则，变得越来越具有挑战性。更多信息请参阅“为继续发展业务，我们需要持续进行国际扩张，而非美国业务及向美国境外客户销售，使我们面临国际扩张、销售和运营所固有的风险”一节。

如果无法成功管理上述与我们重视并致力于 AI 安全有关的风险，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

如果无法维持和增强品牌与声誉，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

我们相信，维持和增强品牌认同与声誉，对我们与客户、合作伙伴和员工的关系，以及吸引和留住他们的能力至关重要。我们的品牌和声誉不仅受自身行动影响，也受合作伙伴、客户及与我们开展业务的其他第三方的行动，以及公众对 AI 行业更广泛认知的影响；无论我们的方法或行为存在何种差异，我们都可能被与其他行业参与者归为一类，并受到类似评价。成功推广品牌取决于多项因素，包括我们持续开发和提供满足客户需求的可靠、高质量和负责任的模型、平台及应用程序的能力；销售和营销工作，包括通过参加行业活动和重要媒体报道，在 AI 行业建立强大品牌及正面形象的成效；企业和个人客户的认知和体验，包括客户证言、用例和口碑；维持模型、平台和应用程序安全性及可靠性的能力；管理层的行动；以及使我们的模型、平台和应用程序区别于竞争对手的能力，包括通过产品设计选择、防护措施、商业模式及政策实现差异化，其中包括我们与某些竞争对手不同的变现战略方法。此外，我们的品牌在 AI 技术被认为产生的社会、环境、劳工、健康和安全影响方面，受到更加严格的审视，单次被认为存在的失误都可能造成极大的声誉损害。例如，随着 AI 系统能力增强或更加普及，无论我们的模型、平台和应用程序对就业的实际影响如何，公众若认为我们的模型、平台和应用程序促成了岗位替代或经济扰动，就可能引发大量负面媒体报道、客户或员工反弹，或有组织的反对。维持和增强品牌与声誉的能力，还取决于内部沟通和声誉管理能力的有效性及可扩展性，包括支持全球运营的能力；随着公司增长，这些方面的局限可能对品牌产生不利影响。我们的危机应对和声誉管理能力可能有限或不够成熟，尤其是在扩大规模过程中，这可能损害我们有效回应不利事件及缓解声誉损害的能力。

推广品牌需要大量支出，随着市场竞争加剧，我们预计这些支出将增加。我们过去曾面临、未来也可能面临建立更广泛品牌知名度的挑战，并可能落后于品牌更成熟或更广为人知的竞争对手。品牌推广活动可能无法成功，或无法产生预期的认知度或收入增长；即便实现，增加的收入也可能无法抵消建立品牌过程中发生的巨额费用。

如果无法成功维持和增强品牌，我们的业务可能无法增长，相较竞争对手的定价能力可能降低，可能流失客户或无法吸引潜在客户，也可能无法聘用和留住员工，所有这些都可能对业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们的几乎全部收入来自少数产品和应用程序，如果无法维持和扩大产品组合，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

我们目前几乎全部收入来自少数产品和应用程序，主要是 Claude 模型，以及构建在 Claude 平台之上的应用程序组合。依赖较窄的产品范围，使我们面临可能不利于业务、财务状况和经营业绩的各种风险。

我们集中于少数产品和应用程序，同时在更广泛 AI 领域中的特定方向采取聚焦开发战略，降低了通过多元化缓解业务风险的能力。虽然这种聚焦方式可能有助于高效分配资源，并在优先领域有效竞争，但也带来重大市场机会或最大可服务市场可能出现在当前战略重点之外的风险。许多竞争对手在多条业务线上提供多样化产品组合，或在 AI 各模态上进行更广泛开发，使其能够抵消特定领域的疲弱。相比之下，无论因竞争、技术变化、价格压力、客户需求变化或其他因素，核心产品需求的任何下降，都会对收入及实现并维持盈利的能力造成直接且不成比例的影响。我们的集中度还反映了一项战略，即优先将模型能力作为主要差异化来源，并在很大程度上依赖自然采用，而非庞大的直销组织。这项战略的风险，包括先进模型之间差异缩小、客户根据能力以外的因素选择提供商，或竞争对手争取到往往成为企业采用起点的个人用户，详见以下章节：“我们面临激烈竞争，如果无法有效竞争，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响”，以及“我们采用当前市场进入战略的历史有限，扩大和演进客户获取、互动及留存模式的努力可能无法成功”。

AI 行业正快速演变，很难预测哪些模态或应用将获得最持久的商业价值，或竞争格局将如何变化。如果 AI 模型、平台和应用程序市场的发展方式与我们选定的重点领域不一致，或者在最终被证明市场机会最大的领域，竞争对手更有优势，我们维持收入增长和有效竞争的能力可能受到不利影响。如果核心产品需求下降，我们可能无法成功扩大产品和应用程序组合；即使能够扩大，新产品和应用程序也可能无法获得市场认可，或产生足够收入来抵消现有业务的任何下滑。此外，由于产品集中，而替代收入来源可能无法抵消影响，波及模型、平台和应用程序的技术问题、安全事件、监管限制或声誉损害，可能对业务造成即时且不成比例的影响。

AI 模型、平台和应用程序市场正迅速演变，客户要求和期望也在快速变化。客户可能越来越需要我们目前未提供且可能无计划提供的专业解决方案，或专业集成和工具，也可能寻求更深入嵌入企业工作流程的 AI 解决方案。企业可能更倾向于在内部开发 AI 能力，或选择提供更全面产品套件的竞争对手。而且，由于几乎所有模型和应用程序都构建在我们的前沿模型之上，底层前沿模型的任何缺陷、漏洞、安全问题或性能退化，都可能同时影响多个产品、应用程序及客户部署，放大此类问题对整个业务的影响。如果无法预判或有效回应不断变化的客户需求，我们可能将客户流失给竞争对手，或无法获取新客户。

此外，我们目前已经、未来也可能越来越多地与自己的某些客户竞争。随着产品组合扩展或新能力推出，我们的产品可能与客户提供的模型、平台和应用程序重叠或直接竞争。这一风险对软件即服务及其他软件公司尤为突出，因为它们的产品可能包含与我们提供的能力相似或依赖这些能力的 AI 功能。这些客户可能将我们的产品扩张视为对其商业模式的竞争威胁，并减少采购、限制采用新产品、终止与我们的关系、寻求替代提供商、限制我们从它们获取算力、对我们发起知识产权或其他诉讼，或加快内部开发竞争解决方案，以避免依赖直接竞争对手。这种动态可能导致客户流失、现有客户群内业务扩展减少、价格压力或声誉挑战，其中任何一种都可能不利于收入增长和业务前景。

扩大产品组合需要大量时间和投入。我们必须在研发、算力基础设施、工程人才、销售和营销，以及市场进入能力上进行重大投资，以开发新模型、平台和应用程序，并支持持续采用。我们可能寻求进入新产品和新市场，包括超出当前核心能力或经验有限的领域，而我们可能无法成功开发、商业化或支持此类产品。AI 模型、平台和应用程序的开发时间表具有不确定性；新能力即使不断改进并发布到模型、平台和应用程序中，也可能需要很长时间才能达到商业规模。我们可能将大量资源投入未能获得市场认可、遇到技术困难、面临意外竞争、造成不符合我们价值观的意外伤害或社会影响，或产生的回报不足以证明投资合理性的产品或服务。此外，扩大产品范围还面临其他约束，包括聘用、留住和激励合格 AI 研究人员、工程师和技术人员的能力；AI 模型、平台和应用程序开发与运营的资本密集性，需要大量算力和基础设施投资；以及有限的产品组合可能使我们难以提供客户期待的全面、集成解决方案。

如果无法成功扩大产品和服务组合，未能凭借现有产品有效竞争，或客户偏好从我们的模型、平台和应用程序转向其他产品，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

我们的收入和应收账款有相当一部分来自少数客户和分销渠道，失去一个或多个主要客户、这些客户大幅减少支出，或这些渠道出现中断，都可能对我们的前景、业务和财务状况产生不利影响。

我们的收入有相当一部分来自少数客户。在截至 2026 年 9 月 30 日的九个月内，虽然没有任何单一客户占收入比例超过 10%，但前五大客户合计约占截至 2026 年 9 月 30 日九个月收入的 25%。许多主要客户未与我们签订长期合同，或合同即将到期，能够随时出于任何原因减少支出，某些情况下还可完全停止支出。此外，我们与某些大客户的协议在财务承诺、终止权、赔偿和安全义务方面提供灵活性。主要客户的支出水平可能逐期变化，无法保证大客户将继续保持与以往期间相似的支出水平。

我们预计，在可预见的未来，仍将有很大一部分收入来自少数客户，而某些客户所贡献的收入比例在某些情况下未来可能上升。包括主要客户在内的客户群构成可能逐期波动，因为随着业务持续演变和扩大，以及 AI 用例持续发展，我们的客户构成已经发生重大变化，预计未来还将如此。

此外，我们的收入和应收账款有很大一部分，与通过少数为模型提供分销和计费渠道的云服务提供商进行的交易有关。在截至 2023 年、2024 年和 2025 年 12 月 31 日的各年度，以及截至 2026 年 9 月 30 日的九个月内，通过云服务提供商市场向客户销售产生的收入，分别约占总收入的 11%、32%、47% 和 44%。截至 2024 年和 2025 年 12 月 31 日以及 2026 年 9 月 30 日，通过云服务提供商市场向客户销售产生的应收账款净额，分别占我们应收账款净额的 42%、60% 和 52%。这些平台向最终客户开账单，代表我们收款，并在扣除适用平台费用及其他费用后，将款项汇给我们。任何重要分销关系的变更或终止，都可能通过干扰客户访问模型、减少使用量，或增加客户获取、准入和迁移成本而不利于业务。在这些第三方安排中，我们通常与最终客户另行保持独立于适用平台的合同安排，约定模型的访问及定价；特定分销关系变更或终止，本身不会消除这些合同关系。然而，中断发生后，客户可能不愿或无法按商业上可接受的条款或时间表迁移到其他访问渠道，甚至完全无法迁移，从而可能导致收入损失、成本增加，或不利于增长、利润率和经营业绩。此外，任何影响平台收取或汇付客户款项的延误、纠纷或运营问题，都可能不利于现金流和营运资本。

我们可能因多种原因无法维持或增加来自主要客户的收入，包括但不限于：

• 客户可能开发与我们的模型、平台和应用程序竞争的自有解决方案；

• 一些客户可能在仅提前很短时间通知我们的情况下，重新设计系统以减少对我们服务的需求，并可能选择不续购或不增加对模型、平台和应用程序的采购；

• 我们对模型、平台和应用程序的变更可能不符合客户需求或预期，并可能降低客户对我们的信任；

• 客户可能与现有或潜在竞争对手具有此前已存在或同时存在的关系，或客户本身就是此类竞争对手，这可能影响其购买我们模型、平台和应用程序的决定；

• 高度依赖我们产品的客户和合作伙伴，可能希望降低依赖程度、寻找竞争产品，或完全转向其他提供商；以及

• 客户，尤其是早期和高增长公司，可能依赖风险投资或其他外部融资为运营提供资金；如果此类资金延迟、减少或无法取得，或获取资本的成本增加，它们可能减少或停止向我们支出。

最大客户的需求、履行与我们合同的能力或意愿、适用法律法规，或我们与这些客户更广泛的战略关系发生任何不利变化，都可能损害业务和前景。因此，如果一个或多个最大客户大幅减少支出或流失，而新客户关系或其他现有客户业务增加未能抵消影响，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。关于依赖企业客户和政府客户的额外风险，包括更长销售周期、复杂采购流程、更高的合同、合规和安全要求，以及预算和政策约束，请参阅“向企业客户销售涉及复杂性和风险，可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响”，以及“我们向政府实体和高度受监管组织销售面临挑战和风险”两节。

我们为运营及发展业务而产生了大量债务，包括为我们的重大算力承诺提供资金，而我们偿付这些债务的能力可能受现金流和流动性制约。

为运营及发展业务，包括为重大算力承诺提供资金，我们已产生大量债务，需要支付大额利息和本金。截至2026年9月30日，债务总额为62亿美元，反映了根据我们与Amazon于2023年9月19日订立的《可转换票据购买协议》（“Amazon 2023年票据购买协议”），以及我们与Amazon于2024年11月22日订立的《新可转换票据购买协议》（“Amazon 2024年票据购买协议”），向Amazon（通过Amazon Web Services, Inc.）发行的可转换本票的未偿还本金总额（根据上述协议发行的全部票据，统称“Amazon票据”）。我们还可能为满足未来融资需求而新增债务。我们已为参与AI基础设施安排的某些子公司的义务提供担保，也已根据我们于2026年3月就与第三方合作伙伴博通的一项设备租赁订立的协议提供担保，该租赁用于采购专用AI加速器及相关组件。博通随后已将该安排的一部分转让给指定金融合作伙伴，并可能进一步将其中一部分转让给一名或多名其他金融合作伙伴；连同与受让方订立的任何相关租赁，统称“2026年租赁安排”。此外，根据我们于2026年3月与博通订立、截至目前已修订的票据购买协议（“基础设施合作伙伴2026年票据购买协议”），如有需要，我们能够向博通，或经我们同意（不得无理拒绝）向指定金融合作伙伴，发行本金总额最高达420亿美元的可转换本票，以为2026年租赁安排项下的义务融资。我们可能需要将经营活动现金流的很大一部分，用于支付债务利息、本金或其他必需款项。

在尚未偿还的可转换本票转换时交付N类普通股，可能稀释现有股东的权益。本次发行后，在计入可转换票据转换的影响后，我们尚未偿还的可转换本票，合计将代表约________%的N类普通股，以及全部已发行在外普通股的________%。根据Amazon票据条款，如果由于适用于Amazon票据的持股上限而无法在本次发行时将全部票据转换为N类普通股，而Amazon可自行选择豁免该上限，则该等票据剩余余额将在本次发行后每个财政季度末，在遵守Amazon持股上限的前提下，按适用转换价格自动转换为N类普通股；如果因适用持股上限而在相关到期日前尚未转换，剩余余额将在该到期日以现金偿还。关于可转换本票的更多信息，请参阅“管理层对财务状况和经营业绩的讨论与分析——流动性及资本资源——可转换票据”一节。

我们按期偿付债务、支付利息或为债务再融资的能力，包括经修订及重述信贷协议及尚未偿还的可转换本票，取决于未来表现，而未来表现受到我们控制之外的经济、金融、竞争及其他因素影响。这些付款将减少可用于营运资本、资本开支及其他公司用途的资金，并可能限制我们为营运资本、资本开支、扩张计划及其他投资获取额外融资的能力。我们的业务未来可能无法产生足够的经营活动现金流，来偿付债务并进行必要资本开支。如果无法产生此类现金流，我们可能需要采取一种或多种替代措施，例如出售资产，或以可能苛刻或具有高度稀释性的条款取得额外债务融资或股权资本。我们为债务再融资的能力将取决于届时资本市场及财务状况。我们可能无法开展任何此类活动，或无法以理想条款开展，从而可能导致债务违约，并对财务状况产生不利影响。此外，经修订及重述信贷协议以及基础设施合作伙伴 2026 年票据购买协议的条款包含多项契约，限制我们及子公司进行包括以下在内的事项的能力：新增债务、设定留置权、出售资产或投资、开展合并或其他根本性变更、支付股息或分派、回购或赎回股权权益，以及与关联方交易。经修订及重述信贷协议的条款可能限制当前及未来运营，并可能不利于我们为未来运营或资本需求融资的能力。更多信息请参阅以下章节：“我们可能需要额外资本来履行重大的持续性义务并支持业务增长，而产生足够收入以及以可接受条款获取额外资本的能力，对我们的持续运营和竞争地位至关重要”，以及“如果我们的模型、平台和应用程序市场发展慢于预期或出现下滑，我们的增长可能放缓或停滞，业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响”。

我们还面临浮动利率风险，因为经修订及重述信贷协议项下利率，以某一指数利率或经调整的基准利率为基础加点浮动。如果浮息债务相关利率上升，即使借款金额不变，经修订及重述信贷协议相关的偿债义务也会增加，可用现金则相应减少。大量债务加上浮动利率，可能限制我们规划或应对业务及所处市场变化的灵活性，包括限制未来投资，或进行收购及战略合作并为此类交易融资的能力。

此外，债务加上其他财务义务和合同承诺，可能带来其他重要后果。例如，它们可能：

• 使我们更容易受到美国及非美国整体经济、行业和竞争状况不利变化，以及政府监管不利变化的影响；

• 限制我们规划或应对业务和行业变化的灵活性；

• 使我们相较债务较少或采用固定利率债务的竞争对手处于不利地位；

• 限制我们为收购、营运资本及其他一般公司用途借入额外资金的能力；以及

• 降低收购本公司的吸引力，或使收购更加困难。

任何这些因素都可能对业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。此外，如果产生额外债务，与业务及偿付或偿还债务能力有关的风险将增加。

如果我们未能遵守经修订及重述信贷协议或尚未偿还的可转换本票（视适用情况而定）项下契约，包括部分与运营和业绩指标挂钩的契约，或未能履行付款义务，无论原因是财务约束、运营挑战、缺乏管理复杂基础设施和大规模资本承诺的经验，还是其他原因，都可能构成这些债务工具项下的违约事件。一旦经修订及重述信贷协议项下发生违约事件，贷款人将有权使全部未偿金额加速到期，并行使其他可用救济，包括对该协议担保物执行权利。尚未偿还的可转换本票项下发生违约事件，同样会赋予票据持有人权利，宣布该等本票项下全部未偿金额立即到期应付。如果经修订及重述信贷协议及／或尚未偿还的可转换本票项下债务加速到期，我们可能没有足够现金，或无法借入足够资金为此类债务再融资，或无法出售足够资产偿还债务，从而可能对业务、现金流、财务状况和经营业绩产生不利影响。即使能够获得新融资，其条款也可能并非商业上合理，或不为我们所接受。

在未偿还可转换本票或经修订及重述的信贷协议的条款要求时，或在其到期时，我们可能无法筹得以现金偿还其本金及应计利息所需的资金。

随着本次发行完成，Amazon 票据将转换为 N 类普通股，各项转换均受 Amazon 票据规定的持股上限约束，Amazon 可自行选择豁免该上限。如果组成 Amazon 票据的任何票据无法在不超过适用于该票据的持股上限的情况下全部转换，则该票据的余额将继续存续，并在本次发行完成后的每个财政季度末，在不超过 Amazon 持股上限的前提下，按适用的转换价格自动转换为我们的 N 类普通股。如果我们的任何可转换本票仍未偿还，或我们在本次发行完成后另行发行任何可转换本票，除非根据该票据条款提前转换或偿还，否则我们必须在其到期时以现金偿还。此外，我们必须在经修订及重述的信贷协议到期时，全额偿还该协议项下所有未偿还款项。然而，当我们必须偿还未偿还可转换本票或经修订及重述的信贷协议项下的任何款项时，我们可能没有足够的可用现金，也可能无法取得融资。

如果我们未在必须偿还时偿还任何未偿还可转换本票或经修订及重述的信贷协议项下未偿还款项，或未按各项票据或适用票据购买协议（NPA）的条款要求，在未偿还可转换本票转换时支付现金（视具体情况而定），将构成相应协议项下的违约。未偿还可转换本票和／或适用 NPA 以及经修订及重述的信贷协议项下的违约，也可能导致规管我们现有和未来债务的协议项下发生违约。如果相关债务在适用的通知期或宽限期结束后被要求加速偿还，我们可能没有足够资金偿还该等债务，并在适用到期日或票据条款另行要求偿还时，偿还经修订及重述的信贷协议或未偿还可转换本票项下的未偿还款项。

我们会不时调整模型、平台和应用的定价结构，这可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们过去曾调整定价模式，并预计未来可能继续调整，原因包括竞争、宏观经济状况、为满足日益增多的监管门槛而采取的合规措施、AI 模型、平台和应用市场的成熟，或我们的模型、平台和应用整体使用方式的变化。因此，我们可能需要降价、提供更短的合同期限，或提供其他定价模式，例如按成果或按任务定价，其中任何一项都可能对我们的业务产生不利影响。此外，与非智能体产品相比，我们的智能体产品在结构上具有更高的算力密集度。如果我们无法实施能够充分反映这些智能体工作负载较高算力密集度的定价模式，或竞争态势限制了我们将这些产品定价于足以覆盖成本的水平，那么随着智能体使用量增加，我们的算力效率可能恶化，从而可能不利于我们实现或维持盈利。

此外，随着我们继续以企业客户为模型、平台和应用的销售目标，这些客户可能要求不同的定价结构、价格优惠，或要求在相同价格水平下增加功能。如果我们无法调整或制定有效且对现有及潜在客户具有吸引力的定价模式和策略，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

如果我们无法吸引、留住或激励高技能人才，我们可能无法实现增长或有效运营。

我们的业绩及发展业务的能力取决于高技能人才的才干和努力，而我们未来的成功取决于我们能否持续为组织各个领域发现、招聘、培养、激励和留住高技能人才。我们的业务尤其依赖一个有限的人才群体，即在前沿模型及其底层支撑基础设施的设计、训练、部署和运行方面具有专门经验的研究人员、工程师和技术人员。我们不时遇到、并预计将继续遇到难以按运营所需速度招聘和留住具备适当资质的高技能员工的情况。在我们所在行业，以具备竞争力的经济条件招聘和留住合资格员工的竞争异常激烈，而且近期已明显加剧，在我们的总部所在地旧金山湾区尤其如此，我们在该地区有大量业务布局及高技能人才需求。少数资本雄厚的 AI 实验室、大型科技公司和新进入市场的企业，正激烈争夺供给相对固定、具备所需专业知识的人才。某些竞争对手曾直接招揽我们的员工，并继续直接招揽他们。我们的前员工通常也能够在离职后立即加入或创办竞争企业，并在遵守保密及其他法律义务的前提下，运用在我们公司任职期间积累的一般技能、专门知识和经验。此外，我们过去曾因招揽或招聘员工而面临索赔或争议，未来也可能如此，包括被指控此类招聘违反竞业限制、禁止招揽、知识产权、保密或其他与雇佣有关的义务。

随着公司继续增长及行业演变，我们的现金与股权奖励或未来安排在吸引、留住和激励员工方面的作用，可能不如过去有效。许多与我们竞争高素质人才的公司拥有比我们更多的资源，也可能愿意提供更有吸引力的薪酬方案。我们可能需要投入大量现金和股权来吸引和留住员工，由此产生大量额外股份支付费用，并稀释现有股东的持股比例，而我们可能永远无法从这些投入中获得与支出水平相称的回报。如果员工对我们薪酬方案价值的认知下降，或该价值大幅波动，可能不利于我们吸引和留住高技能员工。此外，包括联合创始人在内，我们有一些现有员工持有公司股权，或其股权奖励已大部分归属、或将在本次发行完成时大部分归属。对于某些任职时间较长和早期加入的员工，这一点可能尤为突出，他们的股权可能占个人财富的很大一部分。因此，我们可能难以继续留住和激励这些员工，他们所持股权的价值也可能影响其是否继续为我们工作的决定。

过去，我们成功吸引、留住和激励员工的能力，在很大程度上源于公司文化，以及我们对安全、负责任地扩大规模和开展研发的承诺。如果我们无法维持这种文化，如果我们作为公司作出的决定被员工认为不符合我们的价值观，或如果发生了使人质疑我们是否按照价值观行事的事件，无论过错归属如何，我们吸引、留住和激励员工的能力都可能受到不利影响。快速增长还带来了人员规划和执行方面的挑战，包括准确预测人员需求的能力有限、加速招聘后采取纠正措施可能扰乱运营或降低士气，以及日益依赖管理规模超出其既往经验的管理人员；随着组织继续扩张，这些因素会带来额外的运营、法律、声誉和执行风险。如果我们进入新的地区，就需要在这些地区吸引和招聘技术人才，但与当地传统雇主争夺人才可能颇具挑战。如果我们无法吸引新员工，或无法留住和激励能够满足日益增长的技术、运营和管理需求的现有员工，我们的业务可能受到不利影响。

此外，公众对 AI 的关注升温加大了人身及实体安全和信息安全风险，我们曾遇到员工安全受到威胁，以及有人试图通过实体或数字方式获取机密信息的情况。尽管我们已在某些设施实施安全措施，我们全球化、灵活的工作安排仍可能加剧这些风险，并可能对员工士气、生产力以及我们吸引、留住和激励高技能人才的能力产生不利影响。应对这些风险也要求我们吸引和留住更多专业安全人员，而招聘合资格安全工程师的困难可能进一步加剧这些挑战。

此外，限制专业和技术人才流动的移民政策变化，包括但不限于美国移民政策变化，可能妨碍我们招聘和留住高素质员工。如果我们无法有效管理上述风险，我们的前景、业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

我们在一个不断演变且处于初期的行业中经营历史有限，这使我们的未来前景难以评估，并可能增加我们无法取得成功的风险。

我们成立于2021年，并于2023年第一季度向公众推出了首款商业产品 Claude。自那以后，我们的业务迅速增长。我们所在行业的特点是技术变化迅速且难以预测、安全与监管预期不断演变、资本和算力需求巨大，以及商业采用模式不确定。我们经营历史有限，业务和行业仍处于初期且不断演变，因此难以评估我们的未来前景以及可能遇到的风险和挑战。这些风险和挑战包括我们能否：

•及时且具成本效益地开发和发布新模型及产品；

•在技术快速变化、使用模式可能呈非线性或指数级扩张的环境中，准确预测收入、运营费用及算力需求；

•获得足够算力，以满足所有工作负载的需求，并管理获取算力的相关风险；

•有效管理我们的增长，包括现金流和资本需求；

•准确预测客户需求、预期或要求；

•维护和提升我们的品牌与声誉；

•吸引、留住、善用和激励我们的高技能人才；

•建立并维持我们的战略合作关系；

•预判并应对宏观经济变化及我们所在行业和市场的变化；

•预判并应对不断演变的监管要求和政治动态；

•在满足市场需求的同时，坚持以安全为重的方法；

•成功将我们的模型、平台和应用变现；以及

•有效应对竞争威胁。

如果我们未能有效应对所面临的风险和挑战，包括本“风险因素”一节其他部分所述的风险和挑战，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。经营历史有限、身处快速变化行业的成长型企业经常面临的风险和不确定性，我们过去已经遇到，未来也将遇到。如果我们用于规划和经营业务的、关于这些风险和不确定性的假设有误或发生变化，或我们未能成功应对这些风险，我们的经营业绩可能与预期存在重大差异，而我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

我们的收入增长仍处于早期阶段，近期经历了快速增长，但历史增长率并不代表未来业绩，也不代表我们维持或预测未来收入增长的能力。

过去几年我们快速增长，因此不应将近期收入增长和财务表现视为未来业绩的指示。2023年、2024年和2025年，我们的收入分别为4,100万美元、3.86亿美元和46亿美元，后两年的同比增长率分别为841%和1,088%。截至2026年9月30日止九个月，我们的收入为332亿美元，同比增长1,206%。我们预计收入不会继续以类似速度增长，也无法向您保证收入还会继续增长。近期增长可能反映了早期采用的动态、AI 市场尚处萌芽阶段，以及初始客户的迅速扩展，而这些因素可能无法长期持续；随着收入基数扩大、市场成熟，以及下述其他因素的作用，收入增长可能显著放缓，且放缓速度可能快于我们的预期。我们预计收入增长率将随时间下降。此外，由于 AI 行业尚处很早期阶段，我们过去难以准确预测收入，未来也可能如此。

多种因素可能导致我们的收入增长率下降，包括：

•对我们的模型、平台和应用的需求，或整个市场的需求，放缓或发生转移；

•我们无法获得足够算力并在整个组织内高效分配；

•我们的模型、平台和应用的用户及付费客户数量增长不足，或未能增加向现有客户销售模型、平台和应用；

•我们的模型出现故障、错误或性能局限，包括意外行为、输出质量下降、中断，或无法满足客户预期或使用场景要求；

•现有竞争对手和新市场进入者之间的竞争加剧；

•我们在开发和发布模型时实施的安全及风险缓解措施，包括由此造成的模型开发或发布延迟，或者出台影响前沿 AI 模型开发或发布方式及时间的法律、法规或标准；

•我们未能持续把握增长机会；

•我们向客户收回应收款项的能力，包括受客户信用风险、账单争议或付款延迟影响；

•我们对关键合作伙伴及分销渠道关系的依赖、这些关系的条款，以及此类安排的任何变更或终止；

•影响 AI 开发、部署或使用的新法律、法规或监管行动，或更严格的此类规定及行动，包括专门适用于 AI 公司或与 AI 相关的劳动力替代的税收、费用或其他措施；以及

•声誉受损、负面报道或审视力度加大，导致客户采用或扩大使用减少。

我们预计将继续投资于业务发展和扩张，但这些投入可能无法带来收入增加或增长。如果我们的收入或收入增长率下降，或我们在某些市场或客户类别中的收入增长率下降，我们的业务、经营业绩及投资者对我们业务的看法可能受到不利影响，进而可能对 A 类普通股的市场价格产生负面影响。

如果我们未能有效管理增长，我们的品牌、业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

自2021年以来，我们的员工人数、客户数量、地域覆盖和运营规模均迅速增长，我们预计这一增长将持续。例如，员工人数由截至2024年12月31日的约940人增加至截至2026年9月30日的约5,300人；收入由截至2024年12月31日止三个月的1.97亿美元增加至截至2026年9月30日止三个月的170亿美元。这种增长已经并可能继续给我们的管理层以及运营和财务资源带来巨大压力。

我们成功管理这种增长的能力，取决于我们能否在保留公司文化有益部分的同时，扩大并整合运营、员工队伍、技术、模型、平台和应用，以及未来的任何收购。持续增长可能对以下能力形成压力：建立和加强运营、合规、技术、财务及管理控制，改善报告系统和程序，招聘、培训和留住高技能人才，以及维持客户满意度。如果我们无法做到这些，我们的运营、对适用法律的遵守、模型、平台和应用的开发与部署，以及客户体验都可能受到不利影响。

随着扩张，我们还必须管理越来越多对业务至关重要的战略合作伙伴、客户、供应商和其他第三方关系，其中包括提供开发、训练、部署和运行模型所必需的算力、数据中心基础设施、网络、软件工具及其他服务的各方。如果这些关系恶化，或第三方提供商无法随我们的增长同步扩大服务，我们可能遭遇延迟、服务中断、对新客户的销售减少或现有客户流失，从而可能不利于收入增长和声誉。此外，我们管理增长的能力，部分取决于我们能否准确规划并高效管理开发、训练、部署和运行模型所需的算力。对这些资源的任何重大投入不足或过度投入，都可能导致服务受限、成本增加、运营效率低下或模型开发延迟，其中任何一项都可能对我们的业务产生不利影响。

如果我们未能有效管理业务和运营的增长，我们可能无法维持有效的内部控制、报告系统和合规流程，可能面临更严格的监管审查，并且我们的品牌及吸引和留住客户的能力可能受损。因此，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

我们过去持续录得净亏损，未来可能无法产生足够收入以实现或维持盈利。

自成立以来，我们每年均录得净亏损，其中截至2023年、2024年和2025年12月31日止年度的净亏损分别为15亿美元、83亿美元和420亿美元，截至2026年9月30日止九个月为1,040亿美元，未来我们可能无法实现或维持盈利。这些净亏损包括可转换票据、衍生负债及未来股权简单协议（SAFE）的公允价值变动，截至2023年、2024年和2025年12月31日止年度分别为10亿美元、54亿美元和343亿美元，截至2026年9月30日止九个月为943亿美元；这主要是各相应期间企业估值上升，导致未偿还可转换本票的公允价值增加所致。尽管近期收入大幅增长，但我们的业务高度资本密集，而我们维持 AI 能力前沿地位和获得足够算力的能力，在相当程度上取决于我们能否产生并维持大量收入，以及提高运营效率。此外，我们的收入增长可能无法持续，增长率也可能下降。我们预计成本会随时间增加，并且由于我们计划投入大量资源发展业务及作为上市公司运营，我们的亏损将继续存在。

我们已经并预计将继续为业务增长投入大量财务及其他资源，包括：

•为改善算力获取渠道和能力而进行投资；

•持续投资研发，以保持 AI 模型开发的前沿地位，并为模型、平台和应用推出新功能及改进；

•扩大销售和营销活动；

•增聘员工；

•扩大我们在多个地区的运营；

•投资于不断扩大的综合行政管理组织；

•为遵守适用于 AI、数据保护、隐私、安全及其他事项的现有及不断演变的法律、法规和行业标准而发生的成本；

•投资于 AI 安全、风险管理、监控、评估和缓解工作；

•作为上市公司运营的额外费用；以及

•与法律诉讼有关的成本。

例如，截至2026年9月30日及此后，我们已订立采购承诺和租赁协议，包括短期承诺及尚未开始的租赁，承诺支出总额约8,954亿美元，这可能大幅增加运营费用和现金需求。这些支出和投资可能比预期更昂贵，也可能无法带来收入增加或业务增长。如果我们在遇到这些风险和挑战时无法成功应对，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

此外，我们已向员工及其他服务提供者授予限制性股票单位（RSU），须同时满足服务条件和业绩条件后方可归属。大部分此类 RSU 的服务条件在四年期间内满足。此类 RSU 的业绩条件将在本招股说明书所组成部分的注册声明生效时满足。我们在股权奖励失效发生时进行相应会计处理。截至2026年9月30日，尚未就此类 RSU 确认股份支付费用，因为上述合资格事件尚不属于很可能发生的事件。在本次发行完成的季度，我们将采用加速费用分摊法，按 RSU 的授予日公允价值开始确认股份支付费用。如果本次发行于2026年9月30日完成，我们将在当日确认与 RSU 相关的累计股份支付费用82亿美元，另有与 RSU 相关的未确认股份支付费用241亿美元，将在约2.0年的加权平均期间内确认。除 RSU 相关股份支付费用外，截至2026年9月30日，我们另有与其他尚未结算股权奖励相关的未确认股份支付费用约21亿美元，预计将在约1.4年的加权平均期间内确认。2026年9月30日之后，董事会批准授予 ________ 个 RSU，该等授予将在本招股说明书所组成部分的注册声明生效日前一天生效。这些奖励项下每个 RSU 的授予日公允价值，将等于本次发行所售股份的每股价格。这些 RSU 仅在满足基于服务的归属条件后归属，通常历时四年。假设授予日公允价值为每股 ________ 美元，即本招股说明书封面所载预计发行价格区间的中点，我们预计自本次发行完成的季度起，在约 ________ 年的加权平均期间内，确认与此类 RSU 相关的股份支付费用 ________ 十亿美元。本次发行完成后，与 RSU 和其他尚未结算股权奖励有关的股份支付费用，将使未来期间的费用增加，尤其是在本次发行完成的季度。

如果我们在投资业务的过程中，未能产生足以抵消运营费用增加的收入、改善运营效率或以其他方式管理成本，我们未来可能继续发生重大亏损，并可能无法实现或维持盈利。

我们的经营业绩可能在各期间之间大幅波动，包括由于战略投资决策和大量算力相关支出，从而可能导致 A 类普通股市场价格下跌。

过去我们的经营业绩在各期间之间存在差异，我们预计未来各季度和各年度的经营业绩仍将显著波动，因此不应将任何单一期间的业绩作为未来表现的指示。特别是，我们关于资源分配，以及为维持和扩大业务及运营并保持竞争力而可能发生的运营费用和资本支出金额与时点的战略决策，可能显著影响财务表现。我们可能在研发、算力及相关基础设施、产品开发、安全与安保举措，以及市场拓展等领域进行重大投资，有时会进行个别专项投资，其规模和时点可能不均衡。这些投资可能大幅增加某一期间的费用，使经营业绩显著波动或在各期间之间出现明显差异，即使基本业务趋势保持不变或继续改善，也可能出现利润率下降或亏损增加的时期。因此，我们的财务表现可能没有任何一致的规律，不应将此前或中间期间经营业绩的改善视为未来表现的指示。

我们任何期间的收入也曾包括、并预计将继续包括来自以下客户的款项：我们随后确定这些客户使用我们的模型、平台和应用违反了使用政策或商业条款，且其访问权限被限制或终止后，预计不会再产生相关收入。我们认为这种情况在行业中普遍存在。检测、调查和执行措施都需要时间，我们无法保证能够及时识别此类使用，或及时限制、终止客户访问，甚至无法保证一定能做到。客户可能规避我们的控制措施，被限制或终止访问的客户也可能用新账户重新注册。因此，即使我们采取执行措施，来自这些客户的收入仍可能继续或再次出现。我们持续开展的检测和执行工作，尤其是2026年8月和9月对此类工作的加强，以及由此采取限制或终止措施的时间，预计将降低来自违反使用政策或商业条款使用我们的模型、平台和应用的客户的收入占比，并可能降低未来期间的总收入和增长率，使各期间业绩更易波动。

我们的经营业绩也受到模型、平台和应用使用量季节性变化的影响。由于收入主要按用量计费，在夏季和冬季的节假日及休假期间，某些客户工作流程放缓、整体客户活动下降，我们曾经历使用量降低，并预计将继续如此。我们的经营业绩还可能随模型和产品发布的时点与节奏而变化；这些发布在各期间并不均衡，可能导致使用量以及收入在期间之间增加或下降。历史增长率可能掩盖了季节性趋势对业绩的影响。随着增长率逐渐下降，我们预计季节性影响将在各期间业绩中更加明显，并产生更大影响。此外，随着规模继续扩大，可能出现其他季节性趋势，当前已有的季节性趋势也可能更加突出。

我们的经营业绩也可能因多种其他因素而波动，其中许多因素不受我们控制且难以预测，包括但不限于：

•对模型、平台和应用的需求水平，以及我们预测此类需求的能力；

•我们预测所需算力、按需获得额外算力的能力，以及相关成本的任何增加；

•我们扩大组织内部使用的能力；

•我们吸引和留住客户，以及增加向现有客户销售模型、平台和应用的能力；

•我们有效管理第三方服务提供商关系的能力，以及对这些提供商的关键基础设施和服务的依赖；

•我们为模型、平台和应用，或竞争对手为其产品，推出新功能、集成、能力和改进的时间及成功程度；

•我们在开发和发布模型时实施的安全及风险缓解措施，包括由此造成的模型开发或发布延迟，或者出台影响前沿 AI 模型开发或发布方式及时间的法律、法规或标准；

•我们使模型、平台和应用获得广泛接受及使用的能力；

•竞争格局变化，以及具有竞争力的公司、模型、平台和应用的出现；

•安全漏洞、技术困难，或我们的模型、平台或应用中断；

•实际或被认为存在的对机密、专有、个人或敏感数据的不当或未经授权的使用、披露或访问；

•竞争或其他原因造成的定价压力；

•不利的诉讼判决、其他争议相关和解款项，或其他诉讼相关成本；

•招聘员工的数量；

•向员工、董事或顾问授予股权奖励或奖励归属的时间；

•股权奖励的归属及结算，包括 RSU 结算时为员工代缴税款所用的现金，以及股份支付费用的确认；

•我们维护、保护和提升品牌的能力；

•外币相对于美元贬值；

•我们行业立法或监管环境的变化及持续的不确定性；

•政府监管机构的执法，包括调查、程序、罚款、命令、认定或同意判令；

•新市场和现有市场中的法律及监管合规成本增加；

•潜在收购业务、人才、技术或知识产权所涉费用的成本和发生时点，包括可能重大的摊销成本及可能的减记；

•灾难性事件，以及由此造成的模型、平台和应用可用性中断；以及

•美国或非美国市场的一般经济状况，包括地缘政治不确定性和不稳定，以及其对软件支出的影响。

上述任何一项或多项因素，或本“风险因素”一节中的其他因素，都可能导致经营业绩或其他关键指标大幅波动，使业绩低于我们的财务指引、其他预测或分析师及投资者的预期，并导致 A 类普通股市场价格下跌。

我们的某些运营指标受假设和局限影响。因此，这些指标可能无法准确反映实际表现或未来业绩。

我们的某些运营指标，例如年化收入运行率、净收入留存率、客户数量和 Claude 的成功率，基于多项假设并受到多种局限，使用内部系统和工具的数据计算，未经第三方独立核验，存在固有的测量局限，可能无法准确反映实际结果，也可能无法准确指示未来或预期结果。

年化收入运行率不能替代按公认会计原则（GAAP）编制的收入，也不是收入预测。由于年化收入运行率将此前28天的按用量计费金额及单月的订阅费用年化，它假定这些计量期间内的活动以相同速度持续整整一年。由于它对较短计量期间进行年化，在使用量季节性较高或较低的期间测得的年化收入运行率，例如我们通常在夏季和冬季节假日及休假期间经历的使用量下降时测得的数值，可能与其他时点测得的数值明显不同，而且无论哪种情况，都可能不对应我们在任何季度或财政年度最终确认的收入。我们的实际历史收入和未来收入可能与这一指标存在重大差异。按用量计费和订阅收入均可能在各期间波动，尤其是按用量计费收入，如果客户减少、限制或不扩大使用量或支出，或转而使用价格较低的模型，可能大幅波动或下降；客户可能因竞争产品、价格变化、客户预算或 AI 投资战略优先事项变化、季节性或整体经济状况而采取这些行动。此外，维持和增长这类收入取决于我们能否持续提供处于 AI 能力前沿的模型，而我们可能无法做到。我们维持前沿地位的能力或决定，也可能受到开发和发布模型时实施的安全及风险缓解措施影响。近期年化收入运行率的增长，部分也由初始客户的快速采用和扩大使用推动，这往往是早期采用阶段和 AI 市场初期的特点，可能无法持续；随着收入基数扩大、市场成熟以及其他因素影响，我们预计年化收入运行率的增长率将逐渐下降，而且可能大幅下降、下降速度快于预期。此外，我们的年化收入运行率已包括、并预计将继续包括来自我们随后确定违反使用政策或商业条款使用模型、平台和应用的客户的款项。识别出此类使用后，我们会设法限制或终止客户的访问权限；然而，由于检测、调查和执行需要时间，我们在任何计量日的年化收入运行率均包括尚未被限制或终止访问的客户的款项，而这些客户在被限制或终止访问后，预计不会再产生相关收入。持续执行相关措施可能降低未来期间的收入、年化收入运行率和增长率。参见“我们的经营业绩可能在各期间之间大幅波动，包括由于战略投资决策和大量算力相关支出，从而可能导致 A 类普通股市场价格下跌”。因此，任何计量日的年化收入运行率并不代表历史收入，也可能不代表未来任何期间的收入。

确定过去十二个月（TTM）收入达到或超过100,000美元的客户数量，是基于我们的内部记录，并涉及判断，包括确定哪些账户应合并视为同一组织所有。我们采用最新的客户记录计算该指标，对哪些账户属于同一组织的判断可能随时间变化，包括因收购及账户整合而变化。我们没有单独定义或在内部跟踪“企业”客户这一类别，也不以客户是否属于“企业”为依据进行内部分类或衡量。由于在我们产品上支出100,000美元或以上通常是组织使用而非个人使用的特点，本招股说明书全篇以过去十二个月收入达到或超过100,000美元的客户数量及收入，衡量企业对 Claude 的采用和参与程度，包括提及“企业客户”和“企业采用”的地方。因此，这一指标可能无法精确对应通常会被归类为企业的组织群体，可能高估或低估这一群体。

本招股说明书提及 Claude 的某些成功率及类似 AI 性能指标，使用由我们开发和维护的内部基准进行测量。这些基准反映我们专有的测试方法，并基于我们选择的任务、数据集和评估标准。采用不同任务、数据集、评估标准或计算环境评估模型的客户、研究人员或其他第三方，可能无法复现这些内部基准得出的性能结果。因此，这些指标可能与特定客户或用户在其具体部署环境或使用场景中的性能结果存在重大差异，不应被视为任何客户或用户将取得结果的指示。由于不同开发者的 AI 性能基准方法差异很大，我们测得的此类性能指标也可能无法与其他 AI 开发者报告的同名或类似指标相比，直接跨公司比较可能具有误导性。

投资者应结合计算这些指标所采用的假设、流程及其产生的局限来考虑这些指标。此外，我们的内部系统和工具存在多项局限，可能导致包括公开披露指标在内的指标发生意外变化。而且，某些运营指标部分基于第三方合作伙伴向我们报告的数据。如果用于跟踪这些指标的内部系统和工具，或第三方合作伙伴报告的数据，低估或高估表现，或包含算法或其他技术错误，我们报告的数据可能不准确。虽然运营指标基于我们认为对适用计量期间合理的估计，但这些测量存在固有挑战。我们也可能在可行范围内不时改进或调整某些运营指标的跟踪方法，包括为提高整体准确性、更好地与管理层对业务及运营表现的看法保持一致，或因收购而调整。任何此类更新都可能使某些业务和运营趋势发生变化，并影响跨期间可比性。投资者不应过度依赖这些指标来判断未来或预期结果。此外，这些指标可能不同于其他公司列示的同名指标，无法与其相比。关于运营指标的更多信息，请参见“管理层对财务状况和经营业绩的讨论与分析”和“业务”两节。

我们的业务面临不断演变且不确定的监管和政治环境，这可能增加成本、限制运营，或不利于对我们模型、平台和应用的需求。

AI 技术的开发、部署和使用，在多个司法辖区受到快速演变且日益复杂的法律、法规和政府审查约束。美国以及我们经营业务或分销模型、平台和应用的其他国家的政府及监管机构，已经提出、颁布或正在考虑涉及 AI 模型开发和部署、数据使用与隐私、透明度、安全、消费者保护、内容生成、知识产权、网络安全、出口管制及竞争的立法、法规和指引。例如，欧盟《2024/1689号 AI 规例》（“欧盟 AI 法案”）于2024年8月生效，并将在过渡期后全面适用，对在欧盟投放市场或投入使用的 AI 系统和通用 AI 模型施加了一系列义务，包括透明度、风险管理和治理要求，并规定对违规行为处以重大处罚。在美国，AI 监管框架仍然碎片化且不确定，联邦政策举措不断演变，围绕行政行动范围及持久性的争论持续，针对 AI 开发和使用的州级法律及提案日益增多。例如，包括纽约州和加利福尼亚州在内的多个州已通过 AI 安全法律。更广泛而言，美国拟议立法考虑扩大政府对 AI 的监督，包括可能实行国有化、对前沿 AI 系统规定强制关闭或停止要求，或采取其他战略措施以阻止或管理人工超级智能的发展。此外，2026年6月，美国联邦政府发布行政命令，为前沿 AI 模型开发者在部署此类 AI 技术前与政府接洽建立自愿框架，指示联邦机构加强网络防御，并优先打击对 AI 的犯罪性滥用；尽管该框架是自愿的，并未针对 AI 模型开发或部署设立强制性政府许可、事先核准或审批要求，但它反映出联邦政府日益关注前沿 AI 的国家安全影响，而且后续可能出台更多行政或立法行动。如果颁布此类行政或立法行动来监管 AI 技术，可能限制我们的业务运营方式。

我们也一直倡导，并预计将继续倡导，对前沿 AI 进行监管和监督，包括主要针对利用 AI 加速 AI 开发的全行业标准，以使 AI 能力的进步不至于快于支撑这些能力所需的安全、对齐和安保实践；我们还提议与美国政府及其他前沿 AI 开发者合作制定安全标准。我们所倡导的此类监管或其他措施一旦采用，也将适用于我们，并可能增加合规负担，限制产品开发或部署的灵活性，影响新模型开发或发布的方式和时间，或以其他方式放缓增长。这些措施对 AI 能力进步速度及我们业务的影响尚不确定，将取决于最终采用的具体要求，以及安全、对齐和安保实践与模型能力同步进步的程度。我们无法保证政策制定者会采用我们支持的方法，我们的倡导过去曾引起批评、更严格的审视或其他挑战，未来也可能继续如此。

不同地区的 AI 监管方法也存在显著差异，并可能受到当地政治、经济、社会或环境因素影响。在某些司法辖区，公众对 AI 系统可能替代劳动力、自动化被认为造成的社会影响，或 AI 开发和部署的环境足迹的担忧，已经或可能促成限制性立法或其他政府行动。特别是，如果由于采用 AI 或相关原因，工作岗位被替代的速度实际或被认为迅速加快，政府或其他监管机构可能介入，放缓 AI 采用速度、限制其使用，或采取其他提高 AI 系统开发、部署或商业化成本的行动。即使没有任何法律或监管要求，我们也可能不时自愿采取行动，以缓解此类替代的影响。任何此类行动都将带来额外成本和支出，我们可能无法获得相应商业利益，也无法保证这些行动能够有效减少与岗位替代有关的损害，或缓解相关声誉、监管或政治风险。

美国及其他西方司法辖区日益严格的 AI 监管，可能使监管较少环境中的竞争对手得以更快创新、扩大规模及部署 AI 技术，进而可能使其随着时间推移变得更加先进，并构成更大的竞争或战略威胁。尤其是，美国和中国在 AI 开发领域日益加剧的战略竞争可能导致监管方法分化，美国可能限制 AI 公司与中国实体或市场的互动，中国也可能采取对等措施，限制对源自美国的 AI 模型、平台和应用的获取或需求。

由于这些及其他监管变化，我们的业务可能受到广泛的监管限制、义务或约束，包括但不限于：

•对某些 AI 使用场景、应用或部署环境施加限制、条件或禁令；

•要求在特定市场或针对特定客户修改、限制、推迟或撤回特定模型、功能或功能特性；例如，2026年初，美国战争部表示，可能援引《国防生产法》，强制我们取消对模型用于自主武器及大规模监控所设的限制；

•更严格的透明度、文档、审计、治理或人工监督义务；

•依据知识产权、隐私或其他框架，对用于训练或运行 AI 系统的数据收集、使用、传输、本地化或保留施加限制；

•强制性安全、风险管理或评估框架、认证或审批，包括要求在模型开发、训练或发布前接受独立第三方审查或批准；例如，2026年9月，一名州总检察长在一宗指控对未成年人造成伤害的未决诉讼中，请求法院禁止一家 AI 公司在没有独立第三方防护措施和批准的情况下开发新 AI 模型；

•对数据中心开发或扩建的限制，包括许可、分区规划，或能源及用水限制；

•更严格的能源效率、可持续性或环境合规要求；

•对 AI 模型跨境部署、获取或商业化的限制，包括通过出口管制、国家安全认定或其他政府措施，限制我们在某些市场或向某些客户销售模型、平台和应用的能力；例如，2026年6月，美国商务部对我们的 Fable 5 和 Mythos 5 模型施加全球出口限制，在我们更新防护措施后这些限制被解除，未来其他模型也可能受到此类或类似出口限制；更多信息请参见“政府贸易管制，包括出口和进口管制、制裁、海关要求及相关制度，可能使我们承担责任或丧失承包资格，或限制我们在某些市场竞争的能力”一节；

•针对 AI 的税收、费用、报告义务或其他财务负担；或

•对我们或客户及合作伙伴业务具有重大意义的活动实行全面禁止或暂停。

由于 AI 监管快速且碎片化地发展，包括受到政治考量、公众情绪及地缘政治动态的推动，我们将无法充分预见现有法律将如何解释或执行、新法律框架将如何演变，或不同司法辖区的监管制度未来将趋同还是分化。遵守新增或变化的要求可能需要对研发、合规系统、运营流程或本地化产品服务作出大量投资；为应对冲突或不一致的法律义务，我们可能需要调整或限制在某些司法辖区的活动。此外，影响客户或合作伙伴的监管行动，包括限制其开发、部署或商业化 AI 赋能模型、平台或应用的能力，可能间接降低对我们模型、平台和应用的需求。任何实际或被认为未遵守适用法律法规的情况，或合规成本或复杂程度的任何显著上升，都可能导致诉讼、执法行动、处罚、声誉损害、产品服务采用延迟或减少，或对业务、财务状况和经营业绩产生其他不利影响。

此外，随着 AI 系统更加复杂，围绕其是否具有或可能发展出感知能力或道德地位的新兴争论，可能引发监管要求、公众压力或倡议行动，限制我们开发、训练、部署或修改模型的方式，增加成本或影响声誉，而无论这些哲学和科学问题最终如何解决。另外，鉴于我们专注于前沿 AI 开发，以及我们对待模型感知能力和道德地位的方式，我们可能因这些争论面临更严格审视或压力，并可能选择采用超出现有法律要求的模型开发、部署或修改政策、防护措施或限制，从而约束运营、增加成本，或限制模型、平台和应用的商业潜力。如果我们无法管理上述风险，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

我们向政府实体和受高度监管组织的销售面临挑战与风险。

我们的客户包括美国及非美国政府机构。在本招股说明书列示的各期间，政府机构合同收入合计均低于我们收入的2%；然而，下述风险，包括本风险因素所述政府行动，并不限于直接来自政府机构的收入，还可能影响我们与商业客户及合作伙伴的关系。向政府机构销售涉及额外风险，包括但不限于：

•政府财政或采购政策变化，或可用于一般商品和服务采购、或专门用于我们的联邦政府合同的政府资金减少；

•政府项目或适用要求变化；

•我们与政府实体就商业条款达成一致的能力，包括模型、平台和应用的获准用途；

•向我们的员工授予人员安全许可的限制；

•我们维持履行美国及非美国政府机构涉密合同所需设施安全许可的能力（如适用）；

•政治环境变化，包括政府领导层更迭前后的变化，以及由此产生的不确定性或政策、优先事项及相应资金的变化；

•政府对我们公司或技术的态度变化；

•与政府采购有关的上诉、争议或诉讼，包括但不限于落标者就政府可能或已经授予我们或合作伙伴的合同提出投标异议；

•新法律或法规出台，或现有法律法规变化；

•预算限制、政府支出削减、依据持续拨款决议运营、政府停摆造成的中断，或联邦政府及其某些部门和机构拨款中断造成的类似措施和限制；

•第三方对政府客户待定、新签或现有合同的影响或竞争；

•有关安全或隐私问题的法律义务、政治或社会态度变化；

•政府拨款或采购流程可能延迟或变化，包括因战争、恐怖事件、自然灾害和公共卫生问题等事件所致；以及

•其他我们无法控制的因素造成成本增加、意外成本或未预期的延迟。

任何上述或其他事件或活动，都可能使政府及政府机构推迟、暂停、取消合同或寻求修改合同，未来不与我们订立合同或不购买我们的模型、平台和应用，削弱我们争取未来合同的能力，损害我们与同样向政府销售模型、平台或应用的合作伙伴和客户的关系，或使现有及新政府客户就我们提供的服务或向我们采购而支付的款项减少或付款时间发生变化。上述任何情况都可能对我们的前景、业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

例如，2026年2月，为回应我们公开表示技术不应用于大规模国内监控或完全自主武器的立场，美国总统表示，他已指示所有联邦行政机构停止使用我们的技术。与此同时，战争部长指示战争部将我们列为“国家安全供应链风险”，并就与我们的往来表示：“立即生效，任何与美国军方开展业务的承包商、供应商或合作伙伴均不得开展任何商业活动。”2026年3月4日，战争部向我们发出两封信，一封依据《美国法典》第10编第3252条，另一封依据《联邦采购供应链安全法》（“FASCSA”）第4713条，声称我们的模型、平台和应用构成供应链风险。上述行动在本文中定义为“受质疑行动”。我们在 Anthropic PBC 诉战争部等案（加利福尼亚北区联邦地区法院）及 Anthropic PBC 诉战争部等案（哥伦比亚特区巡回上诉法院）中，强烈质疑这些受质疑行动。我们首先取得加利福尼亚北区联邦地区法院的命令，初步禁止战争部实施其指令及依据第3252条将我们认定为供应链风险，并初步禁止其他被告机构在诉讼最终解决前执行总统指令；随后于2026年8月27日取得该法院的命令，在很大程度上作出对我们有利的简易判决。法院裁定，受质疑行动是为惩罚受美国宪法第一修正案保护的言论而采取的报复行为，并侵犯了我们依据美国宪法第五修正案正当程序条款享有的权利。法院还裁定，战争部长的行动，尤其是涉及《美国法典》第10编第3252条的行动，超越法定权限、违反法律且武断任性，因而违反《行政程序法》。法院作出了总体上对我们有利的最终判决。被告就初步禁令提交了上诉通知。然而，哥伦比亚特区巡回上诉法院驳回了我们的动议，即要求在实体审查期间暂停战争部长依据第4713条将我们认定为供应链风险。2026年9月25日，该巡回上诉法院以2比1的分歧裁决驳回我们的复审申请，裁定战争部依据第4713条作出的供应链风险认定适当，且未侵犯我们依据第一修正案及第五修正案正当程序条款享有的权利。我们已申请全院复审，请求哥伦比亚特区巡回法院全体法官审查合议庭的裁决。我们无法预测这些诉讼的最终结果。虽然我们继续与政府机构合作，但无法确定诉讼结果不会不利于我们向政府机构及其他向美国政府销售产品和服务的客户销售的能力，进而对业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

此外，2026年6月，美国商务部对我们的 Fable 5 和 Mythos 5 模型施加全球出口限制，在限制解除前，我们对所有客户禁用了这两个模型，详见“政府贸易管制，包括出口和进口管制、制裁、海关要求及相关制度，可能使我们承担责任或丧失承包资格，或限制我们在某些市场竞争的能力”一节。未来可能再次实施类似限制。

无论诉讼最终结果如何，上述各项都可能造成重大声誉损害，包括负面媒体报道、公众审视，以及现有和潜在客户、合作伙伴、员工和投资者的负面看法。这些看法可能使包括商业企业和国际客户在内的客户推迟或放弃购买我们的模型、平台和应用，或在与我们合作时增加尽职调查、合同限制或终止权。此外，这些事态可能使更广泛的市场对我们长期在某些领域经营的能力产生不确定性，导致需求波动加大、交易对手与我们达成长期或战略安排的意愿下降，以及投资者情绪波动，其中任何一项都可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

政府合同投标过程可能竞争激烈、昂贵且耗时，往往需要前期投入大量时间和费用，却不能保证产生收入。政府机构通常开展大量评估，导致销售周期漫长。某些政府机构合同分阶段安排或包含选择权，每一阶段须满足某些条件，而选择权的行使具有酌情性。因此，按此类合同实际完成的工作范围及相关合同收入，可能低于合同总价值。此外，这些组织购买产品常常受到预算限制、多重审批，以及意外的行政、处理和其他延迟影响。所有这些因素都可能增加与此类客户开展业务的风险，使收入低于最初预期。

我们还必须遵守与合同订立、管理和履行有关的当地及国际法律法规。政府机构合同受到广泛、不断演变且有时复杂的法规约束，这些法规赋予公共部门客户许多商业合同中通常没有的权利。例如，政府合同通常赋予政府机构无因终止合同的权利，一旦行使，将降低合同价值及该安排产生的收入，使其低于预期。适用于政府合同的政府法规发生任何变化，都可能影响我们与政府实体订立合同的能力或合同的盈利能力。

我们的子公司 Anthropic Public Institutions, LLC 必须维持设施安全许可，才能履行美国联邦政府涉密合同，并必须遵守国家工业安全计划要求。未遵守要求可能导致其设施许可被撤销。如果 Anthropic Public Institutions, LLC 无法维持设施安全许可，我们可能无法投标或赢得新的涉密合同，要求此类许可的现有合同也可能被终止，其中任何一种情况都可能不利于我们的业务、财务状况和经营业绩。

政府机构合同还要求对承包商的行政流程及其他合同相关合规义务进行审计和审查。违反政府合同、未遵守适用法规、未取得或维持所需设施和／或安全许可，或政府审计或审查作出不利发现，都可能导致合同终止、声誉损害或其他不利后果，包括今后无资格向政府机构销售、政府拒绝继续购买订阅，或罚款、民事或刑事责任，从而可能不利于经营业绩。

我们依赖数量有限的云服务提供商和供应商，其中一些与我们存在战略及投资关系，同时也是我们的客户；这形成了复杂关系，可能引发利益冲突，并不利于我们获取算力。

我们依赖数量有限的云服务提供商（CSP），即 Amazon.com, Inc.（连同其关联方，简称“Amazon”）、Google 和 Microsoft Corporation（“Microsoft”），以及博通等供应商，获得算力及算力基础设施的关键部件。这些关系受合同安排约束，虽然为我们提供了大量承诺算力，但也形成依赖和潜在薄弱环节。这些 CSP 可能发生服务中断、安全事件或产能受限，影响我们的运营。安排中的定价、算力承诺和服务水平等条款须在续约时协商，我们可能无法以当前同样有利的条款续约。将工作负载迁移到其他提供商成本高昂、耗时且运营复杂，也可能无法在避免模型开发路线图或客户服务能力遭受重大干扰所需的时间内完成。要使统一算力平台在新硬件环境下维持性能，必须投入工程资源，这意味着任何此类迁移都可能降低算力效率，在迁移期间及之后，提高支撑给定业务活动水平所需的算力和基础设施成本。

我们与这些 CSP 的关系是多层面且复杂的。Amazon、Google 和 Microsoft 通过各自关联方对我们公司进行了重大股权投资。同时，它们可能已经并可能未来继续向其模型、平台或应用与我们竞争的公司进行股权投资、提供融资或其他支持。这些 CSP 也是我们的客户，购买我们的智能服务供内部使用或用于其自身产品和服务。其采购决策可能受自身竞争产品影响，从而影响对我们智能服务的需求。此外，Amazon、Google 和 Microsoft 均为全球最大科技公司之列，各自拥有规模庞大的 AI 研发项目、与我们竞争的 AI 驱动模型、平台和应用，其战略利益可能与我们并不完全一致。它们各自通过云平台提供 AI 服务，并开发和部署竞争性 AI 模型。我们通过这些云平台提供部分模型，与其分销关系为我们创造收入，但也形成依赖，使其能够了解我们在其运营平台上的定价及商业条款，并可能影响其在定价、算力分配、服务质量、销售优先顺序和报酬结构方面的动机。如果这些 CSP 在推广、集成、优先安排我们的模型、平台和应用，或向客户提供其访问权限时，给予我们的条件不如其自身竞争产品或其他公司产品有利，包括在定价、商业条款、产品展示位置、集成、算力获取或销售激励方面，我们的竞争地位、客户采用及业务业绩都可能受到不利影响。

我们与战略合作伙伴的关系，无论是同时担任投资者、客户、分销伙伴和竞争对手的这些 CSP，还是同时担任供应商及出租方的博通，都形成难以完全预见或缓解的潜在利益冲突。这些 CSP 可能优先满足自身或其他客户的算力需求，包括其投资的竞争对手；可能通过提供商角色了解我们的运营和算力需求，并据此制定竞争策略；或可能就其平台作出商业决策，使我们的模型、平台和应用相较于其自身或其支持的其他公司产品处于不利地位。同样，博通可能优先向其他客户供应 AI 加速器和基础设施容量，改变设备租赁条款或专用设施的运营方式，或就硬件可得性和价格作出不利于我们获取其算力基础设施的决定。任何关系恶化，或 Amazon、Google、Microsoft 或博通减少对我们模型、平台和应用的支持或限制算力获取的决定，都可能不利于业务。此外，这些关系，包括任何排他或优先安排、投资联系、服务捆绑或合作举措，已引起并可能继续引起美国或其他非美国司法辖区监管机构和私人原告对反垄断或竞争法问题的审视；由此产生的调查、执法行动或被要求修改业务安排，可能成本高昂、分散精力并损害业务。

如果我们无法管理上述风险，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

我们正在推进自有数据中心基础设施建设计划，其中涉及重大资本承诺、运营复杂性和执行风险，可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

为帮助降低对 CSP 的依赖、应对可用算力限制，并获得前沿模型开发所需规模的算力，我们正在推进自有专用本地数据中心基础设施建设。这些工作包括与第三方合作伙伴订立长期租赁及合作安排，由其获取底层房地产、电力和数据中心设施，而我们租用设施内的容量，并与专业第三方运营商签约进行持续设施管理。我们还直接采购某些算力和基础设施设备，并在按我们规格、代表我们租赁和运营的专用数据中心设施中运行这些设备。例如，2026年租赁安排项下五年设备租赁的租金总额约为1,252亿美元，不含利息，按季度分期支付，付款义务通常在 AI 基础设施设备于相关数据中心设施达到“可投入服务”状态时开始。除违约情况外，协议各方在适用租赁期间不得取消2026年租赁安排。此外，我们于2026年4月为博通的利益向受限账户存入现金，以确保获得算力容量；视特定条件的满足情况，该款项可予释放或用于支付租赁义务。在某些情况下，我们可能需要为2026年租赁安排项下未来到期款项，向该受限账户追加现金。发生某些未补救的违约事件时，例如未按2026年租赁安排条款付款或履行某些义务，我们在2026年租赁安排项下相当一部分义务将被加速要求履行；虽然我们有多种资本来源，并不依赖与2026年租赁安排一并订立的《基础设施合作伙伴2026年票据购买协议》所提供的潜在融资额度，但我们届时可能不被允许选择依据《基础设施合作伙伴2026年票据购买协议》发行可转换本票，为这些义务融资。此外，我们未来可能继续直接采购此类数据中心基础设施，也可能采取其他措施扩建自有算力和基础设施，并更深入投资算力供应链，这可能显著增加前期成本，并不利于财务状况和经营业绩。有关此类租赁安排的更多信息，请参见“管理层对财务状况和经营业绩的讨论与分析：流动性及资本资源：合同义务”及“如果我们的实际算力需求与预测存在重大差异，我们可能无法获得足够算力满足需求，或可能承诺购买过多、利用不足的算力”两节。我们在大规模管理此类数据中心基础设施项目方面经验有限。成功执行这些数据中心基础设施计划要求我们招聘具有相关经验的人员，并管理复杂的多年部署时间表，以及与开发商、承包商和服务提供商的关系。

随着我们继续扩建自有算力和基础设施，并进一步纵向整合算力供应链，这些多方结构将更加普遍，使付款义务面临不同于历史算力安排的结构性时点及流动性风险。过去，我们通常从数量有限的 CSP 获取算力，并在算力可供使用时支付算力和基础设施费用。未来，我们预计将日益与更多不同交易对手分别订立安排，由各方负责算力供应链中的独立服务或投入。在许多此类安排中，一旦某交易对手履行其独立义务，我们就可能必须付款，即使其他方的延误或失误使我们无法将这些独立服务或投入整合成可部署并创造收入的可用算力。此外，交易对手可能晚于计划交付服务或投入，甚至根本不交付；单一交易对手的延迟或不交付，都可能推迟或阻止相关算力的部署。因此，我们可能发生大量现金流出，却无法及时获得可用算力，从而不利于流动性、财务状况和经营业绩。

某些数据中心基础设施安排涉及复杂的多方结构：芯片从 CSP 采购或通过 CSP 采购，由第三方融资实体出租给我们，安装在其他第三方合作伙伴获取或通过其获取的数据中心设施中，再由另一组第三方服务提供商运营。这些安排的复杂性增加了执行风险，因为链条中任何参与方的延误或失误，都可能影响最终算力的可用性或性能。

此外，为满足大规模 AI 工作负载的巨大能源需求，我们已订立、未来也可能订立涉及专用发电资产和／或电站或其他能源基础设施开发、运营或控制的安排。这些安排使我们面临新的运营、监管和环境责任，并要求具备不同于核心竞争能力的专业知识及能力。成功执行这些电力基础设施项目要求招聘具有相关经验的人员，管理复杂的多年部署时间表，以及与开发商、承包商、服务提供商和监管机构的关系，包括使项目完工进度与其预期服务的数据中心相匹配，以避免时间延误限制我们利用算力，以及从相关投资创造收入和收回成本的能力。

数据中心和电力基础设施项目的部署涉及执行风险，包括许可问题、法律变化、不可抗力、设施之间缺乏网络连接、供应链中断、劳动力短缺或承包商履约情况引发的延误；设备价格变化、设计修改或未预期要求造成的成本超支；以及设施可能无法达到规格要求或预期可靠性、效率水平的技术风险。某些安排还设有开工前必须满足的先决条件，而完工保证可能在建设完成前因贷款人行使抵押权而终止，使我们无法通过合同救济强制完成建设。某些安排还依赖于同时也是竞争对手的第三方所提供信用支持的持续有效履行；这种支持丧失或受损可能危及相关安排。向第三方数据中心开发商或硬件提供商提供的此类信用支持，我们并不因此取得直接合同权利或承担直接合同义务，但其也可能影响整体数据中心容量和硬件的可得性及成本。此外，在某些安排生效后出台的新关税或进口费用，可能作为额外成本转嫁给我们。交付给我们的算力出现任何延误或数量限制，都可能不利于业务。

数据中心容量租赁和配套设备投入具有资本密集及长期性质，造成财务风险，因为必须在设施全面投入运营前数月作出大量前期投资及长期付款承诺。如果算力或技术需求变化，我们可能发现租赁或专用基础设施不适合实际需求，而 AI 硬件或训练方法的技术变化可能使其效率低于新替代方案。与可相对动态调整算力的 CSP 安排不同，长期租赁、预留算力和专用基础设施投资的灵活性低得多，而且无论容量是否继续满足需求，都会形成长期财务义务。例如，某些专用电力和数据中心基础设施安排的初始期限为20年，设有年度递增条款，并包含照付不议的算力付款义务和无上限的燃料成本转嫁条款，在整个期限内适用，而不论实际利用情况。

我们不断加大算力和基础设施建设力度，需要大量资本支出，并正在改变业务现金流特征。通过 CSP 安排购买的算力通常在可供使用时付款，而我们预计，越来越多的算力和基础设施投资将采取资本支出及其他承诺形式，包括租赁义务，需要在相关算力投入运行很久之前支付大量前期款项。现有承诺规模庞大，随着继续扩大算力和基础设施建设，我们预计资本支出将显著增加。更多信息请参见“管理层对财务状况和经营业绩的讨论与分析：流动性及资本资源”一节。因此，我们预计在可预见的未来，这些投资将导致经营和投资活动耗用大量现金净额，无论财务表现是否改善，这些活动耗用的现金净额都可能增加。这些投资的规模和时点具有内在不确定性，可能在短期内发生重大变化，包括因决定加快或扩大建设而变化；这些变化可能迅速且显著地改变某一期间预期经营业绩及现金流。如果经营现金流和可用资本不足以支持投资，我们可能被迫以不利条款筹集更多资本，或减少、推迟、放弃计划投资，其中任何一项都可能不利于业务、财务状况和经营业绩。

如果我们无法成功执行数据中心基础设施计划，出现重大延误或成本超支，或发现所租赁、部署或建设的基础设施不能满足不断变化的需求，我们可能无法实现这些投资的预期收益，从而可能不利于业务、财务状况和经营业绩。

我们可能无法及时成功建立、扩大和部署销售及营销组织，也可能无法成功招聘、留住、培训和激励销售人员。

我们已扩大并将继续扩大直销团队。我们能否增加向现有客户销售、识别并接触新客户，以及进入美国和非美国新市场，同时重点扩大模型、平台和应用在跨部门及整个组织内的使用，除其他因素外，取决于能否成功测试新的细分市场及客户类型，通过早期客户互动验证产品市场匹配（PMF），及时有效地扩大销售运作，并在市场条件变化时迅速适应。我们在建立、管理和扩大直销团队方面经验有限。我们已经并计划继续为销售和营销项目投入大量资源，扩大相关能力，以锁定潜在客户并使模型、平台和应用获得更广泛市场采用，但不能保证成功吸引并维系更多客户。此外，发现、招聘、培训和管理销售人员需要投入大量时间、费用和精力，包括高级管理层及其他关键人员的投入，因为具备我们所需技能和技术知识的销售人才竞争激烈，这些能力包括理解和传达复杂且不断演变的 AI 使用场景、监管考量、客户对风险的敏感性，以及快速变化的产品能力。这些挑战在国际扩张中尤为突出，国际扩张需要具有国际经验、语言技能、对目标地域市场文化的理解能力，并认同使命导向文化的合资格人员。如果我们无法成功管理上述风险，前景、业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

我们会因市场机会、产品推出或改进、收购以及其他内部和外部因素，定期调整销售和营销组织。未来任何此类变化都可能使生产力暂时下降，负面影响增长率。此外，销售和营销组织薪酬结构及实施方式的任何重大变化，可能造成干扰或无效，并可能不利于收入增长。如果我们无法吸引、招聘、培养、留住和激励合资格销售和营销人员，新销售人员无法在合理时间内达到足够销售效率或始终无法达到，营销项目无效，或我们无法有效建立、扩大及管理销售组织和运营，销售额和收入的增长可能慢于预期或出现下降，前景、业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

我们采用当前市场拓展策略的历史有限，扩大和改进客户获取、互动及留存模式的努力可能不成功。

在当前业务模式下，我们销售模型、平台和应用的按用量访问及订阅的历史有限，并正在持续扩大运营和市场拓展策略。未来成功部分取决于我们能否在这一模式下继续吸引客户、帮助客户开始使用、扩大客户使用并留住客户，包括决定是否、何时及如何随时间锁定、发展和深化与个别客户的关系。扩大运营，包括招聘、培训和留住更多销售、销售工程及面向客户的人员，以及改进市场拓展策略，可能比预期更耗时、更费力，相关结果难以预测。我们的业务和运营模式尚未充分验证，采用当前方法的历史有限，使前景评估、未来增长规划及经营业绩预测变得困难。

此外，随着 AI 市场继续演变，我们的策略和客户结构使我们面临竞争及执行风险。我们围绕企业使用场景组织研究优先事项、产品路线图、市场拓展及应用 AI 团队；迄今 Claude 的传播很大程度上是自然发生的，由包括软件开发者和专业消费者在内的个体用户采用 Claude，并经常在组织内部推动更广泛采用，而非由大型直销组织驱动。相较于其他大型企业科技公司，这种方法使我们能够以更小团队扩大规模，但其假设是应用和分销足以将模型能力交付客户，且个人采用将持续转化为组织采用及扩大使用。消费业务更强、消费者用户基础更大、品牌更成熟、分销更广或客户关系更深的公司，可能选择加大对企业客户或企业场景的重视，并利用规模、资源和市场地位更有效地与我们竞争。尤其是，如果这些竞争对手通过消费应用、将 AI 功能集成到用户已使用的产品中或其他方式，争取到通常是我们企业采用起点的个体用户，我们的企业商机来源可能缩减，而以当前规模的直销组织可能无法弥补。建立大得多的销售组织，或转而投资消费者和应用层产品以争夺这些用户，需要超出现有计划的大量时间和资源，并涉及“我们面临激烈竞争，如果无法有效竞争，业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响”一节所述权衡。由于当前业务模式和市场拓展策略的运营历史有限，我们预测客户采用、扩大使用及留存模式的经验较少，客户采用模型、平台和应用或扩大使用的速度可能慢于预期。任何未能成功扩大运营，或有效执行及改进市场拓展策略的情况，都可能不利于业务、财务状况和经营业绩。

向企业客户销售涉及复杂性和风险，可能不利于我们的业务、财务状况和经营业绩。

我们的很大一部分收入来自企业客户销售。吸引、留住和扩大企业客户关系的能力，在很大程度上取决于我们能否满足其通常更高的运营、技术、安全、可靠性和合规要求。企业一般要求较高的系统正常运行时间、性能一致性、数据安全性、可审计性、内部控制和可扩展性，以及强有力的支持和服务水平。对智能体产品，这些要求可能更高：企业客户可能要求自主智能体在其环境中采取的每项行动都有详细日志，包括推理、工具调用及与外部系统的交互。如果无法按客户要求的细致程度提供日志，可能限制企业采用智能体产品或导致客户流失。如果无法交付满足这些企业级要求的模型、平台和应用，或出现中断、性能下降、安全事件或其他运营故障，我们留住企业客户并扩大合作的能力可能受到不利影响。尤其是，当我们在企业环境中部署 Claude Code 和 Claude Cowork 等虚拟协作者时，这些系统需要广泛权限，并与客户内部工具、数据及工作流程深度集成，才能有效运行。在企业环境中长时间自主运行所需的访问范围，加重了任何安全事件、未经授权行动或系统错误的潜在后果；如果客户无法确信系统的安全性、可靠性及可控性，可能不愿授予其按设计运行所需的访问权限。

针对企业客户的销售工作还涉及向个人或较小组织销售时不存在、或程度较轻的风险和挑战。这些客户通常决策周期更长，对安全、功能和可扩展性要求更高，期望服务范围更广，要求提供商承担更大比例风险，要求更高客户服务及支持水平，并期望供应商提供更灵活付款方式。我们往往需要投入大量时间和资源，让潜在客户熟悉模型、平台和应用的价值主张，这个过程面对企业客户时可能长得多。在承诺采购之前，企业还可能要求大量定制、集成支持和供应商评估，并要求超出现有产品或无法在其期望时间内交付的更多功能，包括审计日志、合规功能、安全控制和监控工具等企业级功能，这可能要求额外投资产品开发或服务能力。由于这些因素，企业销售机会要求我们为每家企业客户投入更多销售、行政支持及专业服务资源，增加成本、拉长销售周期，并将销售和客户服务资源集中于较少企业客户。我们可能投入大量时间、精力和资金进行销售，却未能取得任何销售成果。此外，许多企业通过第三方 CSP 市场采购和部署模型、平台和应用，可能使销售和部署流程更加复杂，包括依赖 CSP 的采购、安全和账单流程，以及与多个交易对手协调。因此，吸引、留住和扩大企业客户关系的能力，也可能部分取决于我们无法直接控制的因素，包括这些 CSP 的政策、优先事项和运营要求。

多种因素影响销售周期的长度和变化程度。需要向潜在客户介绍模型、平台和应用的用途及益处、采购和预算周期的酌情性、竞争性评估及采购审批流程、采购要求、合同条款法律审查，以及内部预算授权程序，都会造成销售周期波动。从识别机会到完成交易的销售周期长度，可能因客户而异且差别显著。企业销售通常比向个人或较小组织销售耗时更长。

相当一部分收入来自数量相对较少的此类企业客户关系，这增加了财务业绩的波动性。如果这些客户决定大幅减少支出，我们任何特定季度的收入都可能受到重大影响。

企业可能已就我们未提供的模型、平台和应用，与竞争对手建立深厚关系，或与生态系统中的其他方存在关系，这可能延缓销售流程，或使我们无法赢得这些企业客户。

企业客户对我们维持模型、平台和应用正常运行时间的能力尤为敏感，正常运行时间任何下降，都可能不利于我们留住企业客户并扩大合作。维持企业客户预期的正常运行时间、性能和规模，可能对整体算力提出更多要求；如果容量管理系统未能调配足够算力支持这些需求，就可能不利于我们服务所有工作负载的能力。更多信息请参见“如果我们未能管理技术运营基础设施，或在部署模型、平台和应用时遇到服务停机、中断或延迟，经营业绩可能受到不利影响”一节。

针对这些企业客户的销售策略，也取决于建立和维持有效销售组织的能力。如果未能有效管理企业销售相关风险，业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。关于人员相关风险的进一步讨论，请参见“我们可能无法及时成功建立、扩大和部署销售及营销组织，也可能无法成功招聘、留住、培训和激励销售人员”一节。

如果免费试用和免费层级等营销策略未能带来预期收益，或成本超过收益，收入增长能力可能受到不利影响。

部分用户通过免费层级或促销产品访问模型、平台和应用，我们希望逐步将其转化为付费客户。但我们未必总能成功，因为免费用户可能已满足于免费层级的有限功能、没有支持付费订阅的预算，或选择无限期使用免费产品而不转为付费套餐。免费层级可能蚕食潜在付费订阅，因为某些原本会付费的用户可能完全依赖免费访问。此外，免费提供模型、平台和应用的访问涉及算力和基础设施、客户支持及其他运营成本。提供免费访问的很大一部分目的，也是提高产品知名度、熟悉度和参与度，以及触达在商业或组织环境之外从事知识工作的个人。然而，这些收益本就难以衡量，免费使用可能无法带来预期的认知或推荐，个人采用也可能无法转化为组织采用或扩大使用。参见“我们采用当前市场拓展策略的历史有限，扩大和改进客户获取、互动及留存模式的努力可能不成功”一节。如果支持免费用户的成本超过其最终转化带来的价值，或网络效应、口碑推荐等其他收益，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

如果未能维持高质量客户支持，我们留住客户和扩大客户关系的能力可能受损，从而可能不利于前景、业务、财务状况和经营业绩。

客户依赖我们的客户支持服务解决问题，并充分实现模型、平台和应用的益处。要提供高质量支持及互动，我们必须成功协助客户部署和持续使用模型、平台和应用，解决性能问题，发掘新的使用场景并在其中部署产品，提供实际技术实施、定制和解决方案工程支持，提供培训和指引，帮助客户有效采用并扩大使用，应对互操作性挑战，以及应对不时出现的安全威胁、网络攻击和性能及可靠性问题。随着业务扩展和争取新客户，支持职能的重要性将增加。许多企业内部系统复杂，需要高度专门化支持才能充分实现模型、平台和应用的益处。如果我们未能帮助客户迅速解决问题、持续提供有效支持及赋能，或市场形成了我们未能维持高质量客户支持和体验的印象，我们维持和扩大现有及新客户订阅的能力可能受损，对企业客户尤其如此。

此外，我们的增长模式很大程度上依赖推动现有客户更深入采用并扩大使用场景。如果无法有效提供支持和集成工作，帮助客户识别、部署和扩大更多高价值场景，展示可衡量的投资回报，或将模型、平台和应用集成到核心工作流程，客户可能限制使用、不按预期水平续订或减少支出，从而显著放缓收入增长。

此外，我们无法保证能在需要时聘请足够支持人员，尤其是在销售超过内部预测时。我们预计客户基础将持续扩大，这可能对客户支持团队增加压力，需要更多人员回应客户需求。我们可能无法足够迅速地响应短期服务需求上升。如果未能招聘、培训和留住足够支持人员，提供高质量、及时支持的能力将受到负面影响，客户满意度及其对模型、平台和应用的使用和订阅可能受到不利影响。

此外，随着运营继续扩大，客户基础变得更庞大且日益全球化，我们必须能够大规模提供满足全球客户需求的高效服务；支持团队可能面临更多挑战，包括用英语以外的语言提供支持、培训和文档，以及跨更多时区提供服务。如果无法管理上述风险，业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

我们的产品和投资决策可能不优先考虑短期财务业绩，也可能不符合投资者预期或偏好，从而可能不利于 A 类普通股的市场价格。

我们的产品和投资决策在很大程度上受到以下承诺的指引：AI 安全、安全且负责任地扩展模型、平台和应用，以及提供高质量客户支持；这些承诺加上公益公司（PBC）身份，未必能使短期财务业绩最大化。虽然我们通常相信产品和投资策略将改善长期财务业绩，但我们经常作出可能、或可能被认为会负面影响短期收入或实现及维持盈利能力的产品和投资决定。例如，过去我们曾延迟新模型或功能发布、限制其可用范围、施加使用限制或约束某些功能，直至确定已完成充分安全测试、评估或缓解措施，例如通过 Project Glasswing 对 Mythos 所采取的措施，这可能对短期收入产生负面影响；未来我们可能再次如此。

我们重视 AI 安全和负责任部署，也可能要求承担大量额外成本，包括增加研发费用、增聘人员及增加基础设施，并且相较于优先考虑上市速度、更广泛访问或更宽松产品使用的竞争对手，放弃或延迟收入机会。这些决定可能减少客户采用，限制某些客户或场景的使用，或降低产品吸引力，尤其是相较于不采取类似限制的竞争对手。

此外，当我们致力于负责任地扩大模型、平台和应用的客户基础及参与度时，可能作出使短期利润或参与度低于竞争对手的产品、定价或访问决定。客户、合作伙伴或投资者可能不认同或未完全理解这些决定，并可能认为它们限制竞争力或商业潜力，从而不利于声誉、客户关系、市场采用或估值。我们无法保证长期策略最终带来更优财务表现，也无法保证这些决定的预期长期收益按预期时间实现，甚至无法保证会实现。上述任何风险都可能不利于业务、财务状况和经营业绩。

对新产品、技术和业务计划的投资可能无法带来预期收益，并可能不利于我们的业务。

我们定期决定投资新产品、技术、业务线和战略计划，包括当前核心产品之外的领域，这些投资的结果本就不确定。相关计划往往需要前期投入大量资本、研发资源和管理层精力，但其成果可能无法获得广泛市场采用、无法产生预期水平收入、成熟时间长于预期，或完全失败。此外，如果将资源从核心产品重新分配到新计划而这些计划未获成功，可能放缓现有产品增长、降低运营效率或削弱竞争地位。如果对新产品或业务线的投资未产生预期长期收益，业务、财务状况、经营业绩和前景可能受到不利影响。

其中某些计划，包括涉及实验室设施运营的生命科学研究计划，以及机器人和物理 AI 研究，要求我们从事超出作为软件和研究组织既往经验的活动，例如处理生物和化学材料、操作实验室及机器人设备，以及遵守生物安全、职业健康与安全、环境、危险材料及可能涉及的临床前和临床研究法规。这些活动使我们面临不同于核心业务的责任类别，包括工伤及环境污染责任；由此产生的任何候选药物或其他发现，都将面临生命科学行业特有的漫长、昂贵且不确定的开发及监管路径，可能永远无法产生收入。

如果我们未能管理技术运营基础设施，或在部署模型、平台和应用时遇到服务停机、中断或延迟，经营业绩可能受到不利影响。

技术基础设施的变化可能使系统和运营受到干扰。软件部署、配置变更、系统更新及新模型推出，曾造成服务中断或性能下降，未来也可能继续发生。这些干扰可能不利于服务客户的能力，并可能导致收入损失、客户流失或声誉受损。此外，我们的缓解措施和流程可能不足以防止或尽量减少系统变化对服务可用性的影响，我们也可能缺乏足够的测试、回滚程序或监控能力，无法及时发现和修复系统变更引起的问题。例如，2026年3月，我们曾因多种因素共同作用发生服务停机及一段时间的性能下降，包括使用需求迅速且显著增加、基础设施某些部分算力受限，以及其他因素。虽然我们已经并继续采取措施解决这些问题，包括迁移到更具扩展性的基础设施并改进运营流程，但未来仍可能发生类似事件。

此外，客户基础持续增长可能对模型、平台和应用提出额外要求，并可能造成或加剧运行放缓，或使其无法使用。如果使用量大幅增加，我们必须进一步扩展和升级技术及基础设施。任何使用量大幅上升也需要增加算力。由于我们根据所有工作负载的预期需求提前很久采购算力，客户需求显著加速可能使总容量不足以按计划规模同时支持全部工作负载。如果已承诺取得的算力不足，或已承诺算力组合的构成与需求预测存在重大差异，我们可能发生服务中断、响应时间变长，或限制客户和用户访问模型、平台和应用，同时用于持续模型开发的可用算力也受到约束。我们无法保证准确预测使用量可能增加的速度或时点，也无法保证及时扩展升级系统和基础设施以适应增长。如果用户无法访问模型、平台和应用，或遇到运行放缓，我们可能流失客户或合作伙伴。为保持竞争力，我们必须持续增强及改善模型、平台和应用以及底层支撑算力基础设施的响应速度、功能和特性。灾难恢复计划可能不足以应对所有方面或任何意外后果或事件，保险也可能不足以补偿可能发生的损失。

此外，Amazon、Google 和 Microsoft 提供了我们用于托管模型、平台和应用以及许多内部业务运营工具的很大一部分算力基础设施。该基础设施发生任何重大中断、我们对其访问受到限制或其他干扰，都将负面影响运营，降低模型、平台和应用的可用性及性能，并可能使无法访问或访问困难的客户流失。即使没有完全中断，Amazon、Google 和 Microsoft 的服务水平也可能影响模型、平台和应用的可用性或速度，进而影响其使用情况和客户满意度，并可能严重损害业务与声誉。

将目前由 Amazon、Google 和 Microsoft 提供的服务及基础设施迁移到另一家 CSP，需要大量时间和费用，并可能进一步中断或降低模型、平台和应用的交付水平。此类迁移可能要求重新设计部分基础设施架构、重新训练或迁移模型和大型数据集、承担数据传输及复制成本，并使系统适应新工具和配置，导致过渡期间的运营延迟及性能下降。如果 Amazon、Google 或 Microsoft 提高定价，无论出于竞争还是其他原因终止或寻求终止合同关系，与竞争对手建立更有利关系，或以不利于我们的方式修改或解释服务条款或政策，业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

此外，越来越多的算力托管在由第三方而非 CSP 代表我们租赁和运营的专用数据中心设施中，我们预计这一比例将继续增长。某些运营商经营历史有限，与大型云环境相比，这些设施的地域冗余、故障切换能力或运营工具可能较弱，因此单个设施的设备故障、冷却或网络中断，或运营商失误，都可能影响相当一部分可用容量。而且，无论托管基础设施的设施由 CSP 运营还是代表我们运营，模型、平台和应用的持续可用性都依赖于设施可靠的电力及水供应。无论是否与自然灾害或其他灾难性事件有关，公用事业中断、短缺、涨价，或在需求高峰期间被要求限电，都可能在正常业务过程中中断服务或降低服务水平。参见“支撑算力的关键投入受到限制，可能限制我们获得充足算力的能力”及“战争、恐怖主义、自然灾害、公共卫生危机、政治危机或其他突发事件，可能不利于我们的业务、财务状况和经营业绩”两节。

如果我们无法进行收购和投资，或无法将其成功整合到业务中，业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

作为业务策略的一部分，我们将继续考虑广泛的潜在战略交易，包括收购业务、新技术、服务和其他资产，以及对业务形成补充的战略投资。我们过去曾收购并持续评估在相对新兴市场经营的目标，但不能保证被收购业务会成功整合或产生大量收入。此外，我们可能为收购目标支付过高价格，或以最终无法由目标业绩、战略价值或市场条件支持的估值投资，从而可能不利于财务状况。

由于其他潜在收购方的竞争、行业整合的影响，以及收购候选对象估值可能偏高等多种原因，我们可能无法发现或完成潜在且有吸引力的战略交易。即使发现交易机会或签署相关协议，适用反垄断法和其他法规也可能限制收购目标的能力，或迫使我们剥离自身或被收购业务的全部或一部分。如果无法发现合适目标或完成收购，增长前景可能受损，也可能无法形成足够规模和技术优势以有效竞争。

收购涉及许多风险，任何一项都可能不利于业务、财务状况和经营业绩，包括：

•合适收购目标的竞争激烈，可能抬高价格，并不利于以有利或可接受条款完成交易；

•交易无法完成或交割严重延迟；

•交易相关诉讼或索赔；

•整合被收购公司的技术、运营、现有合同及人员存在困难；

•难以留住被收购公司的关键员工、业务伙伴或客户；

•将被收购公司的品牌形象与我们自己的品牌形象整合存在挑战；

•将财务和管理资源从现有运营或其他收购机会转移出去；

•无法实现交易的预期收益或协同效应，或无法在预期时间内实现；

•交易导致举债或发行股权引起稀释；

•未能识别或解决被收购公司或技术的问题、负债或其他不足及挑战，包括版权和其他知识产权、监管合规实践、诉讼、收入确认或其他会计实务，以及员工或用户问题；

•被收购公司可能对我们的公司文化产生负面影响；

•监管机构可能制定不利于被收购公司或业务的新法律或法规；

•监管机构不批准收购或业务合并，或延迟批准；

•与潜在收购候选对象分享的商业秘密或机密信息遭窃取；

•被收购公司或对新服务的投资蚕食部分现有业务；以及

•市场对收购作出不利反应。

如果我们未能应对上述风险，或过去及未来收购业务、新技术、服务及其他资产、进行战略投资和其他战略交易所遇到的其他问题，或因其他原因未能实现收购或投资的预期收益，业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

关于我们的业务、模型、平台和应用、AI 的影响及更广泛 AI 行业的负面媒体报道，可能不利于业务、财务状况和经营业绩。

随着业务增长，以及公众对我们和整个 AI 行业的兴趣增加，我们不时吸引大量媒体报道、公众评论和审视，未来也可能继续如此。这些报道和评论过去包括、预计未来也将继续包括反复出现的叙事，即 AI 可能对社会产生不利影响，包括替代或消除工作岗位、被滥用或以其他方式造成伤害，以及可能给人类带来灾难性或生存风险。我们过去曾是、未来可能继续是这类叙事的特别关注对象，而整体 AI 行业的负面报道也可能被归到我们身上，无论相关担忧是否有充分依据，或是否具体适用于我们的模型、平台或应用。关于我们、合作伙伴或更广泛 AI 行业的负面宣传，可能不利于声誉和品牌，详见“如果我们无法维持和提升品牌与声誉，业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响”一节。负面媒体报道，包括公众人物对公司作出负面或威胁性言论，无论是否准确，也可能损害品牌及声誉，降低市场对模型、平台和应用的接受度，或削弱吸引和留住客户的能力。随着品牌公众认知提高，任何引起媒体注意的问题都可能放大对声誉的不利影响。如果负面报道或公众不利看法持续或加剧，需求可能下降，品牌、业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

遵守影响上市公司的法律法规，将增加我们的成本及对管理层的要求，可能不利于业务、财务状况和经营业绩。

作为上市公司，我们承担的法律、会计及其他费用将高于非上市时期。例如，我们须遵守经修订的《1934年证券交易法》（“交易法”）、《2002年萨班斯－奥克斯利法案》（“萨班斯－奥克斯利法案”）、《多德－弗兰克华尔街改革与消费者保护法》、美国证券交易委员会（SEC）的规则和法规，以及纳斯达克全球精选市场的上市标准。除其他要求外，交易法要求我们提交有关业务及经营业绩的年度、季度及临时报告。遵守这些要求将增加法律、会计和财务合规成本，以及对系统的要求，使某些活动更耗时、更昂贵。此外，关于报告义务和公司治理披露的法律、法规及标准不断变化，给上市公司带来不确定性，可能导致合规事项持续不确定及成本上升。我们预计这些规则法规将提高董事及高管责任险的获取成本，可能被迫接受更低保额和更小保障范围，或花费显著更高成本维持相同或类似保障。因此，吸引和留住合资格人士担任董事或执行官可能更困难。

作为上市公司，我们预计将投入大量费用和管理精力，确保遵守萨班斯－奥克斯利法案第404条的审计师鉴证要求。为此，需增聘具备适当上市公司经验和专业会计知识的会计及财务人员。此外，我们可能面临股东积极主义，导致大量成本、分散管理层注意力，并以目前无法预见的方式影响业务运营。

作为上市公司，我们须在本招股说明书和向美国证券交易委员会（SEC）公开提交的文件中披露信息，业务和财务状况将更加透明可见；我们认为，这可能导致被威胁起诉或实际遭到诉讼，包括来自竞争对手及其他第三方的诉讼。如果此类索赔成功，业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响；即使索赔未发展为诉讼，或以有利于我们的方式解决，这些索赔及解决所需的时间和资源，也可能分散管理层及董事会资源，并对业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

此外，管理团队许多成员在管理上市公司、与上市公司投资者互动，以及遵守日益复杂的上市公司法律法规方面经验有限。管理团队可能无法成功或高效地管理向上市公司的转型，上市后须承受联邦证券法项下重大监管监督和报告义务，以及证券分析师及投资者的持续审视。这些新义务和相关群体将要求管理层投入大量注意力，并可能分散其对日常业务管理的注意力，从而不利于业务、财务状况和经营业绩。

战争、恐怖主义、自然灾害、公共卫生危机、政治危机或其他突发事件，可能不利于我们的业务、财务状况和经营业绩。

战争、恐怖袭击和其他政治暴力行为，或地震、火灾、飓风、龙卷风、洪水或大范围停电等重大自然灾害，可能扰乱我们的运营、移动网络、互联网、数据中心，或合作伙伴及第三方服务提供商的运营，气候变化的影响可能增加这些风险。尤其是，公司总部位于旧金山湾区，该地区以地震活动著称，火灾威胁也日益突出。此外，无论发生在美国还是其他地区，公共卫生危机、流行病、政治危机、恐怖袭击、战争及其他政治或社会动荡、其他地缘政治变化或其他灾难性事件，都可能不利于我们的运营或宏观经济状况。例如，恐怖行为、武装冲突或地缘政治紧张升级，可能使我们或第三方提供商拥有或运营的数据中心及其他关键基础设施遭到物理损坏或摧毁，并中断运行所需的电力、冷却或网络连接。上述任何事件或其他干扰对我们、合作伙伴或其他第三方的影响，都可能导致系统中断及性能下降、声誉损害、产品开发延迟、服务长期中断、数据泄露、恶意软件，以及其他安全或黑客事件，所有这些都可能不利于业务、财务状况和经营业绩。如果灾难恢复计划不足，上述风险可能进一步增加。此外，现有保险可能不足以覆盖此类业务中断造成的损失，任何事件都可能导致失去保险或保险成本上升。

如果无法确保模型、平台和应用与其他方（包括集成合作伙伴）开发的各种软件应用互操作，我们的竞争力可能下降，业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

我们的模型、平台和应用必须与多种硬件及软件平台集成，需要不断修改和增强，以适应硬件、软件和浏览器技术变化。尤其是，我们在开发模型、平台和应用时，使其能够通过 API 交互方便地集成第三方应用，包括竞争软件提供商及合作伙伴的应用。一般而言，我们依赖这些软件系统提供商允许访问其 API 来实现集成。我们通常受其标准条款及条件约束，这些条款规管软件系统的分销、运营及费用，提供商可能不时修改。如果任何软件系统提供商采取以下行动，我们的业务将受损：

•终止或限制我们访问其软件或 API；

•修改服务条款或其他政策，包括向我们或其他软件开发者收取的费用，或施加的其他限制；

•改变我们或客户访问信息的方式；

•与一家或多家竞争对手建立更有利关系；或

•开发自身竞争产品，或以其他方式优待其自身竞争产品而非我们的模型、平台和应用。

此外，我们部分依赖操作系统，包括 iOS 和 Android 等移动操作系统，以及 Apple 的 App Store 和 Google 的 Play Store 等相应应用商店，推动 Claude 应用下载。如果这些操作系统或应用商店限制应用可用性、作出降低应用功能的变化、提高使用成本、施加我们不满意的使用条款，或以不利方式修改搜索或评分算法，或竞争对手在移动操作系统应用商店中的位置比我们的应用更显眼，用户增长可能受到不利影响。任何降低应用功能或优待竞争对手应用的操作系统及应用商店变化，都可能不利于平台在各类设备上的使用。某些市场曾探索调整关于应用内可接受内容的政策。如果无法适应这些变化，可能不利于平台进入这些生态系统及在其中的使用。随着新移动设备及平台发布，不能保证某些设备会继续支持我们的平台，或有效推送应用更新。此外，要交付高质量应用，必须确保模型、平台和应用在设计上能够有效兼容多种移动技术、系统、网络及标准。我们可能无法成功与移动行业关键参与者建立或维持有助于改善用户体验的关系。如果用户在移动设备上访问或使用应用遇到困难，或我们无法适应主流移动操作系统变化，前景、业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

第三方模型、平台和应用不断演变，我们可能无法通过修改自身模型、平台和应用来确保兼容。此外，某些竞争对手可能破坏我们产品的运行或与其模型、平台或应用的兼容性，或对我们运营模型、平台和应用的能力及条件施加强大商业影响。如果竞争对手为增强竞争地位或其他原因，以降低我们产品功能或优待竞争模型、平台或应用的方式修改产品或标准，我们的模型、平台和应用与其产品的互操作性可能下降，业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。此外，如果未来不被允许或无法与这些及其他第三方应用集成，业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

我们面临的许多风险相互关联，可能叠加或在业务中引发连锁不利影响，从而放大总体影响。

如本“风险因素”一节所述，业务和运营面临诸多风险及不确定性，其中许多相互关联，一项风险事件发生可能加剧或触发其他风险事件，合并影响可能显著大于任何单一事件的孤立影响。例如，知识产权法律的不利变化，或版权及其他诉讼的不利结果，可能要求修改、重新训练或限制模型能力，提高成本并降低模型、平台和应用的性能或竞争力，进而损害客户需求、收入、声誉和品牌。此外，算力可得性或成本约束也可能限制开发和部署先进模型的能力、延迟产品发布、降低服务可靠性并不利于收入增长，同时影响客户信任及对产品的看法。如果收入增长受限且缺乏足够额外资本来源，我们可能无法获得所需算力或投资人才，以维持技术前沿地位或支持客户，也可能违反经修订及重述的信贷协议及某些商业协议项下的契约条款或发生违约。如果违反这些契约或发生违约，可能触发交叉违约、加速偿还义务、限制资本获取，并进一步约束运营和增长，从而可能放大其他财务、运营及声誉风险。由于这些及其他风险可能以复杂且难以预测的方式相互作用，尤其在技术变化、监管演变及新兴业务模式构成特点的快速发展行业中，我们可能无法预见或有效管理所有潜在后果。如果某项风险触发或加剧其他风险，或多个不利事件同时或接连发生，前景、声誉、业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

与隐私、网络安全和知识产权有关的风险

某些版权法原则及开源许可的合同解释对现代 AI 模型训练的适用仍不确定。

截至目前，美国及非美国法院尚未就某些版权法原则和开源许可合同解释如何适用于现代 AI 模型训练作出权威性解决。我们善意相信，对用于我们的 AI 模型、平台和应用内部或与之配合使用的训练数据，我们拥有或持有充分的合法权利和／或抗辩依据；这一信念部分基于我们认为，使用或获取这些训练数据构成版权法原则下的“合理使用”。此外，美国以外某些司法辖区的版权法一般不承认合理使用，我们对类似例外的依赖，受这些司法辖区不断变化的条件以及不利或尚未确定的司法解释约束。如果法院不认同我们关于使用或获取训练数据构成合理使用的看法，或以其他方式认定其违反版权法，例如采用下文定义的 Bartz 案的推理，包括但不限于在目前针对我们或行业其他公司的诉讼中作出此类裁决，业务可能受到不利影响。特别是，涉及其他 AI 开发者的诉讼中的不利裁决，无论案件具体事实、数据实践或法律理论如何，都可能形成广泛适用于全行业的法律先例或版权法解释，限制训练、开发或部署 AI 模型的能力，即使我们的数据采购及使用实践不同。这些结果可能限制某些类别训练数据的获取、收窄可用法律抗辩的范围，或对整个 AI 行业施加新的许可、合规或运营要求。例如，如果无法依赖合理使用原则获取受版权保护作品来训练模型，可能必须支付巨额费用取得训练数据许可，或进一步开发模型、平台和应用及分发以相关争议数据训练的模型的能力可能受到不利影响。此外，针对我们或行业其他公司的不利裁决，可能导致禁令救济，限制使用或分发以争议数据训练的模型，或要求以巨大成本从头重新训练受影响模型。如果无法管理上述风险，业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

我们受到复杂且不断演变的隐私和数据保护法律、法规及其他法律义务约束，任何实际或被认为未遵守这些义务的情况，都可能不利于业务、财务状况和经营业绩。

我们受到欧盟、美国及其他司法辖区的一系列法律法规，以及涉及隐私、数据保护和数据收集、使用、传输、存储及其他处理的法律义务约束。这些法律、法规和义务因司法辖区而异，包括《2016/679号通用数据保护条例》（“GDPR”）等综合框架、施加行业特定义务的法律，以及对处理特定类型数据（如被视为敏感的个人数据）设定具体要求或限制的法律。这些义务尚未统一，范围不断演变，带来技术和运营上的复杂性及挑战，并可能相互冲突，或施加重叠、不一致的义务。此外，这些法律法规，以及最初并非为隐私或数据保护而制定的其他法律法规，随着适用于 AI 等新技术而持续演变，其解释或执行方式可能不一致、不明确、新颖，或受较大监管裁量影响。另外，原告、集体诉讼律师、州总检察长及其他索赔方持续就数据处理、隐私及网络安全向人工智能公司提出索赔；我们也可能面临类似争议，形式可能包括隐私、网络安全、违约、侵权或其他索赔。新的或不断演变的法律法规、监管解释、索赔、现有法律法规对我们新颖或不一致的适用方式，或不断变化的合同及其他法律义务，包括进入新市场或推出新产品时产生的义务，可能要求修改模型、平台和应用、政策及做法，延迟或限制某些功能的开发部署，增加合规和诉讼成本，并导致罚款或处罚。

我们的合规义务、支出及相应风险敞口，可能因客户访问和使用模型、平台和应用的方式而异，包括通过第一方产品或第三方分销渠道，也可能因相关产品所处理数据的性质而异。例如，个人、监管机构和其他方为行使隐私或数据保护法项下权利而向我们提出的要求，可能使成本及监管风险敞口有所不同。处理适用法律视为敏感的数据，可能使我们承担额外义务、限制或风险。在服务开发、部署和改进过程中，包括模型训练、改进和推理，我们曾面临并可能继续面临运营错误，或关于使用、处理个人、敏感或机密数据等数据不符合义务的索赔或指控。

如果未能保护数据，使其免受机密性、完整性或可用性风险，可能产生法律义务，例如通知个人、监管机构或客户的义务，进而带来额外法律及声誉风险。

我们、员工或代表我们行事的第三方，任何实际或被认为未能或无法遵守适用隐私及数据保护要求、合同承诺，或有关数据实践的公开声明的情况，都可能导致调查、诉讼、罚款、处罚或其他责任；要求改变模型、平台和应用、政策或做法；降低客户需求或损害声誉；要求作出可能使我们面临声誉和法律风险的公开披露；并以其他方式不利于业务、财务状况和经营业绩。

我们为 AI 安全而处理个人和敏感数据，任何实际或被认为未遵守适用于此类处理的法律及监管义务的情况，都可能不利于业务、财务状况和经营业绩。

我们对 AI 安全的承诺要求在某些情况下访问、收集和处理个人及敏感数据。虽然有关处理这些数据的方法和机制旨在改善 AI 安全，但也要求我们遵守不断演变的行业实践和法律法规，并使我们面临更高的敏感数据处理风险，例如在发生安全事件、未经授权访问或处理数据时，伤害或诉讼风险更高。此外，原本并非针对 AI 安全制定的法律法规正被用于 AI 安全领域，其解释或执行可能日益呈现不一致、不明确、新颖或具有较大监管裁量的特点。任何实际或被认为未遵守 AI 安全要求的情况、我们为 AI 安全而处理个人或敏感数据的行为，或涉及这些数据的任何实际或被认为发生的安全事件，都可能导致调查、诉讼、罚款、处罚或其他责任；要求改变政策或做法；降低客户需求或损害声誉；要求作出可能使我们面临声誉和法律风险的公开披露；并以其他方式不利于业务、财务状况和经营业绩。

任何安全漏洞或其他事件，包括影响我们或服务提供商、供应商、客户的网络、系统或数据的事件，都可能不利于业务、财务状况和经营业绩。

我们存储、经手并以其他方式处理机密、专有及个人信息，客户也使用模型、平台和应用处理同样敏感的信息。我们遭遇安全风险、意外数据暴露或访问、网络攻击，以及其他试图未经授权访问我们的信息、站点、网络、系统、模型、平台和应用的行为。这些行为已经并可能继续导致我们或第三方服务提供商的安全措施被突破；站点、网络、系统及账户遭未经授权访问；属于我们、客户或其他方的个人、机密或专有信息被未经授权访问及侵占；病毒、蠕虫、间谍软件或其他恶意软件通过模型、平台和应用、网络或系统传播；内容被删除或修改；未经授权内容在模型、平台和应用中显示；运营中断、扰乱或故障；以及其他风险。

我们过去曾面临、未来可能继续面临网络钓鱼及其他网络攻击风险，包括来自国家和国家支持行为者的攻击，其复杂程度及数量不断提升，可能本就难以发现。专有模型权重、公司及财务数据和其他核心知识产权，是国家支持的间谍活动及窃取行为价值极高的目标，安全研究人员已将前沿 AI 公司认定为非美国情报机构的优先目标。这类国家支持行为者针对我们的行动很可能随时间增加，尤其随着我们开发具有下一代能力的模型，它们可能专门针对未向公众发布或暂未向公众发布的模型。例如，鉴于 Mythos 先进的网络漏洞发现能力，国家支持行为者可能专门对其发动网络攻击。

我们的安全能力持续演进，安全计划的某些方面可能不足以全面应对最复杂的恶意行为者，包括资源充裕的国家或国家支持团体，尤其是在这些团体开发或取得更强技术时，其中可能包括具有类似 Mythos 所展示攻击能力的 AI 技术。尽管我们正积极投资并增强安全基础设施和控制措施，但在持续提升安全防护成熟度的过程中，过去曾在防御存在已知局限或缺口的情况下运营一段时间，未来也可能如此，而且任何信息安全计划都无法保证防止所有可能事件。我们无法保证防止或充分发现并抵御影响系统的所有网络攻击及其他网络安全事件，包括国家及国家支持行为者造成的事件。模型权重被未经授权外传，可能让对手跳过大量研究投入、消除我们的关键竞争优势；如果恶意行为者获得该技术，还可能引发国家安全担忧。此外，如果未经授权行为者取得模型权重，可能在使用政策、安全机制或监控框架之外部署模型，促成防护措施原本旨在防止的有害或滥用情形，并可能使我们因开发这些能力而受到监管、声誉或公众层面的审视。

我们曾面临并预计将继续面临内部威胁风险，以及与招聘流程、身份核验、远程工作环境和被攻陷设备有关的漏洞，这些可能让人未经授权访问敏感系统或信息。有人以虚假身份求职，或怀有别有用心或恶意动机，试图到我们及所依赖第三方任职；我们过去已成为此类人员的目标，并预计未来仍将如此。我们还面临一种风险：拥有系统、模型权重或其他敏感信息合法访问权限的员工、承包商或其他人员，在加入后可能被渗透，包括国家支持行为者、竞争对手或其他方招募、贿赂、胁迫或以其他方式诱使这些人员，或攻陷其凭证或设备，以侵占敏感信息、实现未经授权访问，或向系统、模型或产品引入漏洞。由于获准访问模型权重及其他核心知识产权的人员尤其具有目标吸引力，加上远程和分布式工作环境，以及某些关键流程依赖第三方供应商，可能限制我们察觉此类行为，我们可能无法防止或及时发现这些内部威胁。此外，在我们经营，或供应商、托管基础设施设施的运营商所在的某些司法辖区，这些人员、供应商或运营商可能被法律强制要求以违背我们利益的方式配合政府部门，包括情报及安全机构，例如提供系统、数据或模型权重的访问权限。这些司法辖区的法律可能禁止受影响方通知我们此类要求，并使我们只有有限或根本没有提出异议的能力；由于这种配合在当地可能合法，且涉及人员在授权权限内行事，内部威胁及其他安全控制可能无法发现。

我们也已看到并预计将继续看到全行业的软件供应链漏洞及攻击，这些可能影响我们或第三方系统，或模型、平台和应用的安全性。全球地缘政治紧张或武装冲突可能加大风险。因此，我们可能无法防止或及时发现所有访问或外传敏感信息的尝试，包括来自拥有大量技术、财务或地缘政治资源的行为者的尝试。

随着继续开发部署新功能，包括融合 AI 的功能，系统面临额外或不断演变的安全风险，包括源于新出现或尚未充分理解的 AI 特有威胁路径的风险。这些威胁包括通过恶意输入操纵模型行为的提示注入攻击、通过系统性 API 查询复制或逆向工程专有模型的尝试、旨在导致模型故障或误分类的对抗性输入、可能破坏模型完整性的恶意训练数据污染，以及持续集成和部署流水线中的漏洞；这些漏洞可能让内部人员或其他行为者注入恶意代码，并随后通过 AI 辅助开发工作流程传播或放大。此类攻击可能难以发现，传统网络安全防御可能无法应对，并可能需要专门知识、技术及基础设施缓解。此外，由于我们及更广泛市场对 AI 相关安全风险和缓解技术的理解仍在发展，依赖 AI 的功能可能尤其容易出现意外漏洞。缓解上述风险的努力可能产生误报，使我们错误地限制或阻止某些用户访问技术，从而可能引发诉讼或监管行动。

此外，智能体产品与外部工具、API、数据库、代码仓库及其他第三方系统交互，形成不同于传统 AI 模型的网络安全攻击面。对手可能操纵智能体处理的外部数据源、API 响应、文档或网页内容，使其根据被操纵输入采取有害或未经授权的行动。攻击者还可能试图攻陷正在运行的智能体会话，使智能体利用客户已认证凭证及权限转而执行恶意行动。由于智能体产品旨在自主采取具有现实后果的行动，包括执行代码、修改文件、发送通信及完成交易，成功利用这些攻击面可能导致数据外传、未经授权交易、代码注入或其他不利后果，并可能同时波及多个客户部署。包括防火墙、输入验证和访问控制在内的传统网络安全防御，可能无法全面有效应对这些新威胁路径，安全社区对智能体特有攻击面的理解仍在发展。

过去我们曾在部署后才发现模型、平台和应用中的错误、漏洞或其他缺陷，例如幻觉，未来也可能如此，包括在开发新功能、集成或能力时。这些问题已经并可能继续造成服务中断、性能下降、意外或有害输出，或未经授权披露个人或专有信息，包括通过影响客户网络、系统及数据的安全事件。此外，影响客户的事件可能由客户配置错误或误用，或客户访问控制及其他安全实践不足所致。即使事件由客户配置错误、误用或缺乏足够安全控制造成，也可能影响我们或模型、平台和应用的声誉，并使我们面临责任风险、商业关系中断或其他损害。

包括针对我们网络、客户网络或与我们有关系的第三方网络的网络攻击，已经通过 AI（包括我们的模型、平台和应用）的使用而被放大，未来也可能继续如此。这些能力可能被用于自动化或扩大攻击、冒充员工或高级管理层成员，或以其他方式未经授权访问我们或客户、合作伙伴、供应商的系统。

内部系统或控制失效、安全漏洞、未遵守隐私或数据保护承诺，或其他事件，无论由恶意活动、人为错误或系统局限引起，都可能不利于声誉、品牌和业务，并削弱吸引和留住客户的能力。办公场所及托管基础设施的数据中心也面临实体威胁及设施运营商失误，其中许多设施由第三方运营。实体入侵可能损坏设备、中断服务，或绕过网络防御，提供访问系统和数据（包括模型权重）的路径。

虽然我们已投入大量资源以识别和应对这些安全风险，但无法保证安全措施有效，也无法保证恢复协议、备份及其他系统足够完善。即使发现事件，应对也可能不足，包括误判严重程度、反应过慢或未彻底消除根本原因。此外，发生时看似轻微的事件，与其他事件或事后获悉的信息一并考虑时，可能被证明重大；一系列各自不重大的关联事件，整体上可能具有重大性。我们继续投入大量资源防范安全漏洞和其他事件，未来可能需要投入大量资源缓解及处理相关问题，从而可能分散业务增长和扩张所需的资源。

我们或有业务往来的第三方，尤其是 CSP，经历的任何实际或被认为发生的安全漏洞或其他事件，都可能损害声誉和品牌、使业务受损、要求投入大量资本和其他资源、导致成本增加，包括增派人员、部署防护技术、培训员工、聘请第三方专家及顾问的成本；可能使我们面临诉讼或监管行动，违反适用隐私、数据保护、安全及其他法律法规，遭受负面宣传并失去他人对安全措施的信任，以及承担巨额罚款、处罚和其他责任风险，从而不利于业务、财务状况和经营业绩。我们已采取措施限制某些事件的责任，例如在服务条款中加入保证免责声明及责任限制，但这些合同保护可能不获支持、不适用于某些索赔，或因其他原因不足以依据适用法律限制责任风险。

在欧盟，针对网络安全和 AI 相关事件的监管报告义务日益严格。根据 GDPR，对于涉及个人数据且很可能对个人权利和自由造成风险的事件，我们必须通知主管监管机构。同样，欧盟《2022/2555号网络与信息安全指令》（“NIS2”）要求通过分阶段流程向主管机关通报任何重大网络安全事件。此外，欧盟 AI 法案要求具有系统性风险的通用 AI 模型提供者，跟踪、记录并及时向 AI 办公室及主管机关报告严重事件，不得无故拖延。未来，欧盟 AI 法案所定义高风险 AI 系统的提供者和部署者，也必须在某些情况下及时报告严重事件或故障，不得无故拖延。

在美国，公司日益受到类似事件报告义务约束，包括联邦和州数据泄露通知法，例如纽约州《阻止黑客攻击并改善电子数据安全法》（SHIELD 法案）。此外，某些州已通过专门适用于前沿模型提供者的事件报告法律，例如纽约州《负责任 AI 安全与教育法》（RAISE 法案）和加利福尼亚州《前沿人工智能透明度法》。如果事件披露迟延、不完整或不准确，这些框架将带来更高合规及责任风险。

虽然我们目前持有可能涵盖安全漏洞及其他事件相关某些成本、责任及其他损失的保险，但相关保险市场持续演变，我们可能无法以商业上合理的条件获得某些网络安全或数据相关责任的保障，甚至完全无法获得，使我们面临潜在重大未保险损失。此外，不能保证所持保险足以补偿潜在损失，也不能保证提交的任何保险索赔属于承保范围、得到及时支付，或保险公司最终会支付。

我们通过网络自动采集数据，并使用其他方法收集数据以训练我们的AI模型；这些活动可能使我们承担责任或限制我们使用所收集数据的能力，从而可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们收集并使用各种数据来源来训练我们的AI模型，包括互联网上公开可得的信息、从第三方获得许可或委托第三方制作的数据集，以及我们自己的模型生成的合成数据。我们在模型开发的各个阶段使用这些数据，包括预训练和后训练。为了收集公开可得的信息，我们采用网页抓取或网络爬虫技术、书籍扫描及其他方法。尽管我们采取措施，旨在确保我们的活动遵守适用法律、适用的robots.txt声明以及付费墙或登录等相关技术措施，但我们的努力未必总能成功。此外，在某些情况下，我们可能无法核实通过这些技术收集的信息是否受到隐私、版权或其他知识产权法律的保护，而我们使用任何此类受保护信息，可能使我们因侵犯知识产权或违反隐私规定而承担额外责任。更广泛而言，如果有关训练数据来源、出处或保管链的记录不充分，可能产生法律风险，使我们更难回应监管问询或诉讼证据开示请求，或在投资者、合作伙伴或潜在收购方进行尽职调查时引发疑虑，从而可能对我们的战略交易或业务关系产生不利影响。

我们的数据采集活动过去曾导致、目前正涉及，并且未来可能导致针对我们提起的诉讼或其他行动，指控我们用于收集数据的抓取、网络爬虫及其他技术违反法律。例如，Reddit, Inc.已对我们提起诉讼，案名为Reddit, Inc. v. Anthropic PBC，指控我们不当地访问存储在Reddit, Inc.平台上的帖子，侵犯了其合法权利。2025年7月3日，我们提交了将该案移送联邦法院的通知。该案于2026年3月30日被发回州法院。目前该诉讼仍在审理中，我们继续就这些指控进行抗辩。

无论此类诉讼是否有依据，应诉成本都相当高，而且此类诉讼可能分散管理层及关键人员的注意力和资源，从而可能严重损害我们的业务、财务状况和经营业绩。有关涉嫌违法抓取和网络爬虫技术的索赔范围可能极为广泛，我们可能无法以避免所有此类索赔的方式开展业务。

我们可能不得不按对我们不利的条款和解此类诉讼。例如，和解可能要求我们停止此类涉嫌违法的做法，禁止我们使用某些抓取和网络爬虫技术，和/或要求我们开发替代技术或做法。开发替代技术或做法将需要投入大量精力和费用，也可能无法成功。

同样，如果我们作为当事人的任何诉讼未能和解并进入审判，我们可能遭遇不利判决，而且该判决可能无法通过上诉推翻。判决条款可能要求我们停止部分或全部经营活动，或要求支付巨额款项。因此，任何此类事件都可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们依据协议收集、整合和分析来自多个来源的数据，包括客户和用户提供的数据，以及根据合同安排从第三方获取的数据；这些活动可能使我们承担责任或限制我们使用所收集数据的能力，从而可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

如果我们，或向我们提供数据的客户、用户或第三方，缺乏收集、使用、处理、共享或分析某些第三方数据的充分权利，包括缺乏将其用于训练或改进分析模型或AI模型的权利，我们可能面临法律索赔、监管审查或合同责任。此类索赔可能要求我们限制功能、隔离数据或重新训练模型，并可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

无论此类诉讼是否有依据，应诉成本都相当高，而且此类诉讼可能分散管理层及关键人员的注意力和资源，从而可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。有关盗用、滥用、侵权、违反隐私规定或其他侵犯知识产权或合同权利行为的索赔，以及与使用特定数据有关的其他索赔，范围可能极为广泛，因此，我们很可能在正常业务过程中面临某些索赔。

我们过去曾面临第三方提出的知识产权索赔，目前正在就此类索赔进行抗辩，未来也可能继续面临此类索赔；其抗辩成本极高，可能要求我们支付巨额损害赔偿，并可能限制我们使用某些技术的能力，从而可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们所在行业的知识产权开发活动十分活跃。我们的竞争对手，以及包括非实施实体和个人在内的许多其他主体，可能拥有或声称拥有与我们所在行业或我们的技术有关的知识产权。随着我们面临的竞争加剧及公众知名度提高，针对我们提出知识产权索赔的可能性也可能增加。

为了训练我们的模型，我们使用来自许多来源的材料，其中一些可能包含第三方享有版权的内容或商标。无论材料是否享有版权、商标是否注册，拥有这些内容或商标权利的主体，或传播这些内容的主体，都可能试图基于知识产权侵权或其他法律理论对我们提起诉讼。我们还面临指控，称我们的模型生成的输出侵犯了第三方作品的权利，或为侵权提供了便利。主张此类索赔的诉讼已经在美国和国际上提起，目前仍在审理，未来也可能继续提起。例如，2025年9月，我们就名为Bartz, et al. v. Anthropic PBC（“Bartz”）的版权侵权集体诉讼达成15亿美元的和解协议，该协议于2026年7月获得地区法院批准。其他例子包括，多家出版商已在Concord Music Group, Inc., et al. v. Anthropic PBC、Concord Music Group, Inc., et al. v. Anthropic PBC et al.、BMG Rights Management (US) LLC v. Anthropic PBC、Round Hill Music LP, et al. v. Anthropic PBC、Sony Music Publishing (US) LLC v. Anthropic PBC et al.等案件中起诉我们，指控我们侵犯歌词版权并非法删除版权管理信息。同样，一家第三方指控我们访问并复制存储在其平台上的帖子，侵犯了其合法权利，并对我们提起名为Reddit, Inc. v. Anthropic PBC的诉讼。某些知识产权法律框架下可能适用的法定损害赔偿，为我们带来了额外风险。我们正积极就这些尚未审结的诉讼进行抗辩，并认为我们拥有有依据的抗辩理由，但这些诉讼涉及新颖的问题和法律领域，结果因此具有不确定性。

我们还面临专利侵权索赔，此类索赔可能寻求巨额损害赔偿，或寻求限制我们使用某些技术能力的禁令救济；我们预计，随着公众知名度提高，此类索赔可能会越来越多。此外，我们某些竞争对手持有的专利组合远大于我们，它们可能据此向我们主张权利，这也可能限制我们获得有效交叉许可，或以自身专利权反制此类主张的能力。

无论此类诉讼是否有依据，应诉成本都相当高，而且此类诉讼可能分散管理层及关键人员的注意力和资源，从而可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。有关盗用、滥用、侵权或其他侵犯知识产权行为的索赔，以及与使用特定内容有关的其他索赔，范围可能极为广泛，因此，我们很可能在正常业务过程中面临某些索赔。

我们可能不得不按对我们不利的条款和解此类诉讼。例如，和解可能要求我们取得许可，才能继续被指控侵犯第三方权利的做法，而这种许可可能无法以合理条款取得，并可能大幅增加我们的运营费用。我们也可能根本无法取得这种许可。因此，我们可能被要求开发替代技术或做法，或停止此类涉嫌侵权的做法。开发替代技术或做法将需要投入大量精力和费用，也可能无法成功。

同样，如果我们作为当事人的任何诉讼未能和解并进入审判，我们可能遭遇不利判决，而且该判决可能无法通过上诉推翻。判决条款可能要求我们停止部分或全部经营活动，或要求支付巨额款项。因此，任何此类事件都可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们还承诺，就针对合同相对方提出的某些第三方侵权索赔向其提供赔偿，而这些赔偿义务可能不适用限制我们风险敞口的合同责任限制条款。在某些情况下，我们的赔偿义务范围可能广泛或不受限制，这可能使我们面临重大或有负债，尤其是考虑到知识产权法在适用于AI生成输出方面仍未确定，以及索赔可能源于我们无法预测或控制的各种客户用例。例如，我们的某些协议要求我们就声称我们的模型或其生成的输出侵犯第三方知识产权的第三方索赔，为相对方进行抗辩并向其赔偿，且我们的责任不设上限。此外，如“我们可能因与我们的AI模型相关的损害而面临责任、诉讼及监管行动，而我们的合同保护和保险可能不足；上述任何情况都可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响”一节所述，我们与外部评估机构和测试服务商的某些协议要求我们就某些第三方索赔，包括知识产权侵权索赔，为评估机构进行抗辩并向其赔偿，且我们的责任不设上限。第三方侵权索赔可能要求我们代表客户和分销合作伙伴提起或应对旷日持久且成本高昂的诉讼，无论这些索赔是否有依据。如果任何此类索赔成功，我们可能被迫代表客户和分销合作伙伴支付损害赔偿，可能被要求修改涉嫌侵权的模型、平台和应用，使其不再侵权，或者可能被要求获得被侵害知识产权的许可。如果我们无法以商业上合理的条款取得所有必要许可，或无法修改我们的模型、平台和应用或技术，使其不再侵权，我们的客户可能被迫停止使用我们的模型、平台和应用，而我们的分销合作伙伴可能被迫停止销售我们的模型、平台和应用。即使我们没有将这些事项诉诸法院直至作出判决，我们也可能不得不按对我们不利的条款和解此类诉讼。

如果我们未能充分保护我们的知识产权，我们的竞争地位可能受损，我们可能失去有价值的资产、收入减少，并为保护权利而发生高额诉讼费用，从而可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们的成功在一定程度上取决于对我们的知识产权和专有信息的保护。我们依赖并预计将继续依赖商标、版权、专利及商业秘密保护法律与合同限制相结合的方式，保护我们的知识产权和专有信息。但是，我们无法保证为保护知识产权和专有信息而采取的措施足够充分，也无法保证在任何此类保护失效时拥有充分的救济措施。尤其是，有权接触我们专有模型权重、训练数据、算法、研究洞见或其他专有信息的现任或前任员工、承包商或其他内部人员，可能出于个人获利、使竞争对手受益、损害我们公司或其他目的盗用这些信息，而我们的保密协议和内部安全控制可能不足以防止或发现此类不当行为。

此外，第三方过去曾经、未来也可能在知情或不知情的情况下侵犯或规避我们的知识产权，而我们可能无法在不发生大量费用的情况下防止侵权。为保护和执行我们的知识产权而提起的诉讼过去已经、未来也将成本高昂、耗费时间，并分散管理层和关键人员的注意力，而且可能导致我们的部分知识产权受损或丧失。此外，我们执行知识产权的努力可能遭到质疑我们知识产权有效性及可执行性的抗辩、反诉和另行提起的反向诉讼，并可能导致针对我们的禁令救济或金钱赔偿。如果对我们知识产权的保护不足以防止第三方使用或盗用，我们的品牌及其他无形资产的价值可能下降，竞争对手可能更有效地模仿我们的模型、平台和应用以及经营方法。此外，由于知识产权诉讼需要大量证据开示，我们的机密信息可能因在诉讼期间披露而受到损害。任何此类事件都将对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们未来的成功和竞争地位，在一定程度上取决于我们获取或维持模型、平台和应用中使用的某些知识产权的能力。尽管我们已有获授权的专利，并有尚待审查的专利申请，我们可能无法为专利申请涵盖的技术取得专利保护。此外，我们无法保证任何专利申请都将获得批准，也无法保证任何已授权专利获准的权利要求范围足够广泛，能够保护我们的技术或模型、平台和应用，并为我们带来竞争优势。此外，任何已授权专利都可能遭到第三方挑战、被宣告无效或被规避。

美国的许多专利申请在提交后的一段时间内可能不会公开，而且科学或专利文献中对发现的发表通常比实际发现滞后数月，因此，我们无法确定自己将是任何所提交专利申请所涵盖发明的首位创造者，也无法确定自己将是就此类发明首先提交专利申请的人。由于某些专利申请在一段时间内可能不会公开，还存在这样的风险：我们可能在不知道某项专利申请尚待审查的情况下采用一项技术，而一旦该专利获得授权，这项技术就会侵犯第三方专利。

我们还依赖未获专利保护的专有技术。其他人有可能独立开发出相同或类似技术，或以其他方式获得我们的非专利技术。为保护我们的商业秘密及其他专有信息，我们的政策要求员工、顾问和独立承包商签订保密协议。我们无法保证，在这些商业秘密、专有技术或其他专有信息遭到未经授权的使用、盗用或披露时，这些协议能够为其提供充分保护，也无法保证员工、顾问或独立承包商不会违反与我们签订的保密协议。如果我们无法维持技术的专有性，我们的业务可能受到不利影响。

我们还依赖商标、商号和品牌名称来区分我们的模型、平台和应用与竞争对手的产品，并已在美国及某些美国以外的国家注册或申请注册其中许多商标。但是，第三方偶尔曾为面向与我们相似市场的产品或解决方案注册和取得相同或类似标志的普通法权利，未来也可能如此，并曾试图执行此类权利。由于我们在一定程度上依赖品牌名称和商标保护来执行知识产权，第三方限制使用我们品牌名称或商标的努力，以及各国品牌名称和商标注册方面的障碍，可能限制我们在主要市场推广和维持统一品牌的能力。我们也无法保证待审或未来的美国或非美国商标申请会及时获批或会获批，也无法保证这些注册能够有效保护我们的品牌名称和商标。此外，第三方曾经、未来也可能对我们的商标申请提出异议，或以其他方式质疑我们对商标的使用。如果针对我们商标的挑战成功，我们可能被迫为模型、平台和应用更换品牌，这将导致品牌认知度丧失，并要求我们投入资源为新品牌开展广告及营销。尽管我们采取措施保护我们的财产，但如果我们无法防止知识产权被窃取或利用，我们投资的价值可能受到损害，并可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们在模型、平台和应用中纳入开源软件，这可能使我们面临诉讼或其他要求，其中每一项都可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们在模型、平台和应用中使用的部分技术包含开源软件，未来也可能在模型、平台和应用中纳入开源软件。使用第三方开源软件的公司不时会面临索赔，质疑其对这些开源软件的使用以及对适用开源许可条款的遵守情况。我们可能遭到某些主体起诉，其声称拥有我们认为属于开源软件的软件的所有权，或声称我们未遵守适用的开源许可条款。有些开源许可要求，分发或通过网络提供包含开源软件的软件的最终用户，免费提供全部或部分此类软件（其中可能包含有价值的专有代码），或者按照该特定开源许可的条款对该软件授予许可。尽管我们采用旨在帮助确保遵守第三方开源软件许可并保护我们有价值的专有源代码的做法，但我们仍可能无意中以使我们面临未遵守该许可适用条款索赔的方式使用第三方开源软件，包括侵犯知识产权或违反合同的索赔。我们在软件开发流程中使用自己的AI工具，包括Claude Code，可能加剧这些风险，因为AI生成的代码可能纳入或复制开源软件，使相关许可义务，包括要求披露专有源代码或对其授予许可的copyleft要求，在我们不知情的情况下适用于我们。对AI生成代码的类似顾虑，也可能导致企业客户限制使用我们的产品。此外，开源软件许可的类型越来越多，其中几乎没有任何一种经过法院检验，因此缺乏有关如何正确进行法律解释的司法指导。如果第三方对我们提出索赔，指控我们未遵守适用开源许可的条件，我们可能为抗辩这些指控而发生巨额法律费用，耗费大量时间和资源重新设计部分或全部软件，并可能被判支付巨额损害赔偿，被禁止销售包含该开源软件的模型、平台和应用，以及被要求遵守开源许可条件，其中可能包括公开发布我们部分专有源代码。上述每种情况都可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

除与许可要求有关的风险外，使用开源软件可能比使用第三方商业软件带来更大风险，因为开源许可方一般不会就盗用、滥用、侵权、所有权、错误归属或其他违规行为、代码质量或开源软件来源提供保证或其他合同保护。与使用开源软件有关的许多风险无法消除，并可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。例如，开源软件由我们无法控制的程序员开发，可能存在我们并不知晓的安全漏洞、缺陷或错误。即使我们发现任何此类漏洞、缺陷或错误，我们或相关程序员也可能需要相当长的时间才能解决。这种延迟可能对我们的模型、平台和应用产生负面影响，包括不利地影响市场对我们的模型、平台和应用的看法，损害其功能，或延迟在我们的模型、平台和应用上推出新特性或功能；上述任何情况都可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们目前、并可能在未来从第三方获得技术许可，用于我们的模型、平台和应用；如果无法维持这些许可，可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响，而我们使用此类第三方技术也可能使我们面临诉讼。

我们目前将从第三方获得许可的技术纳入我们的模型、平台和应用，未来也可能继续如此。如果我们无法以合理条款获得、继续使用或取得这些技术的许可，或者这些技术变得不可靠、无法获得或无法正常运作，我们可能无法及时取得适当的替代方案，甚至完全无法取得，而我们提供模型、平台和应用以及在市场上保持竞争力的能力将受到损害。此外，从第三方获得技术许可，会增加我们面临知识产权侵权索赔及漏洞的风险，原因包括我们对这类技术的开发过程以及为防范风险所采取审慎措施的了解程度较低。我们无法确定我们的许可方没有或将不会侵犯第三方知识产权，也无法确定我们的许可方在我们可能销售或提供模型、平台和应用的所有司法管辖区，对获许可技术或相关知识产权拥有或将拥有充分权利。我们与许可方的某些协议可能由其终止，或以其他方式设定了有限期限。如果因第三方针对我们的许可方或我们提出知识产权侵权索赔而导致我们无法继续获得技术许可，或者如果我们无法继续维持许可协议或以商业上合理的条款订立新许可，我们开发和销售包含或依赖该技术的模型、平台和应用的能力将受到限制，我们的业务、财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

此外，如果我们无法从第三方获得技术许可，我们可能被迫收购或开发替代技术，而我们可能无法以商业上可行的方式做到这一点，甚至完全无法做到，并且可能不得不使用质量或性能标准较低的替代技术。这可能限制或延迟我们提供新产品或具有竞争力的产品的能力，并增加我们的成本。我们依赖的第三方软件可能更新不频繁、缺乏支持，或包含未能及时解决的错误或漏洞，其中任何一项都可能导致我们自己的模型、平台和应用出现错误，或使其暴露于漏洞之下。这些技术或我们与这些第三方的关系受到任何损害，都可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们开发替代第三方供应商或减少对其依赖的解决方案，可能使我们面临诉讼和其他争议。

我们开发和部署专有解决方案以及基于合作伙伴的解决方案，以替代、逐步弃用第三方供应商或减少对其的依赖，包括过去为我们的业务提供软件、服务或基础设施支持的供应商。这些供应商可能认为我们的行动对其商业利益产生不利影响，并可能对我们提出索赔，包括违约、知识产权侵权（包括专利、版权或商业秘密）、滥用机密或专有信息、侵权性干扰或不正当竞争等索赔。

无论这些索赔是否有依据，都可能被提出，并可能导致成本高昂的诉讼、和解、禁令，或限制我们部署或扩展模型、平台和应用的能力。抗辩这些索赔可能分散管理层及关键人员的注意力和资源，需要大量法律支出，并对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们可能面临指控我们或我们的员工盗用其他公司知识产权的索赔，尤其是在我们从其他AI和科技公司招聘员工时。

我们的成功在一定程度上取决于吸引和留住高技能员工的能力，包括具有AI和机器学习经验的工程师、数据科学家及研究人员。随着AI人才竞争持续加剧，我们已经聘用、未来也可能聘用曾在竞争对手或相关技术领域公司工作、或以其他方式与其有过关联的员工；我们的某些员工已经离职、其他员工也可能离职，为此类竞争对手工作。

这些员工可能曾接触其前雇主的专有或机密信息，包括商业秘密。尽管我们要求员工遵守保密和知识产权义务，我们仍可能面临索赔，指控我们或员工盗用或不当使用竞争对手或其他公司的商业秘密或其他知识产权。即使我们认为这些索赔没有依据，甚至不存在任何故意不当行为，也可能有人提出此类索赔。

抗辩这些索赔可能成本高昂、耗费时间并造成干扰，且可能使管理层的注意力和资源偏离我们的业务。此外，此类争议可能导致损害赔偿、和解、禁令救济、对我们使用某些技术能力的限制、对某些员工职责的限制或声誉损害。上述任何情况都可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

与法律和监管事项有关的风险

我们面临索赔、诉讼、调查、行政及管理命令和指令、其他监管行动以及各种行动和程序，并面临潜在责任、法律索赔费用和业务损害。

我们面临索赔、诉讼、仲裁程序、政府问询和调查、行政及管理命令和指令，以及其他法律、监管和行政行动及程序，包括涉及知识产权争议、监管要求遵守、政府批准和授权、劳动和雇佣、反歧视、商业争议、竞争、隐私、消费者保护、客户投诉、广告以及与我们的技术、模型、平台和应用有关的其他事项。随着业务增长，以及我们部署新技术、模型、平台和应用，我们可能面临更多类型的索赔、诉讼、仲裁程序、政府问询和调查、行政及管理命令和指令，以及其他法律、监管和行政行动及程序。尤其是，随着我们的模型、平台和应用越来越多地包含能够自主采取行动并产生现实世界后果的智能体AI系统，我们可能面临新颖的法律责任理论，包括知识产权侵权、产品责任、代理关系和过失索赔；这些理论尚未在自主AI系统的情境中得到检验，我们潜在责任敞口的范围也不确定。此外，随着我们拓展医疗保健和生命科学产品，监管机构可能认定我们的某些产品或客户对这些产品的使用受到医疗保健监管或其他规范医疗保健和健康信息的法律约束，这可能要求我们获得授权、修改或限制产品，或发生大量合规成本。我们的模型在这些情境中产生的错误或其他不良输出，可能导致患者受伤害、研究受损或客户发生监管违规，并可能使我们面临客户、患者和其他第三方的索赔，以及监管问询和执法行动。

我们还因公开倡导AI安全及负责任的AI发展节奏，以及参与行业团体、安全合作和标准制定倡议，而面临反垄断和竞争法风险。前沿AI模型开发公司之间的沟通、倡导或合作，或者被指控体现这些公司之间协调的行为，可能被认定为受反垄断和竞争法约束的协同行为，包括《谢尔曼法》第1条及类似的州和非美国法律，即使这些行为出于安全目的、公开开展，或意在倡导政府行动或行业标准。2026年9月，有人在美国加利福尼亚北区地区法院对我们和其他前沿AI模型开发商提起拟议集体诉讼，指控我们与其他被告约定，通过减缓各自AI模型的开发和改进速度来限制竞争，据称违反了《谢尔曼法》第1条。起诉书代表一个据称由被告付费消费者订阅购买者组成的群体，寻求三倍损害赔偿、禁令救济及其他救济。我们不同意这些主张，并打算积极抗辩，但该程序以及任何类似程序的结果本身就存在不确定性。

反垄断诉讼可能复杂、旷日持久、造成干扰且费用高昂，不利结果可能导致三倍损害赔偿和禁令救济。我们还可能面临更多私人诉讼，或美国司法部、美国联邦贸易委员会（FTC）、州总检察长或非美国竞争主管机关的调查或执法行动。我们已公开提出与美国政府及其他前沿AI模型开发商合作制定安全标准，包括关于能力发展速度的标准，并提出此类合作可能有理由获得反垄断法的狭窄豁免或安全港保护。这些提议遭到政治领导人的公开反对，其中一些人将此类努力描述为反竞争行为，而不考虑这种豁免或安全港的目的。无法保证任何此类豁免或安全港会被采纳。我们对这种豁免的倡导，以及在不存在豁免时与其他前沿AI开发商共同寻求的任何安全承诺，都可能使我们面临额外的监管、诉讼及其他风险。这些风险可能导致我们限制或调整公开倡导、参与行业安全和标准制定倡议的活动，以及与其他前沿AI开发商的沟通，这可能不利于我们寻求AI安全合作方式的能力，而我们认为这些方式对我们的使命十分重要。

任何此类索赔、诉讼、仲裁程序、政府问询和调查、行政及管理命令和指令，或其他法律、监管和行政行动及程序的结果，都无法以任何程度的确定性预测。针对我们的任何索赔、诉讼、调查、命令、指令、监管行动或程序，无论是否有依据，都可能不利地影响我们的收入，使潜在客户暂停销售磋商，使现有客户推迟、暂停或取消合同或寻求修改合同，削弱我们争取未来合同的能力，损害我们与合作伙伴和客户的关系，不利地影响我们的机构地位，削弱投资者信心，限制我们在某些行业销售模型、平台和应用的能力，导致成本高昂的诉讼或监管及其他抗辩，损害我们的声誉，需要管理层投入大量注意力，耗费大量时间，并分散大量资源。

为我们尚未审结的诉讼或其他争议确定准备金，是一个复杂且高度依赖具体事实的过程，需要大量主观判断和推测。一项或多项此类程序的解决可能导致巨额损害赔偿、和解成本、罚款和处罚，从而可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。由于诉讼或其他争议解决过程存在潜在风险、费用和不确定性，我们可能不时通过同意和解协议来解决争议，即使我们具有有依据的诉求或抗辩理由，例如我们在Bartz案中的做法。此外，与Bartz案一样，保险可能无法完全覆盖此类索赔，无法提供足以支付解决一项或多项此类索赔全部成本的赔付，或者无法继续按我们可接受的条款获得。针对我们提出的未投保或保险不足的索赔，可能造成意外成本。这些程序还可能损害我们的声誉和品牌，导致制裁、同意判令、禁令或其他要求改变我们业务做法的命令。此外，在某些情况下，我们有合同及其他法律义务，代表业务和商业合作伙伴，以及现任和前任董事及高级管理人员提供赔偿并承担法律费用。任何此类后果都可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们受到反腐败和反贿赂法律、反洗钱法律及类似法律的约束。

我们必须遵守美国《1977年反海外腐败法》、英国《2010年反贿赂法》，以及美国和我们开展运营及业务的非美国国家的其他反腐败和反贿赂法律、反洗钱法律及类似法律。反腐败和反贿赂法律的执法严格且解释广泛，禁止公司及其员工、代理人、中介和其他第三方承诺、授权、进行或提出向政府官员及公共和私营部门的其他人士提供不当款项或其他利益等行为。

我们利用包括中介和代理人在内的第三方开展业务、销售我们的模型、平台和应用，以及从事游说和其他活动。我们和这些第三方过去曾经、未来也可能与政府机构，包括国有或国家关联实体的官员和雇员进行直接或间接互动。即使我们并未明确授权这些主体的活动，我们也可能因第三方业务合作伙伴及中介、我们的员工、代表、承包商、合作伙伴、代理人和其他第三方的腐败或其他违法活动而被追究责任。

我们无法确保为遵守这些反腐败和反洗钱法律而制定的政策及程序有效，也无法确保我们的所有员工、代表、承包商、合作伙伴、代理人、中介或其他第三方过去没有、未来不会采取违反这些法律的行动，而我们最终可能须对此承担责任。

随着我们增加非美国销售和业务，我们违反这些法律的风险可能上升。不遵守适用的反腐败和反贿赂法律、反洗钱法律及类似法律，可能使我们面临刑事或民事制裁、和解、起诉、出口资格丧失、美国政府合同资格暂停或取消、其他执法行动、追缴利润、巨额罚款、损害赔偿、其他民事及刑事处罚或禁令、举报投诉、负面媒体报道及其他后果。任何调查、行动或制裁都可能对我们的声誉、业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。回应任何调查或行动可能严重分散管理层的注意力和资源，并产生巨额抗辩成本及其他专业费用。

政府贸易管制，包括进出口管制、制裁、海关要求及相关制度，可能使我们承担责任、失去签约资格，或限制我们在某些市场的竞争能力。

我们的模型、平台和应用受到美国出口管制，我们目前或未来的模型、平台和应用可能受美国商务部实施的《出口管理条例》管制，或者在更有限的情况下受美国国务院实施的《国际武器贸易条例》（“ITAR”）管制。由于我们的AI模型能力目前通过持续训练和频繁的模型开发而快速演进，而且相关法律对AI技术的出口管制处理方式仍在发展，这些制度下我们模型、平台、应用和技术的分类及相关管制具有固有的不确定性，并且很可能随时间变化。我们的某些模型、平台和应用，以及与其相关的底层技术和源代码，在出口、再出口或境内转移时可能需要授权；某些国籍的个人访问这些技术或源代码，包括在美国境内访问时，也可能需要授权。

尤其是，我们的核心模型、平台和应用利用加密来保护数据，而我们未来的某些模型、平台和应用可能能够生成受出口管制的软件，这可能使此类模型、平台和应用的出口、再出口及转移受到出口授权要求的约束。

我们商业化提供的模型、平台和应用通常可以在没有出口许可证的情况下出口。但是，某些出口可能要求我们取得主管政府机构的授权。在某些情境下，提供我们的模型、平台和应用可能构成受ITAR约束的国防物品或国防服务出口，只有在获得所需出口许可证或其他政府授权后才能进行。遵守适用出口管制可能延迟我们在美国境外推出或销售模型、平台和应用，限制客户在全球部署这些产品的能力，阻碍我们从事某些研发活动的能力，限制模型、平台和应用的性能，或完全禁止向某些司法管辖区出口。这类限制已经直接影响我们的产品。例如，2026年6月，美国商务部对我们的Fable 5和Mythos 5模型实施了全球范围的出口限制。为确保合规，我们对所有客户停用了Fable 5和Mythos 5；对我们其他模型的访问未受影响。在与美国政府和行业合作伙伴协调更新保障措施，并且美国商务部解除限制后，我们重新部署了Fable 5和Mythos 5模型。类似的出口管制可能再次发生，可能持续更长时间，或可能扩展至更多模型或能力。此外，未来对保障措施的更新或其他补救措施，可能不足以使我们获得此类限制的解除，或者限制可能无法在类似时间内解除，甚至根本无法解除。2026年6月实施的限制以及未来可能实施的限制，还可能限制我们招聘人才、充分利用现有员工队伍、持续改进模型，以及在国际上提供产品的能力。任何此类限制都可能对我们的财务业绩产生不利影响；损害我们的模型所代表的研究、算力和开发投资；并使我们失去客户、合作伙伴和市场份额，包括流失给不受类似限制的竞争对手。

此外，我们的活动受到美国及其他国家实施的经济、金融和贸易制裁的约束。经济、金融和贸易制裁限制或禁止向制裁所针对或涵盖的个人、实体、组织、政府、领土和国家提供某些服务，以及与其进行某些交易或其他活动或往来。这些限制以及其他适用的国际贸易规则，可能在几乎没有通知或完全没有通知的情况下改变。此外，美国法律越来越多地授权美国政府，限制或审查来自其认定为对手的国家或与这些国家有关联的硬件、软件和服务的使用，包括纳入我们所依赖的数据中心和算力基础设施供应链的此类技术。这类限制可能缩小我们的供应商选择范围、延迟基础设施项目或增加成本，任何不合规行为都可能导致处罚、签约资格丧失或声誉损害。

我们采取多种措施遵守适用的出口管制和制裁，包括：维持全球贸易政策和支持地区政策，实施基于IP地址的地域封锁控制，限制从某些司法管辖区访问我们的模型、平台和应用，对某些客户和供应商开展受限制方筛查，以及在客户服务条款和供应商协议中加入制裁与出口合规规定。但是，我们无法保证已采用的合规措施和内部控制能够防止违反适用出口管制和制裁。我们的合规措施和内部控制过去并非始终充分有效，未来也未必始终充分有效；我们过去曾向有关主管机关主动披露不合规情况，未来也可能主动披露。我们无法保证这些措施能够防止未来违规，或跟上出口管制和制裁在内容、适用和解释上的变化。此外，第三方过去曾经、未来也可能采取行动规避我们的合规措施和控制，以获得我们产品和服务的访问权限。

如果我们对产品或服务分类错误，违反适用出口管制或制裁而出口、再出口、转移产品或提供产品访问权限或提供服务，或以其他方式未能遵守适用出口管制或制裁，我们可能面临刑事或民事制裁、和解、起诉、出口资格丧失、美国政府合同资格暂停或取消、其他执法行动、追缴利润、巨额罚款、损害赔偿、其他民事及刑事处罚或禁令、举报投诉、负面媒体报道及其他后果。任何调查、行动或制裁都可能对我们的声誉、业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。回应任何调查或行动可能严重分散管理层的注意力和资源，并产生巨额抗辩成本及其他专业费用。

美国境外客户减少使用我们的模型、平台和应用，或我们向美国境外客户和其他主体出口、提供访问权限或销售模型、平台和应用的能力受到限制，可能导致我们来自此类不受支持司法管辖区的收入下降，并以其他方式对我们的业务和财务状况产生不利影响。

如果我们或我们的业务合作伙伴或相对方，包括许可方和被许可方、主承包商、分包商、分许可方、供应商、客户或承包商，违反出口管制或制裁，包括未取得适当的进口、出口或再出口许可证或许可，或者如果我们未能从这些主体取得此类合同承诺，我们也可能因声誉损害及其他负面后果，包括政府调查或处罚，而受到不利影响。

违反或表面上违反出口管制或制裁所产生的负面后果，可能包括丧失向美国政府或其他美国或非美国公共机构销售我们的模型、平台和应用或服务的权利，或者降低我们争取涉及政府机关或其他公共机构的此类销售机会的能力。此外，确保我们遵守适用出口管制和制裁法规可能耗费时间，并可能导致特定交易相关销售机会的延迟或丧失。

此外，除美国外，各国也对某些加密及其他技术的进出口进行监管，并已制定可能限制我们分销模型、平台和应用的能力，或限制客户在这些国家部署模型、平台和应用能力的法律。例如，在俄罗斯入侵乌克兰后，美国及其他国家对俄罗斯、白俄罗斯和乌克兰某些地区实施了金融和贸易制裁及出口管制；如果冲突进一步升级，美国及其他国家可能实施范围更广的制裁和出口限制，并采取其他行动。任何新的出口限制、新法律、制裁变化，或现行法规的执行方式或范围发生变化，或法规针对或涵盖的个人、实体、政府、领土、国家或技术发生变化，都可能导致美国境外现有客户减少使用我们的模型、平台和应用，拥有非美国业务的新客户减少采用我们的模型、平台和应用，限制我们拓展新市场，并减少收入。

为了继续发展业务，我们需要继续进行国际扩张，而我们的非美国业务以及向美国境外客户的销售，使我们面临国际扩张、销售和经营固有的风险。

我们是一家总部位于美国的公司，在美国拥有广泛业务，并在英国、欧盟、加拿大和亚太等其他多个国家和地区拥有子公司和业务。我们预计，未来增长将部分取决于在更多司法管辖区扩大我们的业务、客户群和市场覆盖。在非美国市场开展经营需要投入大量资源和管理层注意力，并使我们面临不同于美国的监管、经济和政治风险。随着我们继续进行国际扩张，我们已经面临、并将继续面临可能对业务产生不利影响的国际经营风险，包括：

• 需要针对特定国家，对我们的模型、平台和应用进行本地化和调整，包括翻译为外语及相关费用；

• 隐私法律、出口管制、制裁及其他国家安全法规，就个人数据的处理方式施加不同且可能相互冲突的义务，或要求将客户数据存储在指定领土内；

• 某些司法管辖区的法律可能强制我们的人员、供应商或设施运营商，向政府机关提供对我们系统、数据或其他信息的访问权限，在某些情况下不会通知我们，而且我们寻求救济的手段有限；

• 由国家安全推动的数据安全法规。例如，美国司法部发布了一项于2025年4月生效的最终规则，对向位于中国或与中国具有其他特定联系（以及与其他指定国家具有此类联系）的合作伙伴、服务提供商及供应商、员工和投资者进行某些受涵盖数据的传输施加限制，并在某些情况下予以禁止。我们可能被要求重新审查现有合同，或与协助代表我们处理数据或以其他方式能够访问受涵盖数据的第三方重新进行合同谈判。这些规则还可能广泛要求我们从其他第三方服务提供商处取得承诺，保证其不会将我们与其共享的数据继续传输给与受关注国家相关联的主体；

• 进口法规，包括美国和非美国政府的限制性贸易政策、海关税及其他平行法规、关税和反制措施；

• AI、数据相关、网络安全和数字服务法律及法规（例如欧盟《人工智能法案》、NIS2、欧盟《数字服务法》、英国《2023年在线安全法》和欧盟《数据法》）快速演变，需要持续监测以保持合规，并且往往规定对违规行为处以重大处罚；

• 为非美国业务配备人员和进行管理的困难，包括采用分散于不同地区的各种名义雇主安排的复杂性，以及这些安排或任何未能及时设立当地雇佣实体的情况可能不符合当地雇佣、劳动或税务法律的风险，从而使我们面临罚款、处罚、重新认定或追索补付款项的索赔；

• 在不同司法管辖区维持我们文化的困难；

• 建立非美国业务时遇到的监管及其他延迟和困难，包括设立和注册当地子公司以及取得政府批准方面的延迟，建立当地银行、工资发放和福利安排方面的延迟，以及人员和信息安全方面的困难，其中任何一项都可能延迟当地招聘工作；

• 与非美国实体进行某些交易可能需要美国政府或非美国政府审查；

• 不同的定价环境、更长的销售周期、更长的应收账款付款周期以及收款问题；

• 新的和不同的竞争来源；

• 与美国国内可获得的保护相比，美国境外对知识产权及其他法律权利的保护较弱，且在执行这些权利时存在实际困难；

• 有利于当地竞争对手的法律和商业惯例；

• 多重、相互冲突且不断变化的政府法律及法规的复杂性带来的合规挑战，包括版权、雇佣、税务、隐私和数据保护法律及法规、出口管制和制裁；

• 美国境外主体试图规避制裁和出口管制；

• 财务会计和报告负担及复杂性增加；

• 在不同司法管辖区建立基础设施的成本增加；

• 外币相对于美元贬值；

• 资金转移限制；

• 潜在的不利税务后果；

• 任何索赔或诉讼的成本及潜在结果；

• 未来的会计准则公告及会计政策变化；

• 税法或税务法规变化；以及

• 区域和当地的经济及政治状况。

与非美国实体或个人进行某些交易，可能受到政府监管和审查，包括美国或非美国政府实体对拟议或以往外国直接投资（“FDI”）的审查。近年来，世界上许多国家采用了FDI监管制度，旨在审查非本国主体对本国公司的投资和收购，赋予政府审查拟议及以往投资和收购交易的广泛裁量权。这些FDI制度可能限制我们吸引投资、投资或资助为我们建设或运营数据中心或供应基础设施的美国境外合作伙伴，或在世界各国收购有前景的新技术、公司及吸纳人才的能力，从而可能限制我们执行业务战略的能力。

更广泛而言，地缘政治紧张局势加剧、国家安全优先事项变化，以及以技术为重点的贸易、出口管制、投资和数据治理制度不断演变，可能使我们在某些司法管辖区或与某些相对方开展经营、销售产品、与客户合作或部署模型的能力受到限制、更严格的审查或其他约束。政府可能采取或扩大旨在保护本国技术生态系统、限制数据跨境流动或限制访问AI系统的政策，这可能缩小我们的可服务市场、增加合规成本或要求进行运营调整。尤其是，美国政府日益加强对AI公司与中国国家行为体之间风险关联的审查；未来的行政命令、立法或监管行动可能限制我们服务与中国有关联的客户或用户的能力，施加新的合规义务，促使我们实施反滥用机制或其他技术性访问限制，或限制我们模型的部署，从而缩小我们的可服务市场。中美紧张局势的任何升级、任何一方政府采取的报复措施，或我们未能或被认为未能防止非美国国家行为体访问或滥用我们的技术，都可能使我们面临监管行动、声誉损害，并对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

随着我们继续在全球拓展业务，我们的成功将在很大程度上取决于预判并有效管理这些风险的能力。这些及其他因素可能不利地影响我们增加非美国收入的能力，进而可能对我们的业务产生重大影响。扩大现有非美国业务并进入更多非美国市场，将需要管理层投入大量注意力和财务资源。如果我们未能成功管理非美国业务并有效管理相关风险，可能限制我们业务未来的增长。

监管机构以及我们的投资者、客户和员工对ESG的审查日益加强、期望不断变化，可能带来额外合规风险和成本，并可能影响我们的声誉和业务。

在美国和国际上，许多行业的公司正面临与环境、社会和治理（“ESG”）实践及报告有关的日益严格的审查。例如，美国及非美国有关ESG事项，包括环境可持续性和气候变化的新法律法规，正在被考虑、采纳，或被撤销或修订，这可能影响我们所需作出的披露，并增加合规成本。此外，AI及其对社会和环境的影响受到特别关注，包括该行业的高耗电特征、公众对大量耗水的担忧，以及芯片制造对关键矿产和稀有元素的依赖。一些投资者可能利用这些非财务绩效因素指导其投资策略，在某些情况下，如果认为我们在ESG方面的政策和行动不足，可能选择不投资我们。

我们的可持续发展倡议、目标或承诺可能难以实现，或实施成本高昂。此外，遵守近期已采纳以及可能即将出台的ESG要求，将需要投入大量时间和资源，这些要求包括加利福尼亚州要求作出各种气候相关披露的立法、欧盟《企业可持续发展报告指令》和《企业可持续发展尽职调查指令》，以及英国《精简能源与碳报告》框架。与此同时，反ESG情绪在美国各地，尤其是联邦层面，日益高涨，联邦政府及某些州政府已制定或提出“反ESG”政策或立法，或已发布相关法律意见。这些政策、立法、倡议和审查，可能使我们采取的任何可持续发展、雇佣、治理或其他企业实践，面临诉讼、联邦或州机关反垄断调查或质疑的风险，并导致禁令、处罚和声誉损害。

此外，如果竞争对手的企业社会责任表现被认为优于我们，潜在或现有投资者可能选择转而投资我们的竞争对手。我们的业务可能因这些活动及相关披露而面临更严格的审查，包括来自投资界以及我们运营所在地社区的审查。如果我们未能及时取得进展，或未能及时管理这些领域动态变化且有时相互冲突的公众情绪和法律环境，或根本未能做到，可能对我们的声誉、业务和财务状况产生不利影响。此外，客户、政府实体、倡导团体、员工或其他利益相关者，如果不同意我们在社会、环境、治理、政治、公共政策、经济、地缘政治或其他敏感问题上的实际或被认为持有的立场，或不认同我们未表明立场，也可能对我们产生反弹。任何被认为在这些事项上缺乏透明度的情况，都可能对我们的品牌和声誉、员工的投入度和留任，以及客户和合作伙伴与我们开展业务的意愿产生不利影响。ESG相关事项的支持者和反对者正日益采用包括媒体宣传和诉讼在内的各种行动形式，推进各自观点。如果我们成为此类行动的对象，可能需要发生费用，或以其他方式对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

如果我们或支付处理合作伙伴未能管理与支付处理活动有关的风险，我们可能面临罚款、监管审查、业务中断或声誉损害。

部分客户授权我们通过第三方支付处理合作伙伴，向其信用卡账户收取付费订阅费用。我们已经遭遇并预计将继续遭遇欺诈活动，包括使用虚假身份创建账户，以及使用被盗或以其他方式未经授权的支付凭证。这些活动已经造成、未来也可能造成损失，包括支付处理费、拒付费，以及支付处理商或银行卡网络施加的罚款和处罚，而我们可能无法获得补偿。我们设有欺诈检测和身份验证措施，但这些措施过去未能、未来也可能无法识别全部此类活动。此外，客户在线向我们提供信用卡账单信息，我们不核验持卡人的实体身份，也不在在线收集的信息之外开展额外验证，这增加了我们遭遇欺诈活动的风险。

当客户或发卡机构声称交易未经授权或存在其他不当情况时，我们也会遭遇拒付。如果拒付数量过多，我们可能面临更高的处理费、额外罚款、欺诈缓解要求，或我们通过一个或多个支付处理商接受某些支付方式（包括信用卡）的能力被终止或暂停。

此外，支付处理商、银行卡网络和金融机构会不时定期修订使用其服务所必须遵守的规则、标准和做法，包括数据保护和文件记录标准。我们遵守这些不断变化的要求，以及第三方支付处理合作伙伴持续合规，可能需要额外的运营资源和费用。如果我们或支付处理合作伙伴未能遵守适用标准，可能导致罚款、更严格的审查、我们的业务及为智能服务处理付款的能力受到干扰，或声誉损害。

与税务和会计事项有关的风险

税法或法规可能发生修订，或者现有税法或法规可能以增加我们模型、平台和应用成本的方式适用于我们或客户，从而对我们的业务产生不利影响。

我们在多个司法管辖区经营，受到美国联邦、州和地方政府以及非美国政府税务法律法规的约束。所得税、销售税、使用税或其他税务法律、法令、规则、法规或条例，可能随时制定或修订（可能具有追溯效力），并可能仅适用于或不成比例地适用于通过互联网提供的模型、平台和应用。这些制定或修订可能因税收本身带来的成本上升而减少我们的销售活动，并最终损害我们的经营业绩和现金流。此外，美国联邦、州、地方及非美国税法对以电子方式提供的服务如何适用，尚不明确且持续演变。现有税务法律、法令、规则、法规或条例可能被以对我们不利的方式解释或适用，并可能具有追溯效力，这可能要求我们或客户补缴税款，并就以往款项支付罚款或处罚及利息。如果我们未能向客户收取这些应缴税款，我们将承担此类成本，从而对我们的经营业绩产生不利影响并损害我们的业务。

随着非美国业务活动规模扩大，美国或非美国对这些活动征税方式的任何变化，都可能提高我们的全球实际税率，并损害我们的业务、财务状况和经营业绩。我们可能在全球多个司法管辖区被征税，这些地区的税法日益复杂，其适用可能存在不确定性。此外，我们在非美国司法管辖区招聘人员和聘用第三方名义雇主服务提供商，以及在美国境外开展数据中心和其他基础设施活动，已经、未来也可能在这些司法管辖区形成常设机构或其他应税存在，从而可能使我们承担额外所得税、预扣税和间接税，以及利息、处罚和额外合规义务。在当地运营实体设立及获批之前，我们已通过与现有实体的临时签约安排，就国际算力和基础设施活动签订意向书、租赁及其他协议，并预计将签订更多此类协议，而我们可能无法及时将这些安排转移至当地实体，甚至完全无法转移。任何长期依赖这些临时安排的情况，或未能将其转移至当地实体的情况，都可能增加我们被认定形成常设机构或其他应税存在的风险，并可能导致无法收回的增值税或类似间接税，而这类税款在某些司法管辖区可能金额重大。迄今除在某些司法管辖区支付了金额不重大的所得税外，我们尚无需缴纳所得税；但是，由于适用税务原则变化，包括税率提高、新税法出台或现有税法和先例的解释修订，我们在这些司法管辖区缴纳的税额可能大幅增加，从而可能对我们的流动性和经营业绩产生不利影响。例如，许多国家和组织，包括经济合作与发展组织（“OECD”），已经提出修改现有税法或制定新法律，可能影响我们的纳税义务，其中包括征收15%全球最低税的框架；该框架已在欧盟某些司法管辖区及其他司法管辖区纳入国内法，其他国家也正在考虑实施。2026年1月5日，OECD宣布了一项可选择适用的“并行”安全港，对于2026年1月1日或之后开始的财政年度，可使选择适用该安全港、母公司位于美国的跨国实体，免于适用全球最低税的某些规定。此外，这些司法管辖区的主管机关可能审查我们的纳税申报表并征收额外税款、利息和处罚，也可能主张我们或子公司适用各种预扣要求，或声称我们或子公司不能享受税收协定优惠，其中任何一项都会损害我们及我们的经营业绩。

如果我们被要求在我们以往未曾代收相关税款的司法管辖区，针对我们模型、平台和应用的订阅收取销售税或其他相关税款，可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们在多个司法管辖区收取销售税。销售税、使用税、增值税、数字服务税及类似税种的法律和税率因司法管辖区而异。一个或多个州或国家可能试图对我们施加额外或新的销售税、使用税或其他税款代收义务。如果某州、国家或其他司法管辖区成功主张我们过去本应或现在应当收取更多销售税、使用税或其他税款，可能导致巨额税款支付、给我们造成重大行政负担、因任何此类销售税或其他相关税款带来的额外成本而使潜在客户不愿订阅我们的模型、平台和应用，或以其他方式损害我们的业务、财务状况和经营业绩。此外，我们经营所在的某些司法管辖区已开征数字服务税，这通常是对来自该司法管辖区内用户或客户的总收入征收的税，其他司法管辖区也正在考虑制定类似法律。税务机关成功采取任何行动，要求我们按照销售税、使用税、增值税、数字服务税及类似税法收取并缴纳相关税款，无论是追溯适用、向未来适用，还是两者兼有，都可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

我们利用净经营亏损结转及某些其他税务属性的能力可能受到限制。

我们自成立以来已发生大量净经营亏损（“NOL”）。一般而言，根据经修订的《1986年国内税收法典》（“《税法典》”）第382和383条，发生“所有权变更”的公司，在利用变更前的美国联邦净经营亏损结转及某些其他税务属性，包括税收抵免结转，抵减未来应税所得或应纳税额方面，会受到年度限制。就此而言，如果一名或多名“5%股东”持有的公司股票比例（按价值计算）在滚动三年期间内增加超过50个百分点，通常即发生所有权变更。我们过去曾发生所有权变更，未来也可能发生，包括因本次发行或此后股权持有情况变化而发生，其中一些可能不受我们控制。我们已经收购公司的净经营亏损及其他税务属性，受到类似限制；我们未来可能收购的公司也可能受到类似限制。州税法及非美国司法管辖区税法中的类似条款，也可能限制我们利用州和非美国净经营亏损结转及其他税务属性的能力。此外，包括加利福尼亚州在内的某些州，已暂停或以其他方式限制净经营亏损结转及其他税务属性的使用，这可能使我们的州所得税负债提前发生或永久增加。另据现行法律，在2017年12月31日之后开始的纳税年度产生的美国联邦净经营亏损，无论是否发生所有权变更，在任何年度只能用于抵减80%的应税所得。由于上述原因，即使我们实现盈利，也可能无法利用全部或其中具有重大影响的一部分净经营亏损及其他税务属性，从而可能对我们未来的现金流和经营业绩产生不利影响。

我们的公司架构及公司间安排受到多个司法管辖区税法的约束，我们可能被要求缴纳额外税款，从而可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

随着非美国业务持续扩张，我们已经、并可能日益被要求根据在各司法管辖区的业务活动，在世界各地申报应税所得。我们的公司架构及相关转让定价政策，反映了参与公司间交易的实体所承担的职能、风险和拥有的资产。但是，我们的税务立场面临各种风险，包括税率提高、新增或修订税法（可能追溯适用），以及税务机关或法院对现有税法和政策作出新的解释，其中任何一项都可能增加我们的总体纳税义务。

我们的公司间交易受到我们经营所在司法管辖区税务机关实施的复杂转让定价规则的约束，其中许多适用不同、有时相互冲突的法律标准。税务机关可能就独立交易原则的适用、我们的知识产权的定性或估值，或公司间服务及其他交易的定价，采取不一致的立场。如果税务机关成功质疑我们的转让定价，或不同司法管辖区之间的收入和费用分配，我们可能被要求重新分配收入，或缴纳额外税款、利息和处罚。如果收入被调出的一方司法管辖区不同意这种调整，我们还可能面临双重征税。此外，我们的某些跨境签约安排，包括在当地子公司尚待设立期间由美国实体签订的基础设施相关协议，可能产生无法收回的增值税或类似间接税，或其他税务成本，其金额可能因司法管辖区而异并达到重大水平。

尽管我们认为我们的税务立场合理、税务准备金充分，而且转让定价做法反映了独立交易条款，但税务机关可能不同意我们的假设、判断和估计。如果税务机关成功主张我们的公司间安排不符合适用的转让定价要求，我们可能被要求缴纳超过准备金金额的额外税款、利息和处罚。这种结果可能提高我们的实际税率、减少现金流，并不利地影响我们实现和维持盈利的能力。

如果我们有关关键会计政策的判断或估计被证明不正确，我们的经营业绩可能受到不利影响。

按照美国公认会计原则（GAAP）编制财务报表，要求管理层在应用会计政策时作出判断，并作出影响合并财务报表及附注所列金额的估计和假设。如“管理层对财务状况和经营业绩的讨论与分析——关键会计估计”一节所述，我们的估计部分基于历史经验、可获得时采用的市场可观察输入，以及我们认为在当时情况下合理的各种其他假设。编制合并财务报表所使用的重要会计政策、估计和假设包括但不限于收入确认、股权激励、普通股估值、可转换票据、衍生负债及未来股权简单协议（SAFE）的公允价值、租赁、所得税和或有损失。此外，我们进行复杂且新颖的交易，可能被要求将某些资产或实体纳入财务报表合并范围，这可能涉及重大判断，并可能导致我们报告的经营业绩波动。如果我们的假设发生变化，或实际情况不同于假设，经营业绩可能受到不利影响，这可能导致我们的经营业绩低于证券分析师和投资者的预期，并使A类普通股的市场价格下跌。

如果我们未能维持有效的披露控制和财务报告内部控制体系，我们及时、准确编制财务报表或遵守适用法规的能力可能受损，从而可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

作为上市公司，我们将受到《证券交易法》、《萨班斯-奥克斯利法》及纳斯达克全球精选市场上市标准的报告要求约束。《萨班斯-奥克斯利法》及《证券交易法》相关规则要求我们维持有效的披露控制和程序，以及财务报告内部控制等。我们正在继续开发和完善披露控制及其他程序，旨在确保我们向SEC提交的报告中要求披露的信息，在SEC规则和表格规定的时限内得到记录、处理、汇总和报告，并确保根据《证券交易法》须在报告中披露的信息得到汇集并传达给管理层，包括首席执行官和首席财务官，以便及时作出有关披露的决定。我们还在继续改进财务报告内部控制。我们已经花费、并预计将继续花费大量资源，维持和提高披露控制和程序以及财务报告内部控制的有效性。

我们的现有控制以及未来开发的任何新控制，可能因业务情况变化而变得不足。此外，未来可能发现我们的披露控制、程序或财务报告内部控制存在薄弱环节。任何未能开发或维持有效控制的情况，或在实施或改进这些控制时遭遇的任何困难，都可能对我们的经营业绩产生不利影响，或导致我们未能履行报告义务，并可能导致重述以前期间的财务报表。我们还依赖分销合作伙伴和其他第三方服务提供商处理及存储支撑财务报告的数据。因此，我们维持有效内部控制的能力，部分取决于这些第三方维持的控制在设计和运行上的有效性，而我们审计或补救这些第三方控制环境缺陷的能力有限。

任何未能实施和维持有效财务报告内部控制的情况，还可能不利地影响定期管理层评估以及独立注册会计师事务所关于财务报告内部控制有效性的年度鉴证报告的结果；我们最终将被要求在向SEC提交的定期报告中包含这些内容。无效的披露控制和程序以及财务报告内部控制，也可能导致投资者对我们报告的财务和其他信息失去信心，这很可能对A类普通股的市场价格产生不利影响。此外，如果我们无法持续满足这些要求，我们可能无法继续在纳斯达克全球精选市场上市。我们目前不需要遵守实施《萨班斯-奥克斯利法》第404条的SEC规则，因此不需要为此对财务报告内部控制的有效性作出正式评估。作为上市公司，自第二份Form 10-K年度报告起，我们将被要求提供有关财务报告内部控制有效性的年度管理层报告。

我们面临利率和货币汇率波动，这可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生负面影响。

我们持有大量现金、现金等价物和投资，其中相当一部分投资于利率可变或基于市场利率的工具。因此，我们的投资收入对现行利率的变化较为敏感。利率下降可能减少我们从这些投资中取得的收入，从而可能对我们的财务状况和经营业绩产生不利影响。此外，利率波动可能影响投资组合的公允价值，并可能影响我们的整体财务表现。

我们的销售目前以美元、欧元和英镑计价，未来很可能还会以其他货币计价。由于我们以美元报告经营业绩和收入，我们面临外币折算风险，未来也可能面临额外的外币风险。例如，美元相对于这些外币升值，可能提高非美国客户购买我们模型、平台和应用的实际成本，从而减少需求，并对我们的经营业绩产生不利影响。此外，随着非美国业务扩张，运营费用中以外币计价的部分可能增加，并因外币汇率变化而波动。如果我们无法通过包括任何对冲活动在内的方式有效管理这些风险，我们的财务状况和经营业绩可能受到不利影响。

与我们的治理结构有关的风险

我们的股本结构包含某些新颖或在其他多类别股权结构公司中并不常见的条款，可能实际上消除A类普通股持有人影响重要决策，包括控制权变更的能力。

我们拥有新颖的资本和公司治理结构，尚无直接的上市公司先例。我们根据特拉华州法律注册为公益公司（PBC）。作为公益公司，我们必须平衡股东的金钱利益、受到我们行为重大影响的各方的最佳利益，以及经修订和重述的公司注册证书中确定的公司宗旨。此外，长期利益信托（LTBT）拥有某些权利，旨在帮助确保我们以负责任地平衡公益公司各项目标的方式进行管理。通过一种特殊类别的普通股，即T类普通股，长期利益信托通常有权选举和罢免T类董事，这些董事合计将占董事会法定名额的多数。更多信息见“我们的治理结构及其目标——长期利益信托——董事的选举和罢免”一节。长期利益信托旨在作为一个由五名不具有财务利益关系的受托人组成的独立机构运营，而T类普通股不享有经济权利。因此，长期利益信托的利益可能与你的利益不同，它可能以你不同意或可能对你的利益不利的方式行使权力。紧接本次发行完成之前，我们还将向创始人有限责任公司（Founder LLC）发行一股F类普通股，这是我们普通股中的一个特殊类别。对于提交全体股东表决的事项，包括选举T类董事以外的董事，F类普通股将享有的总票数，等于适用登记日已发行在外股本总表决权的50.1%。本次发行完成后，我们还将授权一个特殊类别的普通股，即E类普通股，并将其发行给不包括联合创始人在内的员工。E类普通股仅有权就某些有限事项投票，且不享有任何经济权利。在这一治理结构下，我们预计长期利益信托与创始人有限责任公司合计将有能力选举全部董事会成员，而在可预见的未来，创始人有限责任公司将有能力决定所有提交全体股东表决事项的结果。因此，A类普通股持有人通常无法影响任何提交股东表决事项或董事选举的结果，无论其如何投票，除非多数持续任职创始人（定义见下文）无法就F类普通股如何投票达成一致（在此情况下，F类普通股通常将按照A类普通股就该事项所投票数的比例投票）。

我们的治理结构很可能会降低未经邀请的合并提议、未经邀请的要约收购，或为罢免董事而开展的委托书争夺发生的可能性。因此，我们的治理结构可能使更换董事及管理层更加困难，并可能剥夺股东以高于现行市场价格的溢价出售股票的机会。

我们无法预测这一结构是否会降低A类普通股的需求、增加波动性、引发负面报道或造成其他不利后果。尤其是，缺乏解释这一结构的司法先例，会增加治理相关诉讼的风险和不可预测性，而法院可能以我们未预料到的方式解释该结构内含的义务。

我们的资本结构将在可预见的未来把表决权集中于长期利益信托和创始人有限责任公司，并使二者拥有并非源于其在公司经济利益、也不与该经济利益成比例的表决权。

T类普通股通常将赋予长期利益信托选举和罢免T类董事的权利，这些董事合计将占董事会法定名额的多数。T类普通股将无限期保持已发行在外状态，但董事会与受托人，或A类普通股、E类普通股和F类普通股中规定的多数，有权修改或终止长期利益信托条款或T类普通股权利，或赎回T类普通股（不再有任何T类普通股已发行在外的时点称为“T类终止时点”）。T类普通股还可在获得与修改、终止或赎回所需相同的批准后，不受限制地转让。我们有意以这种方式设计T类普通股，以在情况变化时保留长期灵活性。如果T类普通股被转让给与长期利益信托无关联、或不以其他方式被要求考虑公司宗旨的个人或实体，只要我们仍为公益公司，全部董事，无论以何种方式选举产生，仍有义务按照特拉华州法律以及届时生效的公司注册证书、公司章程及其他治理文件行事，包括其中与公益宗旨有关的条款。信托协议（定义见下文）将受托人报酬限制为由受托人每年确定的合理现金金额。受托人报酬不会随着公司利润、任何作为或不作为而变化，也不以其为条件。长期利益信托的政策禁止受托人直接购买或持有我们的任何证券。

对于提交全体股东表决的事项，包括选举T类董事以外的董事，F类普通股将赋予创始人有限责任公司的总票数，等于适用登记日已发行在外股本总表决权的50.1%。F类普通股将保持已发行在外状态，直至以下较早的时点：(i) F类过渡期（定义见下文）结束，该过渡期将在持续任职创始人连续90个日历日少于三人时开始计算（不包括创始人有限责任公司有限责任公司协议，即“创始人有限责任公司协议”中定义为“不符合资格成员”的任何继任成员）；以及(ii) 不再有F类普通股已发行在外的时点，包括因持续任职创始人的特别多数（定义见下文）同意赎回，或因创始人有限责任公司解散而发生的情况（“F类终止时点”）。本次发行完成后，按截至2026年9月30日的实益所有权计算，对于提交全体股东表决的事项，我们的联合创始人将合计持有约(i) 已发行在外股本总表决权的________ %，不包括通过其在创始人有限责任公司中的权益持有的表决权；以及(ii) 已发行在外股本总表决权的________ %，包括通过其在创始人有限责任公司中的权益持有的表决权。

长期利益信托和创始人有限责任公司的表决权，并非源于其在公司的经济利益，也不与之成比例，且不会因增发A类普通股（包括任何N类普通股转换后发行的A类普通股）或我们任何其他类别的股本而被稀释或丧失权利。此外，长期利益信托、创始人有限责任公司以及各位联合创始人的利益可能与你的利益不同，可能以你不同意且可能对你的利益不利的方式投票。例如，虽然长期利益信托、创始人有限责任公司和联合创始人共同对我们的使命作出长期承诺，这可能使认同我们公益目标的股东受益，但表决权与经济利益的分离，可能导致这些主体以如下方式施加影响：优先考虑其认为符合公司宗旨及受到我们行为重大影响的各方最佳利益的行动或结果，而非其他股东的金钱利益。在可预见的未来，这种表决权与公司经济利益之间的分离很可能持续存在，不会因增发股本而被稀释，也不会因个别联合创始人出售或处置股本而减少。关于T类普通股和F类普通股可被赎回的情形，更多信息见“股本说明——普通股——赎回”一节。

我们的治理结构及经修订和重述的公司注册证书的采用，可能对某些机构投资者购买或持有A类普通股的决定产生负面影响。

我们治理结构的某些方面，例如多类别资本结构，可能因某些机构投资者的投资政策而限制其投资我们的能力，或使这类投资对某些机构投资者的投资组合经理缺乏吸引力。

此外，我们的多类别资本结构可能使我们不符合纳入指数的资格，因此，试图被动跟踪这些指数的共同基金、交易所交易基金及其他投资工具将不会投资我们的股票。这些政策可能压低我们的估值，使其低于能够被纳入此类指数的其他类似公司。

按照纳斯达克全球精选市场公司治理要求的定义，我们被视为“受控公司”，因此符合某些公司治理要求的豁免资格，并且目前正在依赖这些豁免。

按照纳斯达克全球精选市场公司治理要求的定义，我们被视为“受控公司”，因为长期利益信托作为T类普通股的唯一持有人，通常有权选举占董事会法定名额多数的董事。因此，我们可以选择不遵守某些公司治理要求，包括：

• 董事会多数成员由独立董事构成的要求；

• 董事会设立全部由独立董事组成的提名及公司治理委员会，并制定载明委员会宗旨和职责的书面章程的要求；以及

• 设立全部由独立董事组成的薪酬委员会，并制定载明委员会宗旨和职责的书面章程的要求。

如果我们选择不遵守某些要求，你将无法获得受到纳斯达克全球精选市场全部公司治理要求约束的公司股东所享有的同等保护。尽管我们符合“受控公司”资格，但除提名及公司治理委员会（NGC）不会全部由独立董事组成之外，我们预计不会依赖这一豁免。目前董事会多数成员为独立董事，审计委员会和薪酬委员会目前均全部由独立董事组成。如果我们不再是“受控公司”，而A类普通股继续在纳斯达克全球精选市场上市，我们将必须在适用的过渡期内遵守NGC全部由独立董事组成的规定。

我们作为特拉华州公益公司运营。作为公益公司，我们无法保证将实现公司宗旨。

作为公益公司，我们旨在创造一项或多项公共利益，并以负责任和可持续的方式运营，在股东的金钱利益、受到我们行为重大影响的各方的最佳利益，以及经修订和重述的公司注册证书中确定的公司宗旨之间取得平衡。我们无法向你保证将实现公司宗旨，也无法保证成为公益公司所预期的积极影响会实现，这可能对我们的声誉、业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。作为公益公司，根据《特拉华州普通公司法》（“DGCL”）第366条及经修订和重述的公司章程，我们至少每两年必须向股东披露一份报告，说明我们在促进公司注册证书中确定的公共利益、促进受到我们行为重大影响的各方最佳利益方面的总体表现，以及我们对实现公司宗旨和促进上述利益的成效评估。如果我们未及时或无法提供这一报告，或者与我们开展业务的主体、监管机构、审查我们资质的其他各方，或包括A类普通股持有人在内的其他利益相关者对报告评价不佳，我们作为公益公司的声誉可能受到不利影响。

我们关注公司作为公益公司的长期最佳利益，且董事有义务平衡股东的金钱利益、受到我们行为重大影响的利益相关者的最佳利益及公司宗旨，这可能与短期、中期或长期财务利益和业务表现相冲突，从而可能对A类普通股的价值产生负面影响。

我们已经、未来也可能作出我们认为平衡了股东金钱利益、受到我们行为重大影响的各方的最佳利益，以及经修订和重述的公司注册证书所载公司宗旨的决定，即使这些决定可能对业务、财务状况和经营业绩的短期、中期或长期表现，或A类普通股的短期、中期或长期表现产生负面影响。这可能影响A类普通股的价值，并使持有A类普通股对重视回报的投资者吸引力下降。我们为追求长期成功而作出的决定和行动，可能无法产生我们预期的长期收益，从而可能对我们的业务、财务状况和经营业绩，以及A类普通股的市场价格产生不利影响。这些决定和行动可能包括：变更模型、平台和应用；限制模型、平台和应用的某些用途；出于安全相关原因减缓模型开发速度；调整新产品的推出时间；改变提供客户支持的方式；投资于与合作伙伴和员工的关系；投资并推出新的模型、平台和应用；投资于符合公益目标的社会影响力倡议；以及改变与地方或国家司法管辖区就规范我们业务的法律法规开展合作的方式。

我们的政策，包括使用政策，目前禁止某些用途或其他行为，未来也可能修订以禁止某些用途或行为，这可能对我们产生不利的商业后果。例如，我们的使用政策禁止将模型、平台和应用用于开发或运行完全自主的武器，或开展大规模监控，包括大规模境内监控；基于公司宗旨，我们拒绝允许这些用途，尽管这些或类似用途可能带来收入。维持这些限制已经、并可能继续产生不利的商业和财务后果。我们还曾出于安全原因限制或延迟某些能力的开放。例如，我们最初仅通过Project Glasswing以受限研究预览形式发布Mythos模型，而没有向公众广泛开放。同样，为了将算力投向研究和安全优先事项，我们选择不开发某些具有商业吸引力的产品，例如图像和视频生成模型。我们的公开倡导，以及出于安全相关原因作出的减缓AI开发速度、延迟或限制模型或功能发布、或放弃商业机会的决定，可能不会使股东价值最大化，可能对A类普通股的价值产生负面影响，并可能导致诉讼。每一项决定都反映了董事在股东的金钱利益、受到我们行为重大影响的各方的最佳利益以及公司宗旨之间所作的平衡。

虽然我们认为这些决定符合公司宗旨，但由于这些决定，我们可能放弃一家仅以股东价值最大化为管理目标的公司可能追求的收入、客户或增长机会。

此外，传统公司的董事通常负有以股东价值最大化为重点的受信义务，而公益公司的董事不仅有义务考虑股东的财务利益，还必须考虑公司特定的公益宗旨，以及受到公司行为重大影响的利益相关者的最佳利益。因此，我们的董事不只是可以考虑公司宗旨和其他利益相关者的利益，而且有义务这样做。根据特拉华州法律，如果董事在充分知情且不具有利害关系的情况下，作出服务于合理目的的决定，则可免于因违反这些义务而承担责任。当股东利益、公司宗旨或其他利益相关者的利益之间发生冲突时，董事只需在充分知情且不具有利害关系的情况下作出服务于合理目的的决定；因此，我们无法保证此类冲突将以有利于股东金钱利益的方式解决，这可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响，并导致A类普通股的市场价格下跌。此外，解释特拉华州法律下适用于公益公司的平衡要求的司法先例非常有限，尤其是对于规模或知名度较高，或公益宗旨范围与我们相似的公司。因此，董事义务的范围、审查董事决定可能采用的标准，以及与被指未能负责任地平衡这些利益有关的股东救济的性质及可获得性，仍存在不确定性。未来对这些条款的司法解释，可能比我们目前预期的更为宽泛，并可能导致诉讼风险增加、董事会决策受到更严格审查，或出现与我们预期不同的结果。

另外，作为公益公司，我们比传统公司更不容易受到未经邀请的收购行动影响，因此，你通过收购实现投资价值的能力可能受到限制。我们也可能不是激进投资者或对冲基金投资者眼中有吸引力的目标，因为新董事必须考虑股东的金钱利益、受到我们行为重大影响的各方的最佳利益，以及公司宗旨，并给予适当权重，而股东可能通过诉讼强制执行这一义务。此外，特拉华州法律要求董事会考虑其他利益相关者和公司宗旨，而不只是使股东价值最大化，这可能使董事会更容易拒绝敌意收购要约，即使接受该要约可为投资者提供最大的短期财务收益。

此外，我们打算将相当一部分资源用于公益倡议，其中可能包括向非营利组织、研究机构、服务不足的社区，以及其他原本可能无法获得前沿AI能力的第三方提供捐助。这些倡议，包括首次公益发行和未来公益发行，过去已经、未来也可能继续规模可观，而且我们预计将随时间显著扩大这些工作。此类支出的益处可能难以或无法以财务方式衡量，也可能不会给我们的业务或股东带来任何直接或可衡量的收益。在任何特定期间，用于这些倡议的资源金额，都可能减少我们的收入、增加费用，或以其他方式影响经营业绩。

作为特拉华州公益公司，我们可能面临更多涉及董事会平衡股东金钱利益、受到我们行为重大影响的各方的最佳利益以及公司宗旨这一义务的诉讼，此类诉讼可能对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

DGCL第367条规定，股票在全国性证券交易所上市的特拉华州公益公司的股东，只有在其单独或合计持有至少占公司已发行在外股份2%的股份，或在起诉之日市值至少为2,000,000美元的公司股份（以两者中较低的门槛为准），且在派生诉讼的情况下满足提起派生诉讼适用的其他条件时，才能提起诉讼，要求执行DGCL对董事会施加的法定平衡要求。传统公司并不存在这种因强制执行法定平衡要求而产生的潜在责任。因此，我们可能面临诉讼增加的情况，需要管理层投入注意力，并因而可能不利地影响管理层有效执行战略的能力。这类平衡诉讼的司法先例有限，可能导致董事义务的范围或股东可获得的救济存在不确定性。此外，任何此类诉讼都可能费用高昂，从而对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

经修订和重述的公司章程将指定特拉华州境内的州法院或联邦法院，作为我们与股东之间几乎所有争议的专属诉讼法院，并规定联邦地区法院是解决根据经修订的《1933年证券法》提出诉因的任何起诉的专属法院；这些规定均可能限制股东就其与我们或我们的董事、高级管理人员、股东或员工之间的争议选择司法法院的能力。

经修订和重述的公司章程将在紧接本次发行完成之前生效，其中将规定，除非我们书面同意选择其他法院，在法律允许的最大范围内，特拉华州衡平法院（或如果特拉华州衡平法院不具有管辖权，则为特拉华州另一州法院或美国特拉华地区联邦地区法院）将是下列事项的唯一专属法院：(i) 代表我们提起的任何派生诉讼或程序；(ii) 主张我们任何现任或前任董事、股东、高级管理人员或其他员工违反其对我们或股东所负受信义务的任何诉讼；(iii) 根据DGCL任何条款提起的诉讼，或DGCL授予特拉华州衡平法院管辖权的任何诉讼；(iv) 根据经修订和重述的公司注册证书或公司章程提起，或旨在解释、适用、执行或确定其有效性的任何诉讼；或(v) 主张受内部事务原则管辖的索赔的任何诉讼。但在所有情况下，如果该法院认定某项索赔涉及一名不受该法院管辖的不可或缺当事人，且该当事人在作出此认定后10日内不同意该法院对其行使人身管辖权，则该索赔不在此限。

经修订的《1933年证券法》（“《证券法》”）第22条，确立了联邦法院和州法院对《证券法》索赔的共同管辖权。因此，州法院和联邦法院都有权审理此类索赔。为避免必须在多个司法管辖区就索赔进行诉讼，以及不同法院作出不一致或相反裁决的风险等，经修订和重述的公司章程还将规定，除非我们书面同意选择其他法院，在适用法律允许的最大范围内，美国联邦地区法院将是解决以下起诉的唯一专属法院：与我们的任何证券发行有关，依据《证券法》提出一项或多项诉因，针对任何人士，包括但不限于审计师、承销商、专家、控制人或其他被告的任何起诉。除非我们书面同意选择其他法院，在适用法律允许的最大范围内，美国特拉华地区联邦地区法院将是解决为执行《证券交易法》或其项下规则法规所创设的任何义务或责任而提起的任何派生诉讼或程序的唯一专属法院。根据《证券交易法》提出的所有其他索赔，可以在任何具有适当管辖权的联邦法院提出。

购买、持有或以其他方式取得我们任何证券中任何权益的个人或实体，都将被视为已知悉并同意上述公司章程条款。尽管我们认为，这些专属法院条款通过提高特拉华州法律及联邦证券法在各自适用的诉讼类型中的适用一致性，使我们受益，但对于股东与我们或任何现任或前任董事、高级管理人员、股东或其他员工之间的争议，专属法院条款可能限制股东在其选择的司法法院提出索赔的能力，从而可能阻碍针对我们以及现任或前任董事、高级管理人员、股东或其他员工提出此类索赔的诉讼。我们的股东不会因这些专属法院条款而被视为放弃要求我们遵守联邦证券法律及其项下规则法规。

经修订和重述的公司注册证书及公司章程中的条款，可能使合并、要约收购、委托书争夺或其他重大公司交易难以进行，从而可能压低A类普通股的市场价格。

经修订和重述的公司注册证书及公司章程将在紧接本次发行完成之前生效，其中将包含多项可能使收购本公司更加困难的条款。这些条款包括：

• 多类别普通股结构，使长期利益信托和创始人有限责任公司有能力选举全部董事会成员，并使创始人有限责任公司在可预见的未来有能力决定所有提交全体股东表决事项的结果，包括批准任何合并、出售本公司及其他需要股东批准的重大公司交易；

• 在F类终止时点之前，任何非T类董事的空缺或新设董事席位，可由董事会根据创始人有限责任公司的通知填补，或由A类普通股和F类普通股持有人共同投票或通过书面同意填补；

• 在T类终止时点之前，构成董事会的董事人数，仅可在获得董事会法定名额的80%批准后确定（向上或向下舍入至最接近的整数，恰为0.5时向上舍入）；

• 股东特别会议仅可由以下主体召集：(i) 董事会根据获董事会法定名额多数通过的决议采取行动；(ii) 董事会主席；(iii) 首席执行官；(iv) 总裁；(v) 在F类终止时点之后，非T类董事中的多数；(vi) 在F类终止时点之前，且仅针对要求E类普通股持有人就一项提案投票的特别会议，由公司秘书召集；或(vii) 在F类终止时点之前，由作为F类普通股持有人的创始人有限责任公司召集；

• 在F类终止时点和T类终止时点之前，股东仅可就以下事项通过书面同意采取行动：(i) 提名、选举或罢免董事，或任命董事以填补任何空缺或新设董事席位；(ii) 为满足经修订和重述的公司注册证书中，与F类普通股、T类普通股和E类普通股有关的某些赎回和保护性条款而采取的任何行动；以及(iii) 股东作为单一类别共同投票的任何事项，但该事项须首先获得董事会批准或应董事会要求提出。在F类终止时点和T类终止时点均已届至之后，股东须采取或获准采取的任何行动，都必须在正式召集的股东年度会议或特别会议上进行，不得通过任何股东书面同意作出；尽管有上述规定，E类普通股持有人须采取或获准采取的任何行动，都必须在正式召集的股东年度会议或特别会议上进行，不得通过这些股东的任何书面同意作出；

• A类股东提名董事候选人或向股东年度会议提交事项时，须履行预先通知程序；

• 在F类终止时点之后，董事会将转为分级董事会，由三组董事组成，任期均为三年并交错届满；

• 在F类终止时点之后，修改经修订和重述的公司注册证书及公司章程中的某些条款，将需要A类普通股66 2/3%的表决权批准；

• 不设累积投票制；以及

• 授权未指定类别的优先股，其发行和条款可由董事会法定名额的80%确定（向上或向下舍入至最接近的整数，恰为0.5时向上舍入），且在F类终止时点之前，还必须获得作为F类普通股持有人的创始人有限责任公司的同意。

这些条款单独或共同作用，可能阻碍、延迟或阻止涉及本公司控制权变更的交易。这些条款还可能阻碍委托书争夺，使股东更难选举其选择的董事，也更难促使我们采取其希望的其他公司行动。在某些情况下，上述任何一项都可能限制股东就其A类普通股获得溢价的机会，也可能影响某些投资者愿意为A类普通股支付的价格。

与持有A类普通股有关的风险

此前A类普通股没有公开交易市场，本次发行后可能无法形成或维持活跃的交易市场。

我们已申请将A类普通股以代码“ANT”在纳斯达克全球精选市场上市。但是，在本次发行之前，A类普通股并无公开交易市场。我们无法向你保证A类普通股将在该交易所或其他地方形成活跃交易市场，也无法保证任何已经形成的市场能够持续。A类普通股的首次公开发行价格将由我们、售股股东和承销商协商确定。该价格不一定反映本次发行后市场投资者愿意买卖A类普通股的价格。

A类普通股的市场价格可能波动，你可能损失全部或部分投资。

我们无法预测A类普通股的交易价格。A类普通股的首次公开发行价格将由我们、售股股东和承销商协商确定。该价格不一定反映本次发行后市场投资者愿意买卖A类普通股的价格。本次发行后，A类普通股的市场价格可能因多种因素而大幅波动，其中许多因素不受我们控制，也可能与我们的经营表现无关。这些波动可能使你损失对A类普通股的全部或部分投资。可能导致A类普通股市场价格波动的因素包括：

• 整体股票市场不时出现的价格和成交量波动，包括因普遍经济不确定性或负面市场情绪造成的波动；

• 科技股市场及成交量的波动；

• 供应链约束，尤其是影响算力的约束，以及新增和不断演变的贸易法规、关税和反制措施；

• 其他科技公司整体，或特别是本行业公司，经营表现和股票市场估值的变化；

• 我们或股东出售A类普通股，以及对解除锁定的预期；

• 涉及我们或本行业及相关行业其他公司的传言和市场猜测；

• 证券分析师未能持续覆盖我们，跟踪本公司的证券分析师调整财务估计，或我们未能达到这些估计或投资者预期；

• 涉及本公司业务的实际或被认为发生的重大数据泄露；

• 我们可能向公众提供的财务或非财务预测、这些预测的任何变化，或我们未能达到这些预测；

• 第三方发布的关于我们或本行业其他公司的数据，无论这些数据是否准确；

• 我们或竞争对手宣布推出新的模型、平台或应用；

• 公众对我们的新闻稿、其他公开公告及向SEC提交文件的反应；

• A类普通股成交量或公众流通股规模的波动；

• 卖空A类普通股或相关衍生证券；

• 经营业绩实际或预期的变化或波动；

• 我们的业务、竞争对手的业务或整体竞争格局实际或预期的发展变化；

• 可服务市场的预期未来规模或增长率发生变化；

• 我们发行A类普通股，包括因某些转让而将N类普通股转换为A类普通股；

• 涉及我们、本行业或两者的诉讼或监管行动，或监管机构对我们或竞争对手经营活动的调查；

• 有关知识产权或其他专有权利的发展或争议；

• 我们或竞争对手宣布或完成的业务或技术收购，或类似战略交易；

• 适用于本公司业务的新法律或法规，或对现有法律或法规的新解释；

• 影响模型、平台和应用的监管执法行动或其他政府行动；

• 会计准则、政策、指引、解释或原则变化；

• 战争、恐怖事件、全球性流行病等重大灾难性事件，或对这些事件的应对措施；

• 创始人、董事会成员、管理层或关键人员的任何加入或离任；以及

• 整体经济状况，以及我们的市场增长缓慢或负增长。

此外，如果科技股市场或整体股票市场出现投资者信心丧失，A类普通股的市场价格可能因与我们的业务、财务状况和经营业绩无关的原因下跌。A类普通股的市场价格也可能因影响本行业其他公司的事件而下跌，即使这些事件并未直接影响我们。因此，我们无法向你保证任何交易市场的流动性、你能在希望的时间出售A类普通股，或你出售A类普通股时能够获得的价格。

过去，股东曾在股价波动时期之后对公司提起证券集体诉讼。如果A类普通股的市场价格波动，我们可能成为证券诉讼的目标。此类诉讼可能使我们承担巨额成本，分散资源和管理层的注意力，并对我们的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。

因融资、收购、投资、股权激励计划、已发行在外可转换本票的转换、已发行在外N类普通股的转换、公益倡议或其他事项而增发股票，将稀释A类普通股持有人的权益。

将在紧接本次发行完成之前生效的经修订和重述的公司注册证书，授权我们发行最多合计300,000,000,000股A类普通股、100,000,000,000股N类普通股、一股T类普通股、一股F类普通股、30,000,000,000股E类普通股以及30,000,000,000股优先股，其权利、权力及优先权可由董事会确定（受将在紧接本次发行完成之前生效的经修订和重述的公司注册证书的限制，或特拉华州法律规定的限制约束）。在遵守适用规则法规的前提下，我们可能不时因融资、收购、投资、股权激励计划、已发行在外可转换本票的转换、N类普通股的转换、公益倡议或其他事项，发行股本或可转换为股本的证券，包括公益发行。公益倡议可能包括向非营利组织、研究机构或其他接受方等第三方发行股权。任何此类发行都可能导致A类普通股持有人被大幅稀释，并使A类普通股的市场价格下跌。有关N类普通股对A类普通股持有人的稀释影响，见题为“本次发行完成后将有大量N类普通股已发行在外，转换后将稀释A类普通股持有人的表决权”的风险因素。

此外，与我们某些本票购买协议（NPA）的相对方签订的注册权协议，赋予这些相对方要求我们在本次发行后办理转售注册的权利，涉及：(i) 这些本票所对应的普通股；(ii) 本票转换时发行的N类普通股进一步转换后可发行的A类普通股；以及(iii) 因与本次发行同时进行的私募发行的某些合同权利而发行的普通股。行使这些注册权可能便利大量A类普通股在公开市场出售，从而可能压低A类普通股的市场价格或增加其波动性。

本次发行完成后将有大量N类普通股已发行在外，转换后将稀释A类普通股持有人的表决权。

紧接本次发行完成之前，在计入优先股转换及可转换票据转换的影响后，我们将有________股N类普通股已发行在外，约占本次发行前已发行在外股本的________ %，以及本次发行完成后已发行在外股本的________ %（上述各项均不包括T类普通股、F类普通股和E类普通股）。在计入优先股转换及可转换票据转换的影响后，Amazon和Google将各自持有超过5%的已发行在外股本。虽然N类普通股没有表决权，但它们的持股代表对本公司的重大经济权益，而且由于N类普通股在转让给无关联第三方时会转换为A类普通股，这些股份在任何此类转让之后，也可能对A类普通股的表决权产生重大影响。紧接本次发行完成之前，在计入优先股转换及可转换票据转换的影响后，以及紧接本次发行之后，Amazon将持有________股N类普通股，Google将持有________股N类普通股。在本次发行之后，剩余已发行在外可转换本票转换时，还可额外发行合计________股N类普通股；这些本票全部由Amazon持有，因转换将超过适用持股上限，无法在紧接本次发行完成之前转换。本次发行后，还可能根据公益发行、多项票据购买协议项下的未来提款及相关发行或转换，以及某些合同权利，发行额外N类普通股。见“可供未来出售的股份——N类普通股”、“管理层对财务状况和经营业绩的讨论与分析——流动性及资本资源——可转换票据”以及“业务——我们的公益承诺”各节。

虽然N类普通股没有表决权，但其享有与A类普通股相同的经济权利，包括与A类普通股按比例参与我们可能宣布的任何股息，以及在清算、解散或清盘时获得分配的权利。因此，在本次发行完成时因优先股转换及可转换票据转换而发行的N类普通股，将稀释A类普通股持有人的经济权益，包括任何股息及可供分配给股东的任何款项；确定每股有形资产净账面价值时，这些股份将与A类普通股一并计入。见“稀释”一节。

N类普通股通过以下方式转让时，将自动转换为同等数量的A类普通股：(i) 通过注册发行或公开市场出售这些股份；或(ii) 转让给无关联第三方，但须遵守“股本说明”一节所述的某些限制。在以N类普通股形式持有期间，这些股份没有表决权，因此不会影响A类普通股持有人的表决权。但是，在N类普通股转换为A类普通股时，所产生的A类普通股将享有每股一票表决权，发行这些股份将稀释现有A类普通股持有人的表决权。我们未来发行的任何N类普通股都将产生同样影响：在已发行在外期间稀释A类普通股持有人的经济权益，在转换为A类普通股时进一步稀释其表决权。

未来发行A类普通股和N类普通股，不会稀释F类普通股的表决权。

未来发行A类普通股，包括N类普通股转换时发行的A类普通股，以及发行N类普通股，不会稀释F类普通股的表决权，因为对于提交全体股东表决的事项，F类普通股有权享有适用登记日已发行在外股本总表决权的固定50.1%。例如，如果我们增发1,000,000股A类普通股，F类普通股将自动获得足够的额外票数，使其总表决权等于适用登记日已发行在外股本就提交全体股东表决事项的总表决权的50.1%，即增加约1,004,008票。除纳斯达克全球精选市场上市标准要求外，未来增发任何A类普通股（包括N类普通股转换时发行的A类普通股）及N类普通股，都不需要股东批准。

未来在公开市场出售A类普通股，可能导致A类普通股的市场价格下跌。

本次发行后在市场上出售大量A类普通股，可能导致A类普通股的市场价格下跌。发生此类销售的可能性也可能压低A类普通股的市场价格。本次发行完成后，基于截至2026年9月30日已发行在外的________股A类普通股及________股N类普通股（计入优先股转换、可转换票据转换、首次公益发行及限制性股票单位结算的影响后），我们将合计有________股A类普通股及________股N类普通股已发行在外。我们的董事、执行官以及几乎全部股本和可转换或交换为股本的证券的持有人，已与我们签订市场禁售协议，或已与或将与代表承销商的高盛 & Co. LLC及Morgan Stanley & Co. LLC签订锁定协议。根据这些协议，在特定例外（包括规定的提前届满条款）的约束下，他们同意在以下期间内，其转让任何A类普通股或N类普通股，或直接或间接可转换、交换或行权取得A类普通股或N类普通股的证券的能力受到某些限制：(i) 对于联合创始人以及在本次发行前持有完全摊薄后股份超过0.5%的某些股东，期间截至以下较早时点：(A) 公开发布截至2027年9月30日财政季度的季度财务业绩后，紧接着的第二个完整交易日美国东部时间上午6:00；以及(B) 本招股说明书日期之后第365日的交易日收盘后即刻；(ii) 对于所有其他此类持有人，期间截至以下较早时点：(A) 公开发布截至2027年3月31日财政季度的季度财务业绩后，紧接着的第二个完整交易日美国东部时间上午6:00；以及(B) 本招股说明书日期之后第180日的交易日收盘后即刻。高盛 & Co. LLC和Morgan Stanley & Co. LLC可以在适用期间结束前解除股东的锁定协议义务，而我们通常只有在获得二者同意的情况下，才能在适用期间结束前解除股东的市场禁售协议义务。关于这些协议的更多信息，包括规定的提前届满条款，见“承销”和“可供未来出售的股份——锁定及市场禁售协议”各节。

由于这些协议以及日期为2026年5月28日的经修订和重述的投资者权利协议（“IRA”）中的条款（详见“股本说明——注册权”一节），并在遵守《证券法》第144条规则或第701条规则的前提下，自本招股说明书日期后的首个交易日起，额外的A类普通股（包括N类普通股转换后可发行的股份）将在本次发行日期之后的不同时间可于公开市场出售。更多信息见“可供未来出售的股份”一节。

本次发行完成后，拥有合计最多________股A类普通股（包括N类普通股转换后可发行股份）的股东，将根据IRA享有要求注册的权利。此外，我们打算提交一份注册声明，对股权薪酬计划项下预留供未来发行的股份进行注册。该注册声明生效后，在满足适用行权期以及上述市场禁售协议和锁定协议届满或获豁免的前提下，因行使已发行在外股票期权或结算限制性股票单位（RSU）而发行的股份，将可立即在美国公开市场转售。

此外，每位联合创始人均已承诺，将其个人所持Anthropic股权的80%用于慈善事业。这些承诺是各位联合创始人自愿、可撤销的慈善意愿表达，并不构成具有法律约束力的义务。为履行这一承诺而作出任何捐赠的时间、金额、接受方、结构及方式均不确定，将取决于多种因素，包括各位联合创始人的个人情况、税务及遗产规划考虑、适用转让限制、市场状况，以及相关时点的慈善优先事项。联合创始人可以通过多种方式随时间履行这一承诺，包括向捐赠人建议基金、慈善组织、私人基金会或其他慈善载体捐赠，其中某些主体已与我们签订不可撤销投票代理协议，详见“某些关系及关联方交易——不可撤销投票代理协议”一节。在遵守上述锁定及市场禁售协议以及适用证券法的前提下，为履行这一承诺而捐赠A类普通股，以及接受方随后出售这些股份，可能导致大量股份在公开市场出售。由于无法预测任何此类捐赠和销售的时间及数量，此类销售或市场认为可能发生此类销售，都可能压低A类普通股的市场价格。这些承诺涉及联合创始人在A类普通股中的个人经济权益，不适用于F类普通股，也不会改变“我们的治理结构及其目标——创始人投票结构”一节所述的创始人有限责任公司投票结构。因此，随着联合创始人为履行这一承诺而进行捐赠，其在本公司的个人经济权益将减少，而只要各位联合创始人继续满足“股本说明——创始人有限责任公司协议”一节所述、维持创始人有限责任公司成员资格所需的最低保留持股条件，其通过创始人有限责任公司拥有的投票控制权将保持不变。这可能降低联合创始人与其他股东之间的利益一致性，或导致两者的利益出现分歧。

股东在锁定限制结束时，或根据注册权出售A类普通股，可能使我们更难在未来于我们认为适当的时间、以适当的价格出售股权证券。这些销售还可能导致A类普通股的市场价格下跌，并使你更难出售A类普通股。

由于我们预计在可预见的未来不会就股本支付任何现金股息，资本增值（如有）将是你获利的唯一来源。

我们预计在可预见的未来不会支付现金股息。我们目前打算保留未来收益（如有），用于支持业务的发展和增长。此外，经修订和重述的信贷协议（A&R信贷协议）包含限制可就股本宣布或支付现金股息金额的条款，我们未来取得的任何信贷额度或融资也可能包含此类条款。未来是否支付现金股息，将由董事会酌情决定，并取决于我们的财务状况、经营业绩、资本需求及适用合同限制。因此，股东应将A类普通股或N类普通股在价格上涨后（如有）出售，作为未来实现投资收益的唯一方式。

如果证券或行业分析师不发表研究，或发表关于我们、我们的业务或市场的不准确或不利研究，或者下调对A类普通股的推荐，A类普通股的市场价格和成交量可能下降。

A类普通股的市场价格和成交量，将部分取决于证券或行业分析师发表的关于我们、我们的业务、市场或竞争对手的研究和报告。分析师的估计基于其自身观点，往往不同于我们的估计或预期。如果任何覆盖我们的分析师下调对A类普通股的推荐，对竞争对手作出相对更有利的推荐，或发表关于我们业务的不准确或不利研究，我们证券的价格很可能下跌。如果只有少数证券分析师开始覆盖我们，或其中一名或多名分析师停止覆盖我们，或未能定期发表我们的研究报告，我们可能失去在金融市场的关注度，市场对我们证券的需求可能下降，从而导致A类普通股的价格和成交量下降。

关于前瞻性声明的特别说明

本招股说明书包含联邦证券法所指的前瞻性声明，这些声明涉及重大风险和不确定性。本招股说明书中除历史事实陈述之外的所有声明，包括有关我们未来经营业绩、财务状况、市场规模与机遇、业务战略与计划、影响我们业绩的因素以及未来经营目标的声明，均为前瞻性声明。在某些情况下，您可以通过其中使用的词语识别前瞻性声明，例如“可能”“将”“应当”“应该”“预期”“计划”“预计”“可能会”“打算”“目标”“预测”“考虑”“相信”“估计”“预判”“潜在”“目的”“宗旨”“寻求”“预报”或“继续”，或这些词语的否定形式，或涉及我们的预期、战略、计划或意图的其他类似用语或表述。本招股说明书中的前瞻性声明包括但不限于有关以下事项的声明：

• 我们未来的财务表现，包括我们对收入、算力与基础设施费用以及经营费用的预期，以及我们实现并保持未来盈利的能力；

• 我们的现金、现金等价物、投资以及经修订及重述的信贷额度下可动用的金额，是否足以满足我们的营运资金及流动性需求；

• 我们的资本支出及其他算力与基础设施承诺的金额、性质和时间安排，我们为此类承诺提供资金并实现预期回报的能力，以及我们按预期时间将算力投资转化为产生收入的客户工作负载的能力；

• 我们成功执行业务与增长战略的能力，包括扩大运营规模并管理成本、时间安排及运营复杂性，以及按照我们的公益宗旨推进公益举措；

• 我们对未来增长的预期与管理；

• 我们通过未来债务或股权融资，以可接受的条款筹集额外资本的能力，以及任何此类融资对我们的股东和运营可能产生的摊薄或限制性影响；

• 我们对第三方关系及获得算力与基础设施的预期，包括与开发竞争性AI产品的云服务提供商及芯片合作伙伴之间可能存在的利益冲突；

• 对我们产品与服务的需求及其定价，包括我们定价结构的潜在变化；

• 我们吸引和留住客户的能力，以及我们对收入集中于少数客户和分销渠道的预期；

• 我们吸引、培养和留住高技能人才的能力，以及我们在发展过程中保持文化、人才密度和使命一致性的能力；

• 我们开发新模型、平台和应用并及时将其推向市场，改进现有模型、平台和应用，以及保持在AI前沿的能力；

• 我们在AI安全、负责任部署以及出于安全考虑限制前沿模型访问方面的计划与承诺，以及这些承诺对商业和运营的影响；

• 我们维持模型、平台和应用的可用性及可运行性的能力；

• 我们在现有和新的市场及产品与服务领域，与现有和新竞争对手竞争的能力；

• 我们对新兴和不断演变的市场的预期，包括我们在国际上扩大运营、客户基础及收入，并使我们的模型、平台和应用适应新司法管辖区当地语言、监管和市场要求的能力；

• 我们识别、执行和整合有益的收购、投资及战略合作的能力；

• 我们管理业务相关风险的能力，包括因我们的公益公司身份及长期利益信托在我们治理中的作用而产生的风险；

• 我们保护模型、平台、应用和系统免受网络安全威胁的能力，包括来自民族国家行为体及其他复杂威胁行为体的威胁；

• 我们对现有及不断发展的法律法规所产生影响的预期，包括涉及AI、版权、隐私与数据保护，以及出口管制、经济制裁和其他贸易管制的法律法规；

• 我们维护、保护和增强知识产权的能力；

• 我们发展和保护品牌的能力，包括安全、安保或滥用事件以及我们就AI政策与监管公开表达的立场所产生的影响；

• 成为上市公司所增加的费用；

• 未决或未来诉讼、监管程序及政府执法行动的结果，以及它们对我们的业务、财务状况和经营业绩可能产生的影响；

• 我们的股息政策，包括目前不支付现金股息、将未来收益留用于业务的意向；

• 我们A类普通股活跃交易市场的形成与维持，以及本次发行后我们股价的潜在波动；以及

• 我们对本次发行所得款项净额的预定用途。

我们提醒您，上述清单可能并未包含本招股说明书中的所有前瞻性声明。

本招股说明书中的前瞻性声明，主要基于我们目前对未来事件及趋势的预期、估计、预测和推测，我们相信这些事件及趋势可能影响我们的业务、财务状况、经营业绩和前景。这些前瞻性声明所述事件的结果受风险、不确定性及其他因素影响，包括本招股说明书“风险因素”一节及其他部分所述的因素。此外，我们处于一个竞争十分激烈且快速变化的环境中。新的风险和不确定性不时出现，我们无法预测可能影响本招股说明书中前瞻性声明的所有风险和不确定性。虽然我们相信，本招股说明书中的每项前瞻性声明均具有合理依据，但我们不能向您保证，这些前瞻性声明所反映的未来结果、事件和情况将会实现或发生；未来的实际结果、事件和情况可能与前瞻性声明所述的内容存在重大差异。因此，您不应过度依赖前瞻性声明，将其作为对未来事件的预测。

本招股说明书中的前瞻性声明仅涉及我们在作出声明之日的预期。除法律要求外，我们不承担更新本招股说明书中任何前瞻性声明的义务，以反映本招股说明书日期之后的事件或情况，或反映新信息或未预料事件的发生。

此外，“我们相信”等声明以及类似声明反映了我们对相关事项的信念与意见。这些声明基于截至本招股说明书日期我们可获得的信息；虽然我们相信这些信息为此类声明提供了合理依据，但这些信息可能有限或不完整，不应将我们的声明理解为我们已对所有可能获得的相关信息进行了详尽调查或审查。这些声明本身具有不确定性，我们提醒投资者不要过度依赖这些声明。

行业、市场及其他数据

除非另有说明，本招股说明书中涉及我们所处行业及市场的数据、估计和其他信息，包括我们的一般预期、市场地位、市场机遇和市场规模，均基于第三方提供商编制的行业出版物和报告、其他公开研究，以及我们的内部来源和估计。这些信息涉及多项假设和局限，我们提醒您不要过分重视此类估计。虽然我们对本招股说明书中的全部披露内容负责，且我们相信本招股说明书所载行业出版物及其他第三方来源的信息可靠，但我们并未独立核实这些来源所含数据的准确性或完整性。有关市场和行业数据及其他数据的预测和其他前瞻性信息，与本招股说明书中的其他前瞻性声明一样，受相同限定及额外不确定性的约束。更多信息请参阅“关于前瞻性声明的特别说明”一节。除本招股说明书明确列明的内容外，下述来源的内容或可通过其访问的内容不构成本招股说明书的一部分，亦未以引用方式并入本招股说明书，任何网站均仅为不可点击的文字参考。

本招股说明书中的统计数据、估计以及市场和行业数据的来源以上标标注，并列示如下：

• IDC，《AI的经济影响：2026年版》，文件编号US54452226，2026年4月。

• IDC，《全球黑皮书：实时版V2 2026年预测》，2026年7月。

• IDC，《全球开发者人数增长预测，2025—2029年》，文件编号US53789825，2025年9月。

• IQVIA人类数据科学研究院，《2026年全球药物使用趋势》，2026年2月。

• 美国劳工统计局，《职业就业与工资统计》，2025年5月。

• 世界银行集团，《GDP（现价美元）》，2025年。

我们所处行业因多种因素而面临高度不确定性和风险，包括本招股说明书“风险因素”一节及其他部分所述的因素。这些及其他因素可能导致结果与上述第三方及我们作出的报告和估计所表达的内容存在重大差异。

本招股说明书中有关全球知识工作者工资的某些估计，是我们根据第三方数据自行推算的，我们将其称为全球知识工作者所代表的年度经济价值。我们根据美国劳工统计局2025年按职业分类的美国劳动者工资数据，计算我们认为属于知识工作者的那部分劳动者的工资总额。我们根据国际劳工组织关于全球劳动收入占全球GDP百分比的数据，以及2025年全球GDP，估算2025年的全球工资总额。我们计算2025年美国工资总额与2025年全球工资总额的比率，并将该比率应用于美国知识工作者工资总额，以估算全球知识工作者的工资。

募集资金用途

我们估计，按本招股说明书封面所列预计发行价格区间中点，即每股________美元的假定首次公开发行价格计算，扣除预计承销折扣和佣金以及应由我们支付的预计发行费用后，我们在本次发行中出售A类普通股所得款项净额约为________美元；如果承销商向我们购买额外A类普通股的选择权获悉数行使，则约为________美元。我们不会从售股股东出售A类普通股中获得任何款项。

假定首次公开发行价格为每股________美元，即本招股说明书封面所列预计发行价格区间的中点，该价格每上涨或下跌1.00美元，在本招股说明书封面所列我们发行的股份数量保持不变，并扣除预计承销折扣和佣金以及应由我们支付的预计发行费用的情况下，我们从本次发行获得的款项净额将相应增加或减少约________美元。同样，在假定首次公开发行价格保持不变，并扣除预计承销折扣和佣金以及应由我们支付的预计发行费用的情况下，我们发行的A类普通股数量每增加或减少100万股，我们从本次发行获得的款项净额将相应增加或减少约________美元。

本次发行的主要目的是增加我们的资本及财务灵活性，为我们的A类普通股建立公开市场，促进售股股东有序分配股份，并使我们及我们的股东能够进入公开股权市场。

我们拟将本次发行所得款项净额用于一般公司用途，包括营运资金、经营费用及资本支出，其中包括对算力与基础设施的投资，以及招聘和留住高技能人才。此外，我们可能将本次发行所得款项净额的一部分用于收购或投资业务、产品、服务或技术。不过，我们目前尚未就任何重大收购或投资订立协议或作出承诺。

我们还拟将本次发行所得款项净额的一部分，用于履行与限制性股票单位（RSU）结算相关、预计为________美元的预扣及缴纳税款义务。该金额基于每股________美元的假定首次公开发行价格，即本招股说明书封面所列预计发行价格区间的中点，以及________%的假定预扣税率。每股________美元的假定首次公开发行价格，即本招股说明书封面所列预计发行价格区间的中点，每上涨或下跌1.00美元，我们为履行与RSU结算相关的预扣及缴纳税款义务所需支付的金额将相应增加或减少________美元。

我们无法进一步确定本次发行所得款项净额的具体用途。因此，我们在使用这些款项时将拥有广泛的酌情决定权。在按上述方式使用本次发行所得款项之前，我们可能将本次发行所得款项净额投资于短期、投资级、计息工具。

股息政策

我们从未就我们的股本宣派或支付任何现金股息。我们目前打算保留所有可用资金及任何未来收益，为业务运营及扩张提供资金，并且预计在可预见的未来不会支付任何股息。未来任何宣派现金股息的决定，均由董事会在遵守适用法律的前提下酌情作出，并取决于多项因素，包括我们的财务状况、经营业绩、资本需求、合同限制、一般经营状况以及董事会可能认为相关的其他因素。此外，经修订及重述的信贷协议条款对我们可支付的现金股息金额施加了某些限制，即使目前该信贷额度下没有任何未偿还金额亦是如此。

资本结构

下表按以下口径列示截至2026年9月30日我们的现金、现金等价物、短期投资以及资本结构：

• 实际口径；

• 备考口径，计入以下事项的影响：(i)优先股转换，假定该转换于2026年9月30日发生；(ii)可转换票据转换，假定该转换于2026年9月30日发生；(iii)F类股票发行，假定其于2026年9月30日发生；(iv)与须进行RSU结算的RSU相关的________美元股权激励所导致的资本公积及累计亏损增加；以及(v)向特拉华州提交我们的经修订及重述的公司注册证书并使其生效，该证书将在本次发行完成前立即生效；以及

• 经调整备考口径，计入以下事项的影响：(i)上述备考调整；(ii)我们在本次发行中以每股________美元的假定首次公开发行价格，即本招股说明书封面所列预计发行价格区间的中点，出售并发行________股A类普通股，并扣除预计承销折扣和佣金以及应由我们支付的预计发行费用；以及(iii)使用本次发行所得款项净额，必要时连同现有现金及现金等价物，履行与RSU结算相关的预计预扣及缴纳税款义务。我们不会从任何售股股东出售我们的A类普通股中获得任何款项。

下表所列经调整备考信息仅作说明，并将根据实际首次公开发行价格及在定价时确定的本次发行其他条款予以调整。您应结合本招股说明书其他部分所载的合并财务报表及相关附注，以及“管理层对财务状况及经营业绩的讨论与分析”一节阅读本表。

(1) 每股________美元的假定首次公开发行价格，即本招股说明书封面所列预计发行价格区间的中点，每上涨或下跌1.00美元，我们为履行与RSU结算相关的预扣及缴纳税款义务所需支付的金额将相应增加或减少________美元。

(2) 每股________美元的假定首次公开发行价格，即本招股说明书封面所列预计发行价格区间的中点，每上涨或下跌1.00美元，在本招股说明书封面所列我们发行的股份数量保持不变，并扣除预计承销折扣和佣金以及应由我们支付的预计发行费用的情况下，我们经调整备考的现金、现金等价物及短期投资、资本公积、股东权益（亏绌）总额及资本总额将相应增加或减少________美元。在假定首次公开发行价格保持不变，并扣除预计承销折扣和佣金以及应由我们支付的预计发行费用的情况下，我们发行的股份数量增加或减少100万股，将使我们经调整备考的现金、现金等价物及短期投资、资本公积、股东权益（亏绌）总额及资本总额相应增加或减少________美元。

(3) 备考及经调整备考口径下已发行的 N 类普通股股数，包括首次公益发行的股份。这些股份：(i) 在法律上视为已发行流通；(ii) 在由我们的全资子公司持有期间，出于会计目的不视为流通在外；(iii) 因此未在上表中列作流通在外。

如果承销商向我们购买额外A类普通股的选择权获悉数行使，则截至2026年9月30日，经调整备考的现金、现金等价物及短期投资、资本公积、股东权益（亏绌）总额、资本总额及流通A类普通股股数，将分别为________美元、________美元、________美元、________美元及________股A类普通股。

上表中的备考及经调整备考列，以截至2026年9月30日流通在外的________股A类普通股、________股N类普通股、1股T类普通股及1股F类普通股为基础（计入优先股转换、可转换票据转换、F类股票发行、首次公益发行及RSU结算的影响后），且不包括以下股份：

• 截至2026年9月30日尚未行使的 A 类普通股购买期权获行使时可发行的1,774,342,693股 A 类普通股，加权平均行权价为每股2.91美元；

• 截至2026年9月30日尚未结算的限制性股票单位（RSU）在归属及结算时可发行的________股 A 类普通股，但有关 RSU：(i) 截至本次发行日期尚未满足基于服务的归属条件，且 (ii) 基于业绩的归属条件（如适用）将在本招股说明书所属注册声明生效时满足；

• 2026年9月30日之后授予的 RSU 在归属及结算时可发行的________股 A 类普通股；

• 2026年9月30日之后因收购非上市公司而发行的________股 A 类普通股及848,882股 N 类普通股；以及

• 根据我们的股权激励计划预留供未来发行的________股A类普通股，包括：

◦ 预留供根据我们的捐赠配捐计划可发行的 N 类普通股转换时未来发行的________股 A 类普通股，包括承诺发行的股份；

◦ 将根据我们的2026年计划预留供未来发行的________股A类普通股，该计划将在本次发行完成前生效；

◦ 根据我们的2021年计划预留供未来发行的________股A类普通股，该股数将在我们的2026年计划生效时，加入该计划预留供未来发行的A类普通股股数；届时，我们将停止根据2021年计划授予奖励；以及

◦ 将根据我们的员工购股计划（ESPP）预留供未来发行的________股A类普通股，该计划将在本次发行完成前生效。

我们的2026年计划和ESPP均规定，每年自动增加各计划项下预留的A类普通股股数；我们的2026年计划还规定，根据2021年计划项下到期、取消或被没收的奖励，以及2021年计划项下为支付行权价或履行预扣税义务而向我们交回或由我们扣留，或被没收或以其他方式由我们回购的股份，增加该计划项下可授予的股数，详见“高管薪酬：股权计划”一节。

摊薄

如果您在本次发行中投资我们的A类普通股，您的所有权权益将被摊薄，摊薄程度相当于我们A类普通股每股首次公开发行价格与本次发行后立即计算的A类普通股及N类普通股每股经调整备考有形账面净值之间的差额。新投资者每股有形账面净值的摊薄，是指本次发行中A类普通股购买者支付的每股金额，与本次发行完成后立即计算的A类普通股及N类普通股每股经调整备考有形账面净值之间的差额。

每股有形账面净值的计算方法，是将我们的有形资产总额减去负债总额和可赎回可转换优先股后，除以流通在外的A类普通股及N类普通股股数；由于我们的T类普通股、F类普通股及E类普通股不具有经济权利，因此不计入每股计算。截至2026年9月30日，我们的历史有形账面净值为负1,506亿美元，即每股负68.47美元。计入优先股转换、可转换票据转换、首次公益发行及RSU结算的影响后，以截至2026年9月30日流通在外的A类普通股及N类普通股总股数为基础，我们截至2026年9月30日的备考有形账面净值为________美元，即每股________美元。

计入以下事项的影响后：(i)上述备考调整；以及(ii)我们在本次发行中按每股________美元的假定首次公开发行价格，即本招股说明书封面所列预计发行价格区间的中点，出售________股A类普通股，扣除预计承销折扣和佣金以及应由我们支付的预计发行费用，并使用本次发行所得款项净额，必要时连同现有现金及现金等价物，履行与RSU结算相关的预计预扣及缴纳税款义务，我们截至2026年9月30日的经调整备考有形账面净值将为________美元，即每股________美元。这意味着现有股东的经调整备考有形账面净值每股立即增加________美元，而在本次发行中按假定首次公开发行价格购买A类普通股的投资者，其经调整备考有形账面净值每股立即被摊薄________美元。下表按每股口径说明这一摊薄：

上述摊薄信息仅作说明，可能根据实际首次公开发行价格及本次发行的其他条款而变化。每股________美元的假定首次公开发行价格，即本招股说明书封面所列预计发行价格区间的中点，每上涨或下跌1.00美元，在本招股说明书封面所列我们发行的股份数量保持不变，并扣除预计承销折扣和佣金以及应由我们支付的预计发行费用的情况下，新投资者对应的每股经调整备考有形账面净值将相应增加或减少________美元，在本次发行中购买A类普通股的新投资者所承受的每股摊薄额将相应增加或减少________美元。同样，我们发行的A类普通股数量每增加或减少100万股，在假定首次公开发行价格保持不变，并扣除预计承销折扣和佣金以及应由我们支付的预计发行费用的情况下，我们的经调整备考有形账面净值将相应每股增加或减少约________美元，而本次发行中购买A类普通股的新投资者所承受的摊薄额将相应每股增加或减少________美元。

如果承销商向我们购买额外A类普通股的选择权获悉数行使，则经调整以计入本次发行影响后，我们A类普通股的备考每股有形账面净值将为每股________美元，而本次发行中购买A类普通股的新投资者所承受的备考每股有形账面净值摊薄额将为每股________美元。

下表列示截至2026年9月30日，计入优先股转换、可转换票据转换、首次公益发行及RSU结算的影响后，现有股东与本次发行中购买A类普通股的新投资者之间的差异，涉及向我们购买的股数、已向或将向我们支付的总对价（包括发行A类普通股所收到的款项净额），以及按每股________美元的假定首次公开发行价格，即本招股说明书封面所列预计发行价格区间的中点，已向或将向我们支付的平均每股价格，且未扣除预计承销折扣和佣金以及应由我们支付的预计发行费用：

上表未反映售股股东在本次发行中的任何出售。本次发行中售股股东的出售将使现有股东持有的股数减少至________股，约占本次发行后流通在外 A 类及 N 类普通股总股数的________%；并使新投资者持有的股数增加至________股，约占本次发行后流通在外 A 类及 N 类普通股总股数的________%。

每股________美元的假定首次公开发行价格，即本招股说明书封面所列预计发行价格区间的中点，每上涨或下跌1.00美元，在本招股说明书封面所列我们发行的A类普通股数量保持不变，并扣除预计承销折扣和佣金以及应由我们支付的预计发行费用的情况下，新投资者支付的总对价及所有股东支付的总对价将相应增加或减少________美元。同样，我们发行的A类普通股数量每增加或减少100万股，在假定首次公开发行价格保持不变，并扣除预计承销折扣和佣金以及应由我们支付的预计发行费用的情况下，新投资者支付的总对价及所有股东支付的总对价将相应增加或减少________美元。

除非另有说明，上述讨论及表格均假定承销商不行使向我们购买额外A类普通股的选择权。如果承销商购买额外A类普通股的选择权获全数行使，我们的现有股东将持有本次发行完成时流通在外 A 类及 N 类普通股总股数的________%，新投资者将持有________%。

本次发行后将流通在外的A类普通股、N类普通股、T类普通股及F类普通股股数，以截至2026年9月30日流通在外的________股A类普通股、________股N类普通股、1股T类普通股及1股F类普通股为基础（计入优先股转换、可转换票据转换、F类股票发行、首次公益发行及RSU结算的影响后），且不包括：

• 截至2026年9月30日尚未行使的 A 类普通股购买期权获行使时可发行的1,774,342,693股 A 类普通股，加权平均行权价为每股2.91美元；

• 截至2026年9月30日尚未结算的限制性股票单位（RSU）在归属及结算时可发行的________股 A 类普通股，但有关 RSU：(i) 截至本次发行日期尚未满足基于服务的归属条件，且 (ii) 基于业绩的归属条件（如适用）将在本招股说明书所属注册声明生效时满足；

• 2026年9月30日之后授予的 RSU 在归属及结算时可发行的________股 A 类普通股；

• 2026年9月30日之后因收购非上市公司而发行的________股 A 类普通股及848,882股 N 类普通股；以及

• 根据我们的股权激励计划预留供未来发行的________股A类普通股，包括：

◦ 预留供根据我们的捐赠配捐计划可发行的 N 类普通股转换时未来发行的________股 A 类普通股，包括承诺发行的股份；

◦ 将根据我们的2026年计划预留供未来发行的________股A类普通股，该计划将在本次发行完成前生效；

◦ 根据我们的2021年计划预留供未来发行的________股A类普通股，该股数将在我们的2026年计划生效时，加入该计划预留供未来发行的A类普通股股数；届时，我们将停止根据2021年计划授予奖励；以及

◦ 将根据我们的ESPP预留供未来发行的________股A类普通股，该计划将在本次发行完成前生效。

我们的2026年计划和ESPP均规定，每年自动增加各计划项下预留的A类普通股股数；我们的2026年计划还规定，根据2021年计划项下到期、取消或被没收的奖励，以及2021年计划项下为支付行权价或履行预扣税义务而向我们交回或由我们扣留，或被没收或以其他方式由我们回购的股份，增加该计划项下可授予的股数，详见“高管薪酬：股权计划”一节。

如任何尚未行使的A类普通股购买期权获行使、RSU获结算，或根据我们的股权激励计划授予新的奖励，参与本次发行的投资者将面临进一步摊薄。

管理层讨论与分析（MD&A）

管理层对财务状况及经营业绩的讨论与分析

以下关于我们财务状况及经营业绩的讨论与分析，应结合本招股说明书其他部分所载的“合并财务及其他数据摘要”一节，以及合并财务报表及其相关附注一并阅读。本讨论包含涉及风险和不确定性的前瞻性声明。我们的实际业绩可能与这些前瞻性声明所预期的结果存在重大差异。可能导致或促成此类差异的因素，包括下文指出的因素及本招股说明书其他部分讨论的因素，尤其是“风险因素”及“关于前瞻性声明的特别说明”各节。于2023年、2024年及2025年12月31日及截至该等日期止年度的财务数据，取自本招股说明书末尾所载经审计合并财务报表。我们的历史业绩并不必然代表未来任何期间可能预期的业绩。

概览

Anthropic于2021年由一群研究人员创立，这支团队曾实现诸多定义AI的突破。我们首先是一家研究实验室，我们的使命是负责任地开发和维护先进AI，使其为人类带来长期福祉。这一使命指引着我们的重点方向，与我们的人才和文化、前沿研究与安全研究、算力方法以及企业战略一道，构成了使我们与众不同的核心优势。这些优势使我们能够持续推进前沿AI，并塑造其安全、负责任发展的标准。我们的前沿AI Claude通过我们的模型、平台和应用交付给客户。Claude经历了历史上任何技术中最快的企业采用进程，收入从2023年第一季度商业发布时的0美元，增长至截至2026年9月30日止三个月的170亿美元，体现了这一点。

我们的财务模式

我们的财务模式建立在四个主要驱动因素之上，它们决定了我们的业绩轨迹：

• Claude的采用。每一代Claude模型版本不断提升的智能与能力，推动Claude在全球经济中普及。随着新客户采用Claude，以及现有客户将使用范围扩展至新的工作流程，我们的收入随之增长。

• 算力效率。我们专注于提高每投入1美元算力所产生的智能和收入，并已实现显著的效率改善。

• 运营效率。我们高密度的人才、高效的市场拓展，以及各团队在工作中广泛使用Claude，有助于提高营业利润率、调整后营业利润率以及人均收入。

• 算力投资。算力投资对支撑我们的长期增长至关重要，我们打算继续对算力进行大量投资。

我们财务模式的驱动因素在不同时间线上发挥作用。Claude的采用及相关收入增长、算力效率和运营效率，均随着时间推移而快速提升。算力是提前采购并作出承诺的，费用则在算力上线并加入我们的可互换算力池时发生，而且往往是以较大的、不连续的增量发生。可互换算力池能够动态支持所有工作负载，包括研究、模型开发、客户服务，以及内部使用Claude。因此，从承诺投资到充分实现该投资所对应的收入，存在时间滞后。

这种机制形成了一种财务模式，使我们截至2026年9月30日止九个月的营业利润率和调整后营业利润率同比显著提高。随着未来期间大量新增算力上线，相关费用将在该算力最终能够支持的全部收入实现之前确认，我们预计这些期间的营业利润率和调整后营业利润率可能收窄。在我们当前的发展阶段，这种周期是业务的固有特征，即使业务的底层经济性继续改善，也会导致各期间营业利润率波动，有时波动幅度显著。

此外，我们的大部分算力通过多年承诺签约采购，通常在可供使用前12至18个月采购。当客户需求或研究需求超过这些长期容量时，我们会采购短期算力；目前，这类算力的成本显著高于我们根据多年期承诺采购的可比算力。我们预计近期短期算力的使用将继续增加，并因此压缩营业利润率和调整后营业利润率。

Claude的采用

每一代Claude模型版本都旨在通过客户最看重的能力推进前沿，包括编程、智能体工作流程、计算机使用和复杂推理。这些能力开启新的使用类别，并推动新老客户的需求持续累积增长。Claude的智能是其普及及我们收入增长的主要驱动力：由于Claude处于AI前沿，客户迅速采用它，快速看到真实价值，并自然扩大使用。我们以直接市场拓展团队及Applied AI团队补充这种由智能驱动的增长，并通过在AWS、GCP及Azure三大云平台全部原生提供Claude，以及与系统集成商（SI）、咨询机构和数据平台合作，扩大我们的覆盖范围。

我们通过一体化方式交付这种智能。我们的Claude模型家族是基础，不同模型类别针对能力、成本和速度曲线上的不同位置进行优化。在模型之上，Claude Platform为开发者提供我们自己使用的基础构件，开发者可用其构建自己的AI解决方案。对于偏好可直接部署选项的客户，我们还在Claude Platform上构建了第一方应用。我们相信，同时使用Claude Platform和我们第一方应用的客户数量不断增加，体现了这种一体化方式的价值。截至2026年9月30日止三个月，在过去十二个月（TTM）收入达到或超过100,000美元的客户中，超过50%使用了Claude Platform及至少一款我们的第一方应用，高于截至2025年12月31日止三个月的约30%。

随着更多客户采用Claude并扩大使用，我们带来可观收入的客户群快速增长。截至2026年9月30日，我们有超过11,900家TTM收入达到或超过100,000美元的客户，高于截至2025年9月30日的超过950家。此外，随着客户进一步将Claude嵌入最关键的工作流程和增长举措，许多客户迅速扩大部署，进入更高的收入档位。截至2026年9月30日，我们有超过1,900家TTM收入达到或超过100万美元的客户，以及约250家TTM收入达到或超过1,000万美元的客户。

企业客户群快速增长。TTM收入≥100,000美元的客户。

这种客户发展势头由使用量的显著扩张推动，客户认识到在整个组织部署Claude的价值。Claude带给客户的价值，帮助推动我们的净收入留存率截至2026年9月30日达到约900%。

我们的业务增长反映出企业正在将Claude直接嵌入业务关键工作流程的程度。尽管存在这些趋势，全球经济中的采用仍处于起步阶段。随着Claude的能力持续进步，我们相信可服务的机会将扩大，Claude将在更多企业中继续快速普及。

算力效率

算力是我们业务中最主要的运营成本，算力效率是决定我们运营效率及收入的关键因素。在收入规模扩大的同时，我们以研究驱动的训练算法改进、推理优化，以及多芯片算力架构，共同大幅提高了算力效率。因此，我们能够持续增加每投入1美元算力时，我们的研究所能产生的智能以及业务所能创造的收入。

我们将算力效率定义为使每投入1美元算力所产生的智能及收入最大化。三个支柱推动我们的算力效率：

• 训练效率。我们的研究人员不断创新，开发算力倍增方法。Claude自身越来越多地参与产生每一代新模型版本的研究与工程工作。我们把这种递归机制称为“闭合循环”，即每一代模型加速下一代的开发，并使这些收益在模型代际之间复合累积。

• 推理效率。我们的研究人员已经实现了显著的推理算力倍增效果，即降低提供给定模型性能所需的算力；与此同时，我们的工程团队大幅优化了生产环境中算力利用的效率。这使我们能够随着时间推移，为客户提供更大价值，并从算力基础中创造更多收入。鉴于我们一直处于客户需求超过可用算力的算力受限环境，这一点至关重要。

• 多芯片算力方法。我们使用专有编排层，在四大芯片家族（AWS Trainium、Google TPU、英伟达GPU和AMD GPU）上原生训练和运行Claude，能够针对价格和性能优化工作负载。这种灵活性历经多年及重大投资才建立起来，我们认为难以大规模复制。它扩大了可用算力，降低对任何单一供应商的依赖，并使我们能够持续将工作负载路由到最适合的硬件。凭借这一基础，再结合Claude对芯片和模型架构日益深入的理解，我们能够以过去所需时间的一小部分接入新的芯片平台。

每美元算力对应的当期收入，从2025年第一季度的0.40倍升至2026年第三季度的1.72倍，为原来的4.3倍；2026年第二季度为2.08倍。

即使我们加快了研究与产品推进速度，并扩大内部 Claude 使用，每美元算力带来的收入仍显著提升。例如，截至2026年9月30日止三个月，我们的收入同比增长1,127%，而同期算力与基础设施费用增长382%。在满足不断增长的客户需求的同时，我们还通过 Mythos 5、Fable 5 及 Opus 5 等新的领先模型推进前沿，并推出了 Claude Cowork、Claude Security 和 Claude Design 等新产品。

截至2026年9月30日止三个月，我们底层算力效率的改善，被新增算力交付部分抵消，其中包括通过短期承诺取得的50亿美元算力；目前，这类算力的成本显著高于我们根据多年期承诺采购的可比算力。这使每美元算力对应的收入较上一季度下降。

运营效率

我们的运营效率来自高密度的人才、高效的市场拓展，以及各团队在工作中广泛使用Claude。Claude贯穿其中，放大员工的产出。例如，2026年9月，我们代码库超过90%的代码贡献由Claude编写。此外，截至2026年9月30日止三个月，每位工程师对代码库的日均代码贡献量，超过截至2024年12月31日止年度日均贡献量的45倍。

从2025年9月30日至2026年9月30日，TTM收入增加约1,200%，而员工人数增加约170%，推动TTM人均收入由140万美元增长至超过660万美元，体现了非凡的人才密度以及旨在放大其效应的文化。

我们的市场拓展模式也体现了这一点。智能驱动的增长以及广泛的分销合作，使我们能够迅速扩大客户采用和收入，而不受销售及营销组织扩张速度的限制，因此，相比典型企业技术公司，我们的销售效率更高。

截至2026年9月30日止九个月，我们的收入为332亿美元，高于截至2025年9月30日止九个月的25亿美元。同期营业亏损为13亿美元，低于上年同期的52亿美元。收入增长、算力效率和运营效率带来了调整后营业利润的显著改善：截至2026年9月30日止九个月，调整后营业利润为41亿美元，而上年同期为调整后营业亏损31亿美元。我们预计营业利润率和调整后营业利润率将随时间波动，尤其是在大量新增算力交付给我们、我们发生相关费用的期间。有关调整后营业利润（亏损）及调整后营业利润率的说明和信息，以及这些指标与按照 GAAP 计算的最直接可比财务指标的调节，请参阅“非 GAAP 财务指标”一节。

截至2026年9月30日止三个月，我们的营业亏损为5.67亿美元，而截至2026年6月30日止三个月为营业利润9.74亿美元。这主要由通过短期承诺取得的50亿美元算力，以及捐赠配捐计划相关的20亿美元非现金费用所推动；目前，这类短期算力的成本显著高于我们根据多年期承诺采购的可比算力。

截至2026年9月30日止三个月，经调整营业利润增至25亿美元，高于截至2026年6月30日止三个月的22亿美元；经调整营业利润率则从19%降至15%，主要由上述50亿美元短期算力费用所推动。

运营效率推动利润率提升。经调整营业利润率从2025年第一季度的负221%升至2026年第三季度的15%，改善236个百分点；2026年第二季度为19%。

算力投资

算力投资是长期增长的先决条件。我们投资算力，用于研究、模型开发、服务客户及内部使用Claude。我们的商业进展、研究进步及未来机会的规模，使我们坚信应继续积极投资算力。这些投资中越来越大的一部分，涉及建设我们自己的算力与基础设施，并在算力供应链上进行垂直整合，以获得前沿模型开发所需规模的长期算力。这些投资采取资本支出及其他承诺（包括租赁义务）的形式，而我们在相关算力投入运营并产生收入之前很久，就已承担这些支出及承诺。因此，我们预计这项建设将改变业务的现金流特征，并在可预见的未来成为经营和投资活动中的重要净现金用途。更多信息请参阅“流动性与资本资源”一节。

此外，随着我们的算力需求大幅增长，我们正从仅通过固定期限云协议获取算力，转向混合模式，其中还包括直接租赁芯片，并将其托管在由他人代表我们运营的专用设施中。我们将这一新增算力来源称为Anthropic Direct，它有助于满足不断扩大的算力需求，我们相信它将带来长期经济优势。Anthropic Direct使资本使用更加灵活，因为它允许我们将数据中心容量承诺与部署在其中的算力基础设施承诺分离。由于数据中心所需提前期较长，但只占算力总成本的较小部分，这种方式使我们能够及早锁定数据中心容量，同时推迟规模更大的加速器投资，直至具体算力需求更加确定。

截至2026年9月30日及此后，我们已签订采购承诺及租赁协议，包括短期承诺和尚未起租的租赁，承诺支出合计约8,954亿美元。这些承诺包括预计于2030年12月31日前发生的约4,475亿美元，其余部分基本全部预计于2031年至2045年发生。其中约698亿美元的承诺将在2026年9月30日之后的12个月内到期。这些承诺支出总额中有相当一部分与 Anthropic Direct 有关，我们预计它在算力投资中的占比将随时间增加。Anthropic Direct 带来的灵活性，使我们能够在专用基础设施上线时，用成本效益更高的长期算力，替换高需求期间采购的短期算力。

我们打算通过创造的收入以及筹集的资本，为这些投资提供资金。截至2026年9月30日，在尚未计入本次发行所得款项净额之前，我们拥有1,466亿美元流动性，包括956亿美元现金及现金等价物、363亿美元短期投资，以及经修订及重述的信贷额度（定义见下文）下148亿美元的可用金额。我们还维持着战略合作伙伴提供的大量融资支持，包括票据购买协议项下最高770亿美元的可用融资额度，以及最高50亿美元的股权承诺。此外，我们估计，按本招股说明书封面所列预计发行价格区间中点，即每股________美元的假定首次公开发行价格计算，扣除预计承销折扣和佣金以及应由我们支付的预计发行费用后，本次发行所得款项净额约为________美元；如果承销商向我们购买额外 A 类普通股的选择权获全数行使，则约为________美元。

我们如何创造收入

我们业务的基础是四类Claude模型组成的家族：Mythos（包括Fable）、Opus、Sonnet和Haiku，每一类都针对能力、成本和速度曲线上的不同位置进行优化。我们的前沿模型使客户能够为每一种使用场景匹配合适的模型。对于复杂推理、编程和智能体工作流程等需要更高模型智能的任务，客户通常使用能力更强的模型。客户也经常采用我们全系列模型，将各项任务路由到在能力、成本和速度曲线上最适合满足需求的模型。客户使用的模型及使用量，是客户支出的主要驱动因素。我们与客户建立直接合同关系，并为其提供灵活选择，既可直接向我们购买，也可通过云服务提供商（CSP）市场购买，许多客户同时使用这两种渠道。

按智能付费是我们基于用量的收入模式，也是我们的主要收入模式，目前占总收入的绝大部分。在这种模式下，客户按使用量付费，使用量以Token计量，并根据所选模型定价。按智能付费收入主要来自构建包含Claude的应用或使用我们第一方应用的客户。

此外，我们以订阅方式提供部分应用，同时服务企业和专业消费者。在这种模式下，客户支付订阅费，以获得订阅期内特定水平的使用量和能力，订阅期通常为12个月或更短。

客户根据所选模型、平台或应用，采用按智能付费定价、订阅定价，或两者兼有。例如，当订阅用户接近或用尽其档位包含的使用容量时，可以使用更高的订阅档位，或直接购买更多智能，从而由订阅无缝衔接到增量的按智能付费收入。

越来越多企业客户同意签订不可取消的年度或多年合同，承诺最低支出，以换取约定价目表。这些合同主要产生基于用量的收入。

基于用量的收入从截至2024年12月31日止年度的2.88亿美元、占总收入75%，增长至截至2025年12月31日止年度的38亿美元、占总收入83%，再增长至截至2026年9月30日止九个月的263亿美元、占总收入79%。同期，订阅收入从9,800万美元、占总收入25%，增长至7.89亿美元、占总收入17%，再增长至69亿美元、占总收入21%。基于用量的收入金额增长更大，反映了过去12个月收入达到或超过10万美元的客户数量增长。2023年，我们4,100万美元的收入几乎全部基于用量，反映了我们早期的运营情况。我们预计，在可预见的未来，基于用量的收入将继续占总收入的绝大部分。

我们近期的增长可能反映了早期采用的动态、AI市场的初创阶段，以及客户初始使用的快速扩张，这些因素可能无法长期持续。我们预计收入增长率将随时间下降，并且随着收入基数扩大及市场成熟，降幅可能显著，下降速度也可能快于我们的预期。

我们的客户及Claude普及方式

我们的客户

我们服务于世界几乎所有地区、各个行业、各种规模的企业。使用Claude的组织涵盖全球最大型企业、AI原生初创公司、研究机构，以及致力于解决世界上一些最重大问题的使命驱动型组织。客户主要通过三种方式从Claude获得价值：提高员工生产力、加快流程，以及将智能嵌入产品。随着企业客户将Claude推进到越来越复杂的工作流程中，我们与其沟通，以了解不断变化的需求，这有助于塑造产品路线图。这种反馈循环随着每次发布加深客户关系，并让Claude对所有客户都更有能力。

软件开发者一直是我们战略的核心：他们既是基于我们平台构建应用的架构师，也将自身工作流程及组织知识编码到Claude驱动的智能体中。开发者是我们最早的采用者，也往往是最有鉴别力的用户：他们迅速将模型应用于未曾预料的场景，并发现边界情况，帮助每一代Claude模型改进。如今Claude Code已嵌入各大组织的软件开发工作流程，而这些关系往往始于个别工程师，他们认识到自主编程智能体的价值，并加速了Claude在所在企业中的采用。

我们提供给企业的同样的智能和能力，对专业消费者的个人事务也有价值。这些用户具有战略价值，是我们企业业务获客漏斗顶端的驱动力：个人先在自己的工作中使用Claude，随后在所在组织内部倡导采用Claude。

我们看到，客户使用场景正在广泛增长，涵盖软件开发、财务分析、内容创作及复杂知识工作。Claude具有可扩展性：无论从何处开始采用，企业很快就会发现，前沿AI适用于组织内广泛且不断扩大的任务范围。因此，有时从单一场景开始的使用，经常扩展为更广泛的采用，覆盖编程、法律分析、财务建模、客户运营及其他知识密集型工作。

我们的Claude普及方式

Claude普及的核心驱动因素是其智能：随着Claude的能力进步，为客户带来的价值扩大，而这种价值推动更广泛的采用。确保客户能够获得这种智能同样至关重要，我们通过以下方式做到这一点：以可组合的平台和应用适应客户现有环境，通过市场拓展及Applied AI团队直接服务客户，以及借助合作伙伴关系大规模扩大覆盖。

智能驱动的增长。我们的平台和应用，是Claude智能触达用户的主要机制。当用户开始与Claude一起构建、集思广益和解决问题时，很快便会把它视为工作中可信赖的伙伴。当Claude成为人们工作方式的一部分时，人们亲身体验到前沿AI所能实现的可能性，而这种个人采用会重塑整个组织的运作方式。这一模式在各个组织中重复出现：专业消费者成为内部倡导者，团队扩大Claude的使用，而从单一工作流程开始的采用，逐步发展为影响整个组织运作方式的力量。这种模式一直是我们收入增长的核心。

直接团队。我们的直接市场拓展团队补充并强化这种自然采用，帮助将Claude扩展到具有复杂工作流程和业务流程的组织。当我们的直接团队接触客户时，Claude往往已经在被使用。我们的市场拓展团队利用这种自然发展的势头，争取高管支持，并推动整个企业采用。

Applied AI团队。我们的Applied AI团队与部分客户更深入地协作，构建解决方案，使组织更容易受益于Claude的智能。他们与企业合作，按照客户自身需求设计并部署定制解决方案、专业工作流程及特定领域实施方案。这项工作推动单个客户更深入地采用Claude，并产生来自用户的反馈和信息，帮助塑造我们的平台及产品路线图。

云合作伙伴关系。Claude可通过AWS、GCP及Azure全部三大云平台获得，使企业能够在既有基础设施、安全边界和承诺安排内部署Claude。这些CSP通过其合计规模庞大的前线团队扩大我们的覆盖，这些团队有权销售我们的平台和应用，从而以我们认为任何单一组织都难以直接复制的规模加速市场采用。我们与这些CSP采取联合市场拓展方式，在与客户建立直接合同关系的同时，向各CSP支付费用。这种结构使我们能够与这些CSP建立更强的商业一致性、避免渠道冲突、确定定价，并获得算力效率持续改善带来的财务收益。

生态系统合作伙伴关系。全球主要系统集成商已建立专门的Claude业务团队，并培训其部署我们的平台和应用。与领先数据平台的市场拓展联盟，将Claude嵌入企业已经运行的数据基础设施中，促进企业在现有工作流程中采用Claude，并使企业更容易从Claude获得价值。

Ode with Anthropic。我们近期与领先私募股权公司合作成立了一家AI服务公司，将Claude的能力带给各行业的中型企业，在Claude Platform上构建解决方案，并长期支持客户。Ode with Anthropic将与我们的Applied AI及市场拓展团队紧密合作。

这些方式共同形成了一种结构上高效的方式，促进 Claude 在经济中普及。截至2026年9月30日止九个月，我们的销售、营销及合作伙伴费用占收入的17%。

影响我们业绩的关键因素

保持在AI前沿

我们相信，企业始终会选择能力最强、最值得信赖的AI系统，因此我们的前沿地位是成功的重要驱动力。我们快速增长收入的能力，部分取决于持续交付更智能、能力更强的模型。我们的经验是，当我们提供能力显著改善、每美元支出能带来更高智能的模型时，客户会在自身业务中发现新的AI应用，从而加快采用和收入增长。

这一点可以从我们模型家族的采用轨迹看出。我们普遍可用的最智能模型，其连续各版本都带来了明显更高的智能与能力。每次发布时，我们都看到大多数客户采用我们的最新模型版本，强化了前沿模型质量与收入创造之间的直接联系。随着我们交付能力更强的模型，客户将使用扩展到新的场景，并相应增加支出。

我们预计，在前沿智能与能力上持续创新的能力，仍将是未来期间收入增长的关键驱动力；保持领先地位，需要持续投资于研究与算力、顶尖技术人才，以及获取足以支持我们增长轨迹的资本。

获取充足算力并优化其利用

我们持续推进前沿智能的能力，取决于能否获得足够算力，用于研究、模型开发、服务客户及内部使用Claude。利用异构算力的能力，有助于我们以足够规模及最优性价比获得算力。如果任何芯片合作伙伴无法交付已承诺算力或出现延误，或我们需要采购增量算力，拥有一系列合作伙伴而非过度依赖任何一家，就能让我们受益。算力的可获得性、时间安排和成本，受到很大程度上不受我们控制的因素影响，包括芯片及内存制造集中在少数供应商及地区、电力与数据中心容量的供应限制，以及不断变化的出口管制。过去，我们一直处于算力受限的环境，算力需求超过可供我们使用的供应。此外，我们赖以获取算力的部分CSP也是我们的战略投资者、客户，并提供与我们竞争的AI模型及服务。这种多重关系可能产生利益冲突或竞争态势，对我们的算力获取、成本或工作负载的优先安排产生不利影响。

随着算力需求大幅增长，我们正从仅通过固定期限云协议获取算力，转向混合模式，其中还包括直接租赁芯片，并将其托管在由他人代表我们运营的专用设施中。我们将这一新增算力来源称为Anthropic Direct，它有助于满足不断扩大的算力需求，并带来直接托管的潜在长期经济优势。Anthropic Direct使资本使用更加灵活，因为它允许我们将数据中心容量承诺与部署在其中的AI加速器承诺分离。由于数据中心所需提前期较长，但只占算力总成本的较小部分，这种方式使我们能够及早锁定数据中心容量，同时推迟规模更大的加速器投资，直至具体算力需求更加确定。

优化算力利用对我们成功满足客户需求同样重要。我们持续将算力分配至价值最高的使用场景，在推进研究和模型开发的需要，与服务客户和支持内部使用Claude的需要之间取得平衡。我们依靠算力效率的提升，例如发现算力倍增方法，充分利用所采购的算力。有效分配算力及提高算力效率的能力，将是决定我们长期创新速度和财务业绩的重要因素。

吸引和留住技术人才

推进前沿并最大化算力投资回报，要求我们吸引、聘用和留住顶尖技术人才。吸引和留住人才始于我们的七位联合创始人，他们全部仍在公司任职。我们相信，我们的文化及使命一致性，使我们能够聘用和留住以安全、负责任的方式持续推进AI前沿所需的人才。我们预计，持续吸引和留住顶尖技术人才的能力，仍将是决定未来期间创新速度和财务业绩的关键因素。

我们持续获取资本的能力

我们必须对算力作出重大投资，以用于研究、模型开发、服务客户及内部使用Claude。我们的算力需要大量前期承诺，并在算力可供使用时持续付款。随着业务扩大，我们的算力承诺将继续增长。获取充足算力的能力，与我们以有利条件获取资本的能力直接相关，例如通过股权或债务融资，或经营现金流。

为保持获取资本的能力，我们必须继续证明，我们能够以高生产效率的方式投入这些资本。衡量我们进展的最佳指标，是Claude的智能和能力，以及客户对Claude的采用。将算力投资转化为前沿模型表现，进而提高客户采用的能力，将是决定我们获取资本能力的关键因素。

我们持续获取资本的能力，部分取决于能否展示可信的盈利路径。收入增长、算力效率及运营效率已显著改善营业利润率和调整后营业利润率，但我们计划继续大量投资，这将对经营业绩产生不利影响。我们的算力承诺规模庞大，而且通常无论收入或利用率如何都必须履行；同时，能否获得更多资本取决于多种条件，其中许多不受我们控制，包括市场状况和投资者需求。此外，我们部分算力与基础设施建设的资金或支持，来自某些CSP及芯片合作伙伴提供或促成的资本或信用支持。我们能否随时间降低这种依赖，部分取决于能否凭借自身信用从独立来源取得融资。

我们推动Claude在企业中普及的能力

我们的财务表现取决于AI，尤其是Claude，在全球经济中被采用的速度和广度。虽然Claude的能力已经覆盖广泛的企业使用场景，但我们相信企业采用仍处于起步阶段。我们相信，把握这一机会并推动未来期间收入增长的能力，将取决于三个方面：

第一，将模型改进转化为易于使用的产品和平台能力的能力。

截至2026年9月30日止九个月，我们合计推出了250项新模型版本、平台功能和应用，包括Claude Code、Claude Cowork的新能力，以及面向重点行业的垂直解决方案。我们的增长取决于能否保持这种产品创新速度，并降低Claude能力与客户工作流程之间的衔接阻力。我们的增长也取决于新能力触达客户的速度，而这又取决于我们在开发过程中，以及发布前后，评估和缓解每个模型风险所采取的措施。过去，这些措施包括推迟新模型发布及限制初期可用范围，例如最初通过Project Glasswing发布Mythos，以及随后将Fable 5作为带有安全限制的普遍可用模型发布。未来，随着我们对模型能力和行为有更多了解，还可能采取影响我们是否、如何以及何时开发或发布新模型或能力的额外措施。我们根据发布前能力与安全评估的结果，以及对现有防护措施能否充分缓解已识别风险的判断，评估是否推迟或限制发布；在这些评估结论不明确时，我们也可能采取此类措施。更多信息请参阅“业务：安全研究是我们业务的核心：我们的模型发布方式”一节。这些措施，以及未来可能出台的任何规范前沿AI开发的法律、法规或标准，都可能使新使用场景出现得更慢，并减缓我们的收入增长所依赖的企业采用和扩展。我们相信，企业偏好安全且对齐的模型，而持续投资安全能够增强客户信任，并支持长期采用。

第二，扩大分销并使之多样化的能力。

迄今我们的增长中，很大一部分来自自助服务及自然增长。随着AI采用进一步深入企业及监管更严格的行业，我们正投资于直接市场拓展、Applied AI团队，以及覆盖全部三大云平台、系统集成商、咨询机构和数据平台的合作关系。我们也通过增加区域办公室及重点市场合作伙伴，提高服务国际客户的能力；随着全球AI需求加速增长，我们预计国际扩张将成为收入增长的重要驱动力。这些投资的有效性，以及聘用和留住市场拓展人才的能力，将是增长的重要决定因素。

第三，赢得新客户并在现有客户内部扩大使用的能力。

过去12个月收入达到或超过10万美元的客户数量，从2023年12月31日的约20家，增加至2024年12月31日的约200家、2025年12月31日的约1,500家，再增加至2026年9月30日的超过11,900家。这些客户带来的总收入，从约3,700万美元增加至2.2亿美元、35亿美元，再增加至261亿美元，分别占截至2023年、2024年及2025年12月31日止年度，以及截至2026年9月30日止过去十二个月总收入的90%、57%、76%及74%。截至2026年9月30日止过去十二个月剩余的26%总收入，由约4,000万名客户贡献，每名客户的过去12个月收入均低于10万美元。

此外，截至2026年9月30日，我们有超过1,900家TTM收入达到或超过100万美元的客户，以及约250家TTM收入达到或超过1,000万美元的客户。尽管有这些增长，我们对最大型企业的渗透仍处于早期。截至2026年9月30日，超过50%的《财富》美国 500 强及超过30%的全球2000强，为TTM收入达到或超过100,000美元的客户。我们相信，在这些客户内部的扩张仍处于早期：截至2026年9月30日止三个月，我们来自这些《财富》美国 500 强客户的收入，平均占其总费用不到0.1%。

我们将这一指标与我们最大的《财富》美国 500 强客户进行比较，这些客户在AI采用方面走得更远。截至2026年9月30日止三个月，我们来自前10大《财富》美国 500 强客户的收入，平均占其总费用不到1%，仍只是其总支出的一小部分，但却超过我们TTM收入达到或超过100,000美元的《财富》美国 500 强客户平均水平的八倍。我们相信，这一差异反映了在最大客户以及Claude采用更早期的客户中，我们深化采用的巨大空间。(5)

(5) 在计算这一指标时，我们仅纳入公开上市的《财富》美国 500 强客户，并依据其公开财务报表报告的总费用计算。

Claude的采用具有广泛性。截至2026年9月30日止九个月，没有任何单一客户占我们收入的比例超过10%。截至2026年9月30日止三个月，约79%的收入来自前五大客户之外的客户，高于截至2026年3月31日止三个月的约64%。与此同时，我们最大的客户仍在继续扩展。截至2026年9月30日止三个月，我们来自前五大客户中每一家的收入均创历史新高。

客户使用模式

我们的收入受客户使用模式影响，而使用模式又受到新模型版本发布频率及能力，以及季节性趋势影响，这些因素都可能使各期间业绩产生变化。持续且相互交叠的新模型版本发布节奏，是保持在AI开发前沿的固有特征。例如，截至2026年9月30日止六个月内发布的模型版本，占截至2026年9月30日止三个月收入的比例超过80%。随着我们发布一代又一代Claude模型，我们持续看到收入增长，因为新能力开启更多使用场景，促使新客户采用Claude、现有客户扩大使用。

客户使用模式通常也呈现季节性，尤其在夏季和冬季的节假日及休假期间，某些工作流程放缓，整体客户活动下降。例如，许多公司在节假日期间安排代码冻结，开发者的代码提交和功能发布通常会减慢。与这一模式一致，截至2026年1月2日止两周，客户总支出较此前截至2025年12月19日止两周下降约20%。不过，我们过去的高增长率可能掩盖了季节性趋势对业绩的影响。这些动态是按智能付费收入模式的固有特征，并可能成为决定未来期间财务业绩的重要因素。

由于这些季节性模式，我们的经营业绩在不同期间有所变化，预计今后仍将如此，任何一个期间的业绩都未必代表未来任何期间的业绩。随着收入增长率逐渐下降，我们预计季节性影响将在各期间业绩中变得更加明显、产生更大影响，并使经营业绩更难预测。

我们对公益的承诺

我们对公益的承诺延伸至资源配置方式。我们打算将相当一部分资源用于确保前沿AI安全，并使其收益广泛分配，我们称之为公益举措。这可能包括向非营利组织、研究机构及其他第三方作出大额捐助，这些机构致力于解决AI能够产生最大积极影响的问题；还包括旨在让服务不足的社区、教育工作者和公共机构能够使用Claude的计划。

作为这些举措的一部分，我们向致力于公司宗旨的全资子公司Anthropic公益基金捐出了846,840,960股N类普通股，相当于截至2026年6月30日我们完全摊薄股数的5%（假定Amazon票据全部转换），我们将其称为首次公益发行。随着我们创造的价值增加，我们希望公益也能实质性地分享这一增长。为此，董事会已批准一项与未来股价上涨挂钩的额外捐助框架。本次发行后，董事会可酌情决定：以首次公开发行价格为起点，每当股价较前一股价里程碑上涨50%，就向Anthropic公益基金（或其他指定主体）发行N类普通股，数量最高可额外达到当时流通股数（加上期权、RSU及其他可转换证券涉及的股份，以及Anthropic公益基金所持股份）的2%。只有当过去连续120个交易日中至少90个交易日的收盘价高于适用门槛，且该次发行前十个交易日的平均收盘价也高于该门槛时，才算达到股价里程碑。尽管董事会已批准这一框架，未来任何捐助仍由董事会酌情决定。捐予Anthropic公益基金的股份，包括首次公益发行的股份，可以转让或捐赠给第三方，或通过注册公开发行或私募交易出售，以推进我们的公益举措。在董事会批准该实体的具体治理结构之前，Anthropic公益基金的拨款和分配由董事会决定；届时，决策权预计将转交给在该结构下运营的Anthropic公益基金指定管理人。初始管理人为Dario Amodei、Daniela Amodei、Jack Clark和Neil “Buddy” Shah博士。首次公益发行及额外股份捐助框架，是我们拟用于践行公司宗旨的方式之一，但并非唯一方式。除这些股权捐助之外，我们预计还会投入额外资源，并作出其他业务及运营决策，以推进公司宗旨。

此外，我们设有捐赠配捐计划，员工可通过该计划承诺将其股权奖励的相当一部分，或等值现金所得，捐赠给捐赠人建议基金或其他非营利组织，我们则以N类普通股进行配捐。正如公司宗旨界定了我们作为组织开展工作的方向，捐赠配捐计划反映了员工的相应承诺：将该项工作创造的个人财务价值用于公共利益。我们认为，捐赠配捐计划是公司宗旨的重要体现，也反映了定义我们文化的价值观。此外，我们的联合创始人均已承诺，将其个人持有Anthropic股权的80%用于慈善事业；该承诺独立于捐赠配捐计划，亦不符合该计划的配捐资格。

在任何给定期间，我们为推进公益举措而作出的决策，与我们原本可能报告的结果相比，可能减少收入、增加费用、降低调整后营业利润率、造成摊薄，并降低每股盈利能力。我们的公益相关费用目前主要由捐赠配捐计划下的慈善捐赠构成，在截至2026年9月30日止三个月之前并不重大。截至2026年9月30日止九个月，捐赠配捐计划相关费用为21亿美元，约占该期间经营费用总额的6%。不过，我们预计未来期间用于公益举措的资源投放节奏和规模将增加，并继续成为影响经营业绩的因素。

经营业绩的组成部分

收入

当客户通过我们的平台和应用使用Claude时，我们产生收入，这些应用包括Claude Code、Claude Cowork，以及面向重点行业的垂直解决方案。Claude由我们专有的Claude模型家族提供支持，这是一组前沿模型，各自具有不同的能力、成本和速度水平。企业客户可直接从我们处获取智能服务，也可通过CSP市场获取，而我们与客户维持直接合同关系。

客户根据所选择的模型、平台或应用，采用按智能付费定价、订阅定价，或两者兼有。越来越多企业客户同意签订附带最低支出承诺的年度或多年合同。

客户使用我们的智能服务时，我们根据消耗的Token数量确认收入。订阅通常按月或按年预付，并设有在较短期间内重置的使用限额，因此收入在订阅期间按比例确认，订阅期通常为12个月或更短。

我们预计收入增长率将随时间下降，并在不同期间波动。任何期间的收入增长，都可能受到以下因素影响：客户使用模式、客户采用、我们的模型、平台及应用的部署、产品与服务的定价、新模型及产品发布时间和成效、我们为安全部署新能力而决定实施的措施、持续满足客户要求的能力，以及影响模型、平台和应用需求的其他因素，包括“风险因素：我们的收入增长处于早期阶段，近期经历了快速增长，而历史增长率并不代表未来表现，亦不代表我们维持或预测未来收入增长的能力”一节所述因素。

此外，我们的收入已包括，而且预计将继续包括，来自一些客户的款项，而我们随后认定这些客户使用我们的模型、平台和应用时违反了使用政策或商业条款。我们相信，这种情况在行业中很常见。由于检测、调查和执行需要时间，我们在限制或终止这些客户访问之前，于提供相关服务时确认其收入。根据我们的检测及审查流程，我们估计这些客户的收入约占截至2026年9月30日止九个月收入的5%至7%。该估计需要判断，并可能随着检测方法演进，以及发现此前未被检测到的使用而变化。由于我们已加强检测及执行力度，尤其是在2026年8月和9月，我们预计未来期间违反使用政策或商业条款使用我们模型、平台和应用的客户收入占比将下降；不过，由此对收入及收入增长产生的任何不利影响，其时间和幅度均不确定。

经营费用

算力与基础设施

算力与基础设施费用，主要包括运营技术基础设施的成本，该基础设施支持我们模型的全范围工作负载，包括研究、模型开发、服务客户及内部使用Claude。这些成本主要包括：根据承诺及按需安排向CSP支付的算力费用，包括存储、网络和连接及相关支持成本；通过合作伙伴渠道服务客户工作负载的基础设施成本；与数据中心运营有关的共址托管设施成本、设备租赁及电力承诺成本；以及与算力运营直接相关的第三方应用基础设施软件成本。从2026年起，随着我们在算力及基础设施租赁项下的义务开始履行，这些费用还包括经营租赁成本、融资租赁资产摊销、可变租赁成本，以及自有服务器、网络设备和相关数据中心资产的折旧与摊销。有关经营费用按职能列报（包括收入成本），以及各职能项目内算力与基础设施费用对应工作负载的说明，请参阅本招股说明书其他部分所载合并财务报表附注8。在该职能列报中，收入成本几乎全部由与客户服务工作负载相关的算力及基础设施费用构成。此外，收入成本还包括某些人员相关成本及分摊间接成本。

客户根据我们的模型是否处于AI能力前沿来采用并持续使用我们的技术，而保持这一前沿地位对创造收入至关重要。每次模型发布都代表智能持续提升，因此持续模型开发是收入创造的关键因素。我们运行一个迭代循环：投入模型开发的算力产生能力更强、效率更高的模型；这些效率收益释放算力，用于服务更多客户工作负载；反过来，大规模服务客户产生的反馈，又为研究和模型开发提供信息。在这个循环中，客户服务活动和模型开发各自都是为对方提供信息的直接投入，因此我们认为，算力和基础设施成本，对我们在发生这些成本后短时间内产生收入的能力至关重要。

随着根据CSP多年安排承诺的额外算力可供使用，以及我们继续投资更多算力，我们预计算力及基础设施费用的绝对金额将增加，并在可预见的未来继续是最大的经营费用。这些费用在算力可供使用时支付并确认，而非在作出承诺时；由于大部分算力是通过通常在可用前12至18个月采购的多年承诺签约获得，短期内这些费用通常固定。当客户需求或研究需求超过这些长期容量时，我们会采购短期算力；目前，这类算力的成本显著高于我们根据多年期承诺采购的可比算力。我们将已承诺算力作为所有工作负载共享的单一资源部署，因此按总体而非单项工作负载来规划、发生及评估成本。因此，算力及基础设施费用占收入的比例，将主要取决于收入相对于已承诺算力总成本基础的增长情况。此外，作为公益举措的一部分，我们打算将相当一部分资源（可能包括算力）用于确保前沿AI的益处可以被广泛获取，并预计随时间显著扩大这些努力。

人员

人员费用主要包括股权激励，包括股票期权、RSU及限制性股票奖励（“RSA”）相关费用；现金薪酬，包括基本工资和奖金；员工福利，包括健康和福利待遇；以及雇主工资税。

随着我们继续增加员工人数以支持业务增长，我们预计人员费用的绝对金额将增加。我们还预计将发生与本次发行相关的额外股权激励费用，包括某些RSU的费用，其业绩条件将在本招股说明书所属注册声明生效时得到满足。我们预计，人员费用占收入的比例，可能随股权激励费用确认的时间和规模，以及整个组织的招聘速度而波动。

Bartz和解

Bartz和解包括我们于2025年为解决Bartz诉讼而记录的费用。更多信息请参阅本招股说明书其他部分所载合并财务报表附注13。

销售、营销及合作伙伴

销售、营销及合作伙伴费用，主要包括向渠道合作伙伴支付的费用，以及营销和广告成本，包括媒体和公共关系支出。

随着我们继续投资于推动模型持续采用及扩大使用的活动，我们预计销售、营销及合作伙伴费用的绝对金额将增加。我们预计，这些费用占收入的比例，可能随营销活动的时间和支出、渠道合作伙伴分销安排条款的变化，以及交付智能服务的成本而波动。

其他经营及行政

其他经营及行政费用主要包括：捐赠配捐计划相关的慈善捐赠费用；数据质量及性能评估服务的供应商成本；信息技术及云软件成本；支付处理和平台费用；设施及场地占用成本；非所得税；专业服务成本；坏账费用；以及非数据中心资产相关的折旧与摊销。

我们预计，随着业务增长及作为上市公司运营，其他经营及行政费用的绝对金额将增加，包括遵守SEC规则和法规、纳斯达克全球精选市场上市标准所产生的费用，董事及高级职员责任保险的额外成本，以及专业服务费用。我们还预计，随着业务增长，其他经营及行政费用占收入的比例将随时间波动，部分原因是我们会显著扩大公益举措，包括扩大使服务不足社区能够使用Claude的计划、增加慈善捐赠配捐、向我们未来可能建立或支持的慈善载体或基金会捐助，以及与使命一致的其他努力。

利息收入

利息收入由我们的现金及现金等价物、短期投资所赚取的利息组成，短期投资主要为债务证券，包括美国国债及机构证券、公司债和商业票据。

可转换票据、衍生负债及SAFE的公允价值变动

可转换票据、衍生负债及SAFE的公允价值变动，包括在每个报告期末按公允价值记录可转换本票、衍生负债及SAFE负债所产生的收益和损失。由于这些工具按市值计量，我们企业估值的上升会推动这项费用增加。我们将继续确认可转换票据的公允价值变动，直至其转换为股权、获偿还或以其他方式结算。更多信息请参阅本招股说明书其他部分所载合并财务报表附注4。

其他收益（费用）净额

其他收益（费用）净额主要包括战略投资和金融工具的公允价值变动、与2025年12月收购一家非上市公司相关的某些衍生工具的公允价值变动、融资租赁的利息费用，以及外汇汇兑损益。有关该收购的更多信息，请参阅本招股说明书其他部分所载合并财务报表附注15。

所得税费用

所得税费用主要包括我们开展业务的某些联邦、州、地方和外国司法管辖区的所得税。我们的实际税率将因估值备抵及不可抵扣的衍生工具公允价值调整的影响、境外收入相对于境内收入的比例、税收抵免的产生、递延所得税资产及负债的估值变化，以及税法变化而有所不同。

经营业绩

下表列示所示期间我们的合并经营报表数据：

(1) 包括截至2023年、2024年及2025年12月31日止年度分别为2,900万美元、1.92亿美元及12亿美元的股权激励费用，以及截至2025年及2026年9月30日止九个月分别为5.91亿美元及33亿美元的股权激励费用。

(2) 包括可转换票据、衍生负债及 SAFE 的公允价值变动，截至2023年、2024年及2025年12月31日止年度分别为10亿美元、54亿美元及343亿美元，截至2025年及2026年9月30日止九个月分别为201亿美元及943亿美元。这些变动主要由各相应期间企业估值上升，导致未偿还可转换本票的公允价值增加所推动。

下表列示所示期间我们的合并经营报表数据占收入的百分比：

注：由于四舍五入，占收入百分比表中的合计数可能与分项加总不符。

截至2025年及2026年9月30日止九个月的比较

收入

截至2026年9月30日止九个月的收入，较截至2025年9月30日止九个月增加307亿美元，增幅为1,206%。基于用量的收入及订阅收入，分别增加242亿美元及65亿美元。这一增长由连续推出的模型及产品所推动，它们促进了我们各项产品与服务更高的使用量、客户扩展及更广泛的采用。过去12个月收入达到或超过10万美元的客户数量，从2025年9月30日的超过950家，增长至2026年9月30日的超过11,900家。这些客户的总收入，从截至2025年9月30日止九个月的19亿美元，增长至截至2026年9月30日止九个月的245亿美元，分别约占这两个期间总收入的75%和74%。

经营费用

算力与基础设施

截至2026年9月30日止九个月的算力与基础设施费用，较截至2025年9月30日止九个月增加144亿美元，增幅为329%。这一增长由2026年前九个月根据云服务提供商（CSP）安排持续交付已承诺算力所推动。随着算力及基础设施容量增加，相关费用也相应增加。

算力与基础设施费用占收入的比例下降，是因为截至2026年9月30日止九个月的收入，较截至2025年9月30日止九个月显著增加，而算力基础主要提前承诺。新增算力的交付部分抵消了这一降幅，其中包括截至2026年9月30日止九个月通过短期承诺取得的65亿美元算力；目前，这类算力的成本显著高于我们根据多年期承诺取得的可比算力。

人员

截至2026年9月30日止九个月的人员费用，较截至2025年9月30日止九个月增加38亿美元，增幅为374%。这一增长由股权激励费用增加27亿美元、现金薪酬增加8.91亿美元所推动，二者均源于员工人数增长。

Bartz和解

截至2025年9月30日止九个月的15亿美元 Bartz 和解费用，反映了2025年第三季度达成并计提的 Bartz 诉讼和解相关费用。

销售、营销及合作伙伴

截至2026年9月30日止九个月的销售、营销及合作伙伴费用，较截至2025年9月30日止九个月增加52亿美元，增幅为1,617%。这一增长主要由向渠道合作伙伴支付的费用增加48亿美元所推动，反映了业务增长。

其他经营及行政

截至2026年9月30日止九个月的其他经营及行政费用，较截至2025年9月30日止九个月增加48亿美元，增幅为884%。这一增长主要由以下费用增加所推动：捐赠配捐计划下的非现金费用增加21亿美元、数据质量及性能评估服务相关的供应商成本增加7.57亿美元、支付处理费增加4.35亿美元、专业服务成本增加4.28亿美元，以及信息技术及云软件成本增加4.07亿美元。

利息收入

截至2026年9月30日止九个月的利息收入，较截至2025年9月30日止九个月增加21亿美元，增幅为887%。增长主要由2026年前九个月平均现金及现金等价物、短期投资余额上升，带动投资收益增加。

可转换票据、衍生负债及SAFE的公允价值变动

截至2026年9月30日止九个月，可转换票据、衍生负债及 SAFE 的公允价值变动，较截至2025年9月30日止九个月增加742亿美元，增幅为369%。这一变化主要由2025年至2026年企业估值上升，进而使未偿还可转换本票的公允价值增加所推动。

其他收益（费用）净额

NM：无意义。

截至2026年9月30日止九个月的其他收益（费用）净额，较截至2025年9月30日止九个月减少104亿美元。减少主要源于本招股说明书其他部分所载合并财务报表附注4所述合作伙伴融资安排项下确认的资产及负债，其公允价值的初始确认及公允价值变动。

所得税费用

NM：无意义。

截至2026年9月30日止九个月的所得税费用，较截至2025年9月30日止九个月增加4.05亿美元。增长主要由美国各州所得税增加，以及美国境外司法管辖区应税收入增加带动外国所得税增加所推动。

截至2024年及2025年12月31日止年度的比较

收入

截至2025年12月31日止年度的收入，较截至2024年12月31日止年度增加42亿美元，增幅为1,088%。截至2025年12月31日止年度的基于用量的收入及订阅收入，较截至2024年12月31日止年度分别增加约35亿美元及6.91亿美元。这一增长由年内连续推出的模型及产品所推动，它们促进了我们各项产品与服务更高的使用量、扩展及更广泛的采用。TTM收入达到或超过100,000美元的客户数量，从截至2024年12月31日的约200家，增加至截至2025年12月31日的约1,500家。这些客户的总收入从约2.2亿美元增加至35亿美元，分别占截至2024年及2025年12月31日止年度总收入的约57%及76%。

经营费用

算力与基础设施

截至2025年12月31日止年度的算力与基础设施费用，较截至2024年12月31日止年度增加48亿美元，增幅为190%。这一增长由2025年全年根据往年签订的CSP安排分批交付已承诺算力所推动。每批算力可供使用时，算力及基础设施费用相应增加。

算力与基础设施费用占收入的比例下降，是因为2025年的收入较2024年显著增加，而算力基础提前承诺，并不随当期需求波动。

人员

截至2025年12月31日止年度的人员费用，较截至2024年12月31日止年度增加14亿美元，增幅为305%。这一增长主要由股权激励费用增加9.73亿美元、现金薪酬增加3.39亿美元所推动，二者均源于员工人数增长。

Bartz和解

NM：无意义。

截至2025年12月31日止年度的Bartz和解费用，较截至2024年12月31日止年度增加15亿美元。这一增长完全源于本期达成的Bartz初步法律和解。

销售、营销及合作伙伴

截至2025年12月31日止年度的销售、营销及合作伙伴费用，较截至2024年12月31日止年度增加5.25亿美元，增幅为1,221%。这一增长主要由向渠道合作伙伴支付的费用增加3.41亿美元所推动，反映业务增长；此外，营销和广告费用增加1.7亿美元，反映为支持产品发布而增加的媒体和公共关系支出。

其他经营及行政

截至2025年12月31日止年度的其他经营及行政费用，较截至2024年12月31日止年度增加11亿美元，增幅为307%。这一增长主要由捐赠配捐计划相关的非现金费用增加5.41亿美元、数据质量及性能评估服务相关的供应商成本增加1.65亿美元，以及信息技术及云软件成本增加1.02亿美元所推动。

利息收入

截至2025年12月31日止年度的利息收入，较截至2024年12月31日止年度增加3.25亿美元，增幅为307%。增长主要由平均现金及现金等价物余额上升，以及2025年新增短期投资所带来的投资收益增加3.05亿美元所推动。

可转换票据、衍生负债及SAFE的公允价值变动

截至2025年12月31日止年度，可转换票据、衍生负债及SAFE的公允价值变动，较截至2024年12月31日止年度增加289亿美元，增幅为531%。这一变动主要由2024年至2025年企业估值上升，导致未偿还可转换本票的公允价值增加所推动。

其他收益（费用）净额

NM：无意义。

所示期间的其他收益（费用）净额并不重大。

所得税费用

NM：无意义。

截至2025年12月31日止年度的所得税费用，较截至2024年12月31日止年度增加1,900万美元。增长主要由国际业务相关境外税项增加所推动。

截至2023年及2024年12月31日止年度的比较

收入

截至2024年12月31日止年度的收入，较截至2023年12月31日止年度增加3.45亿美元，增幅为841%。截至2024年12月31日止年度的基于用量的收入及订阅收入，较截至2023年12月31日止年度分别增加约2.49亿美元及9,600万美元。增长主要由新客户增加所推动，并反映了2024年推出由Opus、Sonnet及Haiku模型组成的Claude 3家族后，我们AI平台更广泛地可供商业使用；这些模型扩大了所支持的使用场景范围，并推动采用。TTM收入达到或超过100,000美元的客户数量，从截至2023年12月31日的约20家，增长至截至2024年12月31日的约200家。这些客户的总收入从约3,700万美元增加至2.2亿美元，分别占截至2023年及2024年12月31日止年度总收入的约90%及57%。

经营费用

算力与基础设施

截至2024年12月31日止年度的算力与基础设施费用，较截至2023年12月31日止年度增加21亿美元，增幅为482%。增长主要反映根据2023年签订的CSP安排分阶段交付已承诺算力，绝大多数算力于2024年分批交付。算力与基础设施费用占收入的比例下降，是因为收入规模扩大，而算力基础提前承诺，并不随当期需求波动。

人员

截至2024年12月31日止年度的人员费用，较截至2023年12月31日止年度增加3.59亿美元，增幅为378%。增长主要由现金薪酬增加1.64亿美元和股权激励费用增加1.63亿美元所推动，二者均源于员工人数增长。

销售、营销及合作伙伴

截至2024年12月31日止年度的销售、营销及合作伙伴费用，较截至2023年12月31日止年度增加4,100万美元，增幅为2,050%。增长主要由营销和广告费用增加3,900万美元所推动，反映为支持产品发布而增加的媒体和公共关系支出。

其他经营及行政

截至2024年12月31日止年度的其他经营及行政费用，较截至2023年12月31日止年度增加2.85亿美元，增幅为460%。增长主要由数据质量及性能评估服务相关的供应商成本增加1.65亿美元、专业服务成本增加3,000万美元、信息技术及云软件成本增加2,800万美元，以及因员工人数增长导致设施及场地占用成本增加2,400万美元所推动。

利息收入

截至2024年12月31日止年度的利息收入，较截至2023年12月31日止年度增加3,700万美元，增幅为54%。增长主要由于货币市场基金投资组合扩大，推动平均现金及现金等价物余额上升。

可转换票据、衍生负债及SAFE的公允价值变动

截至2024年12月31日止年度，可转换票据、衍生负债及SAFE的公允价值变动，较截至2023年12月31日止年度增加44亿美元，增幅为420%。增长主要由2023年至2024年企业估值上升，导致未偿还可转换本票的公允价值增加所推动。

其他收益（费用）净额

NM：无意义。

所示期间的其他收益（费用）净额并不重大。

所得税费用

NM：无意义。

所示期间的所得税费用并不重大。

非GAAP财务指标

为补充按照GAAP编制和呈列的合并财务报表，我们使用下述某些非GAAP财务指标，以便分析经营表现，并用于内部规划和预测。

我们使用调整后营业利润（亏损）、调整后营业利润率及调整后净利润（亏损），评估经营表现、制定业务计划、编制预算和预测，并作出战略决策，包括与经营费用及内部资源分配有关的决策。通过剔除管理层认为不能直接反映业务持续经营表现的某些项目，我们相信，这些非GAAP财务指标通过提供更一致、更可比的跨期财务表现概览，为投资者、分析师及其他人士提供有意义的洞察，并增进其对我们的业务及财务表现的整体理解。

行业中的其他公司，包括业务模式类似的公司，可能以不同方式定义或计算名称类似的指标，因而可能限制这些指标用于直接比较的价值。此外，其他公司可能不公布这些或类似指标。这些指标还具有某些局限，因为它们未包含合并经营报表中反映的某些费用的影响。因此，不应孤立看待我们的非GAAP财务指标，也不应将其视为按照GAAP编制的最直接可比指标的替代品。我们鼓励投资者及其他人士全面审视我们的业务、财务状况和经营业绩，不依赖任何单一财务指标，并结合各自最直接可比的按GAAP计算的财务指标，以及本招股说明书其他部分所载合并财务报表和附注，审视我们的非GAAP财务指标。

调整后营业利润（亏损）及调整后营业利润率

我们将调整后营业利润（亏损）定义为剔除以下项目后的营业亏损：(i)股权激励费用；(ii)非现金慈善捐赠；以及(iii)Bartz和解。我们将调整后营业利润率定义为调整后营业利润（亏损）除以收入。

下表分别将调整后营业利润（亏损）及调整后营业利润率，与其最直接可比的GAAP财务指标，即营业亏损及营业利润率进行调节：

(1) 与捐赠配捐计划产生的非现金费用有关，其价值与员工股权奖励挂钩，并记录于其他经营及行政费用中。

(2) 由于不反映持续经营情况，计算调整后营业利润（亏损）时予以剔除。

调整后净利润（亏损）

我们将调整后净利润（亏损）定义为剔除以下项目后的净亏损：(i) 股权激励费用；(ii) 非现金慈善捐赠；(iii) Bartz 和解；(iv) 可转换票据、衍生负债及 SAFE 的公允价值变动；(v) 某些按市值计量金融工具的公允价值变动；以及 (vi) 上述调整相关的所得税影响。

下表将调整后净利润（亏损）与最直接可比的GAAP财务指标，即净亏损进行调节：

(1) 包括可转换票据、衍生负债及 SAFE 的公允价值变动，截至2023年、2024年及2025年12月31日止年度，以及截至2025年及2026年9月30日止九个月，分别为10亿美元、54亿美元、343亿美元、201亿美元及943亿美元，主要由各相应期间企业估值上升，导致未偿还可转换本票的公允价值增加所推动。

(2) 与捐赠配捐计划产生的非现金费用有关，其价值与员工股权奖励挂钩，并记录于其他经营及行政费用中。

(3) 由于不反映持续经营情况，计算调整后净利润（亏损）时予以剔除。

(4) 代表上述调整的所得税影响，与股权激励费用有关，并在某些期间与其他调整有关。

季度经营业绩

下表列示所示各季度未经审计的季度合并经营报表数据。未经审计的季度经营报表数据，与本招股说明书其他部分所载经审计合并财务报表采用相同基础编制，并包含所有调整，且仅包括我们认为为公允列报这些期间的经营业绩所必需的正常经常性调整。我们的历史业绩并不必然代表未来可能预期的业绩，任何特定季度的业绩也不必然代表全年或任何其他期间的预期业绩。您应结合本招股说明书其他部分所载合并财务报表及相关附注，阅读以下未经审计的季度合并经营业绩。

季度合并经营报表

(1) 包括截至2025年3月31日、6月30日、9月30日、12月31日，以及截至2026年3月31日、6月30日及9月30日止三个月，分别为1.05亿美元、1.81亿美元、3.05亿美元、5.74亿美元、9.24亿美元、13亿美元及11亿美元的股权激励费用。

季度合并经营报表：占收入的百分比

注：由于四舍五入，占收入百分比的合计数可能与分项加总不符。

季度趋势

收入

收入在所示各季度均环比增长，从截至2025年3月31日止三个月的3.76亿美元，增长至截至2026年9月30日止三个月的170亿美元。各季度的增长由连续推出的模型和产品所推动，它们促进了我们各项产品与服务更高的使用量、客户扩展及更广泛的采用，基于用量的收入和订阅收入均有贡献。过去12个月收入达到或超过10万美元的客户，从2025年3月31日的约400家，增长至2026年9月30日的超过11,900家。

从截至2025年9月30日止三个月至截至2025年12月31日止三个月，使用量上升带来的收入增长，被新模型版本推出时的降价和合同折扣所导致的约7,000万美元收入减少部分抵消。从截至2026年6月30日止三个月至截至2026年9月30日止三个月，使用量上升带来的收入增长，被新模型版本推出时的降价和合同折扣所导致的约6亿美元收入减少部分抵消。价格变化对所列其他季度的收入趋势没有重大影响。

经营费用

算力与基础设施

算力与基础设施费用在所示各季度均环比增加，从截至2025年3月31日止三个月的9.44亿美元，增加至截至2026年9月30日止三个月的99亿美元，主要由根据多年期安排交付已承诺算力所推动。由于我们通常在算力可用前12至18个月采购，短期内这些费用通常固定，并随着已承诺算力可供我们使用而增加。算力与基础设施费用占收入的比例，从截至2025年3月31日止三个月的251%，下降至截至2026年6月30日止三个月的48%，因为收入增速超过已承诺算力成本基础的增速；截至2026年9月30日止三个月，该比例又升至58%，反映新增算力交付。其中包括通过短期承诺取得的50亿美元算力；目前，这类算力的成本显著高于我们根据多年期承诺采购的可比算力。

同期，算力与基础设施费用占收入的比例由251%降至48%，因为收入增长快于已承诺算力成本基础的增长。

人员

人员费用在所示各季度持续环比增加，直至截至2026年6月30日止三个月，原因是员工人数增长，以及包括股权激励在内的相关薪酬增加。截至2026年9月30日止三个月，人员费用下降，主要由于部分期权奖励已全部归属，股权激励费用减少；员工人数增长带来的现金薪酬增加，部分抵消了这一降幅。

Bartz和解

截至2025年9月30日止三个月，我们记录了15亿美元费用，用于解决Bartz诉讼。请参阅本招股说明书其他部分所载合并财务报表附注13。

销售、营销及合作伙伴

销售、营销及合作伙伴费用在所示各季度均环比增加，其中截至2026年3月31日及2026年6月30日止三个月的增幅最显著。增长主要由向渠道合作伙伴支付的费用所推动，反映业务增长；此外，营销和广告费用增加，反映为支持产品发布而增加的媒体支出。

销售、营销及合作伙伴费用占收入的比例，从截至2026年3月31日止三个月的22%，降至截至2026年9月30日止三个月的14%，主要由于通过渠道合作伙伴销售产生的收入占总收入比例下降，以及我们与渠道合作伙伴的分销安排条款变化。

其他经营及行政

除截至2026年3月31日止三个月外，其他经营及行政费用在所示各季度增加；该季度的捐赠配捐计划费用低于截至2025年12月31日止三个月。整体增长反映业务扩大所带来的数据质量及性能评估服务相关供应商成本、信息技术及云软件成本、支付处理和平台费用，以及专业服务成本。截至2025年12月31日及2026年9月30日止三个月的增长，主要由捐赠配捐计划相关非现金费用所推动。

营业利润（亏损）

我们的营业亏损在截至2025年6月30日止三个月扩大，主要由根据云服务提供商（CSP）安排交付额外已承诺算力所推动，相关费用增加的美元金额超过该期间收入增长金额；在截至2025年9月30日止三个月，营业亏损也扩大，该期间包含 Bartz 和解费用。我们的营业亏损在截至2025年12月31日及2026年3月31日止三个月收窄，并在截至2026年6月30日止三个月产生10亿美元营业利润，原因是收入增长快于经营费用总额的增长。截至2026年9月30日止三个月，我们发生了5.67亿美元营业亏损，主要由50亿美元短期承诺算力费用及捐赠配捐计划相关的20亿美元非现金费用所推动。我们预计经营业绩将继续逐季波动，尤其是因为各期间收到的增量算力及所发生的相关费用可能不同。

利息收入

利息收入在所示各季度均环比增长，从截至2025年3月31日止三个月的5,100万美元，增长至截至2026年9月30日止三个月的12亿美元，主要由平均现金及现金等价物和短期投资余额上升所推动。

可转换票据、衍生负债及SAFE的公允价值变动

可转换票据、衍生负债及SAFE的公允价值变动，在所示各季度均产生费用，主要由各期间企业估值上升，导致未偿还可转换本票的公允价值增加所推动。费用最高的期间为截至2026年6月30日止三个月，反映了H轮融资相关的企业估值上升。我们将继续确认公允价值变动，直至这些工具转换为股权、获偿还或以其他方式结算。请参阅本招股说明书其他部分所载合并财务报表附注4及附注9。

其他收益（费用）净额

2026年之前所示各季度的其他收益（费用）净额并不重大。截至2026年3月31日、6月30日及9月30日止三个月的其他收益（费用）净额分别为负3.09亿美元、负84亿美元及负16亿美元，主要源于合作伙伴融资安排项下确认的资产和负债的公允价值初始确认及后续公允价值变动。请参阅本招股说明书其他部分所载合并财务报表附注4。

所得税费用

截至2026年9月30日止三个月之前，所示各季度的所得税费用并不重大。截至2026年9月30日止三个月，所得税费用增至3.96亿美元，主要由美国各州所得税增加，以及美国境外司法管辖区应税收入增加带动外国所得税增加所推动。

季度调整后营业利润（亏损）及调整后营业利润率

(1) 与捐赠配捐计划产生的非现金费用有关，其价值与员工股权奖励挂钩，并记录于其他经营及行政费用中。

(2) 由于不反映持续经营情况，计算调整后营业利润（亏损）时予以剔除。

季度调整后净利润（亏损）

(1) 包括可转换票据、衍生负债及 SAFE 的公允价值变动，截至2025年3月31日、6月30日、9月30日、12月31日，以及截至2026年3月31日、6月30日及9月30日止三个月，分别为57亿美元、52亿美元、92亿美元、142亿美元、128亿美元、596亿美元及219亿美元，主要由各相应期间企业估值上升，导致未偿还可转换本票的公允价值增加所推动。

(2) 与捐赠配捐计划产生的非现金费用有关，其价值与员工股权奖励挂钩，并记录于其他经营及行政费用中。

(3) 由于不反映持续经营情况，计算调整后净利润（亏损）时予以剔除。

(4) 代表上述调整的所得税影响，与股权激励费用有关，并在某些期间与其他调整有关。

流动性与资本资源

自成立以来，我们主要通过发行可转换本票、可赎回可转换优先股及SAFE的所得款项，以及销售产生的现金，为运营、公司投资及资本支出提供资金。迄今，我们主要通过与CSP的安排，以及上述融资活动的所得款项和经营产生的现金，为算力及基础设施提供资金。截至2026年9月30日，我们拥有956亿美元现金及现金等价物、363亿美元短期投资，以及下文所述经修订及重述的信贷额度下可用的148亿美元。现金及现金等价物包括存放于支票账户及计息账户的现金、货币市场基金，以及自购买日起原始期限为三个月或更短的其他高流动性投资。

我们的经营产生亏损，体现在1,562亿美元累计亏损中，其中包括自2023年以来，因企业估值上升推动的可转换票据及衍生负债公允价值变动相关金额1,351亿美元，其中943亿美元发生于截至2026年9月30日止九个月。此外，我们于2023年、2024年及2025年的经营及投资活动产生负现金流，原因是持续支出以支持业务增长，包括为获取更多算力及基础设施容量所作的投资。截至2026年9月30日止九个月，经营活动产生正现金流66亿美元。我们继续投资自有数据中心基础设施，并订立算力及基础设施容量安排，以支持对智能服务的预期需求。由于从签约、购买或租赁算力，到算力可用于服务工作负载之间的提前期较长，我们会在预期需求出现前很久就锁定这些安排。为落实某些需要在部署前作出重大资本承诺的数据中心开发项目，在某些情况下，我们已经依赖，并预计将继续依赖，与融资来源或合作伙伴的安排，由其为租赁义务提供担保，以支持数据中心容量的开发，而这些容量预计将容纳该合作伙伴的芯片或计算基础设施。未来通过这些安排扩大算力和基础设施容量的能力，可能取决于数量有限的CSP、合作伙伴及融资来源是否持续愿意并有能力订立和履行这些安排。在某些情况下，我们也可能在设备或基础设施交付之前付款。我们预计在可预见的未来将进行重大且不断增加的投资，包括在交付之前对自有或租赁的算力及基础设施进行投资。这些投资有助于确保我们拥有维持并扩大AI前沿地位所需的技术资源。

我们不断加大算力及基础设施建设力度，需要大量资本支出，并正在改变业务的现金流特征。通过CSP安排购买的算力，通常在可供我们使用时付款；相比之下，我们预计，算力及基础设施投资中越来越大的部分将采取资本支出及其他承诺（包括租赁义务）的形式，需要在相关算力投入运营之前很久支付大量前期款项。我们预计，随着建设范围扩大，资本支出将显著增加；这些投资将在可预见的未来导致经营及投资活动大量使用净现金。无论财务表现是否改善，这些活动的净现金使用额都可能增加。此类投资的规模及时间安排具有内在不确定性，可能在短期内发生重大变化，包括因决定加快或扩大建设而变化；这些变化可能迅速且显著地影响某个期间的现金流。此外，这些投资受到可能不利于经营业绩的已知趋势和不确定性影响。前沿模型开发所需的算力和芯片只能从数量有限的供应商和地区获取，并面临激烈竞争、供应限制及不断演变的出口管制；过去我们一直处于算力需求超过可用供应的算力受限环境。此外，我们所依赖的某些CSP及芯片合作伙伴向我们提供资本或信用支持，担任基础设施供应商，同时还开发并提供与我们竞争的AI模型和服务。这些关系可能产生利益冲突，影响算力获取、成本、工作负载的优先安排，或提供资本或信用支持的条款。有关这些及其他风险的讨论，请参阅“风险因素”一节。

我们相信，现有可用现金及现金等价物、短期投资，加上销售产生的现金及经修订及重述的信贷额度（定义见下文）项下可用金额，将足以满足自本招股说明书日期起至少未来12个月的营运资金、经营及融资租赁付款，以及资本支出需求。不过，未来资本需求将取决于许多因素，包括收入增长；算力及基础设施容量投资的时间和范围，包括新增或扩大的CSP、设备租赁及数据中心安排；销售、营销及业务发展战略的成功与扩展；未来可能对互补性业务、产品、技术、资产及人才的投资；AI行业相关风险；以及“影响我们业绩的关键因素”所述其他因素。由于这些及其他因素，我们可能需要比目前预期更早寻求额外融资。即使确定需要额外融资，我们也可能无法按可接受的条款筹得资金，或根本无法筹得资金。任何此类融资如获完成，可能成本高昂、造成摊薄，或限制我们运营业务的方式。如果无法在需要时筹集额外资本，或因资本不足而无法扩大运营或利用业务机会，我们的业务、财务状况、经营业绩和现金流将受到不利影响。

从更长期看，随着持续投资业务，我们预计将有大量现金需求，主要用于算力及基础设施，包括数据中心基础设施建设，以及一般运营需求。我们预计将结合以下来源满足长期现金需求：经营现金流；股权融资所得款项，包括本次发行所得款项净额；债务融资及潜在未来借款所得款项；以及与合作伙伴的融资安排，包括票据购买协议及设备租赁、数据中心安排。长期满足这些需求的能力，取决于能否增加收入、产生经营现金流，以及按可接受的条款获取额外资本。如果没有足够资金，我们可能需要减少、推迟或放弃计划投资，这可能不利于我们的业务、竞争地位和经营业绩。

循环信贷协议

2025年5月，我们与不时成为协议一方的若干贷款人，以及担任贷款人行政代理和抵押代理的 Morgan Stanley Senior Funding, Inc. 签订了一项信贷协议（在下文定义的经修订及重述信贷协议签订之前不时修订，以下简称“信贷协议”）。该协议最初设立25亿美元的高级有担保循环信贷额度，其中4亿美元可用于信用证（以下简称“初始信贷额度”）。2025年9月，我们修订初始信贷额度，将循环承诺总额增至27.5亿美元；2025年11月再次修订，将循环承诺总额增至32.5亿美元。

2026年9月，我们签订经修订及重述的信贷协议（“经修订及重述的信贷协议”），对信贷协议进行修订及重述，提供150亿美元高级有担保循环信贷额度，全额均可用于信用证（“经修订及重述的信贷额度”）。该额度将于2031年9月4日到期，但在某些债务按计划须支付的现金本金合计超过5亿美元的情况下，如果在任何该等计划本金付款到期日前的91天期间内，要求支付该等款项，而我们没有足够流动性支付届时所有到期款项，并在备考基础上继续遵守财务契约，则可能触发提前到期，具体还受协议列明的某些其他例外和条件约束。该信贷额度所得款项可用于营运资金、一般公司用途及其他合法用途。根据协议条款，我们可申请以美元或某些其他约定货币借款。 截至2026年9月30日，我们未在该额度下提取借款，有2.05亿美元备用信用证未结清，并遵守经修订及重述的信贷协议下的所有契约。

我们可不时在经修订及重述的信贷额度下借款、偿还及再次借款。我们须就未使用的额度支付承诺费，并支付信用证相关费用。自担保及抵押品解除日（定义见下文）起，这些承诺费将按协议规定，根据我们的信用评级变化。协议要求，该额度下的义务由某些重要子公司提供担保，并以我们及这些子公司担保人几乎所有资产提供抵押，但受协议规定的某些例外及排除事项约束。协议还规定，自我们取得Moody’s、S&P及Fitch三家中至少两家给予的投资级评级（定义见该协议）之日起及之后，经我们选择，并满足协议规定的某些条件，该额度下义务的全部担保及担保权益将被解除、撤销和终止（该日称为“担保及抵押品解除日”）。

经修订及重述的信贷额度下借款的利率，基于替代基准利率（定义见协议）、期限SOFR利率（定义见协议），或对于外币而言的其他适用基准利率，再加上适用利差。自担保及抵押品解除日起，该适用利差将根据信用评级变化，详见协议。此外，协议包括惯常的肯定及否定契约，包括但不限于对新增债务、留置权、资产出售、投资、合并及受限制付款的限制。自担保及抵押品解除日起，限制资产出售、投资、受限制付款及关联方交易的否定契约将不再适用，而限制新增债务及留置权的否定契约将在某些方面修改，包括允许额外负债，但对以未为该信贷额度提供担保的资产作抵押的某些债务，或由不属于该额度担保人的受限子公司承担或担保的某些债务设有上限。协议包含一项财务契约，要求自截至2026年12月31日止财季起，我们在每个财季最后一日维持至少50亿美元流动性。协议还包含惯常违约事件，一旦触发，可能导致该额度项下应付款项加速到期，并终止相关承诺。

AMD协议

2026年7月，我们与Advanced Micro Devices, Inc.（“AMD”）签订硬件供应框架协议（“硬件供应协议”），以购买、租赁或使用搭载AMD Instinct™ MI450系列GPU的、基于AMD的Helios机架级系统。根据硬件供应协议，AMD承诺购买最高50亿美元的N类普通股，该承诺在达到指定AMD GPU交付及部署里程碑后，可供我们分批提取。根据协议所设想的部署时间表，我们预计首个里程碑将在2027年达成。本次发行完成后，任何N类普通股购买均按适用购买交割日前紧接的30个交易日A类普通股成交量加权平均价格确定每股价格；我们必须在硬件供应协议下AMD GPU容量最终交付和部署后的12个月内提出提款请求。

可转换票据

概览

我们分别与Google（通过Google LLC）、Amazon（通过Amazon Web Services, Inc.）及博通签订了票据购买协议（NPA），规定发行可转换本票，并在某些情况下发行无投票权股本。与Google的NPA包括2023年9月及2024年8月签订的协议；此前根据这些协议发行的所有可转换本票，均已全部转换为无投票权可赎回可转换优先股，且不能再发行额外票据；还包括2026年3月签订的协议（“Google 2026 NPA”），其提供潜在未来融资额度，但须满足下述某些条件。与Amazon的NPA包括Amazon 2023 NPA及Amazon 2024 NPA，我们此前根据这些协议发行可转换本票，其中约62亿美元本金总额仍未偿还，详见下文“未偿还票据”，且不能根据这些协议再发行额外票据；还包括我们与Amazon于2026年4月20日签订的《2026年股票购买及可转换票据额度协议》（“Amazon 2026 NPA”），其提供潜在未来融资额度，但须满足下述某些条件。基础设施合作伙伴2026年NPA在需要时提供潜在未来融资额度，但须满足下述某些条件。与未偿还票据及潜在未来融资额度有关的NPA主要经济条款，概述于下表。如某项NPA产生未来发行票据的义务，该义务将在相关票据发行前，作为衍生负债计入合并资产负债表。有关更多信息，包括这些协议下票据的历史发行和转换，请参阅本招股说明书其他部分所载合并财务报表附注9和附注16。

未偿还票据

下表概述截至2026年9月30日各NPA项下的未偿还票据，全部为根据Amazon 2023 NPA及Amazon 2024 NPA向Amazon发行的不计息展期票据，这两项协议均不允许发行额外票据。根据适用票据的条款，除非Amazon自行决定放弃该限制，若在转换后立即计算，Amazon将持有超过我们资本总额12%的权益，则票据中导致超出该比例的部分不得转换；为此计算的资本总额，包括按转换基础计算的全部已发行股本，以及尚未行权或结算的股权奖励和其他未转换证券对应的股份。每张票据中若不超过这一持股上限就无法转换的部分，会重新发行成展期票据，以替代原本应向Amazon发行的无投票权可赎回可转换优先股。

(1) 就本次发行而言，票据将按表内固定每股转换价格与本招股说明书封面所列A类普通股每股首次发行价格（“IPO价格”）两者中的较低者，转换为N类普通股，但受Amazon持股上限限制，Amazon可选择放弃该上限。本次发行后，任何因持有人持股上限而未能在本次发行中转换的票据，将在每个财季末按该固定价格、IPO价格及A类普通股过去10天成交量加权平均价格三者中的最低者转换，且仍受该持股上限约束。

(2) 假定按“每股转换价格”列中的适用价格转换，所示为票据转换时可发行的N类普通股总股数，未计入持有人持股上限的影响。任何无法在不超过适用持股上限的情况下转换的票据本金，将重新发行为条款基本相同的不计息“展期票据”（因转换至Amazon持股上限而进行部分转换导致的本金减少除外）。剩余展期票据将在本次发行后继续流通，并在不超过Amazon持股上限的范围内，按上述方式在随后每个财季末自动转换；Amazon可选择放弃该上限。本次发行完成时转换所发行的N类普通股股数，以及发行后仍以展期票据形式流通的票据本金总额，将依据最终发行规模及Amazon对持股上限所作选择确定。

(3) 2034年3月到期，但可提前偿还或转换。

(4) 反映Amazon 2024 NPA项下未偿还票据本金总额，这些票据分三批发行，将分别于2035年1月、2035年5月及2035年11月到期，各批均可提前偿还或转换。

票据购买协议

下表概述截至2026年9月30日，尚未提取的NPA额度下可发行票据的本金总额及未偿还本金总额。各额度的主要条款见下文相应交易对手标题下的说明。

(1) 如果Google行使选择权，以公开发行价格在与本次发行同时进行的私募中购买N类普通股，该金额最多减少100亿美元。更多信息请参阅“Google”一节。

(2) 本次发行完成后30个月，或在与Amazon的某些商业协议终止时更早结束。

(3) 经我们同意（不得无理拒绝），博通可将基础设施合作伙伴2026年NPA转让给指定金融合作伙伴。

(4) 自提款期开始起五年，但可提前终止。更多信息请参阅“博通”一节。

Amazon

下表概述Amazon 2026 NPA的主要条款，该协议规定未来可能发行可转换本票，但受下述限制约束。如上文“未偿还票据”一节所述，由于Amazon持股上限，根据Amazon 2023 NPA及Amazon 2024 NPA发行的票据，此前已转换为不计息展期票据。

(1) 截至2026年9月30日。

(2) 我们预计在本次发行完成前，不会根据Amazon 2026 NPA发行任何票据。

根据Amazon 2026 NPA，可在以下两个日期中较早者之前发行票据或股份：(i)本次发行后30个月；以及(ii)我们与Amazon之间某些商业协议终止之时。根据我们与Amazon之间的某些商业协议，达到相关算力容量里程碑后，Amazon 2026 NPA项下的金额将以每批50亿美元的增量可供我们使用；在首次公开发行前发行的票据，可根据提款请求以每批10亿美元的增量发行。

如票据转换时无法在不超过Amazon持股上限的情况下发行N类普通股，则不能转换的票据本金将重新发行为不计息展期票据，自发行日起10年到期，并可在每个财季末转换为N类普通股。任何未转换余额将在到期时以现金支付，或经Amazon选择，抵销其根据商业协议应付给我们的某些款项。有关向Amazon发行的未偿还票据的更多信息，请参阅“可转换票据：未偿还票据”一节。

对于某些清算交易，Amazon可选择收取现金，而非转换。在发生指定违约事件时，我们可能须将未偿还票据本金及应计利息分五期等额偿还。

博通

下表概述基础设施合作伙伴2026年NPA的主要条款；根据该协议，如有需要，我们可发行可转换本票，但仅用于为2026年租赁安排下的季度租金义务融资。请参阅“合同义务：基础设施设备租赁”一节。

(1) 截至2026年9月30日。

(2) 经我们同意（不得无理拒绝），博通可将基础设施合作伙伴2026年NPA转让给指定金融合作伙伴。

(3) 我们预计在本次发行完成前，不会根据基础设施合作伙伴2026年NPA发行任何票据。

(4) 票据利息通过将应计利息资本化计入本金，以实物支付方式支付。在未满足某些收入业绩条件期间发行的任何票据，年利率为13.00%，且按适用价格的85%而非90%转换。

如有需要，我们可根据基础设施合作伙伴2026年NPA，在提款期开始之日的第五个周年日之前发行票据，但在某些情况下可提前终止，且仅用于为2026年租赁安排下的季度租金付款融资。提款期尚未开始，将按照2026年租赁安排的条款，在基础设施设备可供服务时开始。我们根据基础设施合作伙伴2026年NPA发行票据的能力取决于多项条件，包括某些收入增长率条件，这些条件显著低于2025年所有季度及2026年迄今的实际收入增长率；持续遵守经修订及重述的信贷额度下的最低流动性要求；以及持续履行租赁安排（定义见下文）。若持续一段时间未满足这些条件，我们发行票据的能力将终止。票据项下义务由某些子公司担保，并与这些担保一起，由为2026年租赁安排提供担保的抵押品以次级顺位担保。

如果我们选择提前买断租赁设备，或博通或指定金融合作伙伴要求支付2026年租赁安排项下的约定损失款项，博通或指定金融合作伙伴可要求我们以现金，或按上述转换价格发行N类普通股，结算部分票据。如果发生控制权变更或类似清算事件，博通或指定金融合作伙伴可选择收取相当于票据当时未偿还本金及应计利息150%的现金，或在该清算交易交割前立即转换票据。

基础设施合作伙伴2026年NPA包含惯常违约事件，包括租赁安排下的付款违约，以及重大债务的交叉违约。发生此类事件时，持有票据的博通或指定金融合作伙伴，可使任何未偿还票据加速到期，并终止任何剩余承诺。就基础设施合作伙伴2026年NPA而言，我们与博通签订注册权协议，涉及票据转换时发行的任何N类普通股。请参阅“股本说明：注册权”。

Google

下表概述Google 2026 NPA的主要条款，该协议规定未来可能发行票据，但受下述限制约束。

(1) 截至2026年9月30日。

(2) 我们预计在本次发行完成前，不会根据Google 2026 NPA发行任何金额。如果Google在发行后选择收取任何可转换本票，其条款将由我们与Google共同商定。参见“IPO后”一列。

(3) 如果我们与Google无法就可转换本票条款达成一致，提款将以N类普通股结算，价格为A类普通股过去30天的成交量加权平均价格。

Google 2026 NPA下的票据发行请求可在2030年12月31日之前提出，其触发取决于某些第三方算力协议项下的条件及指定TTM收入目标的达成，我们过去一直超过这些目标。除非Google选择一次交割提供全部资金，每次票据发行将通过五次季度交割提供资金；Google可选择推迟与收入挂钩的提款融资。如果股份无法在不超过Google持股上限的情况下发行，超出部分将通过不计息展期票据提供资金，该票据自发行日起10年到期，可在每个财季末转换为N类普通股，任何未转换余额将在到期时以现金支付。该持股上限限制Google 2026 NPA下的股份发行：按Google 2026 NPA条款、以融资后及转换基础计算，若该发行将导致Google持有超过我们已发行资本的14.99%，则受限，除非Google自行决定放弃该上限。

就Google 2026 NPA而言，我们授予Google一项选择权，可以公开发行价格，在与本次发行同时进行的私募中购买最高100亿美元的N类普通股；若行使该选择权，Google 2026 NPA下可供发行的票据金额将相应减少。我们还与Google签订了注册权协议。请参阅“股本说明：注册权”。

现金流

下表列示所示期间我们的现金流摘要：

经营活动

截至2025年12月31日止年度，经营活动使用的现金净额较截至2024年12月31日止年度减少31亿美元。减少主要源于预付托管服务减少，反映2025年消耗了此前期间已预付的托管容量；以及由于CSP成本增加及相关付款时间安排，应付账款、应计费用及其他流动负债增加。这一减少部分被较高现金付款所抵销，包括Bartz和解相关付款、员工人数增长导致现金薪酬成本上升，以及应收账款增加。

截至2024年12月31日止年度，经营活动使用的现金净额较截至2023年12月31日止年度增加41亿美元。增加主要源于业务扩张需要更多托管容量，导致预付托管服务增加。

截至2026年9月30日止九个月，经营活动产生现金66亿美元，而截至2025年9月30日止九个月为经营活动使用现金20亿美元。经营现金流主要来自客户支付的现金，扣除我们为产品和服务、员工薪酬、经营租赁及利息支付的现金。经营现金流增加，主要由剔除非现金项目后的净亏损改善所推动；营运资金变化带来的有利影响减弱，部分抵消了这一增长，主要反映供应商付款及客户现金收款的时间安排。任何时点的营运资金都受多种变量影响，包括账单开具及现金回收时间、供应商付款条款，以及发票接收和付款时间。

投资活动

截至2025年12月31日止年度，投资活动使用的现金净额较截至2024年12月31日止年度增加31亿美元。增长主要由新增短期投资购买增加所推动，包括美国国债及机构证券、公司债券；此外，服务器、网络和基础设施设备相关资本支出增加，以及无形资产购买增加。这些增长部分被出售短期投资及其到期回收所得款项抵销。

截至2024年12月31日止年度，投资活动使用的现金净额较截至2023年12月31日止年度增加2,000万美元。增长主要由租赁物业改良资本投资及无形资产购买增加所推动。

截至2026年9月30日止九个月，投资活动使用现金365亿美元，而截至2025年9月30日止九个月为使用现金20亿美元。这主要反映短期投资购买增加，包括商业票据、美国国债及机构证券和公司债券；此外，也包括租赁资产及设备的预付款，以及服务器、网络和基础设施设备相关资本支出增加。短期投资出售及到期回收所得款项部分抵消了这些现金用途。

融资活动

截至2025年12月31日止年度，融资活动产生的现金净额较截至2024年12月31日止年度增加127亿美元。增长主要由发行可赎回可转换优先股所得款项（扣除发行成本）增加所推动。

截至2024年12月31日止年度，融资活动产生的现金净额较截至2023年12月31日止年度增加49亿美元。增长主要由发行可转换票据换取现金的所得款项增加，以及发行可赎回可转换优先股所得款项（扣除发行成本）增加所推动。

截至2026年9月30日止九个月，融资活动产生现金1,107亿美元，而截至2025年9月30日止九个月为185亿美元。融资活动现金流入主要来自发行可赎回可转换优先股所得款项（扣除发行成本）。

表外安排

除正常业务过程中发生的托管服务及租赁承诺、权益法投资相关出资承诺，以及为支持数据中心容量开发而与开发商订立的担保及成本补偿安排外（更多信息请参阅本招股说明书其他部分所载合并财务报表附注3、7和13），我们在所示期间内以及目前，均没有任何表外融资安排，亦没有与未合并实体或金融合伙企业的任何关系。

合同义务

下表所列合同义务，加上下文各段所述短期及后续承诺和尚未起租的租赁，合计约8,954亿美元，几乎全部与算力及基础设施有关。一般而言，如果交易对手未履行约定义务，例如未按约定日期交付，我们可以终止相关安排下的全部或部分义务；某些协议则规定了服务抵扣、调整承诺时间等其他特定补救措施，而不是终止。合同义务总额中约2,138亿美元，涉及在开始前享有可行使终止权，或附带条件的安排；这些条件可能包括交易对手取得融资、设施或监管批准的能力，视具体安排而定。如果条件未获满足，安排可能终止。

下表汇总截至2026年9月30日我们的合同义务：

(1) 包括公司办公室以及算力与基础设施的经营租赁，截至2026年9月30日，加权平均剩余租期为10.3年。更多信息请参阅本招股说明书其他部分所载合并财务报表附注7。

(2) 包括算力与基础设施的融资租赁，截至2026年9月30日，加权平均剩余租期为4.8年。更多信息请参阅本招股说明书其他部分所载合并财务报表附注7。

(3) 主要包括云服务提供商（CSP）托管及其他第三方基础设施服务协议下的未来最低付款。表内反映我们剩余期限超过一年的不可取消采购承诺下的未来最低付款。更多信息请参阅本招股说明书其他部分所载合并财务报表附注13。

(4) 不包括截至2026年9月30日 Amazon 票据项下未偿还本金总额62亿美元，这些票据预计以股份而非现金结算。在满足适用条件的前提下，我们最多可额外发行770亿美元可转换本票。更多信息请参阅“可转换票据”一节。

(5) 不包括某些未规定固定美元承诺额的其他算力及基础设施协议，因此上文合计金额未包含这些协议。协议项下付款取决于可供使用并已部署的容量、交付时间、定价机制，以及某些其他部署条件的满足，或我们放弃这些条件。由于这些因素尚不能确定，付款总额具有不确定性，但我们目前估计约为1,500亿至1,750亿美元。我们预计，这些款项将在容量交付后随时间支付。更多信息，包括上述条件的说明，请参阅下文“基础设施服务安排”。

上表反映截至2026年9月30日我们的合同义务，并包含截至该日固定且可确定的义务。表中付款时间依据截至该日协议约定的交付时间。由于许多相关容量尚未交付，实际付款时间，在某些情况下还有付款金额，可能与表中所列不同。对于条款可变的协议，上述金额仅包括我们根据合同承诺的最低付款和／或定价，不包含超过这些最低金额的可变付款。

上表不包括一年内可无罚金取消的短期承诺，也不包括剩余合同期限为一年或更短的协议项下金额。截至2026年9月30日，此类合同的最低付款约为174亿美元。

此外，上表不包括截至2026年9月30日已签订但尚未起租的租赁，其预计未来未折现租赁义务总额约为4,512亿美元。一般而言，这些租赁义务预计将在2026年至2028年期间开始，租期从少于一年至20年不等，加权平均租期约为10年。

此外，上表未反映2026年9月30日之后订立的承诺，其未来最低付款义务合计约为1,002亿美元，主要包括数据中心租赁，以及云服务提供商托管和其他第三方基础设施服务协议。我们还在2026年9月30日之后签订了某些性质属短期的协议，这些合同的最低付款约为66亿美元。有关2026年9月30日之后订立承诺的更多信息，请参阅本招股说明书其他部分所载合并财务报表附注17。

我们的合同义务中，约698亿美元预计将在2026年9月30日之后的12个月内支付，其中约43亿美元涉及上述开始前附带条件或终止权的安排。

按照算力及数据中心战略，我们预计将继续订立更多安排，以获取算力和基础设施容量，并随着业务扩大进行相关重大投资。

下文说明某些最重大的现有安排。我们也是其他算力基础设施服务安排及租赁的当事方，但未在下文描述。

基础设施服务安排

2025年11月，我们与Microsoft签订协议，随后于2026年2月及10月修订。根据协议，无论实际使用情况如何，我们承诺在2026年11月至2033年6月期间支出合计至少449亿美元。除Microsoft存在未补救的重大违约，或按批次对未交付批次取消外，我们在协议下的承诺不可取消。

2026年3月，我们与 Google 签订云服务提供商托管协议，随后于2026年5月至10月期间修订。根据协议，无论实际使用情况如何，我们承诺在2026年4月至2033年7月期间支出至少约1,213亿美元。如果实际支出不足，我们必须向 Google 支付差额进行补足，但在适用情况下可作某些调整及例外处理。除 Google 存在未补救的重大违约外，我们在该协议下的承诺不可取消。此外，我们还承诺采购更多 TPU 算力，但没有固定美元承诺额；交付方式可以是与 Google 的云服务提供商托管协议、向 Google 直接购买并获得五年期融资，或者向第三方 TPU 提供商直接购买和／或租赁并获得五年期融资。这些算力预计于2028年至2031年期间交付，相关付款义务由可用容量、交付方式以及定价和融资机制决定。我们估计，这些额外算力的未来付款总额约为1,250亿美元至1,500亿美元，未计入上述合同义务表。

2026年4月，我们与Amazon签订协议。根据协议，无论实际使用情况如何，我们承诺在2026年5月至2036年4月期间支出合计至少1,100亿美元。如果实际支出不足，我们必须向Amazon支付差额进行补足，但在适用情况下可作某些调整及例外处理。除Amazon存在未补救的重大违约外，我们在该协议下的承诺不可取消。

2026年5月至10月期间，我们与Space Exploration Technologies Corp.的全资子公司SpaceX.AI LLC（原名X.AI LLC，“SpaceXAI”）签订并修订了若干协议（合称“SpaceXAI安排”），以获取由英伟达GPU提供的算力。根据这些安排，我们同意在延续至2029年的协议期限内支出合计最高1,205亿美元；当全部容量交付后，每月合计约31亿美元，我们预计全部容量将于2026年12月交付，容量爬坡期间的费用有所不同。各协议初始不可取消期分别于2027年1月及2027年3月结束，此后任何一方可提前90天发出书面通知取消相应协议。

根据与 AMD 的硬件供应协议，该协议于2026年7月签署时生效，且没有固定期限。在满足与部署方案相关的某些条件，或我们放弃这些条件的前提下，我们承诺于2027自然年度取得首批算力容量，方式为向获批准制造商购买基于 AMD 的 Helios 机架级系统，或通过第三方服务提供商使用这些系统。这些条件包括某些定价、融资以及其他采购和容量条款。协议未规定固定美元承诺额。如果采购全部首批承诺容量，我们预计在协议期限内的总支出将超过200亿美元，未计入上述合同义务表。协议还规定了潜在额外容量采购，最高约相当于初始承诺容量。除 AMD 存在未补救的重大违约外，我们不得取消该协议；在双方均履行协议承诺，且所有已订购 AMD GPU 容量全部交付12个月后，协议将自动终止。

2026年8月，我们与Nscale Global Holdings Limited的全资子公司（与其关联方合称“Nscale”）签订GPU服务协议（合称“Nscale服务协议”），以获取由英伟达GPU提供的算力。根据这些协议，我们同意在延续至2033年的协议期限内支出合计最高约446亿美元，费用仅在容量交付并获我们接受后开始产生。Nscale须尽最大努力，在协议生效后的指定期间内（或双方可能商定且须进一步协商的更晚日期前），为英伟达GPU和数据中心基础设施取得符合要求的融资。除此之外，我们在各协议下的承诺不可取消，只有有限情形例外，包括Nscale未达到指定交付或服务可用性要求，或适用Nscale实体存在未补救的重大违约。

2026年5月、6月及8月，我们与Lambda, Inc.（“Lambda”）签订协议（合称“Lambda协议”），以获取由英伟达GPU提供的算力。根据这些协议，我们同意在延续至2034年的协议期限内支出合计约413亿美元，费用仅在容量交付并获我们接受后开始产生。根据2026年8月的协议，该协议约占总承诺349亿美元，若Lambda未能及时取得设施租约，任何一方均可终止。除此之外，除Lambda存在未补救的重大违约或某些其他有限情形外，各Lambda协议下的承诺不可取消；对其中某些协议，如果Lambda未达到某批次指定交付里程碑，也可按批次取消该批次。

基础设施设备租赁

我们与博通（以及下述权利转让后的某些融资实体）签订了五年期设备主租赁协议，包括2026年租赁安排，据此取得相关硬件，部署于由他人代表我们运营的专用数据中心设施（“租赁安排”）。这些租赁安排按融资租赁入账。整个租赁期限内的租金付款合计约为1,612亿美元，不包括利息；租金按季度分期支付，付款义务通常在AI基础设施设备于相应数据中心设施达到“可供服务”状态时开始。某些情况下租金付款可能提前开始，例如数据中心设施的就绪时间延迟。租赁安排使我们获得基于TPU的算力容量，其中一部分于2026年开始上线，额外容量预计自2027年开始上线。在适用租期内，除出租人在发生违约时可以取消外，任何一方均不得取消这些租赁安排。就2026年租赁安排而言，我们为博通的利益将现金存入受限现金账户，并可能在某些情况下须为博通的利益存入额外现金。我们的两家特殊目的子公司就租赁安排签订协议，其义务由Anthropic, PBC担保，并以租赁设备提供抵押。此外，我们同意惯常违约事件，包括交叉违约；发生此类事件时，我们的义务可能加速到期。如有需要，在某些情况下，我们可通过根据基础设施合作伙伴2026年NPA发行可转换本票，为2026年租赁安排下某一金额的季度租金付款融资。更多信息请参阅“可转换票据：博通”一节。2026年第二季度，博通将其中一项设备主租赁协议下的部分权利转让给另一第三方。2026年10月，博通又将2026年租赁安排下部分设备相关的权利和义务，转让给新成立的特殊目的融资实体。这些转让没有增加我们在租赁安排下的租金付款总额。

有关市场风险的定量及定性披露

在正常业务过程中，我们面临市场风险。市场风险是指金融市场价格和利率发生不利变化，可能影响财务状况的损失风险。我们的市场风险敞口主要来自利率及外币汇率波动。

利率风险

截至2026年9月30日，我们拥有956亿美元现金及现金等价物，以及363亿美元短期投资，投资于多种证券，包括货币市场基金、美国国债及机构证券、公司债券和商业票据。此外，我们拥有26亿美元受限现金，主要为用于担保租赁及其他义务的抵押款项。我们持有现金、现金等价物和短期投资是为了满足营运资金用途，不进行以交易或投机为目的的投资。假设利率上升或下降100个基点，截至2026年9月30日，我们的现金等价物和短期投资市值将相应减少或增加3.10亿美元。

外汇汇率风险

我们在全球以多种货币开展业务，绝大多数收入以美元计价，较小部分以欧元、英镑等其他货币计价。国际收入、以外币计价的成本和费用，以及与境外子公司的内部交易，使我们面临外币兑美元汇率波动的风险。假设适用于我们业务的外币汇率变动10%，不会对截至2026年9月30日的合并财务报表产生重大影响。我们尚未进行衍生工具或对冲交易，但如果外币风险敞口变得更加重大，未来可能订立此类安排。

关键会计估计

我们对财务状况及经营业绩的讨论与分析，以按照GAAP编制的财务报表为基础。GAAP要求我们作出某些估计和判断，这些估计和判断影响财务报表中的报告金额。我们根据历史经验、预期未来趋势，以及我们认为在当时情境下合理的其他假设作出估计。由于这些会计政策需要重大判断，实际结果可能与估计存在重大差异。

在本招股说明书其他部分所载合并财务报表附注1描述的重要会计政策中，我们认为以下政策涉及更大程度的判断及复杂性。因此，我们认为这些政策对于充分理解和评估合并财务状况、经营业绩及现金流最为关键。

股权激励

我们以奖励授予日的估计公允价值为基础，计量授予员工、董事及其他服务提供者的所有股份支付奖励的薪酬费用，包括股票期权和RSU。确定股票期权公允价值时，最重要的输入值是普通股的估计公允价值。普通股的估计公允价值也用于计量RSU和RSA的授予日公允价值，包括附有基于业绩的归属条件的奖励。

股票期权

我们使用Black-Scholes-Merton期权定价模型，估计授予员工、顾问、高级职员及董事的股票期权在授予日的公允价值。预计将归属的股票期权公允价值，在必要服务期内以直线法确认为薪酬费用。没收在发生时入账。

Black-Scholes-Merton模型在估计股权奖励公允价值时考虑若干变量和假设。这些变量包括：

▪ 普通股公允价值。由于普通股尚未公开交易，我们必须估计其公允价值。董事会考虑多种客观及主观因素，确定普通股公允价值，详见下文“普通股估值”一节。

▪ 预期波动率。由于普通股没有交易历史，我们通过一组可比上市公司在等于期权预期存续期的期间内的加权平均历史波动率，估计标的普通股的预期波动率。

• 预期期限。预期期限表示我们预计股权奖励将存续的期间。我们根据期权归属期限及合同期限估计预期期限，使预期存续期等于股权奖励加权平均归属期与合同期限的平均值。

• 无风险利率。预期无风险利率假设，以期限与股票期权预期期限一致的美国国债工具为依据。

• 预期股息率。预期股息率为零，因为我们从未宣派或支付任何股息，目前也没有此类计划。

截至2026年9月30日，与未归属股票期权相关的未确认薪酬成本总额约为18亿美元，预计将在1.2年的加权平均期间内确认。

限制性股票单位及限制性股票奖励

我们根据2021年计划向员工及非员工服务提供者授予RSU。截至2026年9月30日尚未结算的RSU，同时附有基于服务和基于业绩的归属条件。这些奖励基于服务的归属期通常为四年。业绩条件满足后，同时已满足服务归属条件的RSU将立即归属，任何剩余未归属RSU将在剩余服务期内按比例归属。业绩条件通常在发生控制权变更事件，或本招股说明书所属注册声明生效之日满足。

截至2026年9月30日，由于业绩条件尚未满足，我们未就这些RSU确认任何股权激励费用。就本次发行而言，我们将开始基于RSU授予日公允价值，以加速归属分摊法记录股权激励费用。截至2026年9月30日，RSU相关未确认股权激励费用总额约为323亿美元，其中82亿美元与基于服务的归属条件已全部或部分满足的RSU有关。本次发行完成后，RSU相关股权激励费用将导致未来期间的费用增加，尤其是本次发行完成的季度，因为尚未结算RSU中相当一部分适用的基于业绩的归属条件，将在本招股说明书所属注册声明生效时满足。本次发行完成时，我们将记录约________美元累计股权激励费用，对应截至本招股说明书日期尚未结算的RSU，这些RSU：(i)截至该日，基于服务的归属条件已全部或部分满足；且(ii)基于业绩的归属条件将在本招股说明书所属注册声明生效时满足。

我们已向创始人、早期员工、顾问授予RSA，也在收购中授予RSA。这些RSA为附有基于服务的归属条件的奖励。RSA按授予日标的普通股的公允价值计量。我们在必要服务期内使用直线法记录这些奖励的薪酬成本。

普通股估值

在首次公开发行之前，鉴于A类普通股没有公开交易市场，根据美国注册会计师协会《会计与估值指南：作为薪酬发行的非上市公司权益证券估值》，董事会运用合理判断，并考虑多种客观及主观因素，以确定普通股公允价值的最佳估计，包括：

• 同期第三方对普通股的估值；

• 我们向第三方投资者出售普通股或可赎回可转换优先股的成交价格，以及包括任何要约收购在内的二级交易成交价格；

• 可赎回可转换优先股相对于普通股的权利、优先权及特权；

• 实际及预测的经营和财务表现；

• 我们所处的发展阶段；

• 行业前景；

• 普通股缺乏市场流通性；

• 考虑当时市场状况，实现首次公开发行或出售公司等流动性事件的可能性；

• 业务的历史和性质、行业趋势及竞争环境；以及

• 整体经济前景，包括经济增长、通胀和失业、利率环境，以及全球经济趋势。

董事会首先确定业务的企业价值，再将价值分配至各类证券，从而得出普通股每股价值，以此确定普通股公允价值。业务的企业价值主要参照最接近估值日期的一轮股权融资估计。

在本次发行前，将业务企业价值分配至各类股票时，我们使用基于或有索偿分析（“CCA”）及普通股等价（“CSE”）方法的混合方法。CCA基于Black-Scholes-Merton期权定价模型，将每一类股票建模为对公司资产具有独特索偿权的看涨期权。CSE方法假设所有可赎回可转换优先股按其转换条款转换为普通股，并忽略其权利和优先权的其他差异。

将企业价值分配至各类股票后，应用缺乏市场流通性折扣（“DLOM”），得出普通股公允价值。DLOM旨在反映未在公开交易所交易的非上市公司股票缺乏出售机会。在最终确定普通股价值时，也会考虑近期普通股销售及/或预期销售。

这些方法的应用涉及复杂且主观的估计、判断和假设，例如有关预期未来收入、费用和未来现金流、折现率、市场倍数、可比公司选择，以及潜在未来事件发生概率的估计和假设。任何或全部这些估计和假设的变化，或假设之间关系的变化，都会影响各估值日的估值，并可能对普通股估值产生重大影响。

本次发行后，由于普通股将在公开市场交易，将不再需要确定其公允价值。

可转换票据、衍生负债及SAFE的公允价值

我们选择根据《会计准则汇编》（“ASC”）第825号专题《金融工具》，以公允价值计量可转换票据。可转换票据在合并资产负债表中按估计公允价值确认，公允价值变动计入合并经营报表中的“可转换票据、衍生负债及SAFE的公允价值变动”。我们选择公允价值选项，是为了消除在传统分拆模式下，分别核算可转换票据负债及权益组成部分所带来的会计复杂性。

就2023年及2024年与Amazon和Google分别签订的票据购买协议而言，我们确认了衍生负债，代表根据这些协议条款未来发行可转换票据的义务。衍生负债按估计公允价值计量，公允价值变动计入合并经营报表中的“可转换票据、衍生负债及SAFE的公允价值变动”。

可转换本票的估计公允价值，采用结合CCA与CSE方法的混合方式确定。该分析使用情景分析估计可转换本票公允价值，考虑票据持有人可能面临的一系列结果下，金融工具的概率加权现值，包括转换为可赎回可转换优先股、N类普通股、到期现金偿还，以及控制权变更时以溢价现金结算。纳入的情景考虑了CCA和CSE框架内金融工具的概率加权价值。

这一方法的应用涉及复杂且主观的估计、判断和假设，包括：合格股权融资、首次公开发行、直接上市或控制权变更等各结算情景的概率及时间；票据可能转换成的权益证券的估计公允价值；适用转换价格，其因票据系列而异，并取决于发行后经过的时间、合同上限及百分比折扣等因素；以及决定本金余额有多少转换为股权、有多少重新发行为展期票据的持股门槛及展期条款。特别是，持股上限及展期机制将转换限制在指定持股门槛内，并把任何未转换本金余额重新发行为仍须按公允价值计量的不计息展期票据。这一机制要求我们作出重大判断，估计每笔票据融资中转换与展期的比例，因为该判断取决于未来股权融资的规模与结构，而这些因素本身具有不确定性。任何或全部这些估计及假设的变化，或假设之间关系的变化，都会影响各计量日的估值，并可能对合并经营报表确认的金额产生重大影响。

上述公允价值选项也适用于我们在截至2023年12月31日止年度发行的SAFE。SAFE采用相同的情景分析框架按估计公允价值计量，货币结算金额在初始时固定，而转换时取得的权益股数可变；与可转换票据一致，公允价值变动计入合并经营报表中的“可转换票据、衍生负债及SAFE的公允价值变动”。所有SAFE均已在截至2023年及2024年12月31日止年度转换为可赎回可转换优先股，截至2024年或2025年12月31日均无SAFE尚未转换。截至2026年9月30日止九个月的任何时点，亦无SAFE尚未转换。因此，公允价值选项下主要的持续估计风险敞口，与上述可转换票据及展期票据有关。

有关可转换票据、衍生负债及SAFE的更多信息，包括各项工具的说明、关键条款、转换活动，以及所示期间余额，请参阅本招股说明书其他部分所载合并财务报表附注9。

租赁

我们根据经营及融资租赁租用设施和设备，包括算力及基础设施容量。我们在安排开始时判断其是否为租赁或包含租赁，并在租赁开始时，以及必要时在修改后，评估租赁分类。租赁会计需要重大判断，包括判断安排是否为租赁或包含租赁；也需要重大估计，包括预期租期、租赁资产公允价值及增量借款利率。

考虑到租赁组合的规模和期限，对标的租赁资产公允价值、预期租期的估计变化，或增量借款利率确定方式的变化，可能导致不同的租赁分类，或使用权资产和租赁负债的计量出现重大差异。

所得税

我们采用资产负债法核算所得税，就资产及负债的财务报告账面基础与计税基础之间的暂时性差异，以及可结转的净经营亏损和税收抵免，确认递延所得税资产及负债，并按预计转回年度适用的已颁布税率计量。必要时，我们根据正面及负面证据的权衡设置估值备抵，将递延所得税资产减记至预计实现可能性超过不实现可能性的金额。

评估递延所得税资产的可实现性，是管理层需要作出重大判断的领域。我们根据历史应税所得、预测未来应税所得、现有暂时性差异的转回模式，以及可用税务规划策略，评估递延所得税资产的可收回性。作为一家在快速变化的市场中运营、持续对算力及基础设施进行重大投资的AI公司，我们对未来应税所得的预测本身具有不确定性。如果对递延所得税资产可收回性的评估发生变化，所得税费用将在该期间调整，可能对经营业绩产生重大影响。

我们按照ASC第740号专题《所得税》核算不确定税务立场。对于不确定立场的税收利益，当根据其技术依据，该立场在审查中获支持的可能性超过不获支持的可能性时予以确认，并按结算时实现可能性超过不实现可能性的金额计量。这些评估需要判断，尤其涉及研发税收抵免的资格及证明文件，支持性证据可能存在不同解释。这些事项的实际结果可能与目前估计存在重大差异。我们将与未确认税收利益有关的利息及罚款计入所得税费用。

或有损失

我们涉及正常业务过程中产生的法律索赔、诉讼，以及其他监管和行政事项，其中某些事项可能包含要求巨额或金额不确定损害赔偿的推测性索赔。

我们定期评估每项重大事项及潜在财务风险敞口。当我们认为很可能已发生损失，且金额能够合理估计时，便记录负债；对于损失存在合理可能性，且损失金额或范围能够估计的事项，则予以披露。这些评估在确定潜在损失的可能性及估计金额时，都需要重大判断。我们根据当时可获得的最佳信息计提，考虑每项事项的具体事实和情况、我们的抗辩理由，以及谈判、和解、监管程序、裁决和法律顾问意见的影响。随着获得更多信息及事项发展，估计可能变化，我们也曾在以往期间根据更新的信息修订评估。

近期会计公告

有关近期已采用的会计公告，以及近期发布但尚未采用的会计公告的说明，请参阅本招股说明书其他部分所载合并财务报表附注1。

业务

业务

概述

人类历史上第一次，智能成为了人类可以构建的东西。推理、分析、综合、决策和创造的认知能力，如今能够规模化生产，并按需获取。我们相信，这种充裕的 AI 将迅速改变全球经济的每一个部门，其影响将超过工业化、电力、半导体和互联网。真正发挥潜力、同时风险得到妥善管理的 AI，可以显著加快全球增长，大幅改善世界各地人们的生活质量。

Anthropic 于2021年由一群研究人员创立，他们曾推动许多奠定 AI 面貌的突破。我们首先是一家研究实验室。我们的使命是负责任地开发和维护先进 AI，使其长期造福人类。这一使命决定了我们的工作重点；与人才和文化、前沿能力与安全研究、算力策略，以及企业市场战略一起，构成了我们区别于其他公司的核心优势。这些优势使我们能够持续推进前沿 AI，并塑造其安全、负责任发展的标准。我们的前沿 AI，即 Claude，通过模型、平台和应用交付给客户。Claude 在企业中的普及速度超过了历史上的任何技术：收入从2023年第一季度商业发布时的0美元，增长至截至2026年9月30日的三个月期间的170亿美元。这种迅速且不断扩大的采用，形成了两种自我强化的动力：推动 Claude 进步的改进循环，以及帮助我们为前沿 AI 持续研究提供资金的投资循环。

我们的核心优势：使命与专注、人才与文化、前沿能力与安全研究、算力策略、企业市场战略。

企业对 Claude 的采用：虚拟协作者、平台与应用、AI 的普及。

我们的财务模式：收入增长、算力效率、运营效率。改进循环；投资循环。

我们相信，AI 在全球经济中的普及，是历史上改善人类生活和工作方式的最大机遇之一，而这一进程才刚刚开始。在我们看来，世界才刚刚开始使用当今前沿模型的能力。Claude 能够做到的事情，与其实际应用广度之间的差距，加上前沿能力的持续进步，构成了我们最大的增长机遇之一。近年来，Claude 的能力已显著提升，我们预计它们将继续快速进步。这不仅会扩大可服务市场，也会扩大我们对世界的影响范围。我们希望确保这种影响尽可能积极。

我们的核心优势

使命与专注。我们的一切努力都围绕着唯一的使命展开。这种专注使我们能够将人才、研究和算力投资集中在对人类价值最高的工作上，避免相互冲突的优先事项。实现我们的使命，意味着世界获得前沿 AI 的巨大益处，同时减轻最重大的风险；我们相信，这要求安全与能力同步进步。

人才与文化。我们的使命和专注，使我们能够吸引和留住世界一流人才，包括希望通过工作塑造更美好未来的研究人员和工程师。我们也营造了一种放下自我、追求真相的文化环境，让前沿 AI 能力与安全相互促进。我们相信，在扩大规模的过程中，这种文化推动了我们的人才密度提升。

前沿能力与安全研究。我们相信，要构建能力最强、最安全的 AI 系统，必须持续、专注地开展智能前沿研究。我们的前沿能力研究与安全研究深度融合，直接影响模型的设计、训练和部署，帮助我们构建更加可靠、可引导、更适合真实世界部署的系统，尤其是在要求严苛的企业环境中。我们把研究领先优势转化为创新速度，并持续发布更好的模型、平台能力和应用。每一代 Claude 模型都协助构建下一代，帮助缩短开发周期，使创新速度实现复合提升。我们将这种递归过程称为“闭合循环”，并相信它是前沿 AI 最重要的结构性优势之一，能够大幅加快能力进步。我们相信，模型能力必须与安全、对齐和防护实践共同推进，尤其是在 AI 开发速度加快的情况下。我们在每个模型的开发过程中、发布前和发布后评估其风险，并采取我们认为适当的措施，在模型能力与安全、对齐和防护之间取得平衡，即使这可能放缓我们发布新能力的速度。我们认为，这类决策是有意识的权衡，因为它们服务于公司宗旨、我们使命的长期利益，以及客户对安全且对齐的模型的需求。

我们的算力策略。我们将来自多家战略合作伙伴的算力，作为一个可相互调配的统一资源池来管理，并根据任一时点新增一单位算力预计能够发挥最大效用的地方，在不同工作负载之间动态分配可用算力。我们相信，这种算力策略使我们能够交付更优的模型，服务更多客户，并从算力投资中获得更高的生产率。这种算力效率，为我们通过研究和模型开发推进 AI 能力前沿、满足不断增长的客户需求，以及支持 Claude 的内部使用奠定了基础。我们依靠研究突破，以及覆盖 AWS Trainium、Google TPU、英伟达 GPU 和 AMD GPU 的多芯片计算架构，实现了这一点，使我们能够编排工作负载，优化价格与性能。为支持研究、模型开发、客户需求和 Claude 的内部使用，我们继续开展大规模投资。截至2026年9月30日及此后，我们已签订采购承诺和租赁协议，包括短期承诺及尚未开始的租赁，承诺支出总额约8,954亿美元，其中几乎全部与算力和基础设施有关。这些承诺中，预计约4,475亿美元将在2030年12月31日之前发生，其余几乎全部预计将在2031年至2045年期间发生。其中约698亿美元的承诺将在2026年9月30日之后的12个月内到期。更多信息请参阅“管理层对财务状况和经营业绩的讨论与分析：流动性与资本资源：合同义务”一节。

企业市场战略。我们的企业市场战略建立在这样一种信念之上：前沿 AI 在真实世界场景中最有价值，因为企业中的部署能够产生最大的经济影响，来自客户反馈的改进循环也最为丰富。因此，我们围绕企业用例组织研究重点、产品路线图，以及市场拓展和应用 AI 团队，这些用例从日常知识工作到最复杂的问题不等。我们收集的客户反馈指导研究方向，使 Claude 的能力不断增强。这拓宽了 Claude 的可部署范围，进一步扩大企业采用，帮助确保我们的 AI 能够大规模惠及个人和组织。

企业对 Claude 的采用

企业客户采用的速度和深度，有力证明了 Claude 在 AI 前沿的地位。截至2026年9月30日，我们的客户群包括：

• 超过11,900家客户，过去12个月为我们带来的收入达到或超过10万美元；

• 超过1,900家客户，过去12个月为我们带来的收入达到或超过100万美元；以及

• 约250家客户，过去12个月为我们带来的收入达到或超过1,000万美元。

与只服务单一用例的静态产品不同，Claude 是能力快速进步的前沿 AI。我们在技术栈的三个层面进行构建：模型本身、供客户基于模型开发的平台，以及将 Claude 直接交到用户手中的应用。任一层的进步都会在三个层面形成复合效应，加快我们交付更强智能的速度。我们相信，这种一体化方式的价值，体现在同时使用 Claude Platform 和我们第一方应用的客户越来越多。在截至2026年9月30日的三个月期间，过去12个月为我们带来至少10万美元收入的客户中，超过50%使用了 Claude Platform 和至少一种我们的第一方应用；而截至2025年12月31日的三个月期间，这一比例约为30%。

如今，企业依靠 Claude 在复杂工作流程中进行推理、规划和执行。我们相信，它所展现的可信赖程度和判断力，是此前几代 AI 所不具备的。客户主要通过三种方式从 Claude 获得价值：提高员工生产率、加快流程，以及在产品中嵌入智能。随着 Claude 的能力增强，客户从中受益，并往往将 Claude 扩展到新的工作流程。这种不断扩大的作用，反映了 Claude 在企业内部使用方式的更广泛转变：从响应单次提示的工具，转向我们所称的“虚拟协作者”，即与人类并肩工作、以专业水平完成复杂多步骤工作的 AI 系统。

我们主要通过多种产品形态提供 Claude，推动其普及。例如：

• Claude Platform 是我们的综合智能体开发环境，为客户直接提供基础组件，使其能够构建、部署和扩展自己的应用，在自身产品和工作流程中利用 Claude 的能力。

• Claude Code 是我们的编程智能体，与人类软件开发者并肩开展端到端软件开发：在生产级规模的代码库中编写、规划、编辑、测试、调试和提交代码。

• Claude Cowork 是我们的知识工作智能体，具备计算机使用能力，可以与专业人士协作完成端到端业务任务：自主开展研究、起草、分析、综合，以及执行其他知识工作。

Claude 的普及很大程度上来自自然增长。我们的市场拓展和应用 AI 团队进一步放大了这种增长，通过分销合作将 Claude 带入客户现有的技术栈，在客户所在的环境中满足他们的需求，从而扩大我们的覆盖范围。例如，Claude 可以通过三大云平台 AWS、GCP 和 Azure 使用。我们与这些云服务商开展联合市场拓展，与客户建立直接合同关系，同时向各云服务商支付费用。这种结构使我们能够与云服务商形成更强的商业利益一致性，避免渠道冲突，自主定价，并获得持续提升算力效率带来的财务收益。生态合作伙伴也扩大了我们的覆盖范围，让客户能够通过 Accenture、Deloitte、KPMG 和 PwC 等系统集成商、咨询机构，以及 Salesforce 和 Snowflake 等数据平台采用 Claude。我们最近与领先私募股权机构合作成立了 AI 服务公司 Ode with Anthropic，将 Claude 的能力带给各行业的中型企业，在 Claude Platform 上构建解决方案，并为客户提供长期支持。

我们财务模式的优势

构建和扩展前沿 AI，是人类历史上最重要、最资本密集的事业之一。我们的财务模式具备以下优势，使我们能够高效建设和扩张：

• 收入快速增长。我们的企业市场战略，通过将 Claude 直接嵌入关键业务流程，并支持客户开发基于 Claude 的产品，来推动持久的客户采用。我们相信，企业客户从 Claude 获得了具有吸引力的投资回报，因为智能体工作流程既能推动收入增长，也能提高效率。这使我们能够随客户迅速扩大业务，截至2026年9月30日约900%的净收入留存率就证明了这一点。

• 算力效率。我们的算力效率使研究和模型开发产出更多智能。我们相信，与其他方式相比，我们的方法可以在相同算力下支持更多客户使用和 Claude 内部使用。这种效率体现在：截至2026年9月30日的三个月期间，收入同比增长1,127%，而同期算力和基础设施费用增长382%。

• 运营效率。我们的运营效率来自高人才密度、高效的市场拓展，以及各团队在工作中广泛运用 Claude。这使我们能够以相较其他大型企业科技公司更小的团队实现规模增长。截至2026年9月30日，过去12个月的人均收入超过660万美元，而截至2025年9月30日为140万美元，这体现了我们的运营效率。

我们的财务业绩反映出，在持续投资前沿 AI 的同时，我们保持了增长，具体如下：

• 截至2026年9月30日的三个月期间，我们的收入为170亿美元，高于截至2025年9月30日的三个月期间的14亿美元。

• 截至2026年9月30日的三个月期间，我们的营业利润率为负3%，营业亏损为5.67亿美元；相比之下，截至2025年9月30日的三个月期间，营业利润率为负224%，营业亏损为31亿美元。

• 收入增长、算力效率和运营效率相结合，使截至2026年9月30日的三个月期间的经调整营业利润率达到15%，经调整营业利润为25亿美元；相比之下，截至2025年9月30日的三个月期间，经调整营业利润率为负93%，经调整营业亏损为13亿美元。

我们的财务模式已经展现出的增长、规模和效率，帮助我们继续作出重大的长期投资，负责任地构建前沿 AI。我们的业务发展轨迹和财务状况，使我们能够从投资者及合作伙伴处获得资本和算力。截至2026年9月30日，我们累计筹集了1,411亿美元资本，持有956亿美元现金及现金等价物，以及363亿美元短期投资。长期投资伴随着风险，因为我们必须预测未来数年的算力需求。不过，我们相信，如果需求高于预测，算力效率能帮助我们放大回报；如果需求低于预期或来得更晚，则能为我们提供财务韧性。

我们的自我强化循环

我们的规模和增长形成了自我强化的循环，使 Claude 不断进步。我们相信，这些循环能够创造持久的竞争优势。

• 改进循环。Claude 在企业中的部署，加深了我们对客户最关心的难题、边缘情形和特定领域挑战的理解。客户在生产环境中将我们的产品用于各项业务，我们根据他们的反馈改进模型、平台和应用。这些改进带来更广泛的部署和采用，推动下一轮改进。

• 投资循环。企业采用不断扩大所带来的收入，帮助我们为改进 Claude 所需的算力、研究和人才提供资金。Claude 能力的进步，扩大了客户使用 Claude 的任务和工作流程范围，拓宽了我们的可服务市场，推动更深入的部署、更多收入，以及对 Claude 的持续再投资。

Claude：前沿智能。改进循环：更好的模型、更多用例、更多反馈。投资循环：更高增长、更多投资、更多能力。

Claude 正在加快我们闭合循环的能力

Claude 本身已经成为推动我们进步的最强动力之一：每一代新的 Claude 模型都会直接加快下一代的开发。如今，后续模型的研究、训练和测试，有许多环节都涉及 Claude，包括运行实验、生成和处理训练数据、自动开展评估及安全审计，以及编写和审查代码。我们将这一递归过程称为“闭合循环”。这种过程的直接表现之一，是我们创造算力乘数的速度不断加快。更强的模型帮助研究人员更快发现这些改进；而更强的算力乘数，又让我们能够训练能力更强的模型，并以更高效率部署它们。

我们闭合循环能力的一个清晰例证，是在整个工程组织部署智能体编程产品 Claude Code。随着模型进步，我们看到 Claude 在更具挑战性、开放式工程问题上的能力显著提高。这些问题缺乏明确规范，过去一直依赖经验丰富的人类作出判断。根据我们的内部基准测试，2026年9月，Claude 在这些问题上的成功率达到约90%，九个月内提高了约50个百分点。Claude Code 已从建议代码，进步到直接编写和运行代码，并在复杂、多步骤的工程任务中长时间自主工作。这使我们的工程师越来越多地指导和审阅它的工作，而不再逐行编写代码。因此，在截至2026年9月30日的三个月期间，每名工程师每天向代码库贡献的平均代码量，超过了截至2024年12月31日年度日均水平的45倍。2026年9月，向我们代码库提交的代码中，超过90%由 Claude 编写。

Claude 的影响超出了研究和工程领域。从2024年12月31日到2026年9月30日，我们的员工人数增长到原来的五倍以上，而截至2026年9月30日的三个月收入，是截至2024年12月31日的三个月收入的86倍。

我们相信，这种经营杠杆来自 Claude 在整个组织中的运用。在研究、工程、市场拓展和运营团队中，Claude 让员工能够在日常工作中借助一组智能体，通过放大每个人的作用，使相对较小的团队能够承担过去需要大得多的团队才能完成的工作。

我们自身对 Claude 使用量的扩大，直接体现了这种杠杆作用。按目录价格计算，从2026年1月到9月，我们内部使用 Claude 的价值增长至250倍以上；2026年4月，这一月度价值首次超过了当月不含股权薪酬的人员费用。由于每一代 Claude 都被用于帮助构建下一代，而 Claude 也让全公司各团队的生产率提高，我们相信，投入内部使用的算力会使这些收益复合增长，持续加快开发速度，进一步巩固我们的领先地位。

利用 AI 帮助构建能力更强的 AI，也可能带来相当大的安全风险，尤其是在它大幅加快进步速度时。这是我们的《负责任扩展政策》所涵盖的领域之一。该政策阐明了随着我们接近所谓的“递归自我改进”，将如何监测和减轻风险。我们相信，对安全技术的投资将使我们能够管理这些风险，并在开发 AI 模型时，以负责任的方式从 Claude 获得远超今天的助力。然而，即使未来技术上可行，我们预计也无法在没有有意义的人类监督或理解的情况下，安全地让 Claude 完全自主地设计和构建一代又一代前沿模型。因此，我们正考虑更新《负责任扩展政策》，确保人类继续掌控 Anthropic 的前沿模型开发。

AI 正在改变智能

我们相信，强大 AI 将在几年内变得广泛可用。这是一种能力和影响力都很强的前沿 AI，具有以下关键特征：

• 在大多数专业和科学领域，认知能力达到或超过顶尖人类专家；

• 能够操作人类在线工作时可用的所有界面，包括文本、音频、视频，以及对计算机的直接控制；

• 能够在持续数小时、数天或数周的较长时间内，自主推理并完成复杂任务，在需要时寻求澄清和反馈；

• 能够在多个实例之间协调，并与人类和其他 AI 系统协作；以及

• 能够通过数字连接控制实验室设备、机器人系统和其他机器，与物理世界交互。

如果将强大 AI 用于解决人类最困难的问题，并负责任地管理风险，其潜力将非同寻常。可能的成果包括：把几十年的科学进步压缩到几年内；加快药物发现、疾病检测和个性化治疗的交付；提供因人而异的教育，以及专业的金融和法律建议；改进电网和电池设计，提高效率与可靠性；并将富裕国家历经数代人才建立的能力，扩展到发展中世界。

规模定律与进步的可预测性

AI 系统的智能和能力已经显著进步。几年前还超出 AI 能力范围的任务，例如复杂数学推理、设计科学实验，以及执行软件开发中的大量工作，如今已经可以由 AI 常规完成。

这些进步遵循了经验性的“规模定律”，即 AI 模型的性能会随着模型规模、训练数据和算力增加，以可预测的方式改善。奠基论文《神经语言模型的规模定律》的主要作者，包括 Dario Amodei、Jared Kaplan、Sam McCandlish 和 Tom Brown，后来共同创立了 Anthropic。这篇论文对确立上述关系至关重要，也帮助指引了现代大语言模型的发展浪潮。

我们预计，在语言、推理、数学、编程、科学分析，以及不断扩大的智能体任务和知识工作范围内，AI 的能力将在未来多年持续进步。因此，我们相信，在可预见的未来，这将推动 AI 需求超过供给，主要限制因素将是算力的可获得性。我们认为，大部分需求将集中在前沿：根据我们的经验，企业在各种工作负载中，包括价值最高的工作中，都倾向于使用我们能力最强的模型。此外，我们相信，前沿能力每一次拓展，都会解锁新的工作类别，继而产生行业增量需求中的大部分。我们预计，行业将继续加大算力、研究人才和工程资源投入，推进 AI 前沿。在这一框架下，拥有专有训练方法、高质量数据和差异化研究人才的实验室，有望超越单靠规模所能预测的进步速度。

改变认知工作的近期机遇

前沿 AI 正在改变认知工作，即运用知识、推理和判断来创造经济价值的工作。我们相信，它将极大增强人类能力，扩大世界开展这类工作的总体能力，包括加快科学发现和帮助企业成长。知识工作者处于这一机遇的前沿。随着前沿 AI 进步，能力更强的模型可以解锁全新的用例，同时沿着能力、成本和速度的权衡曲线，高效、大规模地服务各种认知工作。我们认为，2025年全球知识工作者所从事的工作创造了超过40万亿美元的经济价值。[6] 前沿 AI 有潜力显著提高他们的生产率，因此，我们近期的机遇在于扩大这一价值，加快经济增长。现在预测前沿 AI 对整个经济的全部影响还为时尚早，但 IDC 估计，到2031年，AI 解决方案和服务投资将累计带来22.5万亿美元的全球经济影响。[7] 我们相信，实际影响可能更大。

历史表明，变革性技术会扩大其进入的市场。例如，信息技术支出从2006年的约1.2万亿美元，增长至2025年的4.3万亿美元，复合年增长率约为7%；同期，云计算支出从零增长到1.9万亿美元，扩大了信息技术预算。[8] 我们也看到，个人电脑、互联网和智能手机等其他技术同样扩大了自身市场。构建这些技术的公司，增长速度远高于整体经济。根据世界银行的数据，全球 GDP 从2000年的约34万亿美元增长到2025年的逾118万亿美元，达到原来的三倍以上。同期，以2026年9月30日市值计最大的十家上市科技公司，其合计收入从680亿美元增长到逾2.5万亿美元，约为原来的38倍，增长速度约为全球 GDP 的11倍。

前沿 AI 可能重塑整个行业并加快新发现

我们相信，前沿 AI 所代表的机遇，大于此前任何一轮技术周期，而 Claude 已经在展现这种潜力。Claude 如今可以在持续数小时或数天的时间里自主执行复杂项目，协调数千个并行智能体，开展复杂规划、长篇研究和自我纠错分析。Claude 还能把开放式任务转化为完成度高、质量出色的交付成果，而这些工作在不久前仍超出前沿 AI 的能力范围。这些能力使 Claude 有望改变全球经济中最大的行业，包括软件开发、商业与专业服务、网络安全、金融服务，以及医疗和生命科学，为部署它的组织带来显著的生产率和产出提升。

网络安全是我们最重要的近期机遇之一。随着每一代新 AI 模型发现和利用漏洞的能力增强，我们预计，保护企业网络和关键基础设施，将越来越需要前沿 AI。与此同时，随着组织加速部署智能体和自主能力，AI 的普及也在扩大威胁面。我们在编程领域的领先地位，使我们能够提升 Claude 的网络安全能力，并构建帮助企业保护最关键基础设施的产品。例如，Claude Security 可以持续扫描客户代码库，对漏洞进行分级处理，并编写修复方案。我们最近还推出了 OSS Scanner，将其中一些能力扩展到企业软件赖以构建的开源项目。通过我们的可信访问计划，经过审核的网络防御人员也能够使用我们能力最强的模型，开展安全运营、事件响应和经授权的渗透测试，推动安全工作转向持续防护模式。

[6] 关于我们如何计算全球知识工作者每年创造的经济价值，请参阅“行业、市场及其他数据”一节。

[7] IDC，《AI 的经济影响：2026年版》，文档编号 US54452226，2026年4月。该数据反映2025年至2031年各年度估计影响之和；包括 AI 解决方案和服务、AI 基础设施供应链投资，以及 AI 带来的企业生产率和效率提升所创造的年度价值。

[8] IDC，《全球黑皮书：2026年预测实时版 V2》，2026年7月。

我们预计，随着 Claude 的前沿能力超越当前市场、开辟全新市场，其他行业也将跟进，涉及机器人、先进制造和物流等领域，并加快包括药物发现和材料科学在内的科学研究进步。

例如，在生命科学领域，全球年度药品支出预计将在2026年超过2万亿美元。[9] 我们的客户、生物技术合作伙伴和自身研究人员，都在药物发现与开发中使用 Claude。我们也正在将 Claude 扩展到机器人领域。通过我们的模型硬件标准，AI 智能体能够操作显微镜、液体处理设备和现成机械臂等实验室及制造设备。

最终，我们相信前沿 AI 将帮助推动全球经济增长。前沿 AI 提高劳动者和组织的生产率，嵌入他们交付的产品和服务，并催生新的商业模式，由此创造过去并不存在的经济产出。我们相信，随着全球经济扩大，我们的机遇不仅在于获取当今经济活动中的一部分价值，也在于分享这些新创造的产出。

安全与合乎伦理的行为的重要性

尽管 AI 的潜在益处非同寻常，它的快速进步仍将以可能造成重大冲击的方式影响经济和社会，尤其是在技术没有得到负责任开发和部署的情况下。例如，恶意行为者已经利用 AI 发现漏洞、生成恶意软件和躲避检测工具的能力，实施了备受关注的网络攻击；其他与滥用有关的风险，包括生物领域的风险，可能造成更大伤害。大规模部署的 AI 也可能在国家内部和国家之间集中权力与财富，从而侵蚀信任、损害社会，并破坏地缘政治秩序的稳定。未能正确对齐的 AI 系统，可能扭曲机构决策，或通过用户和运营者无法看到、无法理解的自主行动，造成大规模危害。我们相信，前沿 AI 公司必须投入安全和对齐工作，以帮助确保这项技术负责任地普及。我们也相信，安全、对齐和合乎伦理的行为，对企业尤其重要。在企业选择用于关键任务工作负载的 AI 合作伙伴时，严格的防护措施、可预测的模型行为，以及可验证的问责机制，已经成为决定性标准。

我们的核心优势

我们有五项核心优势，决定了我们在前沿的位置：使命与专注、人才与文化、前沿能力与安全研究、算力策略，以及企业市场战略。

使命与专注

Anthropic 于2021年由一群研究人员创立，他们推动了许多奠定前沿 AI 面貌的重大突破。他们共同坚信，安全必须成为构建强大 AI 的基本原则。我们的公司结构与这一目标一致：我们在特拉华州注册为公益公司，并设立了 LTBT，明确授权其推进我们的使命。此外，我们公布安全方法、模型评估和《负责任扩展政策》，因为我们相信，透明是信任的前提，而信任是负责任地大规模部署前沿 AI 的前提。

Anthropic 的每一位员工都朝着同一个使命努力，而这一使命指导着每一项决策，从模型架构、产品战略、合作条款，到研究和算力的配置方式。我们不会仅仅因为商业机会或研究的新颖性而推进项目；我们的努力必须推动使命的实现。当商业收益与安全或信任之间出现艰难取舍时，我们有明确的答案。例如，2026年4月，由于前沿模型 Mythos 在网络漏洞发现方面具有先进能力，我们最初通过 Project Glasswing，以受限研究预览的形式向特定组织提供该模型，用于网络安全应用，而没有在发布时广泛开放。我们相信，这种清晰的使命减少了摩擦，加快了决策，并形成了安全与能力并进的文化。

[9] IQVIA 人类数据科学研究所，《2026年全球药物使用趋势》，2026年2月。

人才与文化

人才是我们最重要的优势之一，因为技术、资本、产品和分销，都源于卓越人才。人才密度比人才总量更重要。优秀的人被同样优秀的同事包围时，会受到启发和激励，形成能够吸引更多杰出人才的环境。这些人才可以借助 Claude，最大限度地发挥每个人的作用。

我们相信，我们汇聚了世界上最深厚的 AI 研究人才力量，其中许多研究人员开创了现代大语言模型背后的技术。我们的创始团队推动了 AI 的多项基础性进展，包括规模定律、GPT-2 和 GPT-3、基于人类反馈的强化学习（RLHF），以及机制可解释性。我们坚信安全与能力必须同步发展，这帮助我们吸引和留住包括研究人员与工程师在内的世界一流人才。例如，在截至2026年9月30日的过去12个月期间，我们全体员工中，属于公司希望挽留但仍然离职的人员流失率约为1%。

我们坚持开放的内部协作和求真精神，其基础是放下自我、追求高影响力，并与使命一致的文化。研究人员公开分享成果，同事们实时提出批评和调整方向。当多个团队并行探索不同方法时，惯例是严格评估哪种方法展现出更强、更符合使命的成果。这种协作机制难以复制，因为它既需要组织成立之初就建立起来的信任基础，也需要始终如一地维护这种信任。在我们这样的规模下，这種信任的表现并不常见：各团队始终朝同一个方向努力，而不是相互掣肘。

我们相信，随着规模扩大，我们的文化推动了人才密度提升。

前沿能力与安全研究

我们在前沿模型上的领先地位，直接来自人才密度。我们相信，我们的研究人员持续将智能、能力和可靠性的边界，推得比更大规模或预算更充足的团队更远。Claude 在编程、医学、法律、科学和数学等行业真实任务中的表现，获得了广泛认可。

我们的研究方式为业务带来了关键优势：

• 模型研究与计算性能从一开始就协同设计。架构决策从第一天起就考虑算力效率。模型架构和推理基础设施在同一个统一流程中设计。AI 研究人员与推理基础设施工程师共享规划周期、汇报体系和性能目标。这种方式使我们能够开发出相比前代能力更强、效率也更高的模型版本。

• 预训练流程以资本效率为目标设计。我们专注于建立清晰的开发流程，改进模型架构、训练方法和数据。在消耗大量算力之前，这些改进先在较小规模上测试。进入前沿训练任务的门槛很高，而且严格以证据为基础：我们要求证明某项改进在模型规模增大时依然有效，而不仅仅是在较小规模上表现良好。前沿训练任务是经过规划、排定时间的资本投入，具有已知的投入要素和严格的纳入标准。由此形成一套可重复的流程，将研究投资转化为能力提升，同时管理前沿训练任务固有的风险。

• 后训练投资专门服务于智能体能力。后训练已从一个收尾步骤发展为主要研究投入，反映了市场从助手向智能体的转变。模型在这一阶段强化编写代码、使用工具、遵循指令，以及代用户操作软件的能力。我们以完整、真实的任务进行训练，其复杂性反映现实中的专业工作。

• 安全研究带来商业益处。当模型承担智能体角色，并能够访问关键业务系统时，信任与可靠性至关重要。随着能力增强，安全运行能力也成为决定商业可行性的关键因素之一。对齐良好的模型更善于遵循用户指令，例如，在没有充分理解用户意图时，避免采取可能具有破坏性的行动。它们也更能抵御提示注入等攻击，即恶意行为者通过向模型输入违规指令，试图劫持模型。我们在对齐、可解释性研究、安全防护和红队测试方面的工作，以及引入能够评估安全实践的外部审阅者，帮助我们打造更安全、更可靠的模型，从而满足客户的严格要求。安全研究与能力研究相互融合，使我们能够提供企业工作流程所需的信任和性能。

我们的算力策略

我们的算力策略，首先是训练这样的模型：在任何给定类型的算力上，都能提供更强能力，并以更高效率运行。

我们构建更强模型并以更高效率提供服务的能力，体现了预训练、后训练与推理研究之间迭代循环所产生的复合回报，而这一切都由可相互调配的算力池支撑。预训练和后训练研究产生专有的算力乘数，使模型能力增强。研究与推理工程则持续减少运行这些模型所需的算力。

除了实现能力更强、效率更高的模型之外，覆盖 AWS Trainium、Google TPU、英伟达 GPU 和 AMD GPU 的多芯片计算架构，也使我们能够编排工作负载，优化价格与性能。我们拥有多年在多种芯片系列上有效训练和运行模型的经验，我们相信，这种能力具有差异性且难以复制。这一基础，加上 Claude 对芯片和模型架构日益深入的理解，使我们接入新芯片平台所需的时间，缩短为过去的一小部分。

我们的算力池从设计之初就可以相互调配。我们进行了大量工程投入，建立内部编排、调度和容量管理系统，使加速器容量不受供应商、芯片架构或物理位置限制，能够分配到不同工作负载。为客户工作负载提供服务的同一套基础设施，也被用于研究、模型开发和 Claude 的内部使用。这些系统把底层硬件作为统一容量池管理，监测整个池中的利用率和需求，并将算力分配到任一时点预计最能发挥效用的地方。

与依赖单一平台相比，我们的多芯片算力策略，使我们能够获得多得多的芯片，并灵活把握每个芯片系列和每一代产品的性价比优势。获得这种供应，需要提前作出重大承诺。从签订算力合同，到这些算力真正能够用于工作负载，存在较长交付周期，因此，我们会远在预期需求出现之前就锁定算力。在某些情况下，我们也可能在设备或基础设施交付之前付款。我们预计，在可预见的未来将继续进行重大投资，包括算力和基础设施投资，以确保拥有维持并扩大 AI 前沿地位所需的技术资源。

企业市场战略

我们的企业市场战略与使命一致。我们为需要最高智能水平的问题，构建能力最强的模型。同样的智能也可以高效用于日常工作：根据每项任务的难度调整投入程度，并将工作负载分配给模型系列中最适合的模型。因此，世界各地的客户正在广泛采用 Claude，从日常知识任务到最重要的问题都在覆盖范围内。如今，Claude 已被部署于各大行业的知识工作，包括金融服务、保险、医疗、生命科学、法律、教育、零售与商业、电信、专业服务、科技和网络安全。除了企业实际面临的挑战，Claude 也正被用于科学研究、药物发现、教育和气候分析等领域紧迫的全球性问题。

我们构建模型、平台和应用，是为了在生产环境中发挥效用，而不是追求基准测试成绩。这一区别很重要，因为许多 AI 系统难以落地，在复杂企业环境中无法交付预期价值，而治理和安全顾虑仍是采用 AI 的主要障碍之一。

Claude Code 和 Claude Cowork 等应用，放大了员工的作用。随着时间推移，应用的能力不断增强，如今经常与员工并肩开展长时间的自主工作。组织也将 Claude 作为智能引擎集成进来，驱动并改变内部业务流程。此外，企业将 Claude Platform 作为构建 AI 原生产品的基础。

随着企业客户把 Claude 集成到日益复杂的工作流程中，他们提出的用例和需求塑造了我们的路线图。他们也提供反馈，让我们能够不断改进模型、平台和应用，并开发新解决方案，推动他们采用 AI。

随着每一次模型和产品进步，Claude 都能处理更有价值的用例，既加深对现有客户的影响，也降低新客户的采用门槛。当模型跨过某类工作所需的能力、可靠性和信任门槛后，该类应用通常会迅速从试验进入生产。编程是第一个这样的领域：大约一年内，Claude 就从建议单行代码，进步到管理一组组智能体，让它们在生产代码库中自主工作。网络安全正沿着类似轨迹发展。在卡内基梅隆大学研究人员开发的 ExploitBench 基准上，这项测试评估 AI 模型利用软件漏洞的能力，Claude 的成绩在约四个月内，从 Opus 4.8 的40%，提高到 Claude Mythos 5 的78%，再到 Opus 5.5 的91%。网络防御人员如今正大规模识别并修复漏洞。我们预计，模型能力的这些提升将解锁更多用例。Claude Security 和我们最近推出的 OSS Scanner 就是早期例子，它们能够持续扫描代码库，并在攻击者发现漏洞之前提出修复方案。

作为虚拟协作者的 Claude

我们相信，AI 系统已经到达一个转折点，能够在专业工作中成为真正的协作者。它们可以迅速完成实质性任务，而这些任务原本可能需要熟练专业人士耗费数小时、一整天甚至更长时间。AI 系统也越来越能够完成过去因难度或成本过高而无法完成的任务，并提出原创的洞见和分析。

我们将这些与人类并肩、以专业水平完成复杂多步骤工作的 AI 系统，称为虚拟协作者。虚拟协作者拥有组织授予的访问权限、系统连接和上下文，因此能够更准确、更可靠地工作。它们可以浏览并使用内部工具，执行跨越多个步骤、需要持续推理的工作流程。虚拟协作者是为嵌入实际工作场景而设计的 AI。我们的目标，是继续将它们推广到全球知识工作者中，预计这一群体将在2028年超过10亿人。[10]

聊天机器人：范围较窄的一次性回答。“重置我的密码。”“方法如下。”

辅助助手：在一个应用或任务内工作。文档：“总结这份文档，并起草回复。”草稿已插入文档。

虚拟协作者：接收目标，与你并肩工作。长时间自主工作；判断力；自我纠错与迭代；工具访问。

Claude：已运行38分钟。完成月度结账：核对总账、调查差异、起草管理层讨论与分析（MD&A）说明、制作 CFO 演示文稿，并提交签批。

进度：已核对14,302笔交易；已标记6项差异并起草说明；已撰写3页 MD&A 说明；正在制作 CFO 演示文稿，第7页，共12页；提交财务主管签批。工作文件夹。

Claude Code

如今，虚拟协作者最清晰的体现是 Claude Code，这是我们的编程智能体。我们相信，它比任何产品都更具体地定义了自主 AI 工作的样貌。Claude Code 改变了市场对 AI 系统能如何与软件开发者协作的理解：模型不仅建议下一行代码，还进一步开展规划、编写、测试和调试，最终产出生产级代码。发布几个月内，自主编程就成为衡量前沿 AI 进步的参照。在企业 AI 用例方面，我们相信，Claude Code 的推出，其影响堪比第一批广泛采用的对话式 AI 助手问世。让 Claude Code 成为虚拟协作者的，是持续推理能力、将意图转化为行动的执行框架、可在开发者电脑或隔离云环境中维持持久状态的执行环境、与现有工具和系统的集成，以及易用的界面。它的用途多种多样，且常常出人意料：例如，NASA 工程师使用 Claude Code，为火星“毅力号”探测车规划并编写导航指令，实现了首次由 AI 规划的火星行驶。

软件开发者是 Claude 强有力的支持者。他们理解系统如何运作，在评估技术工具方面具有公信力，也常常是组织内部推动采用新技术的人。赢得他们的信任，为虚拟协作者在企业员工中更广泛地普及奠定了基础。我们已经看到这一模式正在发生：非技术团队越来越多地采用 Claude Code 和 Claude Cowork，管理自己的工作流程。

Claude Cowork

一切数字工作最终都是代码的表达，而 Claude 对代码的掌握，支撑了能够处理远超软件开发范围的复杂工作的虚拟协作者。Claude Cowork 将 Claude Code 的同一套智能体架构，扩展到更广泛的知识工作者：把用户意图转化为已完成的工作，自主读取文件、操作应用，并在用户桌面执行多步骤工作流程，同时隐藏底层代码。通过在 Claude Code 之外，推出专为特定职业和垂直行业打造的应用，我们加快了 Claude 向新知识工作类别的普及，并深化其在企业中的应用。截至2026年9月30日，2026年1月以研究预览形式开放的 Claude Cowork，其采用速度已超过 Claude Code 在2025年2月发布研究预览后相同阶段达到的水平。2026年9月，我们开始合并 Claude Cowork 与 Claude.ai，将智能体工作和对话式工作带入统一应用。用户如今可以在同一段对话中，从简单问题转向复杂的多步骤任务。

[10] IDC，《全球开发者人口增长预测，2025—2029年》，文档编号 US53789825，2025年9月。

扩展虚拟协作者

我们相信，虚拟协作者的发展轨迹已经清晰，而且正在加速。每一代 Claude 模型都在多个维度拓展：推理的深度和严谨性、能够持续工作的时长和自主程度、能够完成的任务复杂性，以及能够产出的有效成果数量。能力评估和基准测试表明，不同版本的 Claude 模型在可可靠完成任务的持续时间和复杂程度方面，均有显著提升，最近的模型版本尤其展现出重大进展。

我们正在朝这样的世界迈进：人们可以把持续数小时、数天或数周的开放式任务交给 Claude，由它以一位出色同事的判断力和主动性，自主执行。最终，数百万个虚拟协作者可以并行运行，各自独立处理互不相关的问题，也可以无缝协作，共同实现一个目标。由此产生的将是历史上从未有过的事物：我们所说的“数据中心里的天才之国”，供经济中的每一个组织和行业使用。

Claude 是企业优先选择的合作伙伴

各行业的企业客户依靠 Claude 提高生产率、改变业务。这些客户既包括 AI 原生初创企业，也包括世界上最大的企业。

我们相信，客户选择 Claude 来处理广泛的用例，从日常知识工作到最重要的问题。他们通过我们的平台和应用，获取能够带来现实成果的前沿 AI。客户行为体现了这种信念：企业始终会在我们最新、能力最强的模型发布后立即使用，并倾向于将最先进的模型用于价值最高的工作。客户将我们视为长期伙伴，不仅因为我们今天提供的前沿能力，也因为他们期待我们未来的创新，以及我们能够在能力、成本与速度的权衡曲线上满足其需求。

除了模型，Claude Platform 还提供基础组件，让客户更快实现价值，并在不同用例中利用 Claude 的智能。这些组件与我们构建自身应用时使用的组件相同。Claude Code 和 Claude Cowork 等应用，放大了员工的作用。随着时间推移，应用能力不断增强，如今经常与员工并肩开展长时间自主工作。模型、平台和应用的改进，持续惠及客户，推动进一步采用。

我们对使命的承诺，让客户有信心选择 Claude 作为可信赖的伙伴。我们在 AI 对齐、可解释性、网络安全和企业级控制方面的研究投入，旨在提供组织在面向客户和受监管场景中所需的可预测性与可靠性。这種信任意味着，企业能够扩大委托给 Claude 的工作范围，以及 Claude 所集成的系统范围。企业正在围绕 Claude 制定战略，相信我们构建的前沿 AI 能长期服务其需求。

我们通过一体化方式交付这种智能。Claude 模型系列构成基础，不同模型类别针对能力、成本和速度权衡曲线上的不同位置进行优化。在模型之上，Claude Platform 向开发者提供我们自身使用的基础组件，使他们能够构建自己的 AI 解决方案。对于希望采用可直接部署方案的客户，我们也在 Claude Platform 上构建了第一方应用。

Claude Platform：用于构建 AI 解决方案的可组合系统

我们希望把 Claude 带到经济的每一个角落，并满足每项任务所需的自主程度，从一条建议，到独立运行数小时的智能体。实现这一目标，需要的不只是一个能力强的模型。要求最严苛的部署，需要可靠、可连接，并能够在各组织特定的数据环境、监管约束和工作流程中落地的智能。智能是一个限制因素，但尚不存在的连接器、尚未制定的治理框架，以及需要从零构建的编排逻辑，同样构成限制。我们的平台旨在填补这些缺口。我们相信，我们填补缺口的广度和速度，是客户选择在 Claude 上构建产品的主要原因之一。

我们的平台让客户直接获得构建、部署和扩展 AI 原生应用所需的基础组件。最底层是使 Claude 能够自主行动的模型能力：原生工具使用、用于控制桌面的计算机使用、记忆和扩展思考。长上下文和低延迟模型变体，使这些行动能够持续。例如，一个智能体可以把整个代码库、完整的数据室，或数小时累积的任务状态保留在工作记忆中，并以足够快的速度迭代，使自主工作持续而不至于停滞。其上是组合组件，包括我们的智能体软件开发工具包（Agent SDK）、Claude Managed Agents、智能体技能、多智能体编排，以及用于通用连接企业数据和工具的模型上下文协议（MCP）。这些组件共同组成复杂的生产工作流程。

这些基础组件可以组合，也能够相互协作。驱动编程智能体的同一套组件，也能驱动研究智能体、金融分析智能体或合规审查智能体。尽管这些智能体使用不同的连接器和技能，但它们采用相同的 SDK、协议和编排框架。这种可组合性，是我们的客户群横跨多个行业、也是客户能够无须大量集成工作就无缝扩展到更多用例的原因之一。

在用户所在场景中提供应用

我们的应用组合构建在平台之上，并有意覆盖广泛范围，在若干关键维度满足用户：

• 在用户的工作中。Claude Code 在终端中与软件开发者协作，而 Claude Cowork 将同样的智能体范式扩展到知识工作者。

• 在用户的专业领域中。Claude for Financial Services、Claude for Financial Advisors、Claude for Healthcare、Claude for Life Sciences、Claude for Legal、Claude for Education 和 Claude for Government，均预置了领域知识、数据连接器、技能和合规控制。

• 在用户的应用中。Claude for Microsoft 365 和 Claude in Chrome，嵌入了知识工作者每天使用的软件。

客户构建业务的平台

各大行业、各种规模的客户都已采用 Claude。包括 American International Group, Inc. 和 Bristol Myers Squibb 在内的《财富》美国 500 强企业，依赖 Claude 执行关键任务工作流程。Garvan Institute of Medical Research、Gladstone Institutes 和加利福尼亚大学旧金山分校等研究机构，正在把 Claude 用于世界上最困难的一些科学问题。此外，世界各地的专业个人用户将 Claude 作为日常工具。

随着企业采用我们的平台和应用，我们会逐步深入嵌入其业务。软件开发者在平台上构建应用和内部工具，将工作流程和组织知识编码进由 Claude 驱动的智能体。组织把 Claude 集成到关键业务流程中。每增加一项集成，都会加深关系，并增加客户从平台获得的价值。这一过程也超出了直接客户范围。Legora 和 Salesforce 等领先公司，已在 Claude 上构建 AI 产品，触达数百万终端用户。这种覆盖能够提高 Claude 的知名度，我们相信，这会推动采用范围远超直接客户群。当这些终端用户体验 Claude 时，形成的偏好和熟悉度，会伴随用户跨越岗位和组织。

由此形成一个生态系统：我们在自己的平台和应用上构建，客户在我们之上构建，合作伙伴也在我们之上构建，而他们的终端用户通过各种入口体验 Claude。这种深度工作流程集成，使我们的平台和应用在组织运作中日益居于核心。我们相信，今天获得的收入，尚未反映 Claude 为客户创造的全部经济价值，不仅是那些以我们为基础构建产品的组织，也包括通过 Claude 获得智能和技能，从而扩展工作、学习和创造能力的个人。我们相信，随着 Claude 的能力、采用程度，以及与关键工作流程的融合持续增长，前方仍有巨大机遇。

普及：让智能随处可得

我们的分销战略围绕一个目标展开：把 Claude 的智能交到每一个能够从中受益的企业、团队和个人手中。推动 Claude 普及的核心因素，是它的智能。随着 Claude 能力提升，它为客户创造的价值扩大，而这种价值又推动更多采用。我们的职责还包括确保智能易于获取。为此，我们通过可组合的平台和应用，在客户所在的环境中满足其需求；通过市场拓展和应用 AI 团队直接服务客户；并通过合作伙伴大规模扩大覆盖。

智能驱动增长。平台和应用是 Claude 的智能触达用户的主要机制。当用户开始借助 Claude 构建、进行头脑风暴和解决问题时，很快就会把它当作工作中可信赖的伙伴。随着 Claude 承担更多工作，人们亲身体验到前沿 AI 所能实现的事情，并显著扩大使用。这一模式在不同组织中反复出现：专业个人用户成为内部推动者，团队扩大 Claude 的使用，最初的一项工作流程逐渐发展为影响整个组织运作方式的力量。

直接服务团队。我们的直接市场拓展团队为这种自然采用提供补充和增强，帮助 Claude 扩展到拥有复杂工作流程和业务流程的组织。在直接服务团队接触客户之前，Claude 往往已经被使用。市场拓展团队利用这种自然增长势头，争取管理层支持，推动全企业采用。

应用 AI 团队。应用 AI 团队更深入地参与特定客户，构建解决方案，让组织更容易从 Claude 的智能中受益。他们与企业合作，根据客户自身要求，设计和部署定制方案、专业工作流程，以及特定领域的实施方案。这些工作推动单个客户更深入地采用，也产生用户反馈和信息，帮助塑造平台和产品路线图。我们的直接服务团队与应用 AI 团队协同运作，结合销售和工程职能，先按地域、再按行业组织，以便为每个客户带去领域专业知识。

合作伙伴。我们通过把 Claude 放入客户现有技术栈的分销合作，为直接服务提供补充。

• 云合作。我们的云合作，以及其安排方式，提供了三种独特优势。首先，Amazon、Google 和 Microsoft 分别在 AWS、GCP 和 Azure 云平台上原生托管 Claude，让企业能够在现有基础设施、安全边界和承诺采购框架内进行部署。其次，这些云服务商规模庞大的前线团队获授权销售我们的平台和应用，从而扩大覆盖，加快市场渗透；我们相信，任何单一组织都难以直接复制这一规模。第三，我们与这些云服务商共同开展市场拓展，与客户建立直接合同关系，同时向各云服务商支付费用。这种结构使我们能够与云服务商形成更强的商业利益一致性，避免渠道冲突，自主定价，并获得持续提升算力效率带来的财务收益。

• 生态合作。主要全球系统集成商已建立专门的 Claude 业务团队，并培训人员部署我们的平台和应用。与领先数据平台建立的市场拓展联盟，把 Claude 嵌入企业已经使用的数据基础设施，帮助客户在现有工作流程中采用 Claude，更容易实现其价值。为加快这一生态的增长和能力建设，我们于2026年3月推出 Claude Partner Network，承诺2026年首期投入1亿美元，为将 Claude 带入企业环境的合作机构提供伙伴培训、技术认证和联合市场开发资金。截至2026年9月30日，该网络涵盖超过4,000家组织的逾150,000名从业者，他们已通过 Claude Certification Program 获得认证。这些认证代表特定岗位所需的能力，并通过有监考的考试验证，旨在让企业对所选择的合作伙伴更有信心。2026年10月，我们在1亿美元投入承诺的支持下，推出 Claude Frontier Academy（以下简称“学院”），以解决企业采用 AI 的一个关键制约：缺少能够将 AI 从初始用例带入生产环境的工程师。学院借鉴我们在大型企业内部部署 Claude 的经验，以与自身工程师相同的标准，培训客户和合作伙伴的工程师，每位学员都要在自己的组织中主导一次 Claude 部署。我们的目标是在2027年底前，通过学院培训10,000名工程师，首批学员来自领先咨询公司和企业。

• Ode with Anthropic。我们最近与领先私募股权机构合作推出了一家 AI 服务公司，将 Claude 的能力带给各行业的中型企业，在 Claude Platform 上构建解决方案，并为客户提供长期支持。Ode with Anthropic 将与我们的应用 AI 和市场拓展团队密切合作。

我们广泛、多元的分销战略，旨在让客户无论在哪里工作，都能尽可能方便地使用平台和应用。在此基础上，采用可以顺畅扩展；随着采用扩大，我们通过应用 AI 团队和合作伙伴，帮助企业获得更多价值。

支持长期投资的前所未有的财务模式

我们相信，AI 在全球经济中的普及，是历史上改善人类生活和工作方式的最大机遇之一，而这一过程才刚刚开始。截至2026年9月30日，过去12个月为我们带来至少10万美元收入的客户，包括《财富》排名前10的全部公司、超过50%的《财富》美国 500 强企业，以及超过30%的全球2000强企业。在《财富》美国 500 强中，这些客户包括规模最大的10家软件与 IT 服务公司、10家互联网公司、10家制药公司中的9家、10家银行、10家半导体公司中的9家，以及10家医疗公司中的8家。我们认为，企业仍处于部署的早期阶段，大多数知识工作者尚未充分体验前沿 AI 能够帮助他们完成什么。我们相信，许多行业才刚刚开始探索 AI 原生工作流程的变革潜力。此外，每一代 Claude 模型的设计，都是为了解锁新用例、新客户类型，以及全新的经济价值类别，从而扩大我们的可服务市场。

我们将继续投资于先进 AI 的负责任开发和维护，使其长期造福人类。我们的财务模式，为开展这些投资、推进前沿提供了竞争优势。

显著的收入增长

客户采用和收入快速增长

我们的企业市场战略，通过将 Claude 直接嵌入关键业务流程，并支持开发基于 Claude 的产品，推动持久的客户采用。过去三年，我们看到全球各行业、各种规模的企业迅速采用。从2025年9月30日到2026年9月30日，过去12个月为我们带来至少10万美元收入的客户，从950多家增加到11,900多家。此外，截至2026年10月31日，我们的年化收入运行率为________美元。[11]

客户使用显著扩展

[11] 年化收入运行率是一项经营指标，不能替代按照公认会计原则（GAAP）编制的收入，也不是对未来收入的预测。由于按使用量计费的收入占我们收入的绝大部分，且可能随期间波动，同时我们预计年化收入运行率的增长速度会随时间下降，因此，任一计量日的年化收入运行率，可能无法反映未来期间的收入。任一计量日的年化收入运行率，都曾包含、而且我们预计将继续包含来自某些客户的金额，我们随后认定这些客户使用我们的模型、平台和应用违反了使用政策或商业条款；在限制或终止其访问后，这些收入预计不会持续发生。更多信息请参阅“风险因素：我们的某些经营指标受到假设和局限性的影响，因此这些指标可能无法准确反映实际表现或未来结果”。

客户使用 Claude 的历程，往往从一个用例开始，然后扩展到不同部门、应用和工作流程。随着模型能力增强，客户通常会深化与我们的合作：他们找到更多把 Claude 嵌入工作流程的方法，扩大 Claude 在企业内部能够完成的工作范围。这种“初始部署、证明价值、快速扩展”的模式，已经在不同组织中反复出现，并体现在截至2026年9月30日约900%的净收入留存率上。

我们在客户采用 Claude Code 等智能体产品时，看到了这种扩展。例如，在截至2026年9月30日的三个月期间，没有使用 Claude Code 的 Claude Enterprise 用户，平均每月支出不足75美元；而使用 Claude Code 的 Claude Enterprise 用户中，支出最高的5%，其支出约为这一金额的20倍。

随着我们解锁新能力，并以更低的单任务成本提供现有能力，为客户创造价值，普及也会加速。客户单任务成本下降，可能有两个原因：较新、能力更强的模型版本能够更高效地完成任务；以及我们可能降低模型收费。例如，2026年9月发布 Claude Fable 5.1 时，相比 Fable 5，我们将典型工作负载的成本降低约25%，复杂编程和高度智能体化任务的节省幅度最高达到45%。同样，在当月发布 Opus 5.5 时，相比 Opus 5，我们将客户的单任务成本降低约40%。在每种情况下，成本下降都来自更低价格与更高效率的共同作用，两者贡献取决于具体任务。凭借算力效率，我们能够在保持利润率的同时实现这些改进。

过去，当我们推出能力显著增强、单任务成本更低的新模型版本时，通常会看到客户扩大对智能服务的使用。例如，我们在2025年11月推出 Opus 4.5，其能力比前代 Opus 4.1 更强，价格和单任务成本也更低。发布后，我们的总收入环比增速，从截至2025年12月31日三个月期间的48%，加快到截至2026年3月31日三个月期间的132%。这一增长反映了多种因素的共同作用，包括更低价格和更强能力解锁新用例、新产品涌现，以及客户采用扩大。最近，我们于2026年9月推出 Opus 5.5，相比此前可用模型，能力显著提高、单任务成本更低，此后许多客户已从旧模型迁移到它。

算力效率

面向企业客户的高价值。Claude 在智能前沿的地位，使我们能够获得与输出的影响、质量和可靠性相匹配的价值。企业客户将 Claude 嵌入关键业务流程，相比消费级 AI，这带来了更强的客户留存和更高的变现水平。我们相信，优质智能与对高价值客户工作负载的专注，使我们的算力投资能够获得更高回报。

算力策略。我们相信，与行业其他方法相比，我们的算力策略，能够从研究和模型开发中产出更多智能，并以给定的算力投资支持更多客户使用和 Claude 内部使用。通过多家战略合作伙伴构建可统一调配的计算集群，进一步强化了这一优势，为我们提供多元化算力基础、应对供应限制的韧性，以及灵活性较低的架构难以匹敌的效率优化能力。

闭合循环。“闭合循环”对算力效率具有巨大的实际价值：Claude 帮助编写和迭代了对高效推理至关重要的算力乘数，并缩短了开发和模型发布周期。

运营效率

高人才密度。截至2026年9月30日，我们约有5,300名员工，过去12个月的人均收入超过660万美元。这体现了我们认为全球最深厚的 AI 研究人才聚集。我们培育放下自我、追求高影响力并与使命一致的文化，尽量减少摩擦；我们相信，这使组织能够创造远超员工数量所暗示水平的产出。

高效的市场拓展。我们并不完全依靠传统企业销售队伍。智能驱动的增长与广泛的分销合作，使我们能够迅速扩大客户采用和收入，而不受销售及营销人员扩张速度的限制，因此，销售效率高于典型的企业科技公司。

Claude 的内部使用。我们的运营效率，体现了一家高强度使用自身技术的组织所具备的结构性优势。例如，2026年9月，提交到我们代码库的代码中，超过90%由 Claude 编写。此外，截至2026年9月30日的三个月期间，每名工程师每日贡献的平均代码量，超过了截至2024年12月31日年度日均水平的45倍。Claude 已嵌入各团队的工作流程，显著提高整个组织的生产率，每个新模型版本都会进一步加速这一效应。

长期投资理念

构建前沿 AI 需要大规模投资，而我们的财务模式表明，我们能够在进行这些投资的同时，创造日益具有吸引力的回报。对比截至2026年9月30日和截至2025年9月30日的三个月期间，可以看到：

• 收入增长1,127%；

• 算力和基础设施费用增长382%；

• 不含 Bartz 和解费用的其他营业费用增长729%；

• 营业利润率从负224%提高到负3%；以及

• 经调整营业利润率从负93%提高到15%。

支撑这一模式的前所未有的收入增长、算力效率和运营效率相结合，让我们有信心在近期和长期持续进行大规模投资。

为了支持研究、模型开发、客户需求和 Claude 内部使用，我们继续进行大规模投资。截至2026年9月30日及此后，我们已签订采购承诺和租赁协议，包括短期承诺以及尚未开始的租赁，承诺支出总额约为8,954亿美元。其中约4,475亿美元预计将在2030年12月31日之前发生，其余几乎全部预计将在2031年至2045年期间发生。其中约698亿美元的承诺将在2026年9月30日之后的12个月内到期。更多信息请参阅“管理层对财务状况和经营业绩的讨论与分析：流动性与资本资源：合同义务”一节。

当我们为前方的巨大机遇投入巨资时，核心优势使每一美元业务扩张投资都能产生更多成果。财务发展轨迹中的势头，增强了我们继续投资、构建和扩展安全、有益且可理解的强大 AI 的信念，也使我们为长期增长做好了准备。

我们的增长战略

我们的增长战略反映了这样的信念：要持续引领前沿 AI，就需要不断投资于人才和文化、算力和基础设施、Claude 的智能、能力和安全、Claude 的可获取范围、客户采用和扩展、新市场，以及加快使命实现的战略交易与合作。

• 投资人才与文化。人才是我们最重要的优势之一。维持人才密度，需要留住杰出人才，并招募认同我们使命的世界一流人才，包括研究人员和工程师。同时，我们利用 Claude 本身推动业务增长，而不必让员工人数线性增加，使每位员工创造非凡贡献。随着规模扩大，放下自我、追求高影响力并与使命一致的文化一直支撑着人才密度，我们打算继续投资于这种文化。

• 投资算力。算力是关键投入，既支撑前沿研究，也支撑我们满足不断增长的客户需求。如今，我们与主要超大规模云服务商及领先芯片供应商合作，获得多元化算力来源，并能在新硬件可用时灵活采用。我们打算在现有承诺之外进一步锁定算力，扩大自己的数据中心布局，以获得更多长期算力，并改善算力投资的成本结构。我们计划持续提升算力效率，扩大跨多芯片计算架构编排工作负载的能力，同时投资于带来进一步算法进步的研究，让已经取得的效率收益继续复合增长。

• 提升 Claude 的智能、能力与安全。要维持前沿 AI 领先地位，必须持续投资于驱动每一代 Claude 模型的研究突破。我们计划继续同步推进 Claude 的核心智能与安全，拓展 AI 系统能够可靠完成工作的边界：从延长自主工作的持续时间、提高其复杂程度，到探索 AI 在软件开发、金融服务、保险、医疗、生命科学、法律、教育、零售与商业、电信、专业服务、科技和网络安全等专业领域的新用法。随着 Claude 能力进步，我们相信它将进入全新的使用类别，带来更深度的采用和更大的平台需求。

• 让 Claude 随处可用。我们计划继续努力，让 Claude 的智能能够通过所有实际工作入口获取。如今，客户通过我们的平台和应用，包括 Claude Code、Claude Cowork、Claude.ai、Claude Security、Claude Design 和 Claude Science 使用 Claude；也通过与 AWS、GCP 和 Azure 的云市场集成，以及嵌入企业应用的方式使用。我们计划扩大这些渠道，在新客户已经工作的场景中触达他们。随着 Claude 出现在更多工作入口，我们预计品牌会增强，推动进一步采用。

• 推动现有和新客户采用。我们打算扩大直接市场拓展和应用 AI 团队，深化企业关系，为复杂部署构建定制智能体方案，并帮助客户在整个运营中扩展 Claude。我们专注于建立一个全球品牌，使其成为可靠、安全、可引导的前沿 AI 的代名词，赢得企业和专业个人用户的信任。我们计划深化云分销合作，进一步支持合作伙伴前线团队销售、部署和集成 Claude。我们也计划继续投资专业个人用户渠道，因为个人用户往往会成为内部倡导者，把 Claude 带入组织。我们正在通过扩大区域办公室和合作伙伴网络，增强服务国际客户的能力。随着全球 AI 需求加速，我们预计国际扩张将成为重要增长动力。

• 将前沿扩展到新市场。随着前沿 AI 持续进步，我们看到它有潜力加快新的发现，并开辟全新市场，覆盖医疗与生命科学、机器人和物理世界等领域。例如，在生命科学领域，2026年全球年度药品支出预计将超过2万亿美元，而我们的客户、生物技术合作伙伴和自身研究人员，都在药物发现与开发中使用 Claude。[12] 我们正在构建 AI 智能体，支持科学家完成这一过程的各个阶段。为了为行业打造最好的工具，我们投资建立深厚的生命科学专业能力，包括招聘行业专家、建设分子生物学实验室、收购 Coefficient Bio，以及与行业领导者合作。除了知识工作，我们相信前沿 AI 也有力量改变物理工作。Claude 通用能力的进步，加上我们的模型硬件标准，如今使其能够操作显微镜、液体处理设备和现成机械臂等实验室与制造设备。我们相信，模型能力的复合提升，将继续在全球经济的许多其他行业解锁变革性机遇。

• 开展战略交易与合作。我们打算有选择地开展收购、投资和战略合作，包括与系统集成商、咨询机构和数据平台的生态合作，以加快使命实现、扩大覆盖并强化竞争地位。在一个受人才供给制约的行业，收购可以成为补充杰出技术人才的高效途径，让他们立即为推进 Claude 能力作出贡献。我们也可能开展强化基础设施地位，或深化战略性重要领域能力的交易。例如，2026年4月，我们完成对计算生物学公司 Coefficient Bio, Inc. 的收购，以加快生命科学研究。我们还可能开展其他合作，例如最近推出的 AI 服务公司 Ode with Anthropic。通过该公司，我们与领先私募股权机构合作，将 Claude 的能力带给各行业的中型企业，在 Claude Platform 上构建解决方案，并为客户提供长期支持。生态合作也扩大了我们的覆盖范围，让客户通过系统集成商、咨询机构和数据平台采用 Claude。

[12] IQVIA 人类数据科学研究所，《2026年全球药物使用趋势》，2026年2月。

我们的模型、平台与应用

我们正在前沿 AI 的每一层进行构建。Claude 模型系列提供底层智能。Claude Platform 将这些智能以一套可组合基础组件的形式提供，供开发者和企业组装自己的解决方案。应用使用同样的组件，将其打包为客户可以直接部署的产品。由于我们将这些层面协同构建，任何一层的改进都会在整个技术栈中形成复合效应，惠及客户。我们相信，这种一体化方式，让我们成为客户通过 AI 改造业务时优先选择的伙伴。客户可以立即采用、治理和扩展我们的技术，而我们每发布一个新的组件和应用，都会扩大他们能够在 Claude 上运行的工作流程范围。

我们的平台将前沿智能，与将其投入生产所必需的执行框架、连接器、治理和编排统一起来。随着客户基于我们提供的组件开发，Claude 成为其数据、工作流程和组织知识中不可分割的一部分，每项集成都使关系更深入。我们向所有构建者开放平台，因为我们相信，让广泛的公司基于 Claude 开发，能够产生比我们独自创造的更多创新和价值。

我们构建第一方应用，是为了展示前沿模型的发展方向，并在我们对工作流程具有独特见解的领域，提供完全集成的解决方案。Claude Code 和 Claude Cowork 等应用，是未来智能体工作形态的早期例子：它们把最新 AI 能力直接交到用户手中，同时加快市场对 AI 可能性的理解。由于研究团队和产品团队并肩工作，新模型能力会影响产品，而客户对产品的反馈又会影响研究重点。这让我们能够围绕模型能力未来可能到达的位置构建产品，而不仅仅围绕当前能力。例如，我们根据预期模型将实现的智能体编程能力，设计了 Claude Code，使它能够在这些能力到来时迅速扩张。我们对 Claude Cowork 也采用了类似方式。

我们的产品设计，也旨在缩小 Claude 能做到的事情与客户充分利用程度之间的差距。我们相信，这对帮助客户实现前沿智能的价值很重要。我们不要求客户学习底层模型如何工作，而是构建让他们能够像与同事一样简单、自然地与 Claude 互动的产品，以便在新能力可用时采用。我们相信，随着我们推进前沿、扩大应用入口，客户能够更快实现价值，把 Claude 更深入地嵌入运营，并越来越依赖我们作为其 AI 转型的主要供应商。

为客户交付的价值。提高员工生产率：Claude Chat，与 Claude 协作；Code，与 Claude 一起构建软件；Cowork，向 Claude 委派任务；Tag，与团队并肩工作。专业产品：Security、Design，以及 Chrome、Excel、PowerPoint、Word。

加快流程：使用我们的开发基础组件自行构建，或与我们合作，共同构建定制智能体。示例：加快药物发现、客户身份尽调、简化合同审阅。

嵌入智能：创造由 Claude 驱动的体验。示例：法律案件处理智能体、金融分析智能体、招聘智能体。

平台。平台功能：扩展思考、自适应思考、投入程度控制、工具使用、长上下文、结构化输出、代码执行、网页搜索、Files API。上下文管理：模型上下文协议、模型硬件标准、智能体技能。基础设施：提示缓存、批量处理、快速模式。执行框架：Agent SDK、Claude Managed Agents。

模型。Claude Mythos：前沿智能；Claude Opus：强大智能；Claude Sonnet：通用智能；Claude Haiku：具备成本效益的智能。

Claude 模型系列

Claude 模型系列目前由四类模型组成：Mythos（包括 Fable）、Opus、Sonnet 和 Haiku。不同模型类别可以单独用于特定任务，也可以组合使用，提供广泛灵活性，以便为每种用例选择理想的性能、成本和速度。所有模型均支持文本、代码和多模态输入。

• Mythos（包括 Fable）。这是我们能力最强的模型类别，在各领域提供前沿性能，解决 AI 过去无法可靠处理的问题，尤其擅长编程和长时间智能体任务。鉴于其在软件漏洞发现和生物学等敏感领域的先进能力，我们以两种不同配置部署这一底层模型。Fable 广泛开放，并运行我们的生产安全防护，阻止或限制在某些敏感主题上的表现，包括将请求转交能力较弱的 Claude 模型。Mythos 则采用为经过审核、从事网络安全和生命科学工作的组织及个人校准的防护措施，通过可信访问计划提供，包括 Cyber Verification Program。我们最初于2026年4月通过 Project Glasswing，以 Claude Mythos Preview 的形式开放这一类别；2026年6月广泛发布 Fable 5，并向 Project Glasswing 参与者提供 Mythos 5；2026年9月发布 Mythos 5.1 和 Fable 5.1。

• Opus。面向推理密集型任务的强大主力模型类别。最新发布的 Claude Opus 5.5，旨在成为企业日常使用的主力模型，驱动智能体端到端运行项目，并提升智能体编程、计算机使用和知识工作能力。Opus 模型在关键行业基准中，一直位居领先模型之列。

• Sonnet。面向日常任务的多用途模型类别，在性能、成本和速度之间取得平衡，服务最广泛的通用用例，包括多智能体编排配置中的高用量子智能体。

• Haiku。我们成本最低、速度最快的模型类别。Haiku 模型面向客服智能体、大规模文档处理等高用量工作负载而设计。

Claude Platform

客户选择 Claude，不仅仅是为了模型。Claude Platform 让开发者和企业能够在高可靠性、高安全性和高可用性的基础设施上，构建、管理和部署智能体 AI 应用。

平台功能

平台功能让开发者能够定制 Claude 的使用方式，包括：

• 扩展思考。Claude 可以在给出最终回答之前进行额外的内部推理，逐步解决复杂的多步骤问题，提高分析、数学和编程等任务的回答质量。

• 自适应思考。Claude 自动判断某个请求是否需要扩展推理，以及应投入多少推理，因此，开发者不必逐个请求配置推理水平，就能获得扩展推理的益处。

• 投入程度控制。开发者可以为每个请求指定投入程度，指导 Claude 进行多少推理，从而在回答质量、成本和延迟之间取得平衡。

• 工具使用。Claude 可以在整个对话中原生调用外部函数和 API，支持并行执行，以及在工具调用之间穿插思考。搜索工具按需加载特定任务需要的工具，与预先加载完整工具库相比，可以减少 Token 开销。

• 长上下文。Claude 支持大型上下文窗口，即使输入增加，也能保持强劲表现，这意味着开发者可以在单个请求中包含整个代码库、大型文档集，或较长的智能体历史记录。

• 结构化输出。开发者可以将 Claude 的回答约束为指定的数据结构，例如有效的 JSON（JavaScript 对象表示法），让结果能够可靠地集成到下游系统和应用代码中，减少额外解析或验证。

• 代码执行。在隔离执行环境中，Claude 可以在智能体循环内编写、运行和迭代代码，这是数据分析和自动化工作流程的基础。该环境使 Claude 能够更高效地调用工具和处理大量数据，并运行 Agent Skills 中打包的脚本。

• 网页搜索。原生工具使 Claude 能够获取实时网络信息，让生产应用中的回答有据可依，并能够提供引用。

• Files API。开发者可以只上传一次文档，随后在多个会话中引用，简化依赖持久文档的工作流程。

上下文管理

开发者可以使用上下文基础组件，将智能体和应用所需的上下文连接到 Claude。

• 模型上下文协议。MCP 是我们于2024年11月推出、并于2025年12月捐赠给 Linux Foundation 旗下 Agentic AI Foundation 的开放标准。MCP 定义了一个通用接口，让 Claude 以及其他 AI 工具能够连接企业数据源、工具和工作流程。Claude Platform 的原生 MCP 连接器会自动处理连接管理、工具发现和错误处理。

• Agent Skills。一个模块化框架，让组织能够将可重复任务、工作流程和领域知识编码为可复用的软件包，即技能，由 Claude 按需加载。我们为 Word、Excel、PowerPoint 和 PDF 等常见格式提供预制技能，而定制技能可以涵盖从工程标准、监管流程到专有工具链的任何内容。这些技能将组织知识转化为智能体能力。

• 模型硬件标准。我们的模型硬件标准目前处于研究预览阶段，使 AI 智能体能够发现、理解并安全操作实验室和制造设备，例如显微镜、液体处理设备和现成机械臂。该标准不依赖特定模型，让任何智能体执行框架，都能通过 MCP 等标准协议访问具有可编程接口的设备。

基础设施

Claude Platform 为企业级智能体工作负载提供高可靠性与高可用性。基于 Claude 开发的客户，需要模型无论在何处运营都能可靠提供服务，需要它在大规模和高速情况下高效运行，也需要让模型自主工作的工具。我们运营这套基础设施，使客户不必自行构建和维护。

• 可用性。Claude Platform 可以直接通过 Anthropic 获取，也可通过 AWS、GCP 和 Azure 等主要云服务商获取。具体功能的可用性因部署方式而异。

• 成本、速度与规模。开发者可以调整 Claude 的运行方式，以适应每种工作负载的性能和经济性要求：

◦ 提示缓存。体量大、重复使用的提示组成部分，可以缓存最多一小时。与不使用缓存处理相同请求相比，对于长提示，成本最高可降低约97%，延迟降低约60%。

◦ 批量处理。以更低成本实现高用量异步处理。

◦ 快速模式。为延迟敏感、速度至关重要的交互式应用，提供更低延迟的响应。

执行框架

单有一个模型，并不等于一个智能体。要让智能体在生产环境中可靠运行，颇具挑战：它们必须经受崩溃和中断，使用范围受限且可审计的凭证对系统采取行动，并适应变化的工作负载。自主运行需要执行框架，为模型提供安全环境、凭证、记忆和编排循环，使其能够规划、调用工具、验证工作，并安全地自主完成任务。构建和运营这套基础设施，是一项专业且持续的工作，直到不久前，每个客户都必须自行承担。我们在 Claude Platform 上提供两种运行执行框架的方式：

• Agent SDK。该方案将驱动 Claude Code 的同一套生产级执行框架，开放给所有开发者，在其自己的算力上运行。它提供内置的上下文管理、会话处理、多智能体协调和提示优化，使客户能够在自己的基础设施上构建和运行复杂智能体，所需时间仅为其他情况下的一小部分。

• Claude Managed Agents。开箱即用的方案，由我们在 Anthropic 管理的算力上，代客户运行执行框架。我们托管隔离环境、保存凭证、维护记忆并运行智能体循环；客户定义智能体的任务、工具和安全防护。当新模型可用时，客户不必重新构建智能体循环。

直接应用与集成

平台基础组件和模型，是我们所有产品的基础，支持广泛用例，从编程智能体，到生命科学、金融、安全及其他领域的专业产品。这一基础，加上我们对模型当前和未来能力的深入理解，使我们能够迅速交付产品，为众多用户类型和工作流程创造价值。

• Claude Code。编程智能体，可通过终端工具、桌面应用、网页界面和移动应用使用，并与 GitHub 和常用集成开发环境（IDE）原生集成。Claude Code 在保持持续上下文的同时，处理大型代码库中的多步骤软件开发任务，包括规划、编写、编辑、测试、调试和提交代码。它支持并行智能体会话，使单个开发者可以同时推进多项任务。

• Claude Cowork。基于 Claude Code 智能体架构构建的知识工作智能体，支持桌面、网页和移动端。用户用自然语言描述任务，Claude 将其拆解为步骤，并在本地文件、已连接应用、Chrome 和桌面本身之间完成任务；没有集成时，则通过点击和输入操作原生应用。它交付完成的文档、电子表格、演示文稿和整理好的文件夹，无须使用终端或代码。开放源代码的插件系统，让用户能够安装或构建将技能、数据连接器和工作流程打包在一起的软件包。

• Claude.ai。我们的旗舰对话产品，支持桌面、网页和移动端。Claude.ai 是使用 Claude 最广泛的入口，面向企业、团队和个人，提供 Claude 模型系列的使用权限，支持文件上传、在多次对话间保留上下文的项目、记忆、网页搜索，以及用于实时代码和文档渲染的内容产物。Claude.ai 在企业采用的需求漏斗前端发挥作用。2026年9月，我们开始将 Claude Cowork 和 Claude.ai 合并为统一应用，使任何请求都能借助 Claude Cowork 的能力，自动使用适当工具处理。

• Claude Security。防御性网络安全产品，目前面向 Claude Enterprise 客户提供公开测试，将前沿漏洞检测和修复能力交到安全团队手中。Claude Security 像安全研究人员一样对代码进行推理，追踪数据流，并检查代码库中各组件如何交互，以发现基于模式的扫描器可能遗漏的复杂、依赖上下文的漏洞。每项发现都会附带置信度评级、严重程度评估和复现步骤。用户可以直接进入 Claude Code，审查并应用建议补丁，缩短从扫描到修复的时间。

• Claude Tag。在 Slack 等生产力工具中与团队并肩工作的协作智能体。用户可以在任何频道或讨论串中标记 Claude，用自然语言委派工作。借助周围对话、企业软件工具、共享文档，以及限定于频道的记忆，Claude 直接在讨论串中返回回答、草稿、分析和拉取请求，像一位融入工作环境的队友，知道何时应主动加入对话。Claude Tag 将 Claude 带入团队原本就进行协调的多人工作流程，将采用范围从个人扩展到整个组织。

• Claude Design。让用户通过自然语言对话和直接编辑，创建精致的设计、原型、演示文稿和其他视觉作品。Claude Design 将平台扩展到视觉和创意工作，拓宽设计师、营销人员、创始人和市场拓展专业人士可以使用 Claude 完成的专业任务范围。

• Claude Science。面向科学研究的 AI 工作台，将文献分析、数据处理和稿件准备整合到一个桌面环境中。研究人员用自然语言描述分析任务，Claude Science 查询60多个科学数据库，端到端完成任务。Claude Science 可以在实验室自己的机器、机构计算集群或按需云资源上执行计算密集型工作负载，无须研究人员管理底层基础设施。它返回达到发表要求的图表和稿件，包含原生渲染的科学输出、完全可复现的代码、智能体验证，以及可追溯的结果。Claude Science 将 Claude 扩展到科学研究，将前沿能力直接交到那些研究世界最困难问题的科学家手中。

客户可以通过 Claude Enterprise 使用上述各项产品。Claude Enterprise 提供安全和合规控制，包括基于 SAML（安全断言标记语言）的单点登录、SCIM（跨域身份管理系统）账户配置、基于角色的访问控制、审计日志、Compliance API，以及面向医疗和受监管数据工作负载、旨在支持遵守《1996年健康保险流通与责任法案》（HIPAA）的配置；同时提供集中管理控制台，支持 IT 监督、成本可见性和控制。

受监管行业及其他行业的客户，将我们能力最强的模型用于敏感工作。这些客户必须保证数据私密，而我们必须能够发现滥用。2026年9月，我们宣布 Enterprise Frontier Safeguards，旨在同时满足这两方面需求。用于自动安全监测的活动数据，存储在客户自己的云账户中，由客户的加密密钥和访问控制保护。我们的自动系统审查近期活动中是否存在严重滥用迹象，并直接向客户安全团队发出此类滥用警报，无须 Anthropic 员工审查。我们与金融服务、医疗和公共部门等行业的100多家客户，共同开发了 Enterprise Frontier Safeguards。该功能正在分阶段推出；在全部推出之前，符合条件的客户在 Fable 5 和 Fable 5.1 上享受零数据保留。这意味着，除遵守适用法律或打击滥用、危害所必需的情况外，我们在处理请求后，不保存其输入或输出。

垂直行业解决方案

除了横向平台和应用，我们还在构建垂直行业解决方案。在这些行业，领域特殊性和监管要求使通用工具不足以满足需要。我们的垂直方案从一开始就专为行业打造，嵌入领域知识、旨在支持行业特定合规要求的控制，以及可缩短价值实现时间的预配置数据集成。这些方案通过多种渠道交付，包括 Claude Enterprise 和 Team 方案、个人订阅方案中的领域专用连接器和插件、Claude Platform，以及 Claude for Education 的全机构协议。截至目前，我们已推出七种垂直行业解决方案：

• Claude for Financial Services。为金融专业人士提供预制、可定制的 AI 智能体，处理常见金融工作流程，例如起草推介材料、审阅业绩、开展客户身份尽调筛查，以及进行财务分析。它直接连接这些机构已在使用的数据源，例如市场数据和数据仓库，并在金融专业人士使用的工具内运行，包括 Excel、PowerPoint、Word、Outlook 和 Claude 自身应用。

• Claude for Financial Advisors。为财务顾问和财富管理机构提供预制、可定制的工作流程，处理常见顾问任务，例如准备客户会议、起草会后跟进、审查投资组合再平衡，以及编制遗产和税务简报。它直接连接顾问已使用的系统，例如托管平台、投资组合管理与财务规划工具，以及客户关系管理软件，并在每个工作流程中内置顾问复核，帮助机构满足合规要求。

• Claude for Healthcare。向医疗服务提供者、支付方和医疗科技公司提供前沿模型，在临床推理、医学编码和长周期智能体操作方面具备领域智能，并提供旨在支持医疗和运营工作流程遵守 HIPAA 的工具。它还连接医疗行业系统，包括美国医疗保险和医疗补助服务中心的保障范围数据库、ICD-10，以及国家医疗服务提供者识别码（NPI）登记系统，并配有用于快速医疗互操作资源（FHIR）开发和事先授权审查的智能体技能。

• Claude for Life Sciences。为计算生物学家、生物信息学家、临床试验经理和注册事务专家提供嵌入前沿模型的领域智能，覆盖有机化学、结构生物学、实验室操作规程和生物信息处理流程。它支持从早期发现和临床前研究，到临床试验运营及监管申报的整个开发链条。Claude 直接连接研究人员已经使用的工具和数据库，例如电子实验记录本、数据存储库和科学文献。

• Claude for Legal。为法律专业人士、企业法务、律师事务所律师和法律运营团队提供预制 AI 智能体，处理常见法律工作流程。它直接连接法律专业人士已经依赖的系统和工具。通过 MCP 连接器，它可以接入 Relativity 等电子证据发现和法律数据智能平台、Ironclad 等 AI 合同平台，以及法律研究数据库、交易数据室和案件管理系统。每个智能体和工作流程都可以根据团队自己的先例、流程、升级处理路径、风险尺度和内部风格配置，并设置旨在支持律师与客户保密特权、信息隔离和保密义务的控制。

• Claude for Education。为高等教育机构和 K-12 教育工作者提供可信赖的 AI 解决方案。Claude for Higher Education 为教师、学生、研究人员和管理者提供教学、学习、研究和运营方面的 AI 伙伴，其中包括旨在增强学生批判性思维的学习模式。Claude 还协助大学教师开展研究、起草作业及行政支持等任务，并具备满足机构要求的安全和合规能力。Claude for Teachers 向经过验证的美国 K-12 教育工作者，免费提供高级 Claude 能力、教学技能库，以及直接连接基于实证的课程体系的能力，覆盖全部50个州的教学标准。Claude 帮助处理文书工作，让教师能够将更多时间用于学生。

• Claude for Government。在获得 FedRAMP High 授权的环境中，向美国政府机构提供 Claude 模型，用于起草、研究、分析和编程，旨在支持政府客户的数据处理和可审计性要求。美国以外的政府客户，以及在涉密环境中运行工作负载的客户，可以通过 Amazon Bedrock 使用 Claude 模型，具体取决于该平台的授权和可用性。

我们的基础设施

基础设施支撑着我们训练前沿模型、大规模提供推理服务、管理 Claude 内部使用，以及以企业部署所需的性能和可靠性向客户交付 Claude 的能力。我们建立了差异化的基础设施层，使我们能够在多种硬件平台上更高效地训练和部署前沿模型。这种基础设施优势会随时间复合增长：随着我们优化每一个芯片系列，整个系统的每一层都会相应受益。

多芯片算力策略

我们制定了覆盖多个芯片平台、有明确规划且多元化的算力采购策略，具有以下独特优势：

• 我们可以从多家供应商获得算力，而不受任何一家供应商限制。

• 我们可以根据每种工作负载最佳的性价比和效率特征选择芯片，利用各平台的差异化优势。

• 我们与每家供应商保持合作关系，并影响未来芯片世代的路线图和功能。我们的芯片平台包括：

◦ AWS Trainium。与 Amazon 的战略合作，使我们能够获取 AI 加速器，包括定制设计的 Trainium 芯片，以及计算基础设施，并有机会影响未来世代的 Trainium 芯片。

◦ Google TPU。与 Google 和博通的合作，使我们能够获取由多代 Google TPU 平台支持的算力。

◦ 英伟达 GPU。与英伟达公司的战略合作，加上我们与 Microsoft、SpaceXAI、Nscale、Lambda 及其他云服务商的安排，使我们能够获取由英伟达 GPU 支持的算力，包括英伟达 Grace Blackwell 和 Vera Rubin GPU 系统。我们也有机会直接与英伟达开展设计和工程合作，针对我们的工作负载特征优化未来硬件。

◦ AMD GPU。我们与 AMD 的关系，加上与获认可的 AMD Helios 机架级系统制造商和第三方服务商的安排，使我们能够获取由 AMD Instinct™ GPU 支持的算力，包括 AMD Instinct™ MI450 系列 GPU，并有机会通过多年工程合作，直接与 AMD 协作。

• 我们接入新芯片平台所需的时间，只是过去的一小部分。过去，将一个新芯片平台投入生产，需要历经数月的密集工程工作。借助 Claude，工程团队如今可以更快地将新芯片平台投入生产。这种速度和效率，也依赖于我们已经在多个芯片系列上建立的坚实基础，包括专有编排层，可以针对实际工作负载无缝测试和衡量性能。因此，当新的 AI 加速器可用时，我们能够采用它们，扩大可获取的算力容量，同时降低对任何单一硬件供应商的依赖。

有关这些安排条款的更多信息，请参阅“管理层对财务状况和经营业绩的讨论与分析：流动性与资本资源：合同义务：基础设施服务安排”一节。

我们的数据中心战略

过去，我们按照固定期限协议购买算力。随着算力需求扩大，我们已转向混合模式：除了作为云服务购买算力，还直接采购专用 AI 加速器，并在按照我们的规格、由他人代为租赁和运营的专用数据中心设施中运行这些硬件。我们将这一新增算力来源称为 Anthropic Direct。这一转变，部分由算力需求规模推动，也源于直接租赁和托管基础设施可能带来的长期经济优势。我们的首座数据中心设施已于今年投入运行。

Anthropic Direct 也让我们能够把对数据中心容量的承诺，与对其中部署的 AI 加速器的承诺分开。数据中心的建设准备期更长，但占总算力成本的比例较小，因此，这种方式使我们能够及早锁定数据中心容量，同时将金额更大的加速器投资，推迟到具体算力需求更加确定之后。

我们的数据中心基础设施战略包含若干合同安排，它们共同形成新的算力来源，补充从云服务商采购的容量。这些安排包括：

• 算力基础设施设备。我们通过设备总租赁协议，包括2026年租赁安排，采购专用 AI 加速器和相关组件，包括 CPU 和高带宽内存。按照这些安排，我们接收硬件，并将其部署在由他人代为运营的专用数据中心设施中。有关租赁条款的更多信息，请参阅“管理层对财务状况和经营业绩的讨论与分析：流动性与资本资源：合同义务：基础设施设备租赁”一节。

• 数据中心。在部分数据中心基础设施安排中，第三方合作伙伴取得底层房地产、电力和数据中心设施，我们则租赁设施容量，并与专业第三方运营商签约，持续管理设施。例如，我们已与 Fluidstack USA I Inc.（简称 Fluidstack）签订托管及服务协议，由其提供数据中心开发和运营服务。我们也已经直接签署数据中心租约，并预计随着时间推移越来越多地这样做。某些数据中心开发项目，需要在部署前作出重大资本承诺。为了锁定这些项目，在部分情况下，我们依赖、并预计将继续依赖融资方或合作伙伴为租赁义务提供担保，以支持数据中心容量开发，而这些设施预计将托管该合作伙伴的芯片或计算基础设施。未来能否通过这些安排扩大算力和基础设施容量，可能取决于少数云服务商、合作伙伴和融资方是否持续愿意且有能力订立并履行这些安排。

• 电力。电力采购需要与公用事业供应商单独安排；在某些情况下，也需要建设表后自发电能力，直接为设施供电，而不是通过更广泛的电网输电。无论采用电网连接还是表后自发电安排，为数据中心项目锁定足够的电力容量，通常都需要较长准备期，并在设施投入运行之前很早就作出重大财务承诺。

我们目前的数据中心基础设施项目主要位于美国。随着全球客户群和研究业务继续扩大，我们正在国际市场寻求更多数据中心容量，以支持全部工作负载。

多云分销

Claude 通过三大云平台的专用 AI 服务层，即 Amazon Bedrock、Gemini Enterprise Agent Platform 和 Microsoft Foundry 提供，确保组织能够在已经使用并信任的基础设施中部署模型，同时为企业提供部署灵活性，避免被单一供应商锁定。

我们的客户

世界各地的组织都在依赖 Claude。我们的客户范围广泛，从最大的企业，到 AI 原生公司、政府和研究机构，以及专业个人用户。

截至2026年9月30日，过去12个月为我们带来至少10万美元收入的客户，包括《财富》排名前10的全部公司、超过50%的《财富》美国 500 强，以及超过30%的全球2000强。各行业企业都将 Claude 部署于关键生产工作流程，例如保险核保、为救命药物撰写临床报告、发现和处置网络安全威胁，以及为资产管理机构分析投资组合。在监管严格的行业中，Claude 的采用尤其深入，因为不可靠 AI 的代价难以承受，而信任也无法事后补装。

此外，领先的 AI 原生公司在 Claude 上构建下一代编程工具、设计平台和生产力应用。政府和研究机构也将 Claude 用于从材料科学到能源安全的工作；使命驱动的组织则借助 Claude，缩短科学研究、临床工作流程和公共利益交付的预期时间。

我们的客户群，在客户关系数量和规模两方面都快速增长，组织从初始用例扩展到全企业生产部署。截至2026年9月30日，过去12个月为我们带来至少10万美元收入的客户超过11,900家，高于截至2025年9月30日的950多家。

我们的客户主要分为两类：企业和专业个人用户。

企业

企业客户包括广泛的大规模部署 AI 的组织，从构建产品的 AI 原生初创企业，到世界上最大的组织，后者要求任何工作流程影响生产之前，必须具备企业级安全、治理和合规能力。我们通过单一可组合平台，服务这一完整客户谱系，提供顺畅的前沿模型访问，以及客户所需的控制，例如单点登录、审计日志、数据保留政策、基于角色的访问控制，以及在现有云基础设施中的原生部署。

软件开发者仍是企业内部推动采用的关键力量：他们既是客户，也是基于平台构建应用的架构师，还是推动全组织采用的内部倡导者。开发者使用 Claude Code 和 Claude Platform，更快地编写、调试和交付生产级代码，包括设计系统、实现功能、构建智能体工作流程，以及在数小时内解决过去需要数天的复杂问题。这些生产部署，暴露出只有在真实企业负载下才会出现的治理、可靠性和集成要求，形成反馈并进入我们的路线图，使每次发布都深化客户关系。

专业个人用户

研究人员、开发者、分析师和作家等知识工作者，订阅我们的 Claude Pro、Max 和 Ultra 方案，开展复杂认知工作，包括起草分析、综合研究、编写和审查代码、构建财务模型，以及自动化工作流程。借助 Claude Cowork，非技术专业个人用户无须编写代码，就能在不同应用之间构建智能体工作流程，在数分钟内完成过去需要数小时人工劳动的任务。

专业个人用户是我们最早的一批采用者，也往往是最有鉴别力的用户。他们在模型发布后几小时内就测试能力，将最新版本 Claude 用于我们可能未曾预料的用例，并发现边缘情形和失误，推动每一代模型更加完善。Claude Code 的采用始于个人软件开发者；在企业采购团队尚未考虑智能体编程这一类别之前，他们就发现了自主编程智能体的潜力。如今，Claude Code 正成为许多企业工程组织的默认选择。

Claude Code 最初由个人软件开发者采用，他们在企业采购团队考虑这一产品类别之前，就看到了自主编程智能体的潜力；如今，Claude Code 正成为许多企业工程组织内部的默认选择。

专业个人用户是需求漏斗前端的强大引擎。我们持续看到，亲身体验 Claude 价值的人，会成为组织内部的倡导者，播下采用的种子，并加速从个人使用扩展到团队使用，最终走向全组织部署。

Claude 如何为客户创造价值

客户主要通过三种方式从 Claude 获得价值：提高员工生产率、加快流程，以及在产品中嵌入智能。这些成果是同一种智能的不同表现，都依托相同的模型和基础组件。

提高员工生产率。采用通常从这里开始。个人体验到前沿 AI 模型对自身产出的影响，例如数小时的财务分析或代码审查在几分钟内完成，然后这种信念从首位用户传播到团队，再从一个团队传播到整个公司。Claude Code 在软件开发中实现这一点；Claude Cowork 则为更广泛的知识工作者带来同样效果。Claude Enterprise 方案提供治理、安全和管理能力，支持组织规模的 Claude 采用。

加快流程。随着采用深入，Claude 不再只是员工咨询的工具，而开始成为组织赖以运转的一部分。组织将更多工作流程编码进 Claude，包括数据、系统、惯例和以往工作，平台的价值就越大。Claude 可以利用累积的上下文，建议下一个值得自动化的工作流程，减少后续每次部署所需的投入。

嵌入智能。在最深层次上，Claude 从运营优势转变为商业优势。产品团队基于 Claude Platform，将前沿 AI 嵌入自己的产品，包括面向客户的智能体、AI 原生功能，以及过去没有 AI 能力就无法实现的全新产品线。Claude 既是组织使用的工具，也是其向自身客户交付价值的组成部分。

在这三个维度上，相当一部分扩展几乎不需要、甚至完全不需要新的部署。每一代 Claude 模型都旨在提升现有用例的表现：员工产出更高质量的工作，已经编码的流程运行得更准确、更可靠，嵌入式产品为终端用户创造更多价值。因此，无须新的销售周期或采购决策，客户就能够增加使用、采用更高等级订阅，并将更多工作流程迁移到平台。

尽管采用速度很快，我们相信，我们仍处于开发前沿 AI 机遇的最初阶段。相对于 Claude 今天能够处理的工作范围，以及我们相信它未来能够处理的工作范围，目前使用 Claude 的大多数企业，仅在少数团队和用例中部署了它。我们相信，全球大多数知识工作者还没有使用过前沿 AI。随着每一代 Claude 模型的能力提升，平台上能够实现的任务和工作流程范围不断扩大。由于我们既运营平台又提供应用，模型进步会同时通过多条渠道到达客户。

Accenture：推动专业服务的未来

自2025年起成为客户。

结果

45,000名 Accenture 专业人士接受 Anthropic 培训。

10% → 80%：采用 Claude 驱动的 Accenture Cyber.AI 后，安全扫描测试覆盖率提升。

7倍：一家同时使用 Accenture 和 Anthropic 服务的宽带供应商报告的 AI 投资回报。

“与 Anthropic 的这次令人振奋的合作扩展，将帮助客户加快转变，从试验 AI，走向将 AI 作为推动整个企业重塑的催化剂。” Accenture 董事长兼 CEO Julie Sweet。

背景

Accenture 通过构建数字核心、释放 AI 的力量，帮助世界领先企业实现重塑，为各行业组织快速创造价值。公司汇集超过800,000名员工的才能、自有资产和平台、深厚的流程及行业知识，以及领先的生态关系，大规模交付端到端解决方案和可衡量成果。

影响

2025年12月，Accenture 和 Anthropic 宣布大幅扩大合作，成立 Accenture Anthropic Business Group，帮助企业走向全面 AI 部署。Accenture 从自身部署开始，向数万名开发者推广 Claude Code，并在全公司扩大 Claude Enterprise 用户。Accenture 在 Anthropic 的基础、技术和专业认证路径中，已有超过18,000名获得认证的 Claude 从业者。

在 Accenture 内部转型的同时，Accenture Anthropic Business Group 将同样的方法带给客户，并通过前沿部署工程师，将 Claude 直接嵌入客户环境。Accenture 已建立 Claude 卓越中心和创新中心，让全球2000强客户能够制作原型、验证用例。两家公司也在共同开发一项服务，帮助 CIO 将 AI 带入工程组织。

Accenture 和 Anthropic 还在为金融服务、生命科学、医疗和公共部门等受监管行业构建方案。在网络安全领域，相关成果已经通过 Cyber.AI 交付，这款安全产品以 Claude 为推理引擎。Accenture 正在自己的全球 IT 基础设施中部署 Cyber.AI，帮助保护1,600个应用和超过500,000个 API，将扫描周转时间从数天缩短到不到一小时，并将测试覆盖率从约10%提高到超过80%。

双方合作已经为客户带来成果。一家大型美国宽带供应商，在 Claude 上重构了面向企业客户的营销和销售方式。第一年，该客户报告 AI 投资回报达到7倍，推向市场的速度加快55%。验证一条销售线索的成本下降86%，准确率则从13%升至97%。

AIG：重塑商业保险核保

自2023年起成为客户。

结果

8条 AIG 业务线使用 Claude。[1]

AIG Lexington 的中型企业财产险业务，是公司一个规模庞大、增长迅速的领域，取得以下成果：[1] 已报价投保申请增加30%；报价所需时间减少55%；最终承保的申请增加40%。

“我们看待 AI，以及与 Anthropic 等伙伴合作的方式很简单：必须为客户和同事创造价值。我们构建的每个工作流程，都应帮助同事更快、更聪明、更一致地工作，同时改善客户体验和结果。这意味着速度更快、核保更精准、理赔响应更及时、处理周期更短，也让我们服务的个人和企业更有信心。” AIG 总裁兼 CEO Eric Andersen。

背景

AIG 是领先的全球保险组织，帮助200多个国家和司法管辖区的企业及个人保护资产、管理风险。2023年，AIG 发现，核保流程受到人工接收和审阅数据的拖累，这些数据来自保险经纪、客户和第三方，格式多样。公司没有足够资源审阅每一份适用的投保申请，认为因此错失了增长机会，于是着手将 AI 嵌入核保业务核心。

影响

AIG 与 Anthropic 合作，在高度监管的行业中构建工作流程。从 Claude 2.0 模型开始，公司创建了 Underwriting by AIG Assist，旨在处理和分析其已部署业务线收到的每一份投保申请的数据。过去，核保人员要花数周收集数据，才能开始撰写风险摘要；如今，每次审阅都能从 Claude 生成的整理后风险摘要和完整审计记录开始。

在已经部署的领域，Underwriting by AIG Assist 将申请审阅时间缩短90%以上，并使100%的适用申请能够得到审阅。在 AIG 北美最大业务之一 Lexington 中型企业财产险业务中，截至2026年3月31日，该工具让核保人员能够审阅多出30%以上的申请，并将报价速度提高55%。

过去一年，AIG 已将 Underwriting by AIG Assist 扩展到八条业务线，并继续在全公司推广。公司还将 Claude 扩展至理赔部门。在早期试点中，Claims by AIG Assist 把报案后回应客户所需时间从数天缩短到数小时，把保障范围审查从数小时缩短到数分钟。此外，AIG 正探索通过 Claude Enterprise 向软件工程师提供 Claude Code，同时配套受监管保险公司所需的治理控制。

AIG 的另一项探索，是在 Anthropic 协助下构建和部署专用智能体团队，放大核保团队的能力。例如，在一个正在考虑的场景中，一个智能体接收申请并提取数据，另一个按核保指引检查风险，第三个按投资组合目标评估定价，还有一个协作智能体汇总工作，同时由核保人员监督每一项决策。

[1] 截至2026年3月31日。

Bristol Myers Squibb：加快新药发现

自2023年起成为客户。

结果

30,000多名员工，即全部员工，获得 Claude 使用权限。

通过 MCP 集成连接数十个内部数据源，并正在考虑连接数千个更多数据源。

回答一个真实世界证据问题所需时间：约两个月 → 约五分钟。

“大多数企业 AI 都停留在聊天机器人阶段。真正的价值，是那些仍被几十年数据孤岛困住、尚未开发的价值……Anthropic 的 Claude 为我们提供了连接系统所需的智能体能力、创新速度和安全性。” Bristol Myers Squibb 执行副总裁兼首席数字与技术官 Greg Meyers。

背景

Bristol Myers Squibb 是世界最大的制药公司之一。经过几十年积累，公司拥有行业内最深厚的科学档案之一，覆盖研究、临床、制造和商业数据。BMS 希望把人员、系统和组织知识连接起来，释放长期困在当今生物制药业相互割裂系统中的数据和专业知识，覆盖从早期药物发现，到制造质量和商业运营的完整价值链。公司于2023年开始使用 Claude，选择 Anthropic 模型，是因为其大型上下文窗口和高质量推理。

影响

2026年5月，BMS 选择 Claude Enterprise 作为全公司 AI 平台，看重其智能体能力、适合受监管环境的安全水平，以及快速创新。BMS 首先向全球开发者和数据科学家推广 Claude Code，这支队伍如今已超过3,000人，使他们不必再自行构建和维护编排与智能体基础设施，可以专注开发新产品。在此过程中，BMS 通过 Skills 和 MCP 集成，把设计模式和技术栈编码进 Claude Code，提高输出一致性，加快开发者入职上手。公司正在探索如何将这一模式扩展到科学家、制造团队和销售代表，帮助他们更快进入状态，专注于更高价值工作。随着 Claude Code 被采用，BMS 扩大了推广范围，如今计划将 Claude Cowork 提供给全部30,000多名员工。

BMS 正将 Claude 嵌入从研究到把药物交付患者的工作。全公司的目标，是无论数据存储在哪里、属于哪个职能，都能即时获取并运用几十年来相互隔离的数据。研究人员可以借助 Claude，直接查询、处理和分析公司数据，而不必依靠内部团队制作的仪表盘。Claude 如今能够跨越 BMS 订阅的30至40个外部医疗记录和理赔数据库，将回答真实世界数据问题所需时间，从最长两个月缩短到五分钟以内。科学家连接实验记录和既往研究，在更广泛的数据中寻找药物发现机会，更快推进研究。BMS 团队已开始探索，Anthropic 新宣布的 Claude Science 如何帮助公司加快早期发现。同样的探索也延伸到实验室之外：运营团队开始用自然语言查询人力资源软件和 IT 服务管理系统，不再依赖工程团队。

每一代模型都扩大了 BMS 交给 Claude 的工作范围。使用 Claude Opus 时，公司专家将 Claude 视为博士水平的顾问和思考伙伴。另有多个新用例正在评估。展望未来，BMS 正考虑如何使用 Claude 当前可用的最强模型，探索有人类参与监督的自主任务。例如，员工可以交给 Claude 一个跨多个系统解决人力资源或 IT 请求的任务，或连接实验记录和既往研究以寻找药物发现的新方向；Claude 会借助公司的 MCP 集成库，推理应使用哪些内部系统、如何组织工作。

DoorDash：从编程到知识工作，支持每一位员工

自2023年起成为客户。

“对我们重要的结果，不是代码合并了，而是客户更快看到产品上线。借助 Claude，团队把一个想法变成客户真正能用的东西，所需时间大幅缩短。” DoorDash 联合创始人 Andy Fang。

结果

100%的公司员工都可使用 Claude Code 和 Claude Cowork。Cowork 月度用户超过7,000人。重大产品的发布周期缩短一半以上。

背景

DoorDash 是世界领先的本地商业平台之一，将消费者与附近商家连接起来。自2023年成为 Anthropic 客户以来，DoorDash 在工程和知识工作中广泛使用 Claude。编程是工程领域的最大用途，而在知识工作中，如今每月有超过7,000名员工使用 Claude Cowork。

影响

DoorDash 于2025年首先向工程团队推广 Claude Code，使用很快扩散到全公司。一名工程师在三周内完成了代码迁移，而过去需要四名工程师花费一个多季度。重大产品的发布周期已缩短一半以上。设计师和产品经理如今与工程师一起，通过一个运行已获安全批准的 Claude 会话的内部平台，交付生产代码。

在 Claude Code 广泛使用的基础上，Claude Cowork 随后进入公司，并于2026年正式全公司推广。随着员工将 Claude 连接到 DoorDash 内部工具，使用量增加：推广后的第一个月，周活跃用户接近翻倍；如今每月有超过7,000名员工使用 Cowork，其中近一半每天使用。

International Rescue Committee：让前沿 AI 支持一线人道救援

自2025年起成为客户。

结果

Claude 用户增长至8倍。[1] 2025年在40个国家服务超过2,050万人。每周为员工腾出464小时。

“如今能做到的事情，在 Claude 出现之前不可想象。过去，我们根本无法获得这种水平的实时数据和洞见。” International Rescue Committee 政策与规划高级总监 Katherine Rodrigues。

背景

International Rescue Committee（IRC）是世界最大的人道组织之一，2025年帮助了超过2,050万名受到冲突和灾害影响的人。IRC 在40多个国家运作，必须让每一个员工工时和每一美元捐赠发挥最大作用。2025年，IRC 与 Claude for Nonprofits 合作，以折扣价格获得许可，借助 AI 扩大影响。

影响

使用规模已从300人试点，增长到约2,400个 Claude 席位，并朝着覆盖所有10,000名配有电脑的员工推进。合作最初聚焦生产率：一半试点用户报告每月节省至少四小时，项目团队则重建了整个流程。过去需要一个月人工处理电子表格的项目组合综合分析，如今可以即时获得。

Claude 也为员工提供了个案的实时数据，使新的前线工作成为可能。IRC 员工如今能够发现过去不易察觉的新健康问题，例如季节性感染高峰和孕产妇护理缺口，并相应调整服务。非洲一线医疗团队使用 Claude 整理分散的现场数据，使纳入战略规划的关键健康指标比例从20%提高到100%。这种新的可见性已在改变现场护理，从围绕感染病例开展青年接触工作，到实时调查孕产妇求医模式。

IRC 的营养不良项目，是前沿智能应用的另一个例子。现场团队拍摄纸质记录，Claude 将汇总这些数据，前所未有地清晰呈现每个儿童的治疗状态。IRC 预计，团队将能够发现个人及项目层面的护理缺口，并采取行动。Rodrigues 说：“我们正在从被动响应的系统，转向预测哪些儿童有中断营养不良治疗的风险，并更早介入。”

Claude 减少了业务拓展中的行政负担，将全国性资金来源格局分析所需时间，从一周缩短到几个小时。在针对早期试点用户的调查中，每位受访者都表示，Claude 已融入日常工作流程，每项任务节省两至三小时。

从后台办公室到现场，Claude 正帮助 IRC 在全球为最需要的人提供照护。

[1] 2025年12月至2026年5月。

Jane Street：交易公司可以信赖的前沿智能

自2023年起成为客户。

结果

在 Jane Street 内部智能体编程评估中，Claude Fable 5.1 的表现较 Fable 5 提高32%。借助 Claude Fable 迁移大型代码库，所需时间从数月缩短到约一周。

“我们的想法一直多于能够投入执行的精力。Claude 这样的智能体，大幅提升了我们的速度，放大了每个人能够产生的影响。” Jane Street Capital 量化研究主管 Craig Falls。

背景

Jane Street 是一家全球交易公司，优势取决于量化研究的质量和速度。公司构建模型、策略和系统，对广泛金融工具进行定价和交易。多年来，开发者一直难以构建能够在大型数据集上自主完成研究任务的 AI 智能体。早期尝试令人沮丧，结果也不稳定。

影响

随着模型能力和可靠性提升，情况发生了变化。采用 Claude 3.7 Sonnet 后，Jane Street 发现智能体在长时间、多步骤任务中的表现出现跃升，能够从头到尾完成任务，不再中途停下或需要返工。每一代模型都推动公司进一步加快 AI 采用，各团队把 AI 融入研究、工程和设计的日常工作。如今，Claude 几乎已在整个组织全面部署。

回报是更高的研究吞吐量。研究人员如今监督智能体团队，让其分析代码、监测训练任务和处理结果。过去需要持续监督的实验，如今能够在周末自主运行。一位研究人员估计，自己完成的分析比一年前增加约50%，意味着能更快测试更多研究。

Claude Fable 使智能体能够承担更长、更复杂的多步骤任务。一位研究人员还用它重构自己开发的大型 Python 应用，把庞杂代码整理成清晰结构，然后在约一周内将代码库迁移到更稳健的语言。类似工作通常需要一个团队花数月完成。对于一家优势取决于研究速度的公司，Fable 缩短了运行实验和测试新金融工具的时间。

对 Jane Street 而言，Fable 的独特之处是“研究品味”，即选择合理策略、产出经过深思熟虑成果的判断力。智能体会检查自己的工作，承担更复杂项目，并持续专注长期目标。随着结果越来越可靠，Jane Street 正将智能体更深入地引入研究。使用范围也远超研究团队，设计师如今经常直接编写可用于生产的功能代码，再交给开发者合并。

Jane Street 看到模型在内部评估中迅速提升。这些评估以公司工程师已经完成的工作为参照，从质量、准确性和可信赖程度对智能体工作评分。曾经只能通过1%测试的模型，最终超越了原有测试，因此 Jane Street 构建了更难的智能体编程评估。在这一评估中，Claude Fable 5.1 的成绩比 Fable 5 提高32%。Jane Street 量化研究主管 Craig Falls 说：“在内部基准中，Claude Fable 5.1 解决的编程问题比 Fable 5 或 Opus 5 更多，在交易直觉上也达到最先进水平。过去的模型工作越久，越难跟上它们的过程；Fable 5.1 在长时间、多步骤任务中仍保持可读性。”

Legora：扩展面向律师的智能体操作系统

自2024年起成为客户。

结果

服务超过1,500家律师事务所和企业内部团队。在一项覆盖31家事务所的独立研究中，每位律师每周腾出4.3个非计费小时。100%的员工可使用 Claude Enterprise。Claude Code 在全公司的使用规模达到原来的14倍，从约50个席位增加到约700个。

“AI 正成为法律工作完成方式的基础，并将重塑律师事务所和企业内部团队的运作。我们发现，Claude 在遵循指令和驱动智能体工作流程方面非常出色。” Legora 首席技术官 Jacob Lauritzen。

背景

Legora 创建了面向律师的智能体操作系统，供数千家律师事务所和企业内部法务团队使用。自2024年10月推出以来，Claude 一直为 Legora 平台的部分功能提供支持。

影响

作为 AI 原生法律公司，Legora 通过严格的模型评估选择平台基础。Claude 在最重要的维度表现良好：确定指令优先级并遵循指令，以及随着客户要求变化作出适应。

随着 Claude 能力增长，平台能力也增强，开始承担事务所原本需要人工完成的复杂、长周期法律工作。Claude 是 Legora 智能体系统推理层的一部分，在起草、文档审阅和法律研究之间规划与分派，并在律师看到答案之前，为每个答案提供来源依据。在 Legora 自身评估中，Opus 4.8 稳定产出有来源依据的结果，最大提升出现在交易文件起草方面。

这些成果体现在客户工作中：一项覆盖14个国家31家事务所的独立研究显示，律师报告平均每周腾出4.3个非计费小时，相当于每100名律师每年增加690万美元计费收入。在一笔并购交易中，Legora 团队只用半天，就完成了跨四个司法管辖区、包含900份文件的数据室初审，常规团队通常需要一周。

Legora 内部也基于 Claude 开发。工程团队很早就采用 Claude Code，如今约80人的工程团队，支撑着被1,500多家组织使用的平台。AI 工具生成的代码已远超 Legora 代码的一半，Claude Code 是主要开发工具之一。专门的开发者体验团队还运行后台编程智能体，每名工程师最多可同时使用10个。Claude Code 在 Legora 的规模增长至14倍，从约50个席位增加到全公司700多个。如今，营销、设计、运营和法律工程等领域的每位员工都在使用 Claude。

Lilly：把科学领域最强大的工具带给每个团队

自2024年起成为客户。

结果

超过50,000名员工可使用 Claude Enterprise。推广以来规模达到原来的5倍。关键职能中，超过85%的员工积极使用 Claude。

“科学与技术一直共同进步，所以我们先把 Claude 交给科学家。如今 Claude 已遍布公司，我们无法想象退回过去。患者还在等待，因此我们不能退回去。” Eli Lilly and Company 执行副总裁兼首席信息与数字官 Diogo Rau。

背景

Lilly 是一家把科学转化为治疗、改善全球人们生活的制药公司。150年来，它不断开创改变生活的发现。如今，其药物帮助全球数千万人，覆盖糖尿病和肥胖症、阿尔茨海默病、免疫系统疾病和癌症。Lilly 于2024年通过 Amazon Bedrock 开始使用 Claude，把 Anthropic 模型纳入内部 AI 平台和开发者编程工具。

影响

2025年7月，Lilly 向约10,000人推广 Claude Enterprise，主要集中于研究组织。到2026年4月，它已向全体员工开放 Claude Enterprise，成为首家这样做的大型制药公司。使用 Claude 最多的五个职能是法律与合规、技术、财务、肿瘤学和研究。在这些职能中，超过85%的全职员工积极使用 Claude。

研究领域的早期采用者，仍在不断发现 Claude 的新用途。过去依赖电子表格宏完成常规数据处理的生物学家，如今几个小时就能用 Claude 构建可用网页应用。化学家可以用 Claude 实时可视化复杂数据，发现新的原子基序和构型，而传统方法需要数小时。

为了支持全公司推广，Lilly 的技术组织先构建自己的控制机制，再与 Anthropic 合作，塑造支撑 Claude Enterprise 的企业适用性路线图。其中包括安全的私有连接，让 Claude 访问 Lilly 内部系统而无须将其暴露于公共互联网，以及审计经过 Claude 的数据的数据防泄露钩子。Lilly 与 Anthropic 工程师合作开发这些钩子，提供需求并协助测试。团队还建立了内部市场，供各团队发布技能和插件，由 Claude 对提交内容进行初审。

2026年10月，Lilly 开始在广泛用户中试点 Anthropic 面向科学家的工作台 Claude Science，并以同样方式，通过提出需求和协助测试，参与其企业控制机制的设计。两家公司共同构建这些工具，推动科学向前发展。

Mercado Libre：改变拉丁美洲电子商务

自2023年起成为客户。

结果

合并代码量同比增长超过100%。过去一年自主审阅超过500,000次代码提交。非技术团队中，78%每周活跃使用 Cowork。

“AI 带来的生产率提升，让最资深的工程师重新编写代码，而不只是审查。Claude Cowork 如今已覆盖31,000名员工，是全球最大的企业部署之一。” Mercado Libre。

背景

Mercado Libre 是拉丁美洲领先的电子商务和金融科技公司，在18个国家运营。公司通过在整个工程组织推广 Claude Code，提高开发者生产率。目标是把基础设施维护，包括40,000个微服务的版本迁移、依赖补丁和测试覆盖，交给 Claude，让团队更快交付。

影响

Mercado Libre 评估了多家 AI 供应商，希望找到能够自主承担更多运营负担、提升工程团队效能的工具。公司将 Claude Code 用于要求最严苛的工作负载，包括代码库迁移、自动代码审查和测试生成，也用于提高个人开发者生产率。它于2025年1月成为最早的采用者之一，如今全组织有23,000多名开发者使用。Claude 也执行大规模自主改动：过去一年，在人类监督下，智能体审阅了超过50万次代码提交，并将约9,000项服务迁移到更新的平台。

生产率收益已经显著：2026年第二季度，代码提交同比增长110%，合并代码增长超过100%，部署次数增长接近75%。质量同时改善，代码回退同比减少。2025年，Mercado Libre 交付到生产环境的代码中，约40%由 Claude 编写，并在发布前由人类工程师审查。到2026年，人工编写代码已成为例外。这一变化重塑了开发团队，30%的管理岗位重新开始贡献代码。近期目标是让90%的编程自主运行，包括完整的拉取请求审查流程。公司还计划将独立的后端、前端和数据库角色合并为一个构建者角色，由智能体填补能力缺口。

随后，公司将 Claude 扩展到非工程团队。财务先行：一个月内，大多数团队成员采用了 Claude Cowork，使用共享技能在几分钟内生成符合品牌规范的演示文稿，过去这需要几个人每周耗费数小时。Cowork 还将月度结账周期缩短三分之一，改善内部报告。财务团队如今可以按需预览结账结果，而不必等到月末，从而更早发现成本上升等变化，更快应对。因为 Claude 掌握 Mercado Libre 的业务上下文，它还会起草业绩变化原因的初步解释，再由业务和财务团队验证。此后，使用扩展到营销、人力资源、法律、合规，以及业务和商业团队，覆盖这些团队的26,500多人，其中78%如今每周活跃。一些采购团队甚至无须 IT 参与，就自行构建 Claude 驱动的智能体，回答供应商问题。Mercado Libre 战略转型总监 Maria Pia Garcia 说：“我几乎可以说，我们已经不再用电子表格了，一切都自动化，到处都是基于 Claude 构建的仪表盘。如今，我们正以 AI 优先的方式，从零重新设计核心流程，那些都是人们一直梦想、却认为不可能的事。”

Mozilla：发现攻击者尚未找到的漏洞

自2025年起成为客户。

“我们多年深入审查世界顶尖安全研究人员的工作，Mythos Preview 的能力丝毫不逊色。到目前为止，我们还没有发现任何一种人类能找到、但这个模型找不到的漏洞类别或复杂程度。” Firefox 首席技术官 Bobby Holley。

结果

Claude Opus 4.6 发现22个漏洞，已在 Firefox 148 中修复。Claude Mythos Preview 发现271个漏洞，已在 Firefox 150 中修复。

背景

Mozilla 是 Firefox 的创建者和维护者。Firefox 是领先的开源浏览器，全球有数亿用户。二十多年来，它一直是互联网上受到最严密审查的开源代码库之一。其工程团队很早就采用 Claude Code，如今它已在 Firefox 工程组织中广泛使用。

影响

Mozilla 长期使用先进安全技术保护 Firefox 用户，因此 Anthropic 前沿红队联系该公司，在网络防御中测试 Claude。在为期两周的评估中，Claude Opus 4.6 在 Firefox 最关键代码里发现22个此前未知的漏洞，其中14个为高严重程度。Mozilla 工程师在数小时内开始提交修复，并在 Firefox 148 中发布。两个月后，Mozilla 又发布了针对 Claude Mythos Preview 发现的另外271个漏洞的修复。

对 Mozilla 而言，长期有利于攻击者的不对称局面开始逆转：过去可能潜伏多年才暴露的缺陷，如今可以由掌握代码、经验丰富的防御人员逐一发现并修复。

Mozilla 表示：“我们认为，这些工具清楚证明，大规模 AI 辅助分析，是安全工程师工具箱中的强大新增工具。几十年来，Firefox 经历了最广泛的一些测试、静态分析和定期安全审查。尽管如此，模型仍然揭示了许多此前未知的缺陷。”

PayPal：将 AI 扩展到超过12,000名员工

自2025年起成为客户。

结果

Claude Enterprise 月活跃用户超过12,000人。销售团队每名成员平均每周节省45分钟。

“2025年，我们让员工使用领先的 AI 工具，让结果自己说话。让我确信 Claude 已成为 PayPal 可信赖协作者的，是员工如今把它当作日常思考和执行伙伴。” PayPal 首席 AI 转型与简化官 Anshu Bhardwaj。

背景

PayPal 运营着世界最大的数字支付网络之一，受到数亿消费者和商家的信任。作为一家在全球受到监管的金融机构，它构建和交付的技术必须满足更高、更复杂的一整套合规要求。

影响

Claude 和其他工具，如今支撑着许多 PayPal 员工的工作方式，以及向客户交付的智能。在产品、技术和销售领域，已有超过12,000名 PayPal 员工使用 Claude。Claude Code 是技术团队使用最多的 AI 工具之一。

PayPal 产品组织的团队，如今可以通过 Claude 自行开展产品分析和创建仪表盘。产品团队构建了用于数据查询和检索的定制 MCP 服务器，减少对工程和数据分析人员的依赖。

Claude 改善了商户风险审核、合规审查和交易流程，提高审查效率，并整合过去分散在多个孤立工具中的数据。原本需要数小时的审查，如今只需其中一小部分时间。自2025年8月以来，销售团队使用一款专为销售机会管理和客户风险审查构建的插件，每名用户平均每周节省45分钟。

客户管理团队使用 AMOS，即客户管理操作系统。这是基于 Claude 构建的 AI 分析平台，可以在几分钟而非几天内，提供客户组合洞见、商户健康状况诊断和销售机会信息。平台通过对话访问实时数据，替代人工制作仪表盘。AMOS 将报告准备时间缩短到5至10分钟，并呈现每周商户增长信号，其中一些过去未被发现。这让客户经理有更多时间与商户相处。

此外，PayPal 也是 Anthropic“面向小企业的 AI 熟练应用”课程的合作伙伴，帮助小企业员工，无论从事客户互动、后台管理、供应链运营还是领导工作，都能建立实用的协作技能。

乐天：让每一位员工成为构建者

自2024年起成为客户。

结果

70多个业务部门使用 AI。复杂代码修改的准确率达到99.9%。自主编程持续7小时以上。新功能推向市场所需工作日：24天 → 5天。

“当我们与 Claude Code 这样的智能体合作，尽量降低新创新的成本，让想法迅速进入生产时，它们表现尤其出色。给一个有能力的人配备拥有上下文和品味的智能体，就能让隐藏的人才把潜力放大100倍。” 乐天 AI for Business 总经理 Yusuke Kaji。

背景

乐天集团是一家全球互联网和电子商务公司，在30个国家和地区经营70多项业务，为全球超过20亿会员提供服务。2023年，乐天启动全公司行动，将 AI 融入业务各部分，称之为“AI 化”。对开发者而言，这意味着借助 AI 构建更有雄心的产品，同时保持公司的高质量和高安全标准。

影响

借助 Claude Code，乐天团队可以在有限人工指导下，在复杂、多语言代码库中自主编程七小时，准确率达到99.9%。新功能推向市场的时间缩短75%以上，重大版本发布从每季度一次变为每两周一次。随着 Claude Code 在全公司普及，团队结构也被重塑：过去分散在工程、设计和可靠性领域的角色逐渐融合，通才如今能够把产品开发从想法一直推进到部署。

随后，乐天在整个组织部署 Claude Managed Agents，为产品、销售、营销和财务设置专用智能体，每个智能体均在一周内完成部署。员工在 Slack 或 Microsoft Teams 中向 Claude 分派任务，收到完成的成果，从提案演示文稿、电子表格，到可运行应用。管理者与 Claude 一起处理审查并梳理流程瓶颈。随着 Claude 能力扩展，乐天的智能体承担了更多自主工作，如今能够在夜间完成细致、长时间任务。乐天按任务完成情况和单任务成本衡量每项工作，将其分配给能力足以支撑成本的模型：较小的 Claude 模型处理日常工作，要求最高的任务则由前沿模型以最高推理投入完成。Kaji 说：“在最高投入程度下，Fable 会反思并验证自己的工作。对我们而言，这让高度自主运营成为可能，额外思考的收益足以覆盖成本。”

Salesforce：重构全球企业建设自身的方式

自2023年起成为客户。

结果

每名开发者的有效产出同比提高151%。API 迁移速度达到原来的18倍，231天的工作在13天内完成。生产率收益环比达到2倍，估计年化节省810万小时。99%的 Salesforce 员工使用 Slackbot。

“把 Claude 非凡的推理能力，与每个企业赖以运转的可信数据、工作流程和治理融合，我们正在交付一个能够思考、推理和行动的动态界面。这将是每一家企业的运作方式。” Salesforce 董事长兼 CEO Marc Benioff。

背景

Salesforce 很早就拥抱 AI，通过 Claude Code 重构软件开发方式，将 Claude 扩展到工程以外团队，并推出 Agentforce，帮助组织构建、部署和治理可信赖的 AI 智能体。如今，83,000名员工中超过60%使用 Claude。公司正向所有开发者和知识工作者提供 Claude Code 和 Claude Enterprise，作为首选 AI 助手和生产力工具。

影响

Salesforce 将 Claude Code 设为整个工程组织的主要 AI 智能体，看重它在庞大代码库上可靠推理的能力。过去一年，每名开发者合并的拉取请求增加79%，有效产出提高151%。一个产品团队使用基于 Claude 的规则框架，在13天内迁移33个 API 端点，原先估计需要231人日。质量与生产率同步提升：即使拉取请求数量增加，事故仍减少5%。Claude 也是 Salesforce 自有开发环境 Agentforce Vibes 中的默认编程模型。

在工程之外，Claude 为 Slack 内置 AI 助手 Slackbot 提供支持。几乎每一位 Salesforce 员工都在使用，带来年化810万小时的生产率收益，环比达到两倍以上。Slack 也是 Claude Tag 的首发伙伴，团队可以在任何频道把工作交给 @Claude；Claude Enterprise 中的 Slack MCP，则让员工将 Slack 上下文引入 Claude，并直接据此行动。

2025年10月，Salesforce 将 Claude 列为 Agentforce 360 的优先模型，以及首个完全位于其信任边界内的模型。Claude 流量留在 Salesforce 管理的虚拟私有云中，受现有安全控制保护，使金融服务、医疗和生命科学等受监管客户能够使用 Claude 运行智能体。2026年8月，双方通过 Claudeforce 深化合作，将 Salesforce 的数据、工作流程、业务逻辑和治理直接带入 Claude。这使 Claude 成为基于 Headless 360 构建第三方 AI 体验的优先模型。Headless 360 开放 Salesforce 平台完整能力，让人类和智能体能够在任何入口构建、行动和交付体验。合作推出时包含 Salesforce in Claude，这是一款具有37个预制销售技能的插件，让销售人员和智能体推理整个收入周期、自动更新销售机会，并在 Claude 内采取受治理约束的行动。

按假设全部转换口径计算，Salesforce 实益持有的 Anthropic 已发行股本不足1%。

SAP：把前沿智能嵌入全球商业系统

自2023年起成为客户。

结果

使用 Joule for Consultants，项目交付速度最多提高14%。每位顾问每月节省25小时。

“自主企业需要能够理解业务上下文，并在组织赖以运转的控制机制内行动的 AI，我们与 Claude 的合作在其中发挥重要作用。” SAP SE CEO Christian Klein。

背景

SAP 是全球企业应用和商业 AI 的领导者，覆盖财务、采购、人力资源、供应链和客户体验。它对智能体 AI 时代的愿景，是“自主企业”：一种新运营模式，由人设定方向和政策，AI 以协调、受治理的方式，在整个组织执行工作。构建自主企业，需要能够理解和推理几十年深厚业务上下文的智能，同时在客户依赖的治理和控制范围内运作。

影响

SAP 通过将 Claude 等模型嵌入 Business AI Platform 和 AI 交互层 Joule，推进这一愿景。Business AI Platform 使用包括 Claude 在内的一流模型，帮助客户作出关键业务决策并实施智能体。Joule 为每次查询补充深厚业务上下文，再分配给 Claude 等最适合的模型，规划和执行任务，并通过模型上下文协议（MCP）和 Agent2Agent（A2A）连接内部及第三方系统。

Joule for Consultants 是智能体 AI 专家，通过即时获取可信 SAP 知识，加快 SAP 云转型，每天可为顾问节省最多1.5小时。这些时间节省可以转化为巨大经济收益，让顾问有更多时间向客户提供建议、制定项目计划，并解决更具战略性的问题。

SAP Business AI 旗下 Joule for Consultants 首席架构师 Sachin Kaura 表示：“SAP Joule for Consultants 基于 SAP 权威知识库，涵盖超过2,500万份文档和12TB 的 SAP 专业数据，几秒钟内就能给出清晰且附带引用的回答。借助 Claude 等模型，我们能把这种能力扩展到 SAP 全球咨询生态，支持各级顾问，帮助团队为客户交付质量更高的 SAP 项目，速度最多提高14%。”

SAP 的 AI 解决方案组合，包括50多个领域专用 Joule 助手和200多个专业智能体，将 Claude 用作其推理和嵌入式智能体能力的一部分。这些智能体在季度末结账、回答复杂的员工休假问题，并在运输途中调整供应商订单路线。

按假设全部转换口径计算，SAP 实益持有的 Anthropic 已发行股本不足1%。

Shopify：借助 Claude，为数百万商家嵌入智能

自2024年起成为客户。

结果

AI 服务数百万商家。2026年，使用 Sidekick 的日活跃商家数量同比达到3倍。全公司超过7,500名员工使用 Claude Code。

“如今，智能体与人并肩解决真实问题，让任何有想法的人都能成为构建者。Anthropic 是 Shopify 工作方式的重要组成部分，也是我们为所服务的数百万商家构建产品的重要组成部分。” Shopify CEO Tobi Lütke。

背景

Shopify 为全球数百万家企业提供商业支持，从首次创业者到大型企业品牌。平台让任何人都能通过网店、实体门店，以及介于两者之间的各种渠道，轻松创办、经营和发展业务。

影响

Shopify 构建了 AI 商业助手 Sidekick，让各种规模的商家更容易、更快完成更多工作。Claude 是支持 Sidekick 的模型之一，因为它可靠，而且能够在不到一秒的时间里，对复杂商家问题进行推理。Sidekick 将这种智能带给数百万商家，帮助他们分析业务、规划促销，并根据过去需要分析师才能得出的答案采取行动。这让新商家从几周缩短到几天就能完成第一笔销售。商家积极采用：使用 Sidekick 的日活跃商家数量同比增长到三倍以上，当季创建的 Shopify Flow 自动化中，近一半由 Sidekick 构建。从 Sonnet 3.5 到 Anthropic 最新 Sonnet 版本，Sidekick 的能力随着每一代 Claude 不断增强。

Claude 也改变了 Shopify 团队的构建方式。Claude Code 已向全公司超过7,500名员工开放。使用 Claude 已成为全公司的自然反应：无论工程师还是非工程师，都能在几分钟内构建过去需要几天的复杂内部工具。Shopify 应用机器学习副总裁 Andrew McNamara 表示：“仅仅通过使用这些模型，每个人的效率就大幅提高，不只是在编程方面，也包括内容创作、邮件撰写，以及数不清的其他用例。”

Shopify 也是 Anthropic 前沿模型的早期访问伙伴，包括 Claude Fable 5。它在内部测试环境中评估模型，并在发布前帮助塑造其演进。

Travelers：通过 AI 深化风险专长

自2024年起成为客户。

“我们在整个业务中战略性部署 AI，以深化风险专长，提升客户、分销伙伴和员工的体验，并提高生产率和效率。与 Anthropic 的合作是其中重要的一部分。随着 AI 使用不断演进，我们预计这种合作的益处将随时间复合增长。” Travelers 执行副总裁兼首席技术与运营官 Mojgan Lefebvre。

结果

近25,000名员工拥有 Claude 助手。代码合并所需时间减少50%。

背景

过去十年，Travelers 将创新能力发展为竞争优势。如今，它把这些来之不易的经验用于在整个业务中广泛、战略性地部署 AI。Lefebvre 表示：“从一开始，我们就希望与领先的 AI 组织合作。”2026年1月，Travelers 为近10,000名工程师、数据科学家、分析师和产品负责人配备 Claude 助手。此后，使用权限扩大到近25,000名员工，并产生实质影响。

影响

Travelers 正将 AI 集成到完整的软件开发生命周期，包括发现、设计、构建、测试和部署。Claude 支持整个企业更快制作原型、开展更智能的分析。Claude Code 推进现代工程实践，包括代码生成和分析、文档编写及测试。Travelers 团队正在编写更多代码，更频繁提交代码，并更快将代码合并到公司环境中。

首席 AI 官 Matt Gorman 表示：“我们与 Anthropic 的合作，对大规模执行 AI 战略十分重要。我们将其领先助手和模型，与 Travelers 的专有数据及专业知识结合，推动全企业的工作计划。”

UST：强化全球基础设施的根基

自2023年起成为客户。

结果

全球20,000名员工正在接受 Claude 培训。芯片验证周期缩短50%至70%。标准验证周转时间：4天 → 2天。

“将 Claude 与 UST 的工程及行业专长结合，让我们能够推出行业专用平台，帮助客户安全、可靠地将 AI 驱动的决策付诸运营。” UST CEO Krishna Sudheendra。

背景

UST 是一家全球数字化转型公司，为银行、电信、医疗组织和制造商构建及运营技术。它解决客户在软件与物理世界交汇处最困难的问题，包括芯片验证、网络运营和理赔处理。在这些工作中，可靠性和安全过去依赖人工编写测试脚本和专家审查。UST 正将 Claude 引入这些高风险工程环境。

影响

UST 首先在自身工程组织内验证 Claude。在 UST 硬件验证平台上，运行 Opus 4.8 的 Claude Code 直接读取芯片原理图，然后生成和执行回归测试，检查下游影响。Claude 将实时设备数据与数字孪生，也就是硬件的虚拟副本对比，在进入生产前标记信号完整性问题。UST 已将芯片验证周期缩短50%至70%，目标是进一步加快流程。

如今，UST 将 Claude 嵌入为客户构建和运营的系统。在医疗领域，UST CarePath 利用 Claude，把分散的理赔和护理数据转化为清晰的下一步行动，并在向会员提供任何建议前进行人工批准。在电信领域，UST IntelliOps 用 Claude 预测蜂窝网络故障，减少运营团队的告警噪声。在银行领域，UST FinX 将 Claude 驱动的智能体直接嵌入银行运营，包括智能案件处理、服务自动化和决策支持。在每个行业，UST 都为 Claude 配套人工批准步骤和审计控制。

UST 正在全球培训20,000名工程师、架构师、顾问和行业专家使用 Claude，并组建专业团队为客户部署。通过这一合作，UST 将 Claude 带入物理 AI，即将智能嵌入设备和工程流程，而这些设备与流程生产着人们使用的物品。

Verizon：重建并守护美国最大的网络

自2023年起成为客户。

“开始使用 Claude Code 后，短短几周，整个技术团队的人都开始像软件开发者一样工作。我们现在有一句口号：‘只要你能想象，Claude 就能替你写出来。’短短几个月，我们获得的能力提升、简化和效率改善，令人惊叹。” Verizon 高级副总裁兼首席技术官 Yago Tenorio。

结果

超过33,000名工程师拥有 Claude Code。

背景

Verizon 是世界最大的通信公司之一，运营美国最大的无线网络。在转型为 AI 优先公司的过程中，它从安全、可靠性和规模角度评估编程工具，并为技术和产品组织选择 Claude Code。如今，超过33,000名工程师使用 Claude Code 开发。

影响

Verizon 成为最早加入 Project Glasswing 的电信公司之一，以加强网络安全。2026年5月，它与 Anthropic 合作，测试先进人工智能模型 Claude Mythos，改善网络的网络安全防护。

沃尔玛：让购物更快捷、更轻松、更个性化

自2024年起成为客户。

“我们正在使用 AI，让购物更直观，让工程工作更高效。Claude 这样的智能体正在帮助我们同时做到这两点，从更好理解客户意图，到加快可重复的开发工作。” 沃尔玛 AI 加速、产品与设计执行副总裁 Daniel Danker。

结果

Sparky 周活跃用户环比增长110%。使用 Sparky 的订单平均金额，比未使用 Sparky 的订单高35%。通过 Sparky 销售的商品件数，环比达到2倍。

背景

沃尔玛是世界最大的零售商，全球拥有超过10,900个经营网点和领先电商平台。几十年来，它持续采用变革性技术，实现帮助人们省钱、过更好生活的宗旨。公司以“人来引领、技术赋能”的方式对待 AI：深入理解客户和员工，再构建最能帮助他们解决重要问题的方案。

影响

Claude Sonnet 4.6 等 Anthropic 模型，正在帮助沃尔玛创造更智能、个性化的体验，让客户用自己的语言表达需要和愿望，从而改变商品发现与交易。Anthropic 与沃尔玛合作开发 AI 购物智能体 Sparky。无论客户在线购物还是在门店购物，Sparky 都帮助他们发现产品、比较商品，并解决日常需求。

沃尔玛工程师也与 Claude 合作。Claude 是驱动公司开发者生产力智能体 WIBEY 的模型之一。工程团队使用 WIBEY 构建、部署和运营技术，把可预测、可重复的任务交给智能体，同时保留人类监督和治理。

Shy Bird：把洞见转化为社区餐厅的行动

Shy Bird 是由餐饮经营者 Andrew Holden 和 Eli Feldman 创办的全天营业烤鸡餐厅兼咖啡馆。它已发展到波士顿地区三家门店，以烤鸡和自制酱汁闻名。在 Fenway Park 附近的一家热门门店，早午餐顾客经常面临长时间等候和延误。从未写过一行代码的 Feldman，拍下厨房照片，调取销售和订单数据，收集厨师观察，然后全部交给 Claude。

Claude 找到的瓶颈就藏在眼前：几乎每份订单都要用的牛油果泥放在够不着的地方，而一早只被点几次的隔夜燕麦，却占着出餐线上最好的位置。Feldman 与厨师一起重新设计厨房动线，共同重建工作台。如今，早午餐订单完成时间缩短60%。解决自家餐厅的问题，让 Holden 和 Feldman 相信，同样的工具也能帮助别人。最初只是 Shy Bird 内部工具的项目，已经发展为智能平台 Colette，如今被全国60家餐厅使用。

“如果没有时间或金钱，数据和信息并没有用。真正有用的是洞见和行动，我意识到 Claude 能带给我们的正是这些。” Shy Bird 合伙人 Eli Feldman。

结果

早午餐订单完成时间缩短60%以上，降至12分钟。如今有60家餐厅使用 Colette，这是 Shy Bird 创始人用 Claude 构建的平台。一名 Shy Bird 服务员，用六个月成为 Colette 的全职后端工程师。

KBF Design Gallery：让有才华的设计师有时间创造

KBF Design Gallery 是佛罗里达州奥兰多的一家家族室内设计和改造公司，专注定制厨房、浴室和全屋翻新。Adam Vellequette 和妹妹 Ashley 从父母手中接过业务后，遇到了行业常见问题：有才华的设计师被行政工作淹没。KBF 利用 Claude Code 和 Claude Cowork，构建排期、设计到施工交接验证，以及合同工作范围撰写的定制工具，为首席设计师腾出了接近四分之一的年度工作时间，如今她可以把这些时间用于形成差异化客户体验的设计工作。自2025年采用 Claude 以来，仅三名设计师的团队，借助 KBF 用 Claude 构建的工具，将公司发展到每年完成70个设计项目，销售额增长32%。

“与 Claude 一起学习，已经成为我最依赖的事情。就像能够获得某种层级的智能，而过去你根本不可能与这样的智能同处一室。” KBF Design Gallery 共同所有者 Adam Vellequette。

结果

为一名员工每年腾出490小时，接近全年工作时间的四分之一。每个项目的合同工作范围撰写节省7小时。借助 AI 辅助排期、交接验证和客户沟通，每年完成70个设计项目。

我们的文化、价值观与人才

Anthropic 由一群研究人员创立，他们相信，历史上影响最深远的技术，需要一个在结构上同时致力于能力与安全的组织。这种信念贯穿组织的每个维度：如何招聘、开展什么研究、采取哪些政策立场，以及如何选择模型部署方式。因此，我们能够实现一些突破；我们相信，如果一种文化把安全、模型能力和商业成功视为彼此对立的力量，这些突破将不可能实现。

Anthropic 的七位联合创始人，至今都仍是组织中积极参与工作的领导者。在科技公司，包括其他主要前沿 AI 实验室中，创始团队保持如此程度的连续性并不常见。这体现了一支真正由使命驱动、彼此高度信任的团队。

我们的文化

我们的文化有几个独特特点，任何组织都难以复制：

• 使用自己构建的产品。我们是对自身技术使用最密集的组织之一。2026年9月，提交到代码库的代码中，超过90%由 Claude 编写；Claude 也嵌入了公司所有团队的工作流程。当每个团队每天都依赖产品时，开发者与用户之间的反馈循环被压缩：缺陷能够迅速发现，改进也能在全公司得到感知。

• 同时研究安全与能力。在推进前沿 AI 的同时，我们也开发旨在保障模型安全的政策和技术。我们是第一家采用正式《负责任扩展政策》的前沿 AI 实验室，将安全评估与能力阈值挂钩，该政策由构建模型的同一批研究人员共同制定。对齐和机制可解释性研究，是帮助我们理解能力日益增强的 Claude 版本的活跃科学领域。

• 优化人才密度。截至2026年9月30日，我们约有5,300名员工，过去12个月的人均收入超过660万美元，体现了非凡的人才密度，以及能够使其复合增强的文化。员工在内部被称为“Ants”，即“蚂蚁”，这个昵称体现了团队协作、淡化自我的文化。Ants 包括许多正在定义 AI 前沿的研究人员和开发者，也包括各领域经验丰富的运营人才。共同目标与低自我意识相结合，直接减少组织摩擦，提高每名员工的影响力。Claude 进一步放大这一影响：各职能员工都使用 Claude，承担原本需要大得多团队的工作，使我们的组织相对于产出保持非常精简。

• 严谨贯穿每项职能。大多数员工从事研究、工程和产品开发，但这种思维严谨的文化也延伸到非技术职能：政策团队发表详细的政策框架和建议；市场拓展团队与客户共同设计部署架构；应用 AI 工程师则工作在智能体系统可能性的前沿。团队在求真的环境中运作，胜出的是最有说服力的论证，而不是声音最大或职级最高的人。由此形成一家从研究洞见到产品发布之间距离格外短的公司。

我们的价值观

我们的价值观指导全公司的日常决策，从招聘和研究优先级，到产品开发和客户互动。我们选择这些价值观，是因为它们反映了我们真实的工作方式：

• 为全球福祉行动。我们努力作出能够最大化人类长期积极成果的决策，并愿意采取大胆行动，确保技术成为积极力量。

• 同时看见光明与阴影。我们对 AI 能够实现的事情保持希望，同时清醒认识可能出现的问题。两种视角都不可或缺，不能为了其中一种而牺牲另一种。

• 善待用户。我们广义地定义“用户”：客户、政策制定者、团队，以及任何受到我们构建的技术或采取的行动影响的人。为他们每个人多做一步，不仅满足眼前需求，也考虑后续后果和社会影响，是我们的基本要求，而不是例外。

• 在安全上向上竞逐。我们相信，构建可靠、可信赖且安全的 AI 系统，是共同责任，市场也会奖励这一点。我们努力树立行业 AI 安全标准，推动公司之间必须在安全上展开竞争。

• 做简单有效的事。我们以实证方式解决问题，以实际影响的大小为目标，努力找到最简单的解决方案，并在此基础上迭代。

• 有帮助、诚实且无害。这些原则指导 Claude 的行为，也体现我们作为组织的运作方式：一支高度信任、淡化自我的团队，以友善而直接的方式沟通，即使意见不同也假定对方怀有善意，并在需要的地方主动补位，不受岗位或团队限制。

• 使命优先。当速度与安全、短期收入与长期信任、竞争压力与负责任开发之间出现取舍时，使命是裁决依据。使命赋予我们共同目标，催生信任和协作，并确保没有人只是成功的旁观者。

我们的人才

截至2026年9月30日，我们在全球约有5,300名员工，大多数从事研究、工程和产品开发。团队中包括推动 AI 多项基础性进展的研究人员，包括 RLHF、Constitutional AI、GPT-2 和 GPT-3，以及机制可解释性；也包括制定首个由前沿 AI 实验室正式采用、将安全评估与模型能力阈值挂钩的《负责任扩展政策》的研究人员，以及规模定律奠基论文的作者。团队来自广泛学科，包括获奖的计算机科学家、物理学家、神经科学家、数学家和政策研究人员，以及经验丰富的工程和市场拓展领导者。他们共同相信，历史上影响最深远的技术，需要由最出色的团队构建。我们相信，文化和使命一致性，使我们能够招聘并留住所需人才，以安全、负责任的方式持续推进 AI 前沿。

我们设计人力资本计划，通过股权激励和其他薪酬，吸引、留住并奖励顶尖人才，同时支持员工持续成长，强化文化和价值观。在部分经营所在国家，我们受到并遵守当地劳动法要求，这些要求可能使员工自动受到全行业集体谈判协议的约束。

我们相信，构建服务全人类的 AI 系统，需要一支能够体现所服务群体多样性的团队。工作的跨学科特征，意味着我们积极寻找对 AI 公司而言并非传统背景的人才，例如哲学、新闻和教育。我们相信，这种视角的广度，直接强化了研究的安全性和能力。我们致力于营造包容的工作场所，让不同背景的员工都能作出贡献、成长并蓬勃发展。

研究实验室身份与从研究到产品的流程

我们首先是一家研究实验室。我们发展训练前沿模型所需的基础科学，开展严谨研究以理解模型内部运作，并开发让模型与人类价值观对齐、确保其安全的技术。

研究理念

我们的研究文化围绕一项贯穿公司的原则组织：做简单有效的事。我们持续改进数据构成、模型架构和训练方法，并通过实证验证，要求所有改进都能展现可衡量的收益，而且在模型规模增大时仍然成立。这也是我们目前专注于软件开发和智能体能力的原因：这些领域经济影响巨大；安全问题会在其中显现，使其成为安全研究的试验场；而输出在很大程度上可以验证。

每个研究项目最终都必须推动使命实现。这种专注，也指导我们选择不做什么。例如，尽管视频和图像生成模型具有商业吸引力，我们目前并不专注于开发它们。相应算力被用于编程、智能体技能和安全研究，这一研究决策也有助于提高模型的资本效率。

我们的研究文化高度协作且透明。当多个团队并行探索不同方法时，惯例是整合力量支持实证结果最好的方案，而不是支持声音最大或资历最深的人。这需要公司早期就建立起来的组织信任。我们相信，这是研究速度的扩张显著快于员工人数增长的主要原因之一。

研究如何转化为产品

Anthropic 的创立，基于一个经实证形成的信念：规模定律是 AI 进步的主要引擎。我们始终严谨分配研究资源，包括人才和算力，并衡量每项投资是否能转化为规模化模型性能。我们相信，持续且专注的研究，能够借助算力乘数的进步，使我们超越单靠规模定律所预测的速度。算力乘数使我们能够以更高算力效率，推进模型能力前沿。

预训练。我们的预训练流程是一条有纪律的工作链。研究人员提出模型架构、训练方法或数据构成方面的潜在改进，每个候选方案都先在较小规模验证，然后才获准消耗大量算力。我们为进入前沿训练任务设置了高门槛，要求有证据证明某项改进在模型规模增大时仍然成立。前沿训练任务本身，是有明确投入和严格纳入标准的计划性资本部署。虽然并非每次训练都达到研究人员的预期，但这一流程的设计，旨在随着时间推移，更一致地将研究投资转化为可预测的能力提升。

后训练。预训练产生原始模型能力。后训练则把这些能力打磨成实际效用：编写生产级代码、操作软件工具、遵循复杂多步骤指令，并代用户自主行动。这一阶段已经从轻微调整步骤，演变为我们最大的研究投资领域之一，反映了模型能力从对话助手向独立执行任务的自主智能体演进。后训练的核心，是让模型在完整、真实的任务上训练，任务复杂性反映真实专业环境的要求。我们已投入大量专有资源开发这一任务组合，其广度和真实性构成了最持久的科学优势之一。我们相信，这种优势很难从组织外部观察，因此也难以复制。

推理。模型架构与推理基础设施共同设计。AI 研究人员和推理基础设施工程师共享规划周期、汇报体系和性能目标。模型架构决策优先考虑推理经济性，因此，每一代 Claude 模型都能够比前代同时提供更强能力和更高效率。

安全研究是业务的核心

任何足够强大、能够产生我们所相信 AI 将带来的巨大益处的技术，也都会带来风险。应对这些风险，需要一整套安全研究，覆盖模型的训练、评估、解释、保护和监测方式。

Anthropic 的《负责任扩展政策》

《负责任扩展政策》描述了我们如何应对 AI 带来的灾难性风险。该政策要求我们定期发布详细风险报告，反映我们对模型整体风险水平的判断，以及我们如何减轻这些风险。各团队在每个模型发布前进行广泛测试，评估其在与灾难性风险最相关领域的能力，以及可能被滥用的程度。风险报告综合评估这些测试结果，说明已经采取的风险缓解措施，以及我们是否认为已识别风险能够被相应益处所合理化，若可以，理由是什么。作为现行版本《负责任扩展政策》的一部分，我们发布《前沿安全路线图》，详细列出在安全防护、对齐、防护措施和 AI 政策方面实现可衡量进步的计划。它在内部推动安全研发，也对外公开，让客户和监管者能够据此衡量进展。与这一方式一致，我们在模型开发中、发布前和发布后评估风险，并采取认为适当的缓解措施。过去，这些措施包括推迟新模型发布、限制初始可用范围，例如最初通过 Project Glasswing 发布 Mythos。未来，随着我们更加了解模型能力和行为，还可能采取其他措施，影响新模型开发或发布的方式与时间。我们相信，这些做法也服务于客户，因为严格防护和可预测的模型行为，已经成为选择 AI 伙伴时的决定性标准。

Claude 宪法

我们为 Claude 制定了一部宪法，描述我们希望 AI 模型是什么样、应如何行动，并将其直接用于模型训练过程。我们利用 Claude 宪法，实质性地改进前沿模型训练方式；它也是我们尝试应对开发这种新型人工智能实体时最困难问题的努力。这是一份不断演进的文件，随着开发更多模型、更加了解其运作，我们计划持续修订。研究人员发现，将高质量宪法文件与描绘对齐良好 AI 的虚构故事结合起来训练 Claude，有助于降低其失配率。我们相信，Claude 宪法也已证明具有商业价值：透明阐明我们希望 Claude 持有的价值观，能够增强客户信任。

这部宪法围绕四项优先事项指导 Claude：

• 总体上安全。避免不可逆行动，支持人类监督 AI 行为。

• 总体上合乎伦理。保持诚实和良好的道德判断，避免有害行为。

• 遵守我们的准则。遵循用户互动方面的运营标准，以及对某些危害类别的绝对禁止规定。

• 真正有帮助。提供实质性的专家级协助，为用户创造真实价值。

模型验证与训练数据

除《负责任扩展政策》要求的评估外，我们还在每个 Claude 模型发布前，通过结构化、多阶段评估计划，评估模型能力、安全行为和社会影响，包括偏见与歧视，并在公开的模型系统卡中记录部署前评估结果及其局限性。这些测试涉及输出的可靠性和准确性，包括能力与准确性基准测试、针对事实准确性和幻觉的评估、评估输出是否诚实且准确反映所依据的信息、测试智能体在长时间任务中的可靠性，以及通过对抗性红队测试，识别模型可能失败或出现非预期行为的方式。如果评估发现问题，我们会在发布前通过额外后训练、调整防护措施和重新评估加以处理，并在相应模型系统卡中记录残余局限。

Claude 模型使用来自广泛来源、模态和语言的数据训练，包括互联网上公开可用的信息、从第三方获得授权或委托制作的数据集，以及其他来源，例如由我们自己的模型生成的合成数据。我们对第三方数据来源开展尽职调查，评估质量、出处及是否适合我们的用途，并在许多情况下加入合同限制，以避免所获取的数据集中包含个人数据。我们对数据实施整理和过滤流程，旨在提高数据质量、去除重复内容，并减少接触有害内容的可能性。

我们在模型训练和部署的多个阶段，应对偏见与公平性风险。我们采用分层方式管理训练数据的代表性和多样性，数据集整理、后训练对齐、部署前评估和部署防护各自发挥作用，而不是仅依赖数据集构成。部署后，使用政策禁止将 Claude 用于歧视性决策，并要求对高风险自动化决策实施人类监督，例如影响就业、住房或法律问题的决策。随着模型能力进步，以及新风险和失效模式被识别，我们的验证、防护和监测实践也持续演进。

此外，在我们的 AI 管理体系经过独立第三方审计后，我们获得了 ISO/IEC 42001 认证。这是由国际标准化组织（ISO）与国际电工委员会（IEC）制定的国际标准，覆盖负责任开发和部署 AI 所需的风险识别、评估和缓解流程。合规文件，包括 ISO/IEC 42001 证书和 SOC 2（系统与组织控制2）报告，可通过网站的信任中心页面申请获取。我们也在部署前向外部评估者开放模型，包括美国促进超级智能创新与标准中心（CAISSI）和英国 AI 安全研究所等政府 AI 评估机构。

对齐

随着 AI 模型能力增强，确保其行为安全、可预测也更加困难。我们的对齐团队关注模型是否按预期行事，以及是否不会自行采取不受欢迎的行动。团队通过评估发现不良行为，并开发全面的安全评估，其中许多已开源。在测试或真实部署中，整个行业都观察到过失配行为，包括模型绕过网络和隔离环境限制、自行获得未被授予的权限、为实现既定目标采取非预期行动、干扰其他 AI 智能体，以及错误陈述任务是否已经完成或验证。随着模型获得更多自主性、权限，并与内部和外部系统更深度集成，这些失配行为的后果可能加重。有关风险的更多信息，请参阅“风险因素：我们的 AI 模型可能以非预期、失配或自主的方式行动，包括采取任何用户或第三方都未指示的有害行动，这可能不利于我们的声誉、品牌、业务、财务状况和经营业绩”。我们自身的内部对齐评估显示，新发布的前沿模型相较前代，展现出更好的对齐表现。

可解释性

传统软件的不良输出可以追溯到具体缺陷，而 Claude 这样的大语言模型，其内部运作更难理解。研究人员将 AI 模型描述为“生长出来，而非搭建出来”：软件开发者能够设定初始条件和部分约束，但无法完全控制某个具体输出或行为。这使 AI 的安全保证和问题诊断，比标准软件困难得多。Anthropic 被广泛认为是机制可解释性领域的领导者，这是一门研究大语言模型如何工作的科学。我们开发了数学方法，描绘模型在推理问题时如何形成并连接概念；研究它们如何体现类似心理状态和思维过程的结构；并测试如何通过直接调整内部表征来引导行为。我们将可解释性研究与其他对齐研究技术结合，在模型发布前测试不受欢迎的行为倾向。

安全防护

安全防护团队通过多种方式，降低 Claude 产生危险、有害或不良内容的风险，包括监测输入和输出的探针与分类器、针对提示注入等特定攻击途径开展训练，以及监测用户安全问题，包括鼓励有害想法的情况。当发现潜在违规时，执行措施从实时调整回答、账户警告，到严重情况下终止违规用户账户不等。持续监测、外部专家压力测试和威胁情报的发现，会反馈到政策、模型训练和检测系统中。已发现问题可通过更新检测分类器、在训练中调整奖励模型，以及修改引导模型行为的指令，也就是系统提示等措施处理。我们还保留公开报告渠道，包括负责任披露政策，以及用于测试安全防线的漏洞赏金计划。

我们观察到，能力更强的模型通常更善于识别和阻止高风险滥用。我们相信，强有力的安全措施与模型实用性并不存在天然冲突，安全可以与模型自身能力一起改善。

我们的模型发布方式

每次发布都附带详细的系统卡，涵盖能力和安全评估、外部测试者报告，以及对性能仍有限制或模型显示不良行为迹象的领域的讨论。例如，AI 在网络安全领域带来了明确且现实的风险，因为先进模型可能帮助威胁行为者实施安全入侵和漏洞利用。在研究、评估和部署实践中，减轻这些风险都是优先事项。每次模型发布之前，前沿红队都会详细分析，确定新模型是否为潜在攻击者提供了有实质意义的新能力；安全防护团队则维护专门针对网络滥用的分类器和监测系统，包括与恶意软件制作、网络钓鱼和基础设施攻击有关的提示。

我们逐案作出模型开发和部署决策，包括是否开始训练新模型。在发布前沿模型之前，我们考虑多种因素，例如相关模型及模型整体的能力和行为、安全防护与安全措施的效果，以及模型将被开放的范围。我们计划扩大测试，在预训练、后训练和内部部署等模型训练各阶段，加入更多评估。根据评估结果，我们可能推迟或暂停训练或相关研究、推迟发布，或限制模型访问，直到确信能够安全开发和部署。我们的评估也参考 CAISSI 和英国 AI 安全研究所对某些模型开展的自愿部署前评估。对于在国家安全相关领域显著推进前沿能力的部分模型，我们还向指定政府伙伴提供更广泛的早期访问，让他们能够在发布前独立评估模型能力和防护措施。

根据分析，我们不会将开发的每个模型都广泛开放；当模型能力需要谨慎对待时，我们可能限制开放，或完全不予发布。例如，2026年4月，由于 Mythos 在网络漏洞发现方面的先进能力，我们最初通过 Project Glasswing，以受限研究预览形式向特定组织提供这一前沿模型，用于网络安全应用，而没有在推出时广泛开放。后来，我们发布 Fable 5 供普遍使用，但对部分网络安全、生物和化学能力施加了安全限制。

向上竞逐

构建可靠、可信赖且安全的 AI 系统，不能只是一家 AI 公司的任务。我们的目标是推动一场向上竞逐，让 AI 开发者在系统的安全与防护上竞争，而不是在缺乏充分防护时，竞相发布越来越强大的模型。除发表大量研究外，我们尽可能开源评估，并参与 Frontier Model Forum 等组织，与其他 AI 开发者分享对安全至关重要的发现。我们也努力以身作则，塑造行业规范。2023年9月，我们发布第一版《负责任扩展政策》后，另外两家领先前沿 AI 实验室在几个月内采用了类似框架。

在此基础上，我们公开呼吁“把握前沿发展的节奏”，其含义是建立全行业标准，主要针对使用 AI 加速 AI 开发，确保 AI 能力不会比支撑它所需的安全、对齐和防护实践进步得更快。这一倡议设想前沿 AI 开发者与政府合作，并不描述我们自身的模型开发或发布时间表；后者仍由风险评估决定。如果这类标准通过政府行动或监管在全行业采用，AI 能力进步速度可能比今天更快，也可能更慢，取决于安全、对齐和防护实践与模型能力同步进步的程度。我们相信，“把握前沿发展节奏”的第一步，是独立验证对未来监管标准的遵守情况。我们已开始实施一项计划，让独立评估者与内部风险及安全团队并肩工作，在法律、保密和安全限制之内，获得广泛内部访问权限。作为这一计划的一部分，我们目前预计未来五年至少投入10亿美元，与 Accenture 合作建立外部审阅能力。该安排条款尚未最终确定，可能发生变化。我们也呼吁其他前沿 AI 开发者采用类似做法，证明行业安全承诺能够被独立验证。我们进一步支持对前沿 AI 的监管和监督，包括聚焦透明度、独立第三方审计，以及国际协调的措施，使这些实践适用于所有前沿开发者，而不是仅依赖自愿采用。

我们相信，前沿 AI 公司和政府应采取行动，增强关键基础设施抵御 AI 相关及其他网络威胁的安全性，包括：

• 提供负责任的模型访问、资金、培训和实际支持，尤其面向资源不足的关键基础设施防御人员；

• 构建可观测性和安全工具；

• 努力确保智能体身份可追溯、可问责；

• 分享持续监测的最佳实践；

• 投资于经授权的测试、私下披露，以及经过验证的漏洞修复；以及

• 与政府、安全伙伴和开源维护者分享工具、行动手册及威胁评估。

我们相信，通过修复最危险的薄弱环节、验证修复效果，并分享有效做法，前沿 AI 公司与政府能够将今天的 AI 进步，转化为惠及所有人的持久安全改善。我们已通过 Project Glasswing，承诺为网络防御相关项目投入最高1亿美元，并预计随着时间推移，投入更多重大资源，增强 AI 系统及依赖这些系统的关键基础设施的安全性。任何此类未来投资的范围、时间和金额，均尚未最终确定，仍可能因商业、监管和其他考量变化；也无法保证这些举措能实现预期效果。

我们自身的发展轨迹表明，商业成功与认真承担安全承诺并不矛盾。我们构建了历史上增长最快的业务之一，同时在每个阶段都将安全作为核心优先事项。

我们对公共利益的承诺

我们创立 Anthropic，基于这样的信念：人类历史上最具变革性的技术，要求非同寻常的责任感，而这种责任远远超出构建安全系统。我们的公益宗旨，是负责任地开发和维护先进 AI，使其长期造福人类；在这一使命中，安全处于工作的中心。强大 AI 可以带来巨大益处，但前提是开发和部署过程中严格关注风险。有时，如果判断尚无法安全部署，这可能要求我们暂停推出自己能力最强的系统。这也意味着积极确保 AI 的益处惠及所有人，让人们所依赖的组织和社区得到增强，并且不把人类最困难的问题，留给市场力量独自解决。

实现这一使命，需要了解 AI 实际如何被使用，以及它如何重塑社会。社会影响团队构建保护隐私的工具，研究 Claude 在现实中的大规模使用：考察学生、教育者和劳动者如何使用模型，其价值观如何体现在日常对话中，以及用户对 AI 未来抱有哪些希望和担忧。这包括一项我们认为是同类中规模最大的多语言定性研究，超过80,000人深入分享了他们如何看待 AI 塑造自己的生活。经济学团队把这一工作扩展到劳动力市场，定期发布数据报告和完全开放的数据集，即 Anthropic Economic Index，说明 Claude 在不同岗位、行业和地区的使用情况，同时建立未来潜在经济情景模型，使劳动者、雇主、政策制定者和独立研究人员能够根据证据与严谨建模作出决策。为了深化并扩大这项工作的影响，我们成立了 Anthropic Institute，致力于向外部伙伴和公众分享 Anthropic 各部门的研究与内部数据，共同应对强大 AI 带来的最大问题。

我们对公共利益的承诺，也体现在自身资源的配置方式上。作为公益举措的一部分，我们打算将相当一部分资源，用于确保前沿 AI 安全，并使其益处得到广泛分享。这可能包括向非营利组织、研究机构或其他团体捐助，支持它们处理 AI 能够产生最大积极影响的问题；也包括让原本无法使用 Claude 的社区、教育者和公共机构能够获得服务的项目。我们相信，如何分配资源，与如何构建模型的具体做法一样，都是使命的体现。

作为这些举措的一部分，我们已向 Anthropic Public Benefit Fund 捐出846,840,960股 N 类普通股，约占截至2026年6月30日完全稀释后股份的5%，假设 Amazon 票据全部转换。该基金是我们的全资子公司，专门服务于公司宗旨。我们将这次发行称为“首次公益发行”。随着创造的价值增长，我们希望公共利益也能实质性地分享增长。为此，董事会批准了一套与未来股价上涨挂钩的追加捐赠框架。在本次发行之后，每当股价较上一次股价里程碑上涨50%，董事会可酌情向 Anthropic Public Benefit Fund 或其他指定对象发行 N 类普通股，最高额外相当于届时已发行股份，加上期权、限制性股票单位和其他可转换证券对应股份，以及该基金持有股份的2%；初始基准为首次公开募股价格。只有在过去连续120个交易日中，收盘价至少有90天超过适用门槛，而且发行前10个交易日的平均收盘价也高于该门槛，才算达到股价里程碑。虽然董事会已批准这一框架，但任何未来捐赠仍由董事会酌情决定。捐赠给 Anthropic Public Benefit Fund 的股份，包括首次公益发行的股份，可以转让或捐给第三方，也可通过注册公开发行或私募交易出售，以推进公益举措。在董事会批准该实体的具体治理结构之前，基金的配置和分配由董事会决定；此后，决策权预计将转交按照该结构运作的基金指定管理者。初始管理者为 Dario Amodei、Daniela Amodei、Jack Clark 和 Neil “Buddy” Shah 博士。首次公益发行和追加股份捐赠框架，是我们计划追求公司宗旨的方式之一，但并非唯一方式。除这些股权捐赠之外，我们预计还将投入额外资源，并作出其他业务和运营决策，以推进公司宗旨。

此外，我们保留员工捐赠配捐计划。员工可以承诺将相当一部分股权奖励，或等值现金收益，捐给捐赠人建议基金或其他非营利组织，我们则以 N 类普通股进行配捐。正如公司宗旨界定了我们作为组织如何安排工作，配捐计划也体现了员工的对应承诺：将通过这些工作创造的个人财务价值，投入公共利益。我们认为，配捐计划是公司宗旨的有意义表达，也反映了定义我们文化的价值观。

最后，每位联合创始人都已承诺，将各自持有的 Anthropic 股份的80%用于慈善事业。这独立于我们的配捐计划，也不符合该计划的配捐资格。关于这些承诺及相关风险的更多信息，请参阅“风险因素：与持有我们的 A 类普通股相关的风险”一节。

竞争

我们的业务在多个维度面临竞争，竞争者包括：

模型开发商

我们面临来自为第三方软件开发者和企业构建前沿模型的公司的直接竞争，包括 OpenAI 和 Google，也包括投入资金以达到前沿的大型、资本充足的科技公司。这些组织资本雄厚，拥有大量财务资源、庞大的现有客户群，并能够将模型集成到直接向企业销售的第一方应用中。尽管这些竞争者已经建立了重要市场地位，我们相信，主要聚焦企业、能够保持并定义前沿、拥有优秀研究人才，以及高效发挥算力投资价值，使我们在重视模型质量、安全和可靠性的客户中处于有利位置。

我们还面临更广泛模型提供者的竞争，包括大型公司、专业 AI 实验室，以及国家行为主体、国际和国内研究组织发布的越来越多开放权重或开源模型，后者共享权重、训练数据和代码。虽然这些模型往往将成本效率置于最高智能水平之前，我们相信，我们的前沿模型在广泛工作负载中都非常有效且高效，从日常知识任务到客户最重要的问题。我们相信，我们在竞争中处于有利位置，因为既能为要求最高智能的问题提供能力最强的模型，也能高效运用模型完成日常工作，以更低成本交付高质量结果。

第一方应用提供商

作为平台公司，我们主要专注于构建基础，使其他公司和软件开发者能够在其上创造由强大 AI 驱动的产品和服务。不过，随着我们继续开发自己的第一方应用，在某些类别中，我们可能不时与企业软件和应用公司竞争。

现状

除了直接竞争，Claude 普及的一个障碍，是组织内部对变化的天然抵触。许多企业拥有根深蒂固的旧系统、既定工作流程，以及经过多年完善的组织流程。采用 Claude 这样的前沿 AI 能力，往往需要大量变革管理，包括员工再培训、流程重设计、内部政策制定，以及企业文化转变。这些工作可能带来摩擦、成本和感知风险，推迟甚至阻止采用。尤其在高度监管或厌恶风险的行业，人们认为重大变革的下行风险往往超过潜在收益，决策者可能默认维持现状。

我们相信，所在市场的主要竞争因素包括：

• 作为公司，保持专注和使命唯一性的能力；

• 保持并持续扩展智能前沿的能力；

• 持续招聘和留住世界一流研究人才的能力；

• 持续专注于安全、可靠且可信赖的智能；

• 获得训练和部署 AI 模型所必需算力的能力，这可能受到供应约束、容量限制或第三方供应商分配决策的影响；

• 提高模型训练和部署效率的能力；

• 以可接受条款获得融资的能力；

• 整合研究、产品和市场拓展方式的能力，确保持续构建服务客户的模型和应用，并创造收入，为保持前沿所需的投资提供资金；

• 持续维护与基础设施供应商和分销伙伴合作关系的能力；

• 吸引和留住在 Claude Platform 上构建产品的客户的能力；

• 吸引新客户、留住现有客户，并扩大对现有客户销售的能力；

• 持续构建能够预见市场需求的应用的能力；以及

• 应对竞争格局变化的能力，包括竞争者或客户之间的整合，以及竞争者之间的战略合作。

我们相信，我们在上述因素上具有竞争优势，并在 AI 前沿处于独特位置。

知识产权

知识产权是业务的重要组成部分，有助于维持竞争地位。为确立并保护专有技术权利，我们综合依靠商业秘密、著作权、专利和商标法律，以及保密协议、许可和知识产权转让协议等合同限制。

我们通过内部和外部控制，管理对知识产权和机密信息的访问。最关键知识产权的访问受到严格控制，只有部分员工能够查看或修改这些系统。我们要求员工、承包商、顾问和其他第三方签订保密与专有权利协议，控制对专有信息的访问并维持其保密性，保护财产权利。

作为更广泛知识产权战略的一部分，我们投资开展了覆盖业务相关技术的专利计划。截至2026年9月30日，我们持有40项已授权美国专利，另有67项美国专利申请待审，包括32项正式申请和35项临时申请；在其他司法管辖区持有26项已授权专利，另有12项申请待审。我们持续审视开发工作，评估是否形成新的知识产权，以及是否具有可专利性。

除专利计划外，我们还持续开展商标和服务标志注册，在认为适当且具有成本效益的范围内，于美国及其他国家注册品牌名称、产品名称、标语和标识。截至2026年9月30日，我们在美国持有29项注册商标，另有11项申请待审；在其他司法管辖区持有237项注册商标，另有261项申请待审。

在认为有益且具有成本效益的范围内，我们打算寻求进一步的知识产权保护。知识产权法律、我们的程序和限制，只能提供有限保护，任何知识产权都可能受到挑战、被宣告无效、被绕过、被侵犯、被盗用或遭到其他侵害。更多信息请参阅“风险因素：如果我们无法充分保护知识产权，竞争地位可能受损，并可能失去有价值的资产、收入减少，或为保护权利承担昂贵诉讼，从而不利于业务、财务状况和经营业绩”。

政府监管

我们受到各司法管辖区及政府机构法律法规的约束，影响经营以及模型、平台和应用的提供。我们过去已经、并预计未来仍将受到政府机构就这些法律法规开展的询问、调查及传票要求。我们相信，负责任地发展 AI，需要周全的治理，因此积极支持政府和监管机构建立促进安全、有益 AI 的框架。公司成立的前提，就是 AI 系统开发必须将安全和社会益处置于中心，我们相信，设计良好的监管能够在全行业强化这些价值观。由于前沿 AI 开发是相对新生且快速演进的领域，今天已有的法律、法规和标准，未必是在考虑这些技术的情况下制定的。我们已主动与美国及国际上的立法者、监管者和其他利益相关方交流，推动我们认为有利于社会、客户和经济长期健康的监管框架，并打算继续这样做。例如，我们与 CAISSI 签订协议，承诺在模型公开发布前后提供访问权限，用于测试和评估；同意按照与 CAISSI 的协议，向英国 AI 安全研究所提供模型访问以开展部署前测试；并公开支持加利福尼亚州《前沿人工智能透明度法案》（SB 53）。

作为一家 AI 科技公司，我们在多个司法管辖区受到快速演进、日益复杂的法律、法规和政府审查约束。随着世界各国政府建立应对 AI 开发、部署和安全的框架，新的法律、规则、法规，以及对现行法律法规的修改，不断被通过、实施和解释。影响业务的主要监管领域，包括 AI 相关监管、数据隐私和安全、出口管制与贸易监管，以及知识产权、就业与劳动、竞争与反垄断、消费者保护和税务等其他事项。

以下讨论涉及影响业务的最重要监管领域。

AI 相关监管

美国和其他国家的政府及监管机构，已提出、制定或正在考虑涉及 AI 模型开发与部署、数据使用、隐私、数据保护、透明度、安全、消费者保护、内容生成、知识产权、网络安全、出口管制和竞争的立法、法规及指引。例如，在美国，AI 监管正在联邦和州两级发展。美国国家标准与技术研究院制定了 AI 风险管理框架，目前属于自愿采用，但可能为未来强制要求提供参考或影响其形成。联邦贸易委员会（FTC）和许多州总检察长，正通过解释联邦和州消费者保护、隐私及安全法律，对在线数据的收集、使用、传播、其他处理和安全施加标准。多个州已制定或正在考虑 AI 相关立法。例如，2026年9月24日，纽约州和新泽西州总检察长，与其他州和属地总检察长组成的联盟一起，致函美国参众两院领导层，敦促国会为前沿 AI 制定全面的联邦立法和安全规程。在欧盟，《欧盟人工智能法案》建立了基于风险的框架，按潜在风险等级对 AI 系统分类。通用 AI 模型承担透明度、技术文档、遵守欧盟著作权规定和公布训练数据摘要等义务；具有系统性风险的模型还须承担模型评估、系统性风险缓解、严重事件报告和网络安全保护等额外义务。高风险系统必须满足风险管理、数据治理、文档、透明度、人类监督、准确性、稳健性和网络安全要求。任何实际或被认为存在的不合规，都可能导致监管调查、执法及其他行动、重大罚款、诉讼、声誉受损、客户信任流失，以及产品或服务的可用性或性能中断；要求对现有产品或服务作出不利修改；并推迟未来产品或服务推出，从而对业务产生不利影响。

我们呼吁对前沿 AI 开发实施监管和监督，包括主要针对利用 AI 加速 AI 开发的标准，使安全、对齐和防护实践与能力成比例地进步。我们也提议与美国政府及其他前沿 AI 开发者合作，制定安全和评估标准。如果我们支持的某些方法被采用，可能增加合规负担，限制产品开发或部署灵活性，影响新模型开发或发布的方式与时间，或以其他方式减缓增长。

数据隐私与安全

我们收集、存储、传输并以其他方式处理各种数据，包括个人信息，因此受到众多联邦、州、地方及外国法律法规的约束，涉及隐私、数据保护、安全、数据本地化，以及数据收集、使用、传输和其他处理。在美国，这包括《加利福尼亚消费者隐私法》等全面的州隐私法，要求我们履行多项义务，例如提供具体隐私披露，赋予隐私权利，包括选择退出某些个人信息处理、出售或分享的能力，并扩大消费者对个人信息的权利。在联邦层面，FTC 和许多州总检察长，正解释联邦及州消费者保护、隐私和安全法律，对在线数据收集、使用、传播、其他处理及安全施加标准，其中一些可能相互不一致。在美国以外，欧盟、英国以及我们经营所在的其他许多司法管辖区，也已制定影响业务的类似法律法规。例如，欧盟和英国的《通用数据保护条例》，对个人数据处理施加严格要求。欧盟《数字服务法》对在线平台提出要求，《数据法》则引入数据切换和共享规则。在安全方面，欧盟《网络与信息安全指令》要求开展风险管理和事件报告。这些法律法规可能存在不同解释，也可能与其他法律体系的义务冲突，例如美国关于政府访问数据的法律。遵守这些法律法规，需要在技术和组织措施上进行重大投资，而且规定经常变化、解释不断演进。任何实际或被认为存在的不合规，都可能导致监管调查、执法行动、重大罚款、诉讼、声誉受损、客户信任流失、模型平台和应用的可用性或性能中断、被要求对现有产品作出不利修改，以及未来产品推出延迟，从而不利于业务。

出口管制与贸易监管

作为一家全球公司，我们跨境提供模型、平台和应用，受到国际条约、出口管制、经济与贸易制裁法、海关规定，以及世界各地贸易规则等法律法规约束。这些管制在不同国家的范围、性质和严重程度差异很大，也可能频繁变化。相关法律、规则和法规，可能推迟模型、平台和应用推出，或通过限制我们在某些地方、与某些实体及个人开展业务的能力，影响竞争力。例如，美国商务部持续收紧出口管制，并将企业加入实体清单；该清单所列外国主体，在接收某些物项时受到特定许可要求约束。为服务这些主体或与其开展其他业务而取得必要许可，可能限制我们与某些潜在客户做生意的能力。

这些限制已经直接影响产品。例如，2026年6月，美国商务部对 Fable 5 和 Mythos 5 模型施加了全球范围的出口限制。我们与美国政府及行业伙伴合作，更新安全防护，并在美国政府解除限制后，重新部署了 Fable 5 和 Mythos 5。如果未来再度施加类似限制，可能限制我们招聘人才、充分利用现有员工、持续改进模型，以及在国际市场提供产品的能力。更多信息请参阅“风险因素：政府贸易管制，包括进出口管制、制裁、海关要求及相关制度，可能使我们承担责任、失去签约资格，或限制在某些市场的竞争能力”。此外，针对 AI 加速器和算力的出口管制或其他贸易限制，其范围或适用方式变化，可能影响我们获得开发和部署模型、平台与应用所需基础设施的能力。由于这是一个新兴技术领域，各国政府仍在完善，并可能扩大针对 AI 模型及相关技术的出口管制和其他贸易限制。这些限制性政府行动，以及其他政府可能针对美国公司采取的类似措施，都可能限制我们在全球开展业务的能力。

其他监管

除上述具体监管领域外，我们还受到影响业务的多种其他法律法规约束，包括管理专利、商标和商业秘密的知识产权法律。AI 技术专利格局不断演进，可能带来侵权索赔风险，也使创新成果能否获得专利保护存在不确定性。我们也可能受到不断变化的著作权制度约束。此外，就业和劳动法规定工资、员工分类、工作条件、福利、反歧视、工作场所安全和解雇要求，劳动者分类错误和标准变化，可能造成重大责任及劳动力成本上升。美国、欧盟和其他司法管辖区的竞争及反垄断法，禁止反竞争行为；监管机构对科技公司市场支配地位、收购和 AI 系统加强审查，可能导致调查、执法行动、重大罚款，或要求改变商业实践。消费者保护法也可能适用，禁止不公平或欺骗性行为，并可能要求披露 AI 系统、质量与安全标准，保护消费者免受不公平行为侵害，违规可能导致执法行动和罚款。我们还在多个司法管辖区面临复杂且不断演进的税务义务，包括所得税、销售税、增值税和其他税种；税务机关可能不认同我们的立场，国际税务变化也可能影响实际税率。我们同时受到反腐败、反贿赂、反洗钱、环境、无障碍、广告和政府采购法规约束。我们的医疗和生命科学产品，以及客户在这些领域使用模型、平台和应用，也可能受到药品、生物制品和医疗器械法律法规约束，包括美国食品药品监督管理局及类似非美国机构执行的规定，以及医疗欺诈与滥用法律、包括 HIPAA 在内的健康信息隐私与安全法律，和管理行医及医疗领域 AI 使用的法律。未能遵守可能导致执法行动、罚款、处罚、诉讼、声誉受损和运营限制，从而不利于业务；不断演进的监管格局，也使未来合规要求存在重大不确定性。

关于政府监管相关风险的更多信息，请参阅以下各节：“风险因素：我们的业务受到不断演进且不确定的监管和政治环境影响，这可能增加成本、限制运营，或不利于模型、平台和应用的需求”；“风险因素：我们受到有关隐私和数据保护的复杂且不断演进的法律、法规和其他法律义务约束，任何实际或被认为未能遵守的情况，都可能不利于业务、财务状况和经营业绩”；“风险因素：政府贸易管制，包括进出口管制、制裁、海关要求及相关制度，可能使我们承担责任、失去签约资格，或限制在某些市场的竞争能力”；以及“业务：法律程序：其他事项”。

设施

我们的总部位于加利福尼亚州旧金山，在欧洲和亚太地区也设有国际办公室。我们相信，目前办公设施足以满足现有需求；如有需要，也能够获得适当的额外或替代空间，以支持运营。

我们还在美国租赁数据中心，并承诺投入数十亿美元扩大美国计算基础设施。我们也已在澳大利亚和加拿大签署数据中心容量租约，并正在美国以外的其他司法管辖区寻求容量。我们持续评估未来数据中心的新地点，包括美国国内和海外。

法律程序

我们目前涉及、或未来可能涉及正常经营过程中产生的法律程序和索赔，包括知识产权纠纷、法律或监管制度合规、政府批准和授权、劳动与就业、反歧视、商业纠纷、竞争、数据隐私、客户投诉，以及与技术、产品和服务有关的其他事项。此外，第三方可能不时通过信函和其他通信形式向我们提出索赔。有关我们涉及的法律程序和其他索赔的更多信息，请参阅本招股说明书其他部分所载合并财务报表附注13中的“法律事项”一节。

未来，为保护我们自身或合作伙伴，或确立和主张权利，可能有必要或有理由开展诉讼。任何当前或未来法律程序或诉讼的结果，都无法确定预测；无论结果如何，辩护及和解成本、管理资源分散和其他因素，都可能使这些程序或诉讼对我们产生不利影响。

知识产权事项

我们过去曾经、目前正在、未来也可能涉及与涉嫌侵犯著作权和其他知识产权有关的法律程序。在日常经营中，我们也会收到其他自称知识产权权利人的函件，主张可能存在侵犯相关知识产权的行为。

一系列原告已在联邦和国际法院对我们提起诉讼，声称我们使用受著作权保护的材料训练模型构成侵权。例如，2024年8月，一群作者在 Bartz 案中起诉我们，主张我们侵犯了受著作权保护的书籍。具体而言，集体诉讼原告声称，在构建和运行模型的过程中，我们非法复制了由这些作者控制的受著作权保护的作品。虽然我们否认任何不当行为指控，但在2025年9月，我们与原告达成15亿美元和解协议，以解决该案；地区法院已于2026年7月批准该协议。

在每一项诉讼中，我们都认为自己拥有充分的抗辩理由，并否认任何不当行为指控。相关法律程序可能由于个别及合计的辩护与和解成本、管理资源分散及其他因素，对我们产生不利影响。

其他事项

2026年2月，针对我们公开声明技术不应被用于大规模国内监控或全自主武器的立场，美国总统表示，他已指示所有联邦行政机构停止使用我们的技术。同时，战争部长指示战争部将 Anthropic 指定为“国家安全供应链风险”，并表示“即刻生效，任何与美国军方开展业务的承包商、供应商或合作伙伴，都不得与我们开展任何商业活动”。2026年3月4日，战争部向我们发出两封信，一封依据《美国法典》第10编第3252条，另一封依据 FASCSA 第4713条，声称我们的模型、平台和应用构成供应链风险。上述行动在本文中被定义为“被诉行动”。我们在 Anthropic PBC 诉战争部等案的加利福尼亚北区联邦地区法院程序，以及同名案件的哥伦比亚特区巡回上诉法院程序中，积极挑战这些行动。我们首先取得加利福尼亚北区联邦地区法院命令，初步禁止执行战争部指令及依据第3252条作出的供应链风险认定，并初步禁止其他被告机构在诉讼最终解决前实施总统指令；随后于2026年8月27日，又取得该法院命令，在很大程度上支持我们请求的简易判决。法院裁定，被诉行动是旨在惩罚受美国宪法第一修正案保护的言论的报复行为，并侵犯了我们在第五修正案正当程序条款下的权利。法院还认为，战争部长的行动，尤其是涉及《美国法典》第10编第3252条的行动，超越法定权限、违反法律，且属武断和反复无常，因此违反《行政程序法》。法院作出了主要对我们有利的终局判决。被告已就初步禁令提交上诉通知。不过，哥伦比亚特区巡回上诉法院驳回了我们的请求，即在实体审查期间暂停执行战争部长依据第4713条将我们认定为供应链风险的决定。2026年9月25日，该巡回上诉法院以2比1的分歧裁决，驳回我们的审查申请，认定战争部依据第4713条作出的供应链风险认定适当，且未侵犯我们在第一修正案和第五修正案正当程序条款下的权利。我们已申请全院复审，请求哥伦比亚特区巡回上诉法院全体法官审查合议庭决定。我们无法预测这些诉讼的最终结果。虽然我们继续与政府机构合作，但无法确定诉讼解决是否会不利于我们向政府机构，以及向美国政府销售产品和服务的其他客户提供产品的能力，进而不利于业务、财务状况和经营业绩。

治理结构

我们的治理结构及其目标

我们新颖的资本及公司治理结构经过精心设计，与其他上市公司的结构有显著不同。我们致力于帮助人类安全迈入一个变革性 AI 对广泛的人类活动产生巨大、且可能具有决定性影响的时代。作为公益公司（PBC）运营，使我们的董事会拥有必要的裁量空间，以平衡股东的经济利益、受到我们行为重大影响的人士的最佳利益，以及我们的公司宗旨。此外，在财务上不存在利害关系的长期利益信托（LTBT）通常有权选举和罢免董事会核定席位中的过半数董事，其设计旨在为恰当地实现这种平衡提供激励和洞见。我们还相信，我们的七位联合创始人特别适合担当我们使命的守护者。

公益公司

我们依据特拉华州法律注册为公益公司，这一结构使我们能够践行对 AI 安全和责任的承诺。公益公司是一类旨在创造公共利益并以负责任、可持续的方式运营的公司。作为公益公司，我们必须平衡：(i)股东的经济利益；(ii)受到我们行为重大影响的人士的最佳利益；以及(iii)公司宗旨。这要求董事会在考虑股东经济利益的同时，权衡多项因素，包括决策所涉及的长期及短期外部性。迄今，我们发现 AI 的安全与社会效益、以及对所有主要利益相关者群体最佳利益的考量，通常与我们的长期商业成功和股东的长期经济利益相一致。不过，作为公益公司，我们可能作出我们认为恰当平衡了股东经济利益、受到我们行为重大影响的人士的最佳利益及公司宗旨的决定，但这些决定可能对我们的短期、中期或长期业务表现或 A 类普通股的市场价格造成负面影响。解释特拉华州法律下适用于公益公司的平衡要求的司法判例有限，因此，法院将如何看待我们的董事对这些潜在冲突利益的平衡，存在不确定性。有关这些风险的讨论，参见“风险因素：我们关注作为公益公司的本公司的长期最佳利益，而董事有义务平衡股东的经济利益、受到我们行为重大影响的利益相关者的最佳利益及公司宗旨；这可能与短期、中期或长期财务利益及业务表现相冲突，从而对我们的 A 类普通股价值产生负面影响”，以及“风险因素：作为特拉华州公益公司，我们可能面临更多有关董事会平衡股东经济利益、受到我们行为重大影响的人士的最佳利益及公司宗旨之义务的诉讼，此类诉讼的发生可能对我们的业务、财务状况及经营业绩产生不利影响”。

在衡量我们的公益表现时，董事会将考虑五大使命支柱所列目标：解决 AI 安全的技术问题；使 AI 安全成为由法律保障的普遍实践；使 AI 加强民主和全球稳定；使 AI 扩大繁荣与人类福祉；以及使每个人都能分享 AI 的益处。我们也可能回应客户、合作伙伴、员工及其他不时确定的利益相关者群体的额外利益。我们经修订及重述的公司注册证书和经修订及重述的公司章程均不会要求我们根据客观的第三方标准衡量公益表现，董事会将负责制定并监督用于衡量我们相对于上述目标的公益表现的标准。我们目前预计，这些目标和标准将具有定性性质，且可能随着业务增长及我们对公益影响的认识发展而不断演变。

按照《特拉华州普通公司法》（DGCL）第366(b)条的要求，我们将至少每两年向股东提供一份声明，评估我们对公司宗旨以及受到我们行为重大影响的人士最佳利益的促进情况。声明将列明我们的目标及标准，并说明我们已采取的行动。我们拟通过网站向股东和公众提供该声明。我们还预计，通过继续在网站发布有关我们的工作及其影响的循证研究，展示我们朝这些目标迈进的进展。

长期利益信托

我们设立了长期利益信托，其设计旨在确保我们以负责任的方式管理公司，平衡作为公益公司的三重目标：(i)股东的经济利益；(ii)受到我们行为重大影响的人士的最佳利益；以及(iii)公司宗旨。长期利益信托依据特拉华州法律以普通法“非慈善目的信托”的形式设立，并受《长期利益信托经修订及重述的信托协议》（“信托协议”）管辖。长期利益信托旨在作为独立的受托人机构运作，受托人具备 AI 安全、国家安全、公共政策及社会企业方面的专业知识。长期利益信托的安排旨在最大限度减少该信托及受托人与我们财务表现之间的利益关联，并赋予受托人足够的独立性，以确保我们恰当地实现上述平衡。

通过一种特殊类别的普通股，即 T 类普通股，长期利益信托通常有权选举和罢免 T 类董事，这些董事合计将占董事会核定席位的过半数。T 类普通股不享有经济权利。

有关我们业务和事务的决定由董事会作出。尽管长期利益信托通过通常享有的选举和罢免 T 类董事的权力，对董事会具有重大影响，但长期利益信托及受托人均不拥有公司日常管理或战略制定方面的决策权。长期利益信托的职责是遴选有能力负责任地平衡我们作为公益公司之三重目标的董事，并通过建议和指导支持管理层决策。依据特拉华州法律，某些行动，如合并、联合或出售全部或实质上全部资产，将需要董事会批准，而董事会中的过半数董事由长期利益信托选举产生。

董事的选举与罢免

作为 T 类普通股的唯一持有人，长期利益信托通常有权选举和罢免 T 类董事，这些董事合计将占董事会核定席位的过半数。我们的 T 类普通股不会就由 A 类普通股及 F 类普通股持有人选举产生的董事之选举或罢免进行表决，该等董事将仅由 A 类普通股及 F 类普通股持有人共同投票选举或罢免。关于目前为 T 类董事及在本次发行完成时将成为 T 类董事的董事会成员，参见“管理层：董事会”一节。

在提名或罢免董事之前，提名方必须至少提前30天通知我们的提名与治理委员会（NGC），该通知期限可由 NGC 自行决定豁免。本次发行完成后，NGC 将由一名 T 类董事及两名非 T 类董事组成，并以多数票作出决定。

对于其中一个 T 类董事席位（“指定 T 类董事”），长期利益信托提名该董事、无因罢免该董事或更改被指定为指定 T 类董事的人选的权力，须获得 NGC 同意。如果 NGC 在收到通知后15天内未同意该提名、罢免或指定变更，除非长期利益信托选择撤回通知，否则该事项将提交 E 类普通股持有人表决。如果提交 E 类普通股持有人表决，长期利益信托的提案须获得 E 类普通股所投票数的过半数批准（法定出席人数要求为已发行在外 E 类普通股的过半数）。长期利益信托可在进行此类表决之前随时撤回任何提名、罢免或指定变更通知。任何 T 类董事，包括指定 T 类董事，均可因故被罢免；是否存在该等事由将依据特拉华州法律确定，无须获得 NGC 同意或 E 类普通股持有人批准；但长期利益信托及创始人有限责任公司（Founder LLC）各自已同意，在实施任何因故罢免董事之前，提前30个日历日通知另一股东及 NGC。

长期利益信托及 T 类普通股的变更

长期利益信托的条款及 T 类普通股的权利可按下列方式修订（其中任何一种均称为“信托修订门槛”）：

• 如受托人投票支持此类修订，须获得董事会核定席位的80%及当时在任受托人的80%批准（两种情形均向上或向下舍入至最接近的整数，恰好为0.5时向上舍入）；

• 如 F 类普通股仍发行在外且受托人不投票支持此类修订：

◦ 在本次发行完成三周年之前，须获得以下批准：(i)依据持续创始人一致批准行事的 F 类普通股；(ii) E 类普通股所投票数的过半数（法定出席人数要求为已发行在外 E 类普通股的40%）；以及(iii)已发行在外 A 类普通股所投票数的过半数（法定出席人数要求为已发行在外 A 类普通股的过半数）；或

◦ 在任何时候，须获得以下批准：(i)依据66 2/3%的持续创始人（向上舍入至最接近的整数）作出的决定行事的 F 类普通股；(ii) E 类普通股所投票数的75%（法定出席人数要求为已发行在外 E 类普通股的过半数）；以及(iii) A 类普通股所投票数的过半数（法定出席人数要求为已发行在外 A 类普通股的过半数）；或

• 如已无 F 类普通股发行在外，且受托人不投票支持此类修订，须获得已发行在外 A 类普通股的85%批准。

此外，经达到上述长期利益信托条款或 T 类普通股权利修订门槛的人士批准，我们可不支付任何对价赎回 T 类普通股。

长期利益信托的受托人

长期利益信托由五名受托人管理。受托人有权通过当时在任受托人的多数票任命受托人，并通过核定受托人总数的多数票，或通过其他当时在任受托人的一致批准及 NGC 的批准，罢免受托人；但长期利益信托在实施任何此类任命或罢免之前，须至少提前30天向 NGC 发出书面通知。该通知期限可由 NGC 自行决定豁免。如果受托人存在导致其失去资格的行为，且罢免最有利于实现长期利益信托的目的，则信托协议指定有权执行该协议的人士可提出申请，由特拉华州衡平法院下令罢免该受托人。受托人的任期为一年，连任次数不受限制。受托人的遴选依据为其在与长期利益信托宗旨相关领域的专业知识，包括 AI 安全、国家安全、公共政策、社会企业及相关领域。在迄今的实际操作中，受托人与公司高管在寻找、面试和遴选受托人方面密切合作。在五个核定受托人席位中，目前有一个空缺。

Neil “Buddy” Shah 博士自2023年6月起担任长期利益信托受托人及主席。Shah 博士还将担任 Anthropic 公益基金的初始管理人。Shah 博士自2022年6月起担任 Clinton Health Access Initiative（“CHAI”）首席执行官，该机构是一家致力于改善中低收入国家医疗服务可及性的全球卫生组织。加入 CHAI 之前，Shah 博士曾担任 GiveWell 的董事总经理，该非营利组织致力于将慈善资金引导至具有成本效益的全球卫生及发展项目；在此之前，他是全球咨询、数据分析与研究机构 IDinsight 的联合创始人及首席执行官。他拥有哈佛大学经济学文学学士学位、Albert Einstein College of Medicine 侧重全球卫生政策的医学博士学位，以及哈佛大学肯尼迪政府学院国际发展公共管理硕士学位。

Shah 博士获选担任受托人，是因为他在全球卫生、影响衡量及社会企业方面具备专业知识，并拥有评估大型项目长期社会影响的经验。

Richard Fontaine 自2025年4月起担任受托人。Fontaine 先生自2019年2月起担任跨党派国家安全研究机构 Center for a New American Security（“CNAS”）的首席执行官，此前于2012年至2019年任 CNAS 总裁，并于2009年至2012年任高级研究员。Fontaine 先生同时担任三边委员会北美组执行主任，自2019年7月起担任该职。加入 CNAS 和三边委员会之前，Fontaine 先生曾担任参议员 John McCain 的外交政策顾问，包括担任 McCain 2008年总统竞选活动顾问，以及随后担任参议院军事委员会少数党副幕僚主任。他还曾担任国家安全委员会近东事务副主任，并曾在美国国务院及参议院外交关系委员会幕僚团队任职。Fontaine 先生拥有杜兰大学国际关系文学学士学位，以及约翰斯·霍普金斯大学高级国际研究学院国际事务文学硕士学位。

Fontaine 先生获选担任受托人，是因为他在外交政策及国家安全方面拥有丰富的背景，他将应对 AI 能力与地缘政治风险之间日益增多的交叉问题。

Ben S. Bernanke 博士自2026年6月起担任受托人。自2014年起，Bernanke 博士一直是公共政策研究机构布鲁金斯学会经济研究领域的杰出研究员。Bernanke 博士于2006年2月至2014年1月担任美联储理事会主席，先后由 George W. Bush 总统及 Barack Obama 总统任命。在担任美联储主席之前，Bernanke 博士曾任总统经济顾问委员会主席及美联储理事会成员。进入政府任职之前，Bernanke 博士是普林斯顿大学经济学及公共事务教授，也曾担任该校经济系主任。离开政府后，Bernanke 博士曾任全球固定收益投资管理公司 Pacific Investment Management Company 全球顾问委员会主席及高级顾问。Bernanke 博士拥有哈佛大学经济学文学学士学位及麻省理工学院经济学博士学位。Bernanke 博士于2022年获诺贝尔经济学奖。

Bernanke 博士获选担任受托人，是因为他在宏观经济学、金融体系及机构治理方面具备专业知识，并拥有在系统性风险与不确定性时期监督大型、影响重大的机构的经验。

Christopher Stubbs 博士自2026年10月起担任受托人。Stubbs 博士是哈佛大学 Samuel C. Moncher 物理学及天文学讲席教授，自2003年起在该校任教。在哈佛大学，他于2024年至2026年担任文理学院 AI 高级顾问，2018年至2024年任文理学院科学学部院长，2007年至2010年任物理系主任。加入哈佛大学之前，他曾在加州大学圣巴巴拉分校和华盛顿大学任教。作为高红移超新星搜索团队成员，Stubbs 博士参与了宇宙加速膨胀的发现，他与同事凭借这项工作获得格鲁伯宇宙学奖及基础物理学突破奖。他还曾担任 Vera C. Rubin 天文台首任项目科学家。Stubbs 博士是 JASON 的成员，该独立科学家小组为美国政府提供国家安全事务咨询。他拥有弗吉尼亚大学物理学理学学士学位和华盛顿大学物理学博士学位。

Stubbs 博士获选担任受托人，是因为他在实验物理学以及 AI 在科学和教育中的应用方面具备专业知识，并拥有领导横跨学术界、政府和国家实验室的科学项目的经验。

与长期利益信托及其受托人的某些关系和交易

我们向持有全部 T 类普通股的长期利益信托提供资金，支持其运作及受托人薪酬。在截至2023年、2024年及2025年12月31日的年度，我们向长期利益信托分别支付2,716,750美元、0美元及906,089美元。在截至2026年9月30日的九个月内，我们向长期利益信托支付8,425,213美元。长期利益信托作为合并可变利益实体（“VIE”）在我们的资产负债表中入账（参见本招股说明书其他部分所载合并财务报表附注1）。

信托协议将受托人薪酬限定为由受托人每年确定的合理现金金额。每名受托人因担任受托人而获得400,000美元的年度现金薪酬。此外，Shah 博士因担任长期利益信托主席而获得25,000美元的年度现金薪酬。受托人薪酬不会随公司利润或任何作为、不作为而变化，也不会以此为条件。长期利益信托的政策禁止受托人直接购买或持有我们的任何证券。

此外，2026年8月，我们向 Fontaine 先生担任首席执行官的 CNAS 作出450,000美元的慈善捐赠。该捐赠将用于支持 CNAS 研究 AI 如何重塑全球竞争、国家安全、国际安全、民主治理，以及与新兴技术和安全有关的其他问题。

创始人表决权结构

我们相信，我们的七位联合创始人 Dario Amodei、Daniela Amodei、Tom Brown、Jack Clark、Jared Kaplan、Sam McCandlish 和 Christopher Olah 作为一个整体，特别适合担当我们使命的守护者。联合创始人对于建立我们的领先地位以及确立界定本公司的使命驱动型价值观起到了关键作用。此外，Amodei 博士担任首席执行官及董事，Amodei 女士担任总裁及董事会主席。他们的长期战略愿景对我们的成功至关重要，并将继续指引我们的未来。在我们竞争高度激烈的行业，成功需要有远见的领导力、坚定的方向，以及进行大胆投资、追求变革性机会并与强大竞争对手有效竞争所必需的果断，同时还要平衡股东的经济利益、公司宗旨及受到我们行为重大影响的人士的最佳利益。

我们相信，成功部分取决于建立一种资本结构，使联合创始人、管理层和董事会能够专注于为利益相关者创造持久价值的战略举措，而非承受优先考虑短期业绩或纯粹经济目标、牺牲长期愿景和使命的压力。紧接本次发行完成之前，我们将向创始人有限责任公司发行一股 F 类普通股，这是我们普通股中的特殊类别；该有限责任公司最初将以七位联合创始人为唯一成员，并由成员管理。对于提交股东整体表决的事项，包括选举 T 类董事以外的董事，F 类普通股享有的总票数将等于在适用登记日已发行在外股本股份总表决权的50.1%。

我们的 F 类普通股将由创始人有限责任公司按照《创始人有限责任公司协议》确定的方式投票。通常，创始人有限责任公司将按其根据该协议有权投票的成员之多数决定投票。七位联合创始人最初将为唯一成员。在任何联合创始人丧失行为能力或死亡时，直至本次发行完成十周年之前，可接纳继任成员加入创始人有限责任公司。我们将七位联合创始人及创始人有限责任公司的任何继任者称为“持续创始人”。

当持续创始人（不包括《创始人有限责任公司协议》所定义的“不合格成员”中的任何继任成员）连续90个日历日少于三人时，将开始为期450天的过渡期（“F 类过渡期”）。F 类过渡期结束时，我们将不支付任何对价，赎回届时所有已发行在外的 F 类普通股及 E 类普通股，其他若干治理变更也将生效。

无论本次发行完成后已过多久，也无论导致某位持续创始人退出的情况如何，在 F 类过渡期内均可按需要接纳一名或多名继任成员加入创始人有限责任公司，以确保在 F 类过渡期结束之前一直有三名持续创始人任职。在 F 类过渡期内接纳任何继任成员，不会消除触发 F 类过渡期的事件，也不会延长 F 类过渡期。更多信息参见“股本说明”一节。

在以下最先发生的情形出现时，持续创始人将被移出创始人有限责任公司：(i)该持续创始人辞去创始人有限责任公司成员身份；(ii)该持续创始人死亡或丧失行为能力；(iii)对于七位原始联合创始人中的每一位，在任何股东表决登记日，该原始联合创始人（连同其关联持有人）所持 A 类普通股数量（包括期权、限制性股票单位（RSU）和其他可转换证券所对应的股份），不再达到其本人及其关联持有人在本次发行完成时所持 A 类普通股数量的至少2%；(iv)该持续创始人“因故”（定义见《创始人有限责任公司协议》）被移除，其中包括该协议列明的特定竞争活动；(v)对于在 F 类过渡期开始前获准加入创始人有限责任公司的任何继任成员，除在 F 类过渡期内为成员的继任成员外，本次发行完成十周年到来；或(vi)对于七位原始联合创始人中的每一位，经其他持续创始人的特别多数批准的休假开始；在 F 类过渡期内，或批准休假本身将导致 F 类过渡期开始时，不得批准该休假。

在决定 F 类普通股如何投票时，每名持续创始人享有一票。如果持续创始人的多数无法就 F 类普通股如何投票达成一致，则 F 类普通股通常将按照 A 类普通股在该事项上所投票数的比例投票（法定出席人数要求为已发行在外 A 类普通股的过半数）。对于某些事项，只有更高比例的持续创始人同意时，F 类普通股才会对提案投“赞成”票；未达到该更高门槛时，F 类普通股将投“反对”票。参见“股本说明：F 类普通股表决机制”一节。

《创始人有限责任公司协议》不会管辖联合创始人或其关联持有人所持任何 A 类普通股的表决。每位联合创始人（或其关联持有人）均可自行决定其所持 A 类普通股的投票方式，而不受创始人有限责任公司就 F 类普通股投票方式的影响。

F 类普通股的表决权不会受到未来股本发行的影响，即使这些发行可能造成股东经济权益或表决权稀释，例如为融资、收购或员工薪酬而发行股份。该结构将使创始人有限责任公司能够决定提交股东整体表决事项的结果，包括选举并非由长期利益信托选出的董事、对组织文件的某些修订，以及由股东批准任何合并、联合、出售实质上全部资产或其他须经股东批准的重大公司交易。

我们的联合创始人

七位联合创始人于2021年1月共同创办 Anthropic。按照上述 F 类普通股结构，每位联合创始人最初均将为创始人有限责任公司的成员及持续创始人。各位联合创始人的简历如下。13

Dario Amodei 自2021年1月共同创办 Anthropic 起担任首席执行官及董事。Amodei 博士的完整简历参见“管理层：执行官”。

Daniela Amodei 自2021年1月共同创办 Anthropic 起担任总裁及董事。Amodei 女士目前还担任董事会主席。Amodei 女士的完整简历参见“管理层：执行官”。

Tom Brown 于2021年1月共同创办 Anthropic，担任首席算力官，领导负责获取、扩展及有效使用算力资源的技术组织。在共同创办 Anthropic 之前，Brown 先生在 OpenAI 领导 GPT-3 的工程工作，并与 Dario Amodei 共同发明了深度人类反馈强化学习（深度 RLHF）；该技术是将基础大语言模型转化为 Claude 等现代对话助手的关键。他拥有麻省理工学院计算机科学工程硕士学位。

13 Benjamin Mann 自 Anthropic 于2021年1月创立以来一直是公司的重要一员，鉴于他在创立 Anthropic 过程中的作用，他经常被称为联合创始人。不过，Mann 先生在本次发行完成时既不是创始人有限责任公司的成员，也不是持续创始人，因此不会参与决定 F 类普通股的投票方式。除本段所述外，本招股说明书其他部分对“联合创始人”的提述不包括 Mann 先生。

Jack Clark 于2021年1月共同创办 Anthropic，并领导 Anthropic Institute；该机构致力于将 Anthropic 各方面的研究与外部合作伙伴及公众分享，共同应对强大 AI 系统带来的最重大问题。在共同创办 Anthropic 之前，Clark 先生担任 OpenAI 政策总监，负责 OpenAI 就 AI 开发相关问题与政府及监管机构的沟通。加入 OpenAI 之前，Clark 先生是一名报道超级计算机、神经网络和先进技术的科技记者，曾为 The Register 及 BusinessWeek 等刊物撰稿。Clark 先生还撰写广受阅读的 AI 研究进展通讯“Import AI”。

Jared Kaplan 于2021年1月共同创办 Anthropic，并担任首席科学官。Kaplan 博士是一名理论物理学家及 AI 研究者，也是塑造现代大语言模型发展的神经网络缩放定律的主要作者之一；这些定律揭示了 AI 系统性能随模型规模、数据集规模及算力变化而呈现的幂律关系；他还帮助开创了 Constitutional AI。在共同创办 Anthropic 之前，Kaplan 博士曾是 OpenAI 研究员及约翰斯·霍普金斯大学物理学副教授，在该校教授深度学习基础课程。他拥有哈佛大学物理学博士学位及斯坦福大学物理学与数学学士学位。

Sam McCandlish 于2021年1月共同创办 Anthropic，并担任首席架构师。McCandlish 博士是一名专注于大规模模型训练与 AI 系统架构的理论物理学家及机器学习研究者。在共同创办 Anthropic 之前，McCandlish 博士在 OpenAI 为 AI 安全研究作出了重要贡献，他在那里组建并领导了一个专注于机器学习科学与规模扩展的团队；他在缩放定律方面的工作帮助为 AI 的大规模进步铺平道路，包括 GPT-3 的开发。他拥有斯坦福大学物理学博士学位及布兰迪斯大学数学与物理学学士学位。

Christopher Olah 于2021年1月共同创办 Anthropic，并领导我们的可解释性研究工作。在共同创办 Anthropic 之前，Olah 先生曾领导 OpenAI 的可解释性研究，更早之前曾任 Google Brain（现为 Google DeepMind 的一部分）的研究科学家。Olah 先生被广泛认为是机制可解释性领域的奠基性人物。更广泛而言，他的工作在 AI 的多个主题领域得到广泛引用。

慈善事业

我们创立 Anthropic 时秉持的信念是，人类历史上最具变革性的技术要求非同寻常的责任担当，而这种责任远远超出构建安全系统。我们拟将相当一部分资源用于确保前沿 AI 安全及其益处的广泛分配，我们将此称为公益举措。这些举措包括初始公益发行及未来的公益发行。此外，每位联合创始人都已承诺将其在 Anthropic 的个人股权的80%用于慈善事业。有关这些承诺的更多信息，包括相关风险，参见“风险因素：与持有我们的 A 类普通股有关的风险”一节。除联合创始人的承诺外，我们还设有捐赠配捐计划，员工可通过该计划承诺将其股权奖励的相当一部分用于慈善捐赠，而我们以 N 类普通股进行配捐。此外，某些捐赠者建议基金可能不时直接从我们或一名或多名股东处获得股份捐赠，我们与这些捐赠者建议基金签订了某些不可撤销表决权委托协议，详见“某些关系及关联人士交易：不可撤销表决权委托协议”。

E 类普通股

E 类普通股不享有任何表决权，但下列特定事项（或法律另有要求的情形）除外：指定 T 类董事的提名或拟议罢免，或更改被指定为指定 T 类董事的人选（在 NGC 不同意长期利益信托拟议行动的情况下）；以及修订长期利益信托条款和 T 类普通股权利、或赎回 T 类普通股的某些提案。

在对提名或罢免指定 T 类董事，或更改被指定为指定 T 类董事的人选的提案进行表决时（在 NGC 不同意长期利益信托拟议行动的情况下），E 类普通股所需的批准为其所投票数的过半数，法定出席人数要求为已发行在外 E 类普通股的过半数亲自或通过代理出席。

在对修订长期利益信托条款或 T 类普通股权利、或赎回 T 类普通股的提案进行表决时，除“长期利益信托及 T 类普通股的变更”一节更详细说明的 A 类普通股所需批准外，E 类普通股所需的批准为：

• 在本次发行完成三周年之前，如果 F 类普通股依据持续创始人的一致批准行事，须获得 E 类普通股所投票数的过半数批准（法定出席人数要求为已发行在外 E 类普通股的40%）；或

• 在 F 类普通股仍发行在外的任何时候，须获得 E 类普通股所投票数的75%批准（法定出席人数要求为已发行在外 E 类普通股的过半数）。

我们将在本次发行完成前即时生效的经修订及重述的公司注册证书中授权发行 E 类普通股，并按下列方式向员工发行：(i)在我们公司每完成六个月雇佣服务，获得一股 E 类普通股；及(ii)员工通过捐赠配捐计划或我们未来可能设立的任何类似计划，每承诺捐赠一股 A 类普通股，获得一股 E 类普通股。E 类普通股的发行时间将在本次发行交割后确定。联合创始人不会获得任何 E 类普通股；如果某位 E 类普通股持有人其后继任某位联合创始人在创始人有限责任公司的权益，在其担任该继任者期间，不得对其持有的任何 E 类普通股行使表决权。

员工因非因故原因离职后，我们将每年自动赎回该员工届时已发行在外 E 类普通股的一半；在该员工死亡、丧失行为能力、因故被解雇或开始为直接竞争对手服务时，我们将自动赎回该员工的全部此类股份。当已无 F 类普通股发行在外时，全部 E 类普通股也将自动赎回。任何 E 类普通股的赎回均不支付对价。

董事会治理

有关我们业务和事务的决定由董事会作出。紧接本次发行完成之前，我们将与长期利益信托及创始人有限责任公司签订《股东协议》，据此，两者将同意对所持股份进行表决并采取其他行动，使治理文件中所述的董事会组成、董事提名及罢免条款生效。长期利益信托与创始人有限责任公司合计将能够选举全部董事会成员。不论董事由哪一类或哪几类股份选举产生，其连任次数均不受限制。

尽管长期利益信托通过通常享有的选举及罢免董事会核定席位中多数董事的权力，对董事会具有重大影响，但长期利益信托及受托人均不拥有公司日常管理或战略制定方面的决策权。长期利益信托的职责是遴选有能力作出决定、推动负责任地平衡股东经济利益、受到我们行为重大影响的人士的最佳利益及公司宗旨的董事，并通过建议和指导支持管理层决策。受托人旨在选择具备必要商业技能、经验及专业知识的董事，有效监督业务管理，并负责任地平衡：(i)股东的经济利益；(ii)受到我们行为重大影响的人士的最佳利益；及(iii)公司宗旨。

创始人有限责任公司也将通过对 F 类普通股进行表决的权力，对我们的业务和事务产生重大影响。对于提交股东整体表决的事项，F 类普通股享有的总票数等于在适用登记日已发行在外股本股份总表决权的50.1%。在可预见的未来，创始人有限责任公司将能够选举及罢免非 T 类董事，并决定提交股东整体表决的所有事项的结果（包括批准任何合并、出售本公司或其他须经股东批准的重大公司交易）。

我们被视为纳斯达克全球精选市场公司治理要求所定义的“受控公司”，因为长期利益信托作为 T 类普通股的唯一持有人，通常有权选举董事会核定席位中的多数董事。因此，我们获准选择不遵守纳斯达克全球精选市场的某些公司治理要求。据此，如果我们选择不遵守某些要求，您将无法获得须遵守纳斯达克全球精选市场全部公司治理要求的公司股东所享有的同等保护。尽管我们符合“受控公司”资格，我们预计不会依赖该豁免，但 NGC 除外，其成员不会全部为独立董事。目前，董事会由过半数独立董事组成，审计委员会和薪酬委员会目前均全部由独立董事组成。

日落条款

有关我们治理结构的更多信息，参见“风险因素：与我们的治理结构有关的风险”和“股本说明”两节。

管理层

执行官及董事

下表提供截至2026年10月31日我们的执行官及董事的相关信息：

* 本次发行完成后，T 类普通股持有人通常将有权选举董事会核定席位中的多数董事。A 类普通股及 F 类普通股持有人作为单一类别共同投票，将有权选举董事会其余成员。

(1)审计委员会成员。

(2)提名与治理委员会（NGC）成员。

(3)薪酬委员会成员。

(4)安全与风险委员会成员。

(5)指定 T 类董事。

(6)首席独立董事。

执行官

Dario Amodei。Amodei 博士自2021年1月共同创办 Anthropic 起担任首席执行官及董事。在共同创办 Anthropic 之前，Amodei 博士于2016年7月至2020年12月在 AI 研究实验室 OpenAI 担任研究副总裁等职务。加入 OpenAI 之前，Amodei 博士于2015年10月至2016年6月在 Google 的 AI 研究团队 Google Brain 担任高级研究科学家。Amodei 博士在斯坦福大学医学院完成了博士后研究。他拥有普林斯顿大学生物物理学博士学位及斯坦福大学物理学理学学士学位。我们认为，Amodei 博士凭借其在 AI 行业的深厚专业知识，以及作为首席执行官和联合创始人的经历所带来的视角与经验，具备担任董事的资格。

Daniela Amodei。Amodei 女士自2021年1月共同创办 Anthropic 起担任总裁及董事。Amodei 女士目前还担任董事会主席。在共同创办 Anthropic 之前，Amodei 女士于2018年10月至2020年12月在 AI 研究实验室 OpenAI 担任多个职位，包括安全与政策副总裁、人力副总裁及工程经理。加入 OpenAI 之前，Amodei 女士于2013年5月至2018年7月在金融科技及支付处理公司 Stripe 担任风险经理等职务。Amodei 女士拥有加州大学圣克鲁兹分校英国文学文学学士学位。我们认为，Amodei 女士凭借其在 AI 行业的深厚专业知识，以及作为总裁和联合创始人的经历所带来的视角与经验，具备担任董事的资格。

Krishna Rao。Rao 先生自2024年4月起担任首席财务官。加入 Anthropic 之前，Rao 先生于2023年5月至2024年4月担任线上体育商品及零售平台 Fanatics Commerce 的首席财务官。此前，他于2021年7月至2023年5月担任医疗科技公司 Cedar 的首席财务官。2015年10月至2021年7月，Rao 先生在全球度假租赁及住宿服务平台 Airbnb 担任多个关键职位，包括企业与业务发展全球负责人及财务规划与分析总监。加入 Airbnb 之前，Rao 先生于2011年9月至2015年9月任全球投资公司黑石集团私募股权部门投资主管。Rao 先生的职业生涯始于全球管理咨询公司 Bain，2005年9月至2008年7月在该公司任战略顾问。Rao 先生拥有耶鲁大学法学院法律博士学位及哈佛学院经济学文学学士学位。

非雇员董事

Reed Hastings。Hastings 先生自2025年5月起担任董事。Hastings 先生共同创办全球流媒体服务公司 Netflix，并于1999年至2023年1月担任 Netflix 首席执行官及总裁，2023年1月至2025年4月任执行董事长，2025年4月至2026年6月任董事会主席。创办 Netflix 之前，Hastings 先生于1991年创办软件开发工具公司 Pure Software，并担任其首席执行官，直至1997年该公司被 Rational Software 收购。Hastings 先生目前担任金融数据及媒体公司 Bloomberg 的董事。Hastings 先生拥有斯坦福大学人工智能方向计算机科学硕士学位及鲍登学院数学文学学士学位。我们认为，Hastings 先生凭借其在主要科技公司担任董事的丰富经验、对负责任创新及其社会影响的坚定投入、对技术变革潜力的深刻理解，以及对教育和 AI 对人类影响的慈善关注，具备担任董事的资格。

Christopher Liddell。Liddell 先生自2026年2月起担任董事。在私营部门，Liddell 先生曾任 Microsoft 和 International Paper 等多家上市公司的首席财务官，并曾任通用汽车副董事长及首席财务官。Liddell 先生自2025年3月起担任聚变能源公司 Commonwealth Fusion Systems 的董事，自2025年7月起担任美国无党派外交政策及国际事务智库 Council on Foreign Relations 的董事。他还于2017年1月至2021年1月在美国政府任职，包括担任白宫副幕僚长、战略倡议主任及美国技术委员会成员。Liddell 先生拥有牛津大学哲学硕士学位及奥克兰大学工程学士学位。我们认为，Liddell 先生凭借其企业及公共服务生涯中的广泛经验，以及在上市公司财务管理方面的深厚专业知识，具备担任董事的资格。

Vasant “Vas” Narasimhan。Narasimhan 博士自2026年4月起担任董事。Narasimhan 博士自2018年2月起担任全球医药公司 Novartis AG 的首席执行官。他于2005年4月加入 Novartis，并在该组织担任过多个领导职位，包括2016年2月至2018年1月任全球药物开发负责人及首席医学官，2014年9月至2016年2月任全球开发负责人。Narasimhan 博士拥有哈佛医学院医学博士学位、哈佛肯尼迪学院公共政策硕士学位及芝加哥大学生物学文学学士学位。我们认为，Narasimhan 博士凭借其在高度受监管行业领导大型全球上市公司的丰富经验，以及大规模负责任地推动突破性科学的业绩记录，具备担任董事的资格。

Yasmin Razavi。Razavi 女士自2023年3月起担任董事。Razavi 女士于2017年7月加入风险投资公司 Spark Capital，自2020年3月起担任普通合伙人。加入 Spark Capital 之前，Razavi 女士于2014年8月至2015年8月在风险投资公司 Index Ventures 从事投资工作，于2012年8月至2014年8月在商业管理咨询公司 McKinsey & Company 担任顾问。Razavi 女士拥有哈佛商学院工商管理硕士学位及多伦多大学应用科学与工程学士学位。我们认为，Razavi 女士凭借其在风险投资和成长期投资方面的经验、在企业市场拓展战略方面的深厚专业知识，以及对科技行业和高增长公司规模化发展的理解，具备担任董事的资格。

家庭关系

首席执行官兼董事 Dario Amodei 与总裁兼董事会主席 Daniela Amodei 为兄妹。我们的执行官或董事之间不存在其他家庭关系。

行为准则

董事会已采纳适用于全体员工、高管及董事的行为准则，包括首席执行官、总裁、首席财务官及其他执行官和高级财务主管。行为准则全文将发布于网站的投资者关系页面。我们拟在网站或依据《证券交易法》提交的文件中披露对行为准则的任何修订，或对其要求的豁免。

董事会

我们的业务和事务在董事会指导下管理。目前董事会由六名董事组成。依据现行公司注册证书及经修订及重述的表决协议，现任董事按下列方式选举产生：

• Amodei 博士作为首席执行官，由有表决权普通股（定义见现行公司注册证书）持有人选举产生（不包括由可赎回可转换优先股转换而已发行或可发行的有表决权普通股）；

• Liddell 先生作为有表决权普通股持有人提名的指定人选当选（不包括由可赎回可转换优先股转换而已发行或可发行的有表决权普通股）；

• Razavi 女士由高级有表决权优先股（定义见现行公司注册证书）持有人选举产生；以及

• Amodei 女士、Hastings 先生及 Narasimhan 博士作为长期利益信托以 T 类普通股持有人身份提名的指定人选当选。

经修订及重述的表决协议将随本次发行而终止，现行公司注册证书中有关董事选举产生方式的条款将随本次发行修订及重述。每位现任董事将继续任职至下届年度股东大会且其继任者获选并符合任职资格时，或直至其提前死亡、辞任或被罢免。

本次发行完成后，董事会将设七个核定董事席位，按下列方式选举：

• T 类普通股持有人长期利益信托通常将有权选举和罢免四名 T 类董事，但须遵循“我们的治理结构及其目标：长期利益信托：董事的选举与罢免”一节所述程序。初始 T 类董事将为 Hastings 先生、Narasimhan 博士、Liddell 先生，另有一个空缺。Liddell 先生将担任指定 T 类董事。

• A 类普通股和 F 类普通股持有人作为单一类别共同投票，将有权选举及罢免其余三名董事，初始人选为 Amodei 博士、Amodei 女士及 Razavi 女士。

更多信息参见“股本说明”及“我们的治理结构及其目标”两节。

董事任期

将在本次发行完成前即时生效的经修订及重述的公司注册证书将规定，在 F 类日落时点之前，我们不设分期改选董事会，所有董事的选举任期均为一年。每位董事的任期将持续至下届年度股东大会且其继任者获选并符合任职资格时，或直至其提前死亡、辞任或被罢免。

在 F 类日落时点之后，董事会将转为分期改选董事会，由人数大致相等的三组董事组成，各组交错任职三年。届时，当时在任的董事会将把每位董事分配至某一组。如果 T 类普通股仍发行在外，T 类董事与其余董事应分配至各组，使每组均按比例包含 T 类董事及其他董事。在某组董事任期届满时，该组董事将于任期届满当年的年度股东大会上分别获选，任期三年。因此，每届年度股东大会仅选举一组董事，其他各组继续履行各自三年任期的剩余部分。每位董事的任期将持续至其获选后的第三届年度股东大会且其继任者获选并符合任职资格时，或直至其提前死亡、辞任或被罢免。董事人数的任何增加或减少将分配至三组，使每组在切实可行的范围内尽可能由三分之一的董事组成。

无论董事由哪一类或哪几类股份选举产生，其连任次数均不受限制。

股东大会及以书面同意采取行动

将在本次发行完成前即时生效的经修订及重述的公司注册证书将规定，只要 F 类普通股或 T 类普通股仍发行在外，股东即可就某些行动以书面同意方式行事，包括任何选举或罢免董事的行动。尽管股东可通过书面同意采取这些行动，我们重视全体股东的观点，并预计将按照纳斯达克全球精选市场上市标准召开年度股东大会，就大会拟审议的相关事项征集 A 类普通股持有人的投票，包括选举非 T 类董事。

董事会领导架构

董事会已任命 Daniela Amodei 担任董事会主席。作为主席，Amodei 女士将主持董事会会议和股东大会，为首席执行官提供建议，并履行经修订及重述的公司章程所规定或董事会不时确定的其他职责。

董事会已任命 Reed Hastings 担任首席独立董事。作为首席独立董事，Hastings 先生将主持独立董事会议，就董事会会议的时间安排、议程及独立董事关注的其他事项向主席提供建议，担任主席与独立董事之间的联络人，并履行经修订及重述的公司章程所规定或独立董事不时确定的其他职责。董事会认为，设置首席独立董事是健全公司治理的重要组成部分，能够提供有效制衡，确保董事会在适当情况下独立于管理层运作，包括绩效评估及薪酬事项。

董事独立性及受控公司豁免

董事会已审查每位董事的独立性。根据各董事提供的有关其背景、雇佣及关联关系的信息，董事会认定 Hastings 先生、Liddell 先生、Narasimhan 博士及 Razavi 女士不存在妨碍其履行董事职责时行使独立判断的关系，且各位董事均符合纳斯达克全球精选市场上市标准所定义的“独立”要求。在作出这些认定时，董事会考虑了每位非雇员董事目前及此前与本公司的关系，以及董事会认为与确定其独立性有关的所有其他事实和情况，包括每位非雇员董事对本公司股本的实益所有权，以及“某些关系及关联人士交易”一节所述涉及他们的交易。

我们被视为纳斯达克全球精选市场公司治理要求所定义的“受控公司”，因为长期利益信托作为 T 类普通股唯一持有人，通常有权选举董事会核定席位中的多数董事。因此，我们可选择不遵守某些公司治理要求，包括：

• 董事会过半数成员须为独立董事的要求；

• 董事会须设立全部由独立董事组成、并以书面章程规定其宗旨和职责的提名与公司治理委员会的要求；以及

• 董事会须设立全部由独立董事组成、并以书面章程规定其宗旨和职责的薪酬委员会的要求。

如果我们选择不遵守某些要求，您将无法获得须遵守纳斯达克全球精选市场全部公司治理要求的公司股东所享有的同等保护。尽管我们符合“受控公司”资格，我们预计不会依赖该豁免，但 NGC 除外，其成员不会全部为独立董事。董事会目前由过半数独立董事组成，审计委员会及薪酬委员会目前均全部由独立董事组成。如果我们不再是“受控公司”，而 A 类普通股继续在纳斯达克全球精选市场上市，我们将需要在适用过渡期内遵守 NGC 全部由独立董事组成的规定。

董事会委员会

董事会已设立审计委员会、薪酬委员会、NGC 及安全与风险委员会。下文说明各董事会委员会的组成及职责。成员将在这些委员会任职，直至辞任或董事会另有决定。

审计委员会

审计委员会由 Liddell 先生、Hastings 先生及一个空缺席位组成，Liddell 先生担任主席。我们预计将利用纳斯达克全球精选市场公司治理要求下的分阶段合规期，该安排允许审计委员会在 A 类普通股上市之日至少有一名成员，上市之日起90天内至少有两名成员，上市之日起一年内至少有三名成员。审计委员会将在上市之日起一年内由三名成员组成。此外，审计委员会的每位成员均将符合纳斯达克全球精选市场上市标准以及《证券交易法》第10A-3条规则下的独立性要求。每位成员还将符合纳斯达克全球精选市场上市标准对财务知识和专业能力的要求。我们认为，审计委员会的组成及运作符合《萨班斯-奥克斯利法案》的所有适用要求以及美国证券交易委员会（SEC）的所有适用规则和法规。董事会已认定，Liddell 先生及 Hastings 先生均符合纳斯达克全球精选市场上市标准及《证券交易法》第10A-3条规则下的独立性要求，且均为《证券法》下 S-K 条例第407(d)项所定义的审计委员会财务专家。本次发行完成后，审计委员会的职责将包括：

• 选定合资格事务所作为独立注册会计师事务所，审计我们的财务报表；

• 协助确保独立注册会计师事务所的独立性及履职表现；

• 与独立注册会计师事务所讨论审计范围及结果，并与管理层及该事务所共同审阅期中和年终经营业绩；

• 编制审计委员会报告，纳入拟向 SEC 提交的委托投票说明书；

• 制定程序，供员工匿名提出对可疑会计或审计事项的疑虑；

• 审查风险评估及风险管理政策；

• 审查关联人士交易；以及

• 批准或按要求预先批准独立注册会计师事务所拟提供的全部审计服务及全部获准的非审计服务，微不足道的非审计服务除外。

审计委员会将依据一份书面章程运作，该章程将在本次发行完成前生效，并符合 SEC 的适用规则和法规及纳斯达克全球精选市场的上市标准。

薪酬委员会

薪酬委员会由 Narasimhan 博士及 Razavi 女士组成，Narasimhan 博士担任主席。薪酬委员会每位成员均将符合纳斯达克全球精选市场上市标准的独立性要求，且将为《证券交易法》颁布的第16b-3条规则所定义的非雇员董事。董事会已认定，Narasimhan 博士及 Razavi 女士均符合纳斯达克全球精选市场上市标准的独立性要求，且均为《证券交易法》颁布的第16b-3条规则所定义的非雇员董事。我们认为，薪酬委员会的组成及运作符合《萨班斯-奥克斯利法案》的所有适用要求及 SEC 的所有适用规则和法规。本次发行完成后，薪酬委员会的职责将包括：

• 审查、批准及确定执行官薪酬，或就此向董事会提出建议；

• 审查及批准有关执行官的薪酬战略与实践，或就此向董事会提出建议；

• 管理股权类及其他薪酬计划，但涉及董事会非雇员成员的部分除外；

• 审查并采纳新的薪酬计划或对现行计划的修订，包括任何股权类计划，或就此向董事会提出建议；

• 审查及批准针对任何执行官的雇佣协议、离职补偿协议、控制权变更保障、赔偿协议及其他类似安排、政策和计划，或就此向董事会提出建议；

• 在其认为必要或适当的范围内，聘请薪酬顾问、外部法律顾问或其他顾问；

• 与管理层审阅及讨论须纳入拟向 SEC 提交的委托投票说明书和 Form 10-K 年报的“薪酬讨论与分析”；以及

• 就面向广泛员工的福利计划、政策及项目，采取薪酬委员会认为必要或适当的任何行动。

薪酬委员会将依据一份书面章程运作，该章程将在本次发行完成前生效，并符合 SEC 的适用规则和法规及纳斯达克全球精选市场的上市标准。

提名与公司治理委员会

NGC 由 Amodei 女士、Hastings 先生及 Razavi 女士组成，Amodei 女士担任主席。董事会已认定 Hastings 先生及 Razavi 女士均符合纳斯达克全球精选市场上市标准的独立性要求。我们将利用“受控公司”豁免，不要求 NGC 全部由独立董事组成；NGC 将由一名 T 类董事及两名非 T 类董事组成。我们认为，NGC 的组成及运作符合《萨班斯-奥克斯利法案》的所有适用要求及 SEC 的所有适用规则和法规。本次发行完成后，NGC 的职责将包括：

• 协助董事会评估董事候选人，包括行使治理文件赋予 NGC 的治理权利；

• 评估董事会及其委员会的表现；

• 考虑评估董事的技能、经验、特质及其他标准，并向董事会提出建议；

• 评估公司治理实践的充分性；以及

• 制定有关公司治理指引及事项的建议，并提交董事会。

配合我们新颖的公司治理结构，NGC 还有权在长期利益信托或创始人有限责任公司提名任何人士出任董事、拟议罢免此类董事，以及任命或罢免长期利益信托受托人之前，提前30天收到书面通知。NGC 可自行决定豁免此类通知期限。就指定 T 类董事而言，长期利益信托提名或罢免该董事，或更改被指定为指定 T 类董事的人选的权力，须获得 NGC 同意。这些程序要求旨在促进长期利益信托受托人与公司领导层在识别和寻找长期利益信托受托人或董事候选人方面的合作，并不赋予董事会实质上限制长期利益信托自由选举其所选董事的能力。不过，就指定 T 类董事而言，如果 NGC 在收到通知后15天内未同意此类提名、罢免或变更，该事项可提交 E 类普通股持有人表决。在对提名、罢免或变更指定 T 类董事的提案进行表决时，E 类普通股所需批准为其所投票数的过半数，法定出席人数要求为已发行在外 E 类普通股的过半数亲自或通过代理出席。长期利益信托可在进行此类表决之前随时撤回任何提名或罢免通知。

NGC 将依据一份书面章程运作，该章程将在本次发行完成前生效，并符合纳斯达克全球精选市场适用的上市标准。

安全与风险委员会

安全与风险委员会由两名独立董事组成，目前为 Liddell 先生及 Narasimhan 博士，Narasimhan 博士担任主席。安全与风险委员会协助董事会监督的事项包括：

• AI 模型的安全性与安保，包括我们为识别、评估和管理重大模型安全及安保风险而维持的政策、流程、控制及其他措施；以及

• 我们面临的其他重大风险，包括法律、监管、网络安全、隐私及合规风险。

安全与风险委员会依据董事会批准的书面章程运作。

薪酬委员会交叉任职及内部人士参与

薪酬委员会成员均未曾、亦未现任本公司高管或员工。如果某实体的一名或多名执行官在我们的董事会或薪酬委员会任职，我们的执行官目前并无、过去一年内亦未曾在该实体的董事会或薪酬委员会（或履行同等职能的其他董事会委员会）任职。有关涉及薪酬委员会成员或其关联方的关联人士交易的更多信息，参见“某些关系及关联人士交易”一节。

非雇员董事薪酬

在截至2025年12月31日的年度，Hastings 先生、Razavi 女士及雇员董事 Amodei 博士和 Amodei 女士均未因担任董事获得任何薪酬。Amodei 博士及 Amodei 女士作为员工获得的薪酬列于“高管薪酬：薪酬汇总表”一节。

下表提供截至2025年12月31日的年度非雇员董事因担任董事获得的薪酬信息：

(1)截至2025年12月31日，没有任何非雇员董事持有尚未结清的股权奖励。

(2)Kreps 先生于2026年5月辞去董事职务。

(3)Liddell 先生于2026年2月加入董事会。

(4)Narasimhan 博士于2026年4月加入董事会。

在本次发行之前，我们并未就非雇员董事因担任董事而应获薪酬设立正式政策。

非雇员董事薪酬政策

2026年9月，董事会采纳并由股东批准了一项针对非雇员董事的正式薪酬政策（“董事薪酬政策”），该政策将在本招股说明书所属注册声明生效日期的前一日生效。

董事薪酬政策生效后，每位非雇员董事将就其董事会服务获得下文所述的现金及股权薪酬。我们还将报销非雇员董事参加董事会及委员会会议而发生的合理、惯常且具有适当凭证的差旅费用。

现金薪酬

非雇员董事有权就其服务获得下列现金薪酬：

• 担任董事会成员，每年100,000美元；

• 担任非执行董事会主席，每年75,000美元（如适用）；

• 担任首席独立董事，每年60,000美元（如适用）；

• 担任审计委员会主席，每年40,000美元；

• 担任审计委员会成员，每年20,000美元；

• 担任薪酬委员会主席，每年30,000美元；

• 担任薪酬委员会成员，每年15,000美元；

• 担任 NGC 主席，每年30,000美元；以及

• 担任 NGC 成员，每年15,000美元。

担任委员会主席的每位非雇员董事，将仅获得担任该委员会主席的额外年度报酬，而不会同时获得担任该委员会成员的额外年度报酬。向非雇员董事支付的所有现金款项均按比例计算，并于每季度期末后支付。

股权薪酬

年度奖励。自2027年起，每位非雇员董事将在每届年度股东大会当日自动获授价值325,000美元（“年度奖励授予价值”）的限制性股票单位奖励（“年度奖励”）。该价值将按照公司届时的标准惯例，采用董事会或获适当授权的董事会委员会最近批准的公司股权授予政策下适用于员工股权奖励的相同方法（“转换方法”），转换为一定数量的 A 类普通股。年度奖励将在授予日之后的每个季度归属日（定义见下文）分四个相等的季度批次归属；但在任何情况下，年度奖励均将在授予日之后下一届年度股东大会日期的前一日全部归属，条件是该非雇员董事持续作为我们的服务提供者直至适用归属日。“季度归属日”指某年的2月20日、5月20日、8月20日及11月20日。

初始奖励及按比例计算的年度奖励。在董事薪酬政策生效日期之后首次成为非雇员董事的每个人，将自动获授：

• 价值400,000美元的限制性股票单位奖励，该价值将采用转换方法，转换为该奖励所对应的一定数量的 A 类普通股（“初始奖励”）；以及

• 一项限制性股票单位奖励，其价值等于年度奖励授予价值乘以下列分数：(A)自该人士首次成为非雇员董事之日起至届时最近一次年度股东大会日期一周年止期间的完整月数，除以(B)12。该价值将采用转换方法，转换为该奖励所对应的一定数量的 A 类普通股（“按比例计算的年度奖励”）。

每项初始奖励及按比例计算的年度奖励的授予，将于该人士首次成为非雇员董事当日或之后的首个交易日生效（该日为“初始开始日”）。如某人士同时为董事会成员和员工，其因终止雇佣而成为非雇员董事，并不会使该非雇员董事有权获得初始奖励或按比例计算的年度奖励。

初始奖励将按下列方式归属：12.5%的限制性股票单位将在归属起始日（定义见下文）满六个月之日归属，其余限制性股票单位将在此后每个季度归属日连续分14个相等的季度批次归属，条件是该非雇员董事持续作为我们的服务提供者直至适用归属日。“归属起始日”指初始开始日当日或之后的首个季度归属日。按比例计算的年度奖励将在初始开始日至以下较早日期之间的各季度归属日分相等批次归属：(i)该按比例计算的年度奖励授予日之后的下一届年度股东大会；或(ii)最近一次年度股东大会的一周年；但在任何情况下，该按比例计算的年度奖励均将在授予日之后下一届年度股东大会日期的前一日全部归属（为明确起见，每个此类季度归属日及下一届年度股东大会或最近一次年度股东大会一周年之前一日的最终归属日，视适用情况，均计为一个批次；因此，如有两个此类季度归属日，该按比例计算的年度奖励应分三个相等批次归属），条件是该非雇员董事持续作为我们的服务提供者直至适用归属日。

控制权变更

如发生“控制权变更”（定义见2026年计划），每位非雇员董事依据董事薪酬政策在2026年计划下获授的尚未结清股权奖励，包括任何初始奖励、按比例计算的年度奖励或年度奖励，将全部归属，条件是该非雇员董事持续担任非雇员董事直至该日。

高管薪酬

薪酬讨论与分析

本“薪酬讨论与分析”（“CD&A”）一节旨在讨论我们的薪酬理念、高管薪酬计划及列名执行官（“NEO”）的薪酬。

截至2025年12月31日的年度，我们的列名执行官为：

• Dario Amodei，首席执行官、联合创始人及董事；

• Daniela Amodei，总裁、联合创始人及董事；以及

• Krishna Rao，首席财务官。

本讨论包含前瞻性陈述，以我们目前有关未来薪酬计划的规划、考虑、预期及决定为基础。另参见“有关前瞻性陈述的特别说明”一节。我们未来实际采纳的薪酬计划可能与本讨论所概述的目前规划中的计划存在重大差异。有关列名执行官的薪酬计划及向其提供的薪酬的更多信息，参见“财政年度结束后的薪酬变更及股权奖励”一节。

概要

在 Anthropic，我们努力打造与使命和价值观一致的团队。高管薪酬体现我们的整体薪酬理念，优先考虑以 AI 开发市场第90百分位为目标的有竞争力薪酬、相同职位、职级及地点的薪酬一致性，以及计划设计的简洁性。2025年，我们提供了具有竞争力的基本工资、长期股权激励奖励（包括股票期权及限制性股票单位（RSU））与其他福利的组合，以在竞争激烈的市场环境中吸引及留住顶尖人才。

薪酬理念与目标

我们的高管薪酬理念，是为处于相同职位、职级及地点的执行官提供一致的现金及股权薪酬。在确定高管薪酬时，我们将每名高管当前薪酬与对应职位和职级的市场数据作比较。我们在绩效与薪酬周期中每年进行两次这项工作，审查针对高管拟议的基于市场及晋升的现金和股权增薪。我们计划继续定期审查并可能调整高管薪酬计划，确保其与我们作为上市公司的薪酬理念一致。

在确定高级领导人员薪酬时，我们区分七位联合创始人（其中仅 Amodei 博士和 Amodei 女士为执行官）与并非联合创始人的其他高级领导人员（其中仅 Rao 先生为执行官）。每位联合创始人获得相同薪酬。作为非联合创始人的高级领导人员，Rao 先生依据其职位和职级的市场数据获得基本工资及股权薪酬。

我们的高管薪酬计划旨在实现下列目标。我们定期审查该计划，以评估其是否达到这些目标并适应不断变化的经济状况。

• 以有竞争力的薪酬吸引并留住顶尖人才。我们为各个职位、地点和职级的高管提供有竞争力的现金及股权薪酬，以吸引与使命一致的顶尖高管人才。

• 内部公平。确定高管薪酬时，我们会考虑内部公平。作为联合创始人，Amodei 博士及 Amodei 女士获授相同薪酬，包括任何年度现金或股权增薪。作为非联合创始人的高级领导人员，Rao 先生的薪酬依据同业比较组中针对其职位、职级及地点的市场数据确定。我们每年审查两次市场数据，并根据需要调整薪酬基准。

• 使高管利益与股东利益一致。我们提供随时间归属的长期股权奖励作为激励，力求使高管利益与股东利益一致。

薪酬治理要点

高管薪酬决策流程

董事会及薪酬委员会的职责

历史上，高管薪酬计划由董事会的非雇员成员监督；这些成员作为一个整体，在考虑管理层建议之后作出列名执行官薪酬决定，详见下文进一步讨论。

本次发行完成后，董事会薪酬委员会将监督高管薪酬计划，并就执行官薪酬决策向董事会提供建议。薪酬委员会将与其独立薪酬顾问（为配合本次发行而聘任，见下文）密切合作，并定期开会，就高管薪酬计划作出决定。我们预计，薪酬委员会作出薪酬决定时，将审查各类市场数据及信息，包括调查数据，并考虑独立薪酬顾问的建议。本次发行完成后，薪酬委员会的职责将包括审查及批准以下事项（或视适用情况向董事会提出建议）：整体薪酬战略；高管薪酬金额及形式；确定首席执行官及其他执行官薪酬时考虑的目标；年度及长期激励计划和福利计划；董事会薪酬；此类薪酬政策与实践是否产生合理可能对公司造成重大不利影响的风险；年度薪酬咨询表决结果；年度委托投票说明书及 CD&A 披露；以及薪酬同业比较组。

管理层的职责

首席执行官及其他执行官不会自行确定薪酬，董事会确定其个人薪酬时，他们也不会在场。总裁审查七位联合创始人的薪酬并提供意见，但不就其本人或首席执行官的薪酬提出具体建议，也不参与相关决策。总裁还就其他每位执行官的基本工资及股权奖励提供评估及建议，由董事会在作出最终决定时予以考虑。人力团队根据董事会要求，就高管薪酬提供进一步分析及反馈。

独立薪酬顾问的职责

为配合本次发行，我们聘请了 Semler Brossy Consulting Group LLC 担任独立薪酬顾问，以正式确立发行后的薪酬计划，并实施体现上述薪酬理念的薪酬安排。

高管薪酬的组成部分

下表概述2025年高管薪酬计划的主要组成部分。

基本工资

董事会通常每年两次审查列名执行官的基本工资。确定高管基本工资所用因素包括职位、职级及地点的市场数据，以及内部公平（对于作为联合创始人的列名执行官，还包括与技术领导层保持公平的相关考虑）。

2025年1月1日至2025年6月15日，Amodei 博士及 Amodei 女士的年度基本工资各为600,000美元。自2025年6月16日起，两人的年度基本工资各提高至700,000美元。增加高管现金薪酬旨在确保为领导人员提供有竞争力且公平的薪酬。特别是，这些加薪认可他们持续承担的领导角色，同时考虑包括技术领导层在内的高管之间的相对公平。

2025年1月1日至2025年12月15日，Rao 先生的年度基本工资为700,000美元，自2025年12月16日起提高至850,000美元。加薪依据为 Rao 先生职位及职级的市场数据，以及与非执行官、非联合创始人的高级领导人员之间的内部公平。

长期股权激励计划

列名执行官每年均有资格根据2021年计划获得股权奖励。我们将其目标直接薪酬总额的大部分设计为以多年归属的股权形式支付，以激励其继续受雇于 Anthropic，并采取长期有利于公司及股东的行动。

2025年6月12日，董事会在仔细考虑各高管的经验、技能、职责及对公司的影响、个人与公司表现，以及内部公平等多项因素后，分别向 Amodei 博士及 Amodei 女士各授予992,500份期权（“2025年期权”）及1,717,000份 RSU（“2025年 RSU”）。

2025年期权自2025年1月1日起一年内按月等额归属，条件是高管持续为公司服务直至各归属日。2025年期权的授予行权价为每股2.38美元。2025年 RSU 在服务条件和业绩条件同时满足的首个日期归属。服务条件在2026年2月20日及此后每隔三个月的对应日期，就2025年 RSU 总数的1/12满足，条件是高管持续为公司服务直至各归属日。2025年 RSU 的业绩归属条件将在本招股说明书所属注册声明生效时满足。

额外待遇及其他高管福利

我们通常向包括列名执行官在内的全体员工提供相同福利，通常不设仅覆盖执行官的福利计划，也不向列名执行官提供额外待遇或个人福利。不过，我们确实向部分列名执行官提供某些差旅和安保福利，下文将作更详细说明。董事会认为这些福利合理、必要且有利于公司。这些福利旨在提升高管生产力，同时保障其个人健康、安全和安保。向列名执行官提供这些福利的增量成本总额，披露于薪酬汇总表的“所有其他薪酬”栏。

差旅

我们设有《差旅及费用政策》（“差旅政策”），考虑高级领导团队的需要与职责，列明高管差旅及费用的指引和额度。差旅政策管辖高管所有与业务有关的差旅及费用，但通过董事会授权及／或批准的安保计划所提供的福利除外。Amodei 博士及 Amodei 女士有权获得其安保计划所依据的安全研究建议的某些升级差旅福利（见下文“安保服务”一节）。管理团队每年审查差旅政策，确保其保持适当，并与公司目标及行业标准一致。在相关税法要求的范围内，任何私人使用，包括商务旅行中的任何私人部分，其价值将被视为高管的应税薪酬；对于任何适用高管因该薪酬产生的应缴所得税，我们不承担、不报销，也不以其他方式进行税额补足。

除下文“安保服务”小节所述外，2025年我们未向任何列名执行官提供用于私人出行的私人航空服务。

安保服务

保护高级领导层是本公司及股东至关重要的优先事项。结合安保计划及安全威胁评估，我们向某些列名执行官提供安保服务，未来可能向其他列名执行官提供此类服务。此类服务可能包括：(i)个人保护服务（包括保护家庭成员）及住宅安保系统和监控；(ii)私人航空服务；及(iii)专车及司机服务。采取这些保障措施，是因为高级领导人员面临各种与业务相关的安全问题，其水平与科技行业类似高知名度公司向高级领导人员提供的保障相当。

2025年，一家领先的安全咨询公司针对首席执行官及总裁面临的人身与安全风险进行了独立第三方安全研究。基于这些研究、媒体对 Anthropic 关注度的上升，以及因 Amodei 博士和 Amodei 女士各自在公司的职位而产生的真实、与业务有关且程度加剧的安全担忧，董事会认定有必要加强个人安保服务，以提升对两人的安全保障和保护，并避免安全事件对业务连续性造成影响。董事会定期评估安全问题，并结合这些问题及对公司的其他益处，审查向 Amodei 博士及 Amodei 女士提供的安保服务及其成本。2025年针对两人的安全措施包括：(i)个人保护服务（包括私人出行期间），其中包含对家庭成员的保护，以及升级的住宅安保系统和监控；(ii)用于地面交通的专车及司机服务；以及(iii)就 Amodei 博士而言，商务及私人出行使用私人飞机。

鉴于 Amodei 博士及 Amodei 女士在 Anthropic 的角色的重要性，董事会为公司利益要求采取上述安全措施，我们认为这些服务的成本必要且适当。我们已在薪酬汇总表的“所有其他薪酬”栏，披露按照现行相关披露规则可能被视为额外待遇的安保福利的增量成本总额。2025年，除与业务有关的差旅外，我们未为任何其他列名执行官支付个人安保费用。

健康及福利待遇

2025年，我们按照与其他符合资格员工相同的标准，向列名执行官提供以下福利：医疗；牙科；视力；弹性支出账户；健康储蓄账户；人寿保险；短期及长期伤残保险；生育福利；心理健康福利；健康与保健省时补贴；居家办公补贴；教育援助计划；通勤津贴；以及附有雇主配比缴款的401(k)退休计划。

高管雇佣协议

我们与 Rao 先生签订了日期为2024年3月2日的聘用函（“Rao 聘用函”），该聘用函于2025年有效，并于2026年10月终止。Rao 聘用函规定雇佣关系为“任意雇佣”，并列明 Rao 先生的初始年度基本工资、参与一般福利计划的资格，以及根据2021年计划授予的一项新员工股票期权，可购买14,000,000股 A 类普通股（“Rao 期权”）。Rao 期权中四分之一的股份于 Rao 先生受雇于公司的第一天满12个月之日归属，其后每月以总股份的1/48等额归属，条件是 Rao 先生持续为公司服务直至各归属日。Rao 聘用函还规定了某些离职补偿及控制权变更福利。有关 Rao 先生在2025年的离职补偿及控制权变更福利，参见下文“离职及控制权变更福利”和“终止雇佣或控制权变更时的潜在支付”两节。Rao 聘用函终止时，我们与 Rao 先生签订了下文所述的函件协议。

此外，每名列名执行官均受我们的标准保密信息及发明转让协议约束。该协议规定了员工不招揽限制（雇佣期间及终止后12个月）、客户不招揽限制（雇佣期间）、保密义务（永久）以及知识产权转让。

离职及控制权变更福利

列名执行官的雇佣关系为“任意雇佣”，意味着我们可以随时终止其雇佣，他们也可以随时终止与我们的雇佣关系。除 Rao 先生外，列名执行官在2025年均无权获得任何离职补偿或控制权变更福利。

2025年，Rao 聘用函规定，如其在任何时候被公司无“事由”终止雇佣，或其因“正当理由”辞职（上述术语定义见 Rao 聘用函），则在其签署对公司有利的权利请求豁免书并满足其他条件的情况下，有权获得以下离职补偿款项及福利：(i)相当于其届时基本工资六个月的金额；(ii)支付根据《综合预算调节法案》（“COBRA”）提供保障的月度保费，最长六个月；以及(iii) Rao 期权的1/8加速归属。

Rao 聘用函进一步规定，如果在“控制权变更”（定义见2021年计划）前30天内、发生时或之后任何时候，其被公司无因终止雇佣，或其因正当理由辞职，则在其签署对公司有利的权利请求豁免书并满足其他条件的情况下，其届时尚未结清股权奖励（包括 Rao 期权）对应的任何尚未归属股份将100%加速归属。如果在控制权变更中，其届时尚未结清的股权奖励原本将于控制权变更事件交割时无对价终止，则这些奖励将改为在紧接交割前全部归属。Rao 聘用函于2026年10月终止时，我们与 Rao 先生签订了函件协议，按相同条款继续提供此处所述的控制权变更加速归属福利，不作改动。

有关列名执行官离职补偿及控制权变更福利的更多信息，参见“财政年度结束后的薪酬变更及股权奖励”和“终止雇佣或控制权变更时的潜在支付”两节。

其他薪酬治理实践

薪酬追回政策

我们已采纳一项旨在符合《证券交易法》第10D-1条规则及证券上市交易所规则要求的高管薪酬追回政策（“追回政策”），将在本招股说明书所属注册声明生效时生效。如果我们因重大不遵守证券法任何财务报告要求而须编制会计重述，包括为更正先前已发布财务报表中对该等报表具有重大影响的错误而须进行的会计重述，或如在当期更正该错误或任其在当期未予更正将导致重大错报的情况，追回政策通常将要求我们追回受该政策覆盖的执行官已收到的错误授予的激励薪酬。追回政策通常覆盖在其生效日当日或之后、且在我们被要求编制财务重述之日前三年期间收到的激励薪酬。所须追回的金额，为已收到的激励薪酬超过依据重述后的财务指标原本应收到金额的部分。

对冲、质押及内幕交易

我们致力于推行高标准的商业道德行为，并遵守适用的法律、规则和法规。因此，我们设有《内幕交易政策》，我们认为其设计适当，有助于促进遵守内幕交易法律、规则和法规，以及将适用于我们的纳斯达克全球精选市场上市标准。该政策适用于全体高管、董事及员工，以及指定顾问，明确禁止持有能够对冲持有本公司股权证券之经济风险的金融工具，或参与此类投资策略，例如预付可变远期合约、股权互换及领式策略。董事、高管及其他员工不得在保证金账户中持有公司证券，或以其他方式将公司证券质押作为贷款抵押品，但可能允许某些有限例外。此外，我们禁止执行官、董事及员工在掌握重大非公开信息时买卖公司证券，或以其他方式利用此类信息谋取个人利益。我们设有季度交易禁售窗口，适用人士在此期间不得交易。

有关在重大非公开信息披露前后相近时间授予某些股权奖励的政策和实践

我们定期向列名执行官、员工及其他服务提供者授予股票期权。历史上，我们在新员工入职当日或不久后授予期权。历史上，我们在董事会决定的时间，依其决定授予追加、晋升或市场调整期权。就期权或其他股权授予相对于公司公开披露重大非公开信息的时间安排，我们没有特定政策或惯例。

税务及会计考虑

税务考虑

《税法》第162(m)条对我们在任何年度就若干薪酬最高的执行官可作为业务费用扣除的薪酬金额设置了1,000,000美元上限。董事会在确定高管薪酬时将薪酬可扣除性作为考虑因素之一，但仍保留授予不可扣除薪酬的裁量权，因为董事会认为，在高管薪酬方式上保持灵活性符合我们的最佳利益，使我们能够设计我们认为最有效的计划，以吸引、激励并留住关键高管，以及使薪酬与绩效挂钩。

会计考虑

董事会在设计列名执行官及其他员工的薪酬计划和安排时会考虑会计因素。对于股份支付奖励，我们遵循美国财务会计准则委员会《会计准则汇编》第718号专题（“FASB ASC 第718号专题”）。FASB ASC 第718号专题要求我们根据所有股份支付奖励在授予日的“公允价值”计量其薪酬费用。

薪酬汇总表

下表列示截至2025年12月31日的年度，向每名列名执行官授予、支付或由其赚取的薪酬：

(1)所列金额为根据 FASB ASC 第718号专题计算的、向列名执行官授予的 RSU 或期权在授予日的公允价值总额。这些金额并不反映每名列名执行官可能实现的实际经济价值。用于确定本栏所列 RSU 或期权（视适用情况）授予日公允价值的假设，载于本招股说明书其他部分所载合并财务报表附注10。

(2)这些奖励反映所授予的 RSU，同时受服务归属条件和业绩归属条件限制，两个条件均须满足才可归属，详见上文“高管薪酬的组成部分：长期股权激励计划”。披露金额为根据 FASB ASC 第718号专题、基于授予日该业绩条件很可能出现的结果计算的该 RSU 奖励授予日公允价值总额。

(3)所列金额包括：(i)401(k)公司配比缴款14,000美元；(ii)个人安保服务2,745,874美元，我们视其为风险管理计划的组成部分，但根据现行相关披露规则可能被视为额外待遇；(iii)根据 Amodei 博士整体安保计划要求而提供的私人用途私人航空出行相关成本97,055美元，包括董事会事先批准、陪同其参加某些行程的私人宾客所产生的少量增量成本；(iv)1,153,087美元，为2025年6月要约收购中向 Amodei 博士回购股份的总购买价与公允市值之间的差额；以及(v)625美元，为我们支付并从估值公司取得的一份估值报告（“估值报告”）成本的按比例分摊部分。估值报告是为所有参加捐赠配捐计划的员工的利益而编制，尽管 Amodei 博士未参加该计划，但他使用估值报告就其另行开展的慈善捐赠进行税务申报。

(4)所列金额包括：(i)401(k)公司配比缴款14,000美元；(ii)公司支付的个人保护、住宅安保及交通服务1,293,629美元，我们视其为风险管理计划的组成部分，但根据相关披露规则被视为向 Amodei 女士提供了个人利益；(iii)1,153,087美元，为2025年6月要约收购中向 Amodei 女士回购股份的总购买价与公允市值之间的差额；以及(iv)625美元，为估值报告成本的按比例分摊部分。尽管 Amodei 女士未参加捐赠配捐计划，但她使用估值报告就其另行开展的慈善捐赠进行税务申报。

(5)所列金额为401(k)公司配比缴款。

财政年度结束后的薪酬变更及股权奖励

截至2025年12月31日的年度结束后，我们批准调整 Amodei 博士、Amodei 女士及 Rao 先生的基本工资，向其授予新的 RSU，并与其签订提供某些离职补偿福利的协议。我们还为 Amodei 博士及 Amodei 女士支付了 HSR 申报费（定义见下文）。此外，我们开始向 Rao 先生提供某些安保服务。这些调整、奖励及福利考虑了每名列名执行官持续承担的领导角色及内部公平。

基本工资

自2026年1月16日起，Amodei 博士及 Amodei 女士的年度基本工资各提高至915,000美元。自2026年2月1日起，Rao 先生的年度基本工资提高至1,250,000美元。自2026年7月1日起，Amodei 博士及 Amodei 女士的年度基本工资进一步各提高至1,380,000美元。

长期股权激励计划

2026年2月20日，董事会向 Amodei 博士及 Amodei 女士各授予1,431,490份期权，向 Rao 先生授予1,122,840份期权（合称“2026年列名执行官期权”），并向 Amodei 博士及 Amodei 女士各授予2,374,010份 RSU，向 Rao 先生授予1,862,140份 RSU（合称“2026年列名执行官 RSU”）。2026年列名执行官期权在一年内按月等额归属，Amodei 博士及 Amodei 女士的起算日为2026年1月16日，Rao 先生为2026年1月30日，条件是高管持续为公司服务直至各归属日。2026年列名执行官期权的授予行权价为每股17.66美元。2026年列名执行官 RSU 在服务条件和业绩条件同时满足的首个日期归属。服务条件在2027年5月20日及此后每隔三个月的对应日期，就2026年列名执行官 RSU 总数的1/12满足，条件是高管持续为公司服务直至各归属日。2026年列名执行官 RSU 的业绩归属条件将在本招股说明书所属注册声明生效时满足。

2026年7月15日，董事会向 Amodei 博士及 Amodei 女士各授予537,430份 RSU（“2026年联合创始人 RSU”）。2026年联合创始人 RSU 在服务条件和业绩条件同时满足的首个日期归属。服务条件在2026年8月20日及此后每隔三个月的对应日期，就2026年联合创始人 RSU 总数的1/16满足，条件是高管持续为公司服务直至各归属日。2026年联合创始人 RSU 的业绩归属条件将在本招股说明书所属注册声明生效时满足。

离职补偿福利

2026年10月，我们与每名列名执行官签订了《高管离职补偿协议》（“高管离职补偿协议”），规定如列名执行官被公司无“事由”终止雇佣，或因“正当理由”辞职（上述术语定义见高管离职补偿协议范本），则在其签署对公司有利的权利请求豁免书并满足其他条件的情况下，将有权获得以下离职补偿款项及福利：(i) Amodei 博士及 Amodei 女士各获得相当于其届时24个月基本工资的金额，Rao 先生获得相当于其届时12个月基本工资的金额；(ii)相当于12个月 COBRA 保费的金额；以及(iii)所有受时间归属条件限制的尚未结清股权奖励加速归属12个月。我们还与 Rao 先生签订函件协议，按相同条款继续提供此前载于 Rao 聘用函的控制权变更加速归属福利，不作改动。

上述变更将反映在截至2026年12月31日的年度高管薪酬披露中。

额外待遇及其他高管福利

HSR 申报费

2026年10月，我们代表 Amodei 博士及 Amodei 女士，直接向联邦贸易委员会（FTC）支付了其根据经修订的《1976年哈特-斯科特-罗迪诺反托拉斯改进法案》提交通知所须缴纳的申报费，每人2.5百万美元（“HSR 申报费”）。这些 HSR 申报费因列名执行官取得及持有公司证券而产生。董事会认定，支付 HSR 申报费可确保遵守反托拉斯法规，并通过激励每名列名执行官参与长期股权激励计划、努力提升证券价值，促进其留任及与长期股东价值对齐，因而符合公司及股东的最佳利益。

安保服务

2026年，我们开始向 Rao 先生提供某些安保服务，并聘请一家领先的安全咨询公司，对 Rao 先生的人身与安全风险开展独立第三方安全研究。鉴于 Rao 先生在 Anthropic 的角色的重要性，我们认为这些服务的成本必要且适当。

2025年基于计划的奖励授予

下表列示2025年向列名执行官授予奖励的相关信息：

(1)全部奖励均依据2021年计划授予，其条款见下文“股权计划：经修订及重述的2021年股票计划”一节。

(2)这些奖励反映所授予的 RSU，同时受服务归属条件和业绩归属条件限制，两个条件均须满足才可归属，详见上文“高管薪酬的组成部分：长期股权激励计划”。RSU 不设“门槛”或“最高”达成水平，因此省略了相应栏位。

(3)所列金额为根据 FASB ASC 第718号专题计算的、向列名执行官授予的 RSU 或期权在授予日的公允价值总额。这些金额并不反映每名列名执行官可能实现的实际经济价值。用于确定本栏所列 RSU 或期权（视适用情况）授予日公允价值的假设，载于本招股说明书其他部分所载合并财务报表附注10。

2025年末尚未结清的股权奖励

下表列示截至2025年12月31日列名执行官持有的尚未结清股权奖励：

(1)全部奖励均依据2021年计划授予，其条款见下文“股权计划：经修订及重述的2021年股票计划”一节。

(2)所列金额按截至2025年12月31日 A 类普通股每股17.66美元的公允市值计算。

(3)期权对应总股份的1/12于归属起始日（2025年1月1日）满一个月之日归属，其后每月以总股份的1/12等额归属，条件是列名执行官持续为公司服务直至各适用归属日。

(4)期权对应总股份的1/4于归属起始日（2024年4月18日）一周年归属，其后每月将以总股份的1/48等额归属，条件是列名执行官持续为公司服务直至各适用归属日。

(5)RSU 在服务条件和业绩条件同时满足的首个日期归属。服务条件于归属起始日（2024年11月20日）满15个月之日及此后每隔三个月的对应日期，就 RSU 的1/12满足，条件是列名执行官持续为公司服务直至各适用的服务归属日。业绩条件将在本招股说明书所属注册声明生效时满足。

2025年期权行权及股票归属

下表列示2025年列名执行官通过股票期权行权及股票奖励归属取得的 A 类普通股数量，以及该等行权或归属实现的价值：

(1)按行权日 A 类普通股的公允市值减去为这些股份支付的期权行权价，再乘以期权行权股份数量计算。

(2)按归属日 A 类普通股的公允市值乘以归属股份数量计算。

与列名执行官的雇佣、离职补偿及控制权变更安排

我们与 Rao 先生签订了日期为2024年3月2日的聘用函，规定雇佣关系为“任意雇佣”，并包含其初始基本工资、新员工股票期权授予，以及离职补偿和控制权变更福利。Rao 聘用函于2025年有效，并于2026年10月终止。

具体而言，Rao 聘用函规定，如其在任何时候被公司无“事由”终止雇佣，或其因“正当理由”辞职（上述术语定义见 Rao 聘用函），则在其签署对公司有利的权利请求豁免书、遵守保密信息及发明转让协议以及所有重要公司政策，并归还公司财产的情况下，有资格获得以下离职补偿款项及福利：(i)相当于其届时六个月基本工资的金额；(ii)支付 COBRA 保障的月度保费，最长六个月；以及(iii) Rao 期权的1/8加速归属。

Rao 聘用函进一步规定，如在“控制权变更”（定义见2021年计划）前30天内、发生时或之后任何时候，其被公司无因终止雇佣，或其因正当理由辞职，则在其签署对公司有利的权利请求豁免书并归还公司财产的情况下，其届时尚未结清股权奖励（包括 Rao 期权）对应的任何尚未归属股份将100%加速归属。如果在控制权变更中，其届时尚未结清的股权奖励原本将于控制权变更事件交割时无对价终止，则这些奖励将改为在紧接交割前全部归属。Rao 聘用函于2026年10月终止时，我们与 Rao 先生签订函件协议，按相同条款继续提供此处所述的控制权变更加速归属福利，不作改动。

有关 Rao 聘用函条款的更多信息，参见“高管雇佣协议”一节。有关列名执行官离职补偿福利的更多信息，参见“财政年度结束后的薪酬变更及股权奖励”一节。

终止雇佣或控制权变更时的潜在支付

2025年，Rao 先生有资格根据 Rao 聘用函的条款获得离职补偿福利，详见“离职及控制权变更福利”一节。其他列名执行官在2025年均无资格获得离职补偿福利。有关列名执行官离职补偿福利的更多信息，参见“财政年度结束后的薪酬变更及股权奖励”一节。

与控制权变更无关的终止雇佣时的潜在支付

下表对以下假设情况下每名列名执行官本可获得的福利作出量化估算：其雇佣由其本人因“正当理由”终止，或由我们因“事由”以外的原因终止（且并非由于死亡或“伤残”）（“合资格终止”）；该列名执行官签署对公司有利的权利请求豁免书并遵守上述其他条件；且该合资格终止于2025年12月31日发生：