Anthropics „erzwungener Börsengang“: 16 Milliarden Yuan Umsatz, 80 Milliarden Yuan Verlust, nur noch 20 Milliarden Yuan Barmittel übrig

Am KI-Spieltisch im Silicon Valley ist das Schrecklichste oft nicht das Scheitern eines technischen Ansatzes, sondern das Versiegen des Cashflows.

Kürzlich hat eine Gruppe von Finanzdaten zu Anthropic in der Venture-Capital-Szene heftige Erschütterungen ausgelöst: Im ersten Halbjahr 2026 belief sich der Umsatz auf etwa 16,3 Milliarden US-Dollar, der Nettoverlust auf etwa 80,7 Milliarden US-Dollar, und die Barmittel sowie kurzfristigen Investitionen beliefen sich Ende 2025 auf etwa 20,28 Milliarden US-Dollar. Daraufhin folgten nüchterne Urteile aus der Öffentlichkeit: Derzeit den Börsengang voranzutreiben, ist keine Krönung in einem glänzenden Moment, sondern ein notwendiger Überlebensschritt; in einem schwachen Kapitalmarktumfeld ist ein Börsengang dieser Größenordnung mit extrem hohen Risiken behaftet. Einige Endspielüberlegungen gehen sogar davon aus, dass Anthropic und OpenAI nur Kanonenfutter in einer Übergangsphase sein könnten, und am Ende nur Gemini (Google) mit seinem Super-Ökosystem und DeepSeek mit extrem reduzierten Kosten am Spieltisch bleiben werden.

Diese Argumentation enthält sensationelle Elemente, reißt aber die verborgenste Wunde der Großmodellbranche auf: Rechenleistung ist Macht, und der Cashflow ist der lebenswichtige Punkt. Bevor man jedoch die „Krisenerzählung“ akzeptiert, muss man die Datenbasis klar aufschlüsseln – sonst wird das Krisengefühl verzerrt.

Den Finanzschlund aufschlüsseln: Wie viel von den 80,7 Milliarden US-Dollar Nettoverlust ist echtes Geld?

Zuerst muss man das erschreckende „80,7 Milliarden US-Dollar Nettoverlust“ mit betriebswirtschaftlicher Logik prüfen.

Von diesen 80,7 Milliarden US-Dollar stammen etwa 72 Milliarden US-Dollar aus der Fair-Value-Änderung von Finanzierungsinstrumenten wie Wandelanleihen, was zu nicht zahlungswirksamen buchhalterischen Rückstellungen gehört und kein tatsächlicher Geldabfluss ist. Nach Abzug dieses Postens verzeichnete das Unternehmen im ersten Halbjahr immer noch einen buchmäßigen Verlust von etwa 8,7 Milliarden US-Dollar, der nicht zahlungswirksame Aufwendungen wie Aktienoptionsprogramme für Mitarbeiter enthält; der tatsächliche Geldverbrauch muss aus der Cashflow-Rechnung abgelesen werden, nicht nur aus dem Nettoverlust in der Gewinn- und Verlustrechnung. Daher ist die Zahl „in einem halben Jahr 80 Milliarden US-Dollar verloren haben“ als Titel sehr eindrucksvoll, aber sie ist kein Synonym für „in einem halben Jahr 80 Milliarden US-Dollar Bargeld verbrannt haben“.

Der eigentliche Druck verbirgt sich hinter zwei weiteren Zahlen: Der Umsatz beträgt etwa 16,3 Milliarden US-Dollar, Barmittel und kurzfristige Investitionen belaufen sich auf 20,28 Milliarden US-Dollar – letzteres ist ein Stichtagswert zum 31. Dezember 2025, nicht der Saldo im ersten Halbjahr 2026.

Großmodelle sind eine „Schwerindustrie“, die extrem viel Rechenleistung verbraucht. Das von Anthropic offengelegte Volumen der starren Rechenleistungszusagen ist erstaunlich: Cloud-Computing-Verträge über etwa 4500 Milliarden US-Dollar (darunter etwa 1110 Milliarden US-Dollar bei Google Cloud, etwa 1100 Milliarden US-Dollar bei AWS und etwa 310 Milliarden US-Dollar bei Microsoft), die höchste Miete für NVIDIA-Chips beträgt etwa 860 Milliarden US-Dollar, und die Verpflichtungen für verwandte Chips von Broadcom übersteigen 1600 Milliarden US-Dollar, was zusammen mehr als 6000 Milliarden US-Dollar ergibt; wenn die noch verhandelten Vereinbarungen berücksichtigt werden, kann das potenzielle Volumen 7500 Milliarden US-Dollar erreichen. Im ersten Halbjahr 2026 beliefen sich seine Ausgaben für Rechenleistung und Infrastruktur auf fast 9 Milliarden US-Dollar, was einem Jahreswert von etwa 18 Milliarden US-Dollar entspricht. Allein für diese Ausgabe reichen die 20,28 Milliarden US-Dollar Bargeld für etwas mehr als ein Jahr.

Aber das ist eine statische Berechnungsweise. Anthropic hat Investoren im dritten Quartal 2026 mitgeteilt, dass sich der „bereinigte freie Cashflow positiv entwickelt hat“, obwohl die Definition von „bereinigt“ noch nicht transparent ist und die Nachhaltigkeit zweifelhaft ist. Wenn man diese marginale Veränderung ignoriert und den Bargeldbestand Ende 2025 direkt mit der Verbrennungsgeschwindigkeit im ersten Halbjahr 2026 vergleicht, kommt man zu einem pessimistischeren Schluss als der Tatsache entspricht.

Die Dringlichkeit des Börsengangs wird durch öffentliche Informationen gestützt: Anthropic hat im Juni 2026 vertraulich das S-1-Formular eingereicht, mit dem Ziel, im November an die Börse zu gehen; auf der Prognosemärkte Kalshi liegt die Wahrscheinlichkeit einer offiziellen Ankündigung des Börsengangs im laufenden Jahr bei etwa 75 %. Genauer gesagt: Der sich verengende Finanzierungsfenster am Primärmarkt und die Notwendigkeit von Exit-Kanälen für Frühinvestoren und Mitarbeiter machen den Börsengang von einer „Option“ zu einer „Priorität“. „Gezwungen“ ist eine Beurteilung, keine Aussage, die direkt durch Fakten verifiziert werden kann.

Nach dem Börsengang „nackt laufen“? Warum der Börsengang zu diesem Zeitpunkt extrem risikoreich ist

Im aktuellen makroökonomischen Umfeld des US-Aktienmarktes ist es tatsächlich sehr schwierig, mit einem „blutenden“ Finanzbericht auf den öffentlichen Markt zu gehen, um Kapital zu beschaffen.

In den letzten zwei Jahren war die Wall Street bereit, für die große Erzählung von AGI zu zahlen, solange es Großmodelle, Spitzenwissenschaftler und schöne Testergebnisse gab. Aber der Wind hat sich gedreht. Bei der jüngsten Korrektur von Technologieaktien ist das hohe Fremdkapitalproblem von Rechenleistungsverleihunternehmen wie CoreWeave ein wichtiger Auslöser: Seine Schulden belaufen sich auf etwa 520 Milliarden US-Dollar, der Spread des fünfjährigen CDS überschritt zeitweise 1000 Basispunkte, die implizite Ausfallwahrscheinlichkeit liegt über 60 %, und der kumulierte negative freie Cashflow von 2026 bis 2028 wird voraussichtlich 710 Milliarden US-Dollar erreichen. Investoren beginnen, den Amortisationszyklus der KI-Infrastruktur neu zu bewerten.

Microsoft hat die Erwartungen für die Kapitalausgaben im natürlichen Jahr 2026 von etwa 1900 Milliarden US-Dollar auf etwa 1750 Milliarden US-Dollar gesenkt, was teilweise auf Anpassungen der Rechnungslegungsgrundlagen zurückzuführen ist; Meta hat im ersten Halbjahr etwa 8000 Mitarbeiter entlassen, aber der absolute Wert der Kapitalausgaben steigt immer noch, und sowohl die offizielle Seite als auch Goldman Sachs stufen dies als „Platz schaffen für Neues“ statt als Rückzug ein; die KI-bezogenen Kapitalausgaben von Apple machen etwa 2,5 % des Umsatzes aus, weit weniger als bei Cloud-Anbietern, und im Juli 2026 erreichte der Marktwert zeitweise 5 Billionen US-Dollar – der Markt hat tatsächlich seine leichtgewichtige KI-Strategie neu als „sicherer Hafen“ eingestuft.

In dieser Stimmung der Investoren steht Anthropic mit dem Finanzbericht „Nettoverlust von 80,7 Milliarden US-Dollar im ersten Halbjahr“ auf dem öffentlichen Markt unter dem strengen Druck einer Abwertung der Bewertung, und das Risiko eines fehlgeschlagenen Börsengangs kann nicht ausgeschlossen werden. Wenn Privatanleger und institutionelle Investoren nicht mehr bereit sind, hohe Prämien für die „Blackbox-API“ zu zahlen, ist der Börsengang im Wesentlichen ein großer Stresstest, der die Grenzen des Marktes auf die Probe stellt.

Endspielüberlegung: Warum werden Gemini und DeepSeek positiv bewertet?

Die von der Öffentlichkeit abgeleitete Endsituation lautet: Anthropic und OpenAI könnten in einen harten Kampf geraten oder sogar zurückfallen, und am Ende wird die Welt von Gemini (Google) und DeepSeek (im Besitz von High-Flyer Quant) beherrscht. Die betriebswirtschaftliche Logik dahinter lautet: Großmodelle sind ein unendliches Spiel, bei dem es um Ausdauer geht, und die überlebenden Spieler lassen sich in zwei Kategorien einteilen – „Konzerne“ mit einem super Cash Cow und „Geeks“ mit der Fähigkeit, Kosten extrem zu senken.

Google verfügt über die profitabelste Suchwerbung der Welt, selbst entwickelte TPU, eine riesige Cloud-Infrastruktur sowie das Android- und Such-Ökosystem. Sein relativer Vorteil liegt in der Kombination aus „eigenen Chips + eigener Cloud + eigenem Cash Cow“, sodass die Grenzkosten der Rechenleistung niedriger sind als bei unabhängigen Modellunternehmen, die NVIDIA-GPUs zukaufen. Aber eine populäre Aussage muss korrigiert werden: Google „muss keine Rechenleistung kaufen“. Die Entwicklung, Herstellung und Bereitstellung von TPUs erfordern ebenfalls enorme Kapitalausgaben; außerdem ist Anthropic selbst ein großer Nutzer von TPUs und hat zugesagt, mehr als 1 Million Stück zu kaufen, teilweise direkt und teilweise über GCP zu mieten. Genauer gesagt ist der Vorteil von Google nicht „keine Kosten für Rechenleistung zu haben“, sondern dass seine Kostenstruktur für Rechenleistung und die Widerstandsfähigkeit des Cashflows weitaus besser sind als bei unabhängigen Modellunternehmen. Solange es keine strategischen Fehler macht, kann es tatsächlich die Konkurrenten durch den Cashflow überdauern.

DeepSeek hingegen hat einen extremen Weg der technischen Kostensenkung eingeschlagen. Sein R1-Modell gibt an, dass die Trainingskosten etwa 5,6 Millionen US-Dollar betragen und 2000 H800-Chips verwendet werden, im Vergleich zu den Kostenstrukturen vergleichbarer westlicher Modelle von 80 bis 100 Millionen US-Dollar und 16000 H100-Chips; die MoE-Architektur senkt die Rechenkosten um etwa 30 %; das Inferenz-Framework DeepInfer wurde im Oktober 2026 vollständig als Open-Source veröffentlicht. Es unterhält kein riesiges Verkaufsteam durch teure API-Abonnements, sondern greift das Entwicklerökosystem durch den Ruf von „gut zu benutzen und günstig“ an. Die Existenz von DeepSeek beweist: Vor dem Hintergrund begrenzter Rechenleistung kann extrem hohe technische Effizienz den Hardware-Generationsunterschied erheblich ausgleichen. Natürlich bedeutet das nicht, dass es die Endposition bereits festgelegt hat, sondern es steht nur für eine Überlebensstrategie, die weniger wahrscheinlich durch den Cashflow zerschlagen wird.

Das Dilemma des Zwischenzustands: Struktureller Druck bei OpenAI und Anthropic

Im Gegensatz dazu befinden sich Anthropic und OpenAI in einem peinlichen Zwischenzustand: Sie verfügen nicht über so reichlich eigene Mittel und grundlegende Hardware wie Google, müssen aber enorme Personalkosten und Ausgaben für Rechenleistung aufrechterhalten.

OpenAI verzeichnete 2025 einen Nettoverlust von etwa 38,5 Milliarden US-Dollar und zahlte 17,2 Milliarden US-Dollar an entsprechende Gebühren an Microsoft, sodass es stark von der Finanzspritze von Microsoft abhängig ist; die Dringlichkeit seines Börsengangs spiegelt sich in Berichten wider, aber die Beschreibung als „Krise der Auszahlung von Geldern durch interne Mitarbeiter“ fehlt an direkten Beweisen und ist eine Schlussfolgerung. Anthropic befindet sich in der Mitte, verfügt weder über eine Infrastruktur noch über eine extrem leichte Kostenkontrolle und trägt schwere Cloud-Rechnungen sowie ein Entwicklerteam.

Um eine hohe Bewertung aufrechtzuerhalten, müssen sie stärkere Modelle ständig auf den Markt bringen; stärkere Modelle erfordern mehr Rechenleistung, was wiederum zu noch größeren Verlusten führt. Das ist ein echter struktureller Druck, aber die Bezeichnung als „nicht aufhaltbare Todesspirale“ ist eine Rhetorik, keine nachgewiesene finanzielle Entwicklung. Die von Anthropic im dritten Quartal offengelegte „bereinigte Rentabilität und positiver freier Cashflow“ zeigt zumindest, dass unter bestimmten Berechnungsgrundlagen Skaleneffekte möglicherweise zu einer marginalen Verbesserung führen, obwohl ihre Nachhaltigkeit und die Definition von „bereinigt“ noch fraglich sind. Sobald das Kapital die Finanzspritze einstellt oder die technische Iteration ins Stocken gerät, könnten enorme versunkene Kosten das Unternehmen tatsächlich zerschlagen – das ist ein Risiko, kein feststehendes Ergebnis.

Schlusswort: Der Sturz vom KI-Altar und die Rückkehr zur betriebswirtschaftlichen Rationalität

Die finanziellen Schwierigkeiten von Anthropic sind ein Abbild des „hoch verschuldeten, kapitalintensiven“ Modells der gesamten Großmodellbranche.

In den letzten zwei Jahren konnte man riesige Finanzierungssummen erhalten, solange es Spitzenwissenschaftler und Modelle mit hohen Testergebnissen gab. Aber jetzt geht die Geduld des Kapitalmarktes zu Ende. Von „für den Traum ersticken“ zu „sich um die Rechnungen sorgen“ durchlaufen Großmodellunternehmen eine grausame Initiation. Wenn hohe Rechnungen für Rechenleistung den Umsatz verschlingen und Investoren auf dem öffentlichen Markt nicht mehr bedingungslos für die große Erzählung von AGI zahlen, werden nur die Spieler, die über ein eigenes Cash Cow (wie Google) oder die Fähigkeit zu extremen technischen Kostensenkungen (wie DeepSeek) verfügen, mit größerer Wahrscheinlichkeit in die nächste Ära überleben.

Dieser Börsengang von Anthropic könnte der erste laute Knall sein, der die Blase der Großmodelle platzen lässt, oder nur ein Punkt, an dem die Branche zu einer rationalen betriebswirtschaftlichen Logik zurückkehrt – diese Beurteilung selbst muss noch durch die Zeit überprüft werden. Auf diesem Schlachtfeld, das voll von verbrannter Rechenleistung ist, ist das Überleben wichtiger als alles andere.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Tech Business“, Autor: Tech Business, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.