Ang pangunahing AI Anthropic ay ibinunyag ang pinakamalupit na katotohanan ng buong industriya ng AI!

Ilang buwan na ang nakalipas, inihambing pa ng Anthropic ang sarili nito sa SpaceX, at ipinagmalaki ang mito ng $2 trilyong halaga. Pero habang papalapit ang kanilang roadshow, hindi lang naunang bumagsak ang presyo sa mga secondhand shares platforms sa ibaba ng $1.7 trilyon, ilang pribadong institusyon ng mamimili pa nga ang diretsahang nagsabi na: Kung ang opisyal na presyo ng listahan ay hindi bababa sa $1.5 trilyon, wala talagang gustong pumasok para sumalo sa mataas na antas na ito.

Ang nakakatuwa, malinaw na maganda ang ipinasang resulta ng Anthropic: Kita sa ikatlong quarter na $16.8 bilyon, unang beses na kumita batay sa adjustments, at naging positibo ang free cash flow.

Perpektong record, pero bakit malamig ang tugon ng capital market? Dahil sa likod ng mga magagandang numero, naamoy ng merkado ang panlalabnaw ng financial report:

• Ano daw ang gross margin na kinwenta nang hindi ibinawas ang gastos sa training ng bagong modelo;
• Pinalaking kita gamit ang gross method accounting;
• Kabigla-biglang pagbaba ng growth rate ng isang quarter sa isang ikatlong bahagi.

Matindi ang artikulong ito. Hindi ito yung tipong pang-3-minutong summary lang o headline news na hinulaan agad ang konklusyon. Ito ay ang business at financial reality na nilayer kong binuksan matapos kong aralin ang prospectus at mga financial statement nitong mga nakaraang linggo.

Ngayong araw, pag-uusapan natin ang tatlong bagay:

• Una, bakit kapag nagsimulang maging kumikita ang isang AI company, tinatapyasan naman ang valuation nito?
• Pangalawa, ang “imposibleng triangle ng kita” sa AI industry: Model company, computing giant, at enterprise clients—lahat gustong makuha ang mas malaking bahagi. Pero iilan lang ang kita, sino ang pinakamalaki ang kinikita? Sino ang aabot sa wala?
• Pangatlo, sa financial report ng Amazon at Google, anong mga taktika ang ginamit nila, todo effort sa pagtatakip?

Mag-like at mag-save muna. Pagdating sa dulo, malalaman mo kung dapat ka bang makisali sa $2 trilyong IPO at kung bakit pati hawak mong AI stocks ay naapektuhan ng labang ito ng Anthropic.

$2 Trilyong Halaga, Anong Kailangang Suporta?

Puntahan natin ang usaping valuation.

Klaruhin natin: Hindi natin huhusgahan ang Anthropic kung maganda ba itong kumpanya. Ang punto ay kung $2 trilyong IPO pricing ay may sapat na fundamental na suporta.

Tingnan natin ang kanilang valuation tempo:

• G round noong Pebrero ngayong taon, valuation $380 bilyon;
• H round noong Mayo, tumaas agad ang valuation sa $965 bilyon;
• Wala pang apat na buwan, halos 2.5x na ng naunang halaga;
• Ngayon, IPO expectation ay $2 trilyon, higit doble ng H round.

Ang logic ng valuation ng kumpanya: Inaasahan nilang sa 2028, maabot ang taunang kita ng $190-200 bilyon.

Kung paghahati-hatian ang $2 trilyon sa $200 bilyong kita, mga 10x forward P/S ratio ang resulta. Sa case ng mataas na growth tech giant, acceptableng 10x forward P/S ratio ito.

Pero para maging totoo ang formula na yan, isang mahalagang premise lang: Ang super taas na growth, dapat tuloy-tuloy!

Dito mismo nagkakaproblema.

Tingnan ang pinakabagong quarterly na data:

• 2025 kabuoang kita: $4.59 bilyon;
• 2026 Q1 kita: $4.7 bilyon, isang quarter lang halos katumbas ng buong taon dati;
• Q2 kita: $11.6 bilyon, QoQ growth 147%;
• Q3 kita: $16.8 bilyon, QoQ growth bumagsak sa 45%.

Sa totoo lang, ang 45% QoQ growth ay ok na. Pero sa capital markets, ang mataas na valuation ay nakabatay sa acceleration.

Mula 147% bumaba sa 45%, nabawasan ng dalawang-katlo ang bilis ng paglago. Pag humawak ka ng $2 trilyong target, unang mapapansin ng market ang paibaba nitong slope.

Higit pa, may isang mahalagang detalye:

Ang $16.8 bilyon sa Q3 kung gawing annualized, mga $67.2 bilyon. Samantalang noong katapusan ng Hulyo ngayong taon, sinabi na ng management na annualized ay $65 bilyon na—3% lang ang diperensya.

Anong ibig sabihin nito? Either July to September, halos walang growth; o yung $65 bilyon dati, may tubig na agad. Alinman doon, yung dating expectation na $100 bilyong annualized, mukhang malabo sa short term.

Gaano Kalaki ang Kita? Mahalagang Alamin ang Method ng Pagsukat

Higit sa mabagal na pagtaas, mas fundamental ang issue: Hindi transparent ang financial metrics ng AI unicorns.

Karaniwan maririnig ang ARR (annualized recurring revenue), talaga namang monthly income x12, pinapalagay lang na patuloy-renew ang customers. Pero sa totoong operasyon, iba’t iba ang pagkaka-account sa bawat kumpanya.

Halimbawa Anthropic, nagbebenta ng models sa pamamagitan ng Amazon AWS at Google Cloud, gross method ang gamit. OpenAI naman, net method—tinataas ang kita ng gross, binabawas muna ang commission sa channels, saka lang kinikita.

Pareho ang business model, pero dahil lang sa iba ang accounting, 30%-40% agad ang pagkakaiba ng reported revenue.

Noong una, maraming bersyon ng OpenAI annualized revenue ang lumabas, tumama pati ang secondary market. Kaya ngayon, mas maingat na ang market sa mga self-reported na operating data na ganito.

Mataas Mang Gross Margin, May Pangmatagalang R&D Pa rin

Pinalalabnaw man ang revenue, mas totoong usapin ang kita.

Sinasabi ng Anthropic na Q3 adjusted operating margin ay higit sa 11%, at adjusted gross margin na 85%.

Pero ang 85% na gross margin na yan—hindi kasama dito ang gastos sa pre-training ng bagong modelo. Sa sektor ng AI, ang pre-training ng large models at iteration ay hindi one-time capex, kundi long-term na R&D na gastos.

Sa mahigpit na GAAP, 2025 operating loss ay $8.06 bilyon, net loss mga $42 bilyon.

Kahit tanggalin ang $34 bilyong non-cash charges, substantial operational loss pa rin ang kinakaharap.

Panghuli, isang structural risk na malimit hindi napapansin: ang matinding pagkapit sa mga computing giants.

Amazon at Google, mukhang shareholders at distribution channels, pero sa business essence, sila ang providers ng fundamental computing power, at sa ecosystem, puwede rin silang potential competitors.

Sa loob ng sampung taon, nangakong bibilhin ng Anthropic mula sa mga major partners ng cloud at computing power na aabot sa $518 bilyon, halos 80% nito ay irrevocable.

Nagkakaroon ng financial mismatch:

Ang gastos ay fixed, kailangang bayaran pag dumarating ang contract; pero ang kita ay flexible, depende kung magrenew ang customer—walang obligadong magpatuloy.

Habang mabilis ang commercialization ng industry, pwede ito para mabilis na makuha ang market share; pero pag bumagal ang income sa downstream, tuloy-tuloy na pressure sa cash flow ang fixed spending commitments.

Kaya pabalik sa tanong, bakit nire-reassess ng market ang $2 trilyon target?

Dahil para masuportahan ang sukat na yan, sobrang bigat ng requirement: kailangan may GAAP positive profit sa prospectus o muling sumipa ng lampas 50% ang QoQ growth sa Q4.

Kung pareho ‘di magawa, posibleng magtapos ito sa pag-roll back ng valuation sa $1.4-$1.7 trilyon, mga 70%-85% ng dating expectation.

Yung pricing range na yan, puwedeng magbigay ng 50% premium sa H round investors, madaling maipasa ang underwriting, at tugma sa strategic shareholders.

Sa huli, simple lang ang paghuhusgang pangkomersiyo:

Ang ganda ng technology ng Anthropic, at $2 trilyon ba’y makatwiran? Hindi iisang usapin ‘yan.

Kahit gaano kaganda ang asset, kung sobrang taas ng bili, high-risk pa rin ang investment.

Ang “Impossible Triangle” ng Kita sa AI

Pero kung ilalayo natin ang usapan mula sa Anthropic lang, at tingnan ang buong AI industry chain, makikita mo pa ang mas palpak na phenomenon:

Sa nakaraang tatlong taon, halos bawat parte sa industry chain ng AI, kinokonsiderang “super winner” ng Wall Street.

• Model companies tulad ng Anthropic at OpenAI: target nilang maging parang software giants, maka-85% gross margin, at sumuporta ng trillion-dollar valuation.
• Chip suppliers gaya ng NVIDIA at Broadcom: inaasahan ang patuloy na mataas na profit margin at capital returns.
• Cloud infrastructure giants like Microsoft, Amazon, at Google: gumagastos ng daan-daang bilyon taon-taon sa data centers, asang babawiin sa patuloy na pag-upa ng computing power.

Paano naman ang end-user enterprise clients?

May sarili rin silang plano: na habang gumagaling at bumababa ang presyo ng AI, mapanatili nila ang tunay na productivity gains sa kanilang bottom line.

Parang lahat panalo, pero ‘di pwedeng lahat sabay-sabay. Sino magbabayad ng extra profit na yan?

Iyan ang “impossible triangle ng kita” sa AI industry chain.

Model companies gustong software-level profit margin, supply chain gustong sustained high returns, at clients gusto ng mababang price at mataas na benefit. Iisang value lang, imposible hati-hatiin ng pantay-pantay.

Parehong $100 ang Mabubuo, Puwedeng Magkaibang Kita ‘Yan

Paano? Ganito ang simpleng halimbawa.

Sabihin natin ang isang AI service ay nag-produce ng $100 value para sa kumpanya. Bawas ang $40 para sa R&D, hardware depreciation, infrastructure, etc., may $60 na matitira sa lahat.

Pero kanino mapupunta ang $60 ay depende kung sino ang may hawak ng pricing power.

Unang Case: Computing Supply Chain ang Malakas

Kung shortage pa rin ang advanced GPU at kuryente, mas malaki negotiation power ng NVIDIA at cloud vendors.

Halimbawa, customer gumastos ng $65, $50 dito ay mapupunta sa upstream. Pagkatapos ng costs:

• Kumikita ng $20 ang upstream;
• $35 ang natirang value sa client;
• $5 lang ang nakukuha ng model company.

Pangalawang Case: Model Companies ang Malakas

Ito ang target model ng Anthropic para sa $2 trilyong valuation—na dapat paniwalaan ng merkado bilang long-term biz model.

Kung lider pa rin ang Claude sa reasoning, coding, at Agent tasks, at nakapasok ng malalim sa enterprise workflow, at nakakabargain pa sa computing power, profit ay magbubuhos sa model company.

Kustomer willing magbayad ng $70, nabarat ang computing purchase sa $35. Matapos ang ibang gastos:

• Model company may $25 kita;
• Upstream $5 lang;
• Customer retains $30.

Ikalawang case: Pagkakapareho-pareho ng mga Modelo, Presyohan

Habang dumarami ang open-source models at competitors, enterprises napapansin na kahit anong model gamitin, parehong resulta—so bakit bibili ng mahal?

Sa dulo, willing lang magbayad ang customers ng $40. Maski ang model company nabawasan sa $33 ang cost sa computing, matapos ang ibang gastos:

• Model company may -$3 na loss pa rin;
• Upstream may $3 lang;
• Customer keeps $60 value.

Siyempre, ito’y mga scenario lang, di totoong numbers.

Pero malinaw ang punto:

Yung $100 value na nalikha ng AI, hindi nababago—ang distribution ng kita sa industry chain, sobrang pwedeng mag-iba.

Bakit sa nakaraang tatlong taon, walang masyadong away?

Dahil sa explosion ng AI demand, mabilis lumaki ang pie, pansamantalang natakpan ang conflict. Pero ngayong, dapat nang mag-ingat: pwedeng sabay na tumama ang kakulangan ng computing power at presyuhan ng mga modelo.

Sa isang banda, mahal pa rin ang high-end computing power; sa kabila, panay baba ng presyo ng model APIs. Napipiga sa gitna ang model companies at lumiit ang margin.

Dito papasok ang isang major trend—intelligent deflation.

Simple lang, habang lumalakas ang AI, papababa ang presyo kada yunit na serbisyo.

• Kung bumaba ng 50% ang API price, kailangan magdoble ang usage para lang mapanatili ang kita;
• Kung bumaba ng 70%, kelangan lumago ng 3.3x ang usage.

Habang umuunlad ang tech, may mga gawain na mas kaunting token lang ang kailangan, pero mas komplikadong Agent, mas malaki ang magagamit.

Kaya kahit tumataas ang workload sa AI, posibleng hindi sumunod ang kita at margin ng model companies.

Kaya nga continuous ang investment ng Anthropic sa pagpapalalim ng Claude Code, para mapasok ang core workflow ng enterprise.

Dahil ang pricing power sa hinaharap, hindi lang nakadepende sa leaderboard, kundi kung gaano ka-reliant ang businesses sa iyong produkto.

Kung deeply integrated na si Claude sa enterprise codebase, permissions, at automation, kahit may mas murang model, di basta-basta palilipatin ang client. Yan ang stickiness at switching cost na pwedeng maging tunay na long-term moat ng Anthropic.

Pero kung pantay-pantay na ang mga modelo at madaling lumipat ng supplier ang customer, hirap panatilihin ang high margin ng model companies.

Mas mahalaga pa, ang pressure sa margin ng model companies ay pwedeng mag-cascade sa buong AI industry chain. Nabaggit natin ang massive long-term computing purchase deals ng Anthropic. Kapag hindi umabot sa expectation ang kita, pwedeng magbawas ng procurement, ipostpone ang expansion, o subukang renegotiate ang deal.

Sa panig ng cloud vendor, magrereview ng utilization at ROI ng data center; NVIDIA, Broadcom, at iba pang chip suppliers, haharap ng risk ng pabagal na orders.

Puwedeng buong AI hardware at infra sector ay magka-reevaluation ng valuation.

Kaya, ang IPO ng Anthropic ay mas malaki pa sa sarili nitong $2 trilyon valuation issue. Ito ay pwedeng maging turning point ng repricing sa buong AI chain.

Bakit Patuloy ang Malaking Gasto ng Amazon at Google?

Dito, maraming magtatanong:

Kung may duda na ang market sa valuation ng Anthropic, bakit todo pa rin ang ginagastos ng Amazon at Google dito?

Puro ba tiwala sa tech lang? Syempre hindi lang yun. Dahil ang pagbabago ng valuation ng Anthropic ay hindi lang internal issue na ng sarili nitong investors; direktang nakaapekto na rin sa financial report ng tech giants na ito.

Nandito ang isang interesting na phenomenon—ang reflexivity ng valuation.

Maraming akala, ang Amazon at Google kikita lang sa Anthropic pag IPO o selling shares. Pero ayon sa accounting standards, pwedeng i-revalue ang private equity investments kasunod ng mga bagong round, at ang gain puwedeng ipasok sa earnings.

Alam mo anong ibig sabihin nito?

Noong Q1, $16.8 bilyong pretax gain na ang kinilala ng Amazon mula sa Anthropic investment.

Noong Q2, tumaas uli ng mga $50.5 bilyon ang book value ng Amazon’s Anthropic preferred shares. Sa $53.4 bilyon na non-operating pretax gain, major part ay galing dito.

Pansin, hindi ito cash galing sa benta o AWS, kundi gain sa rising value ng Anthropic; pero pinatataas nito ang net income at EPS ng Amazon.

Pati ang buong S&P 500 earnings, naapektuhan na.

Ayon sa Reuters gamit ang LSEG:

• Q2 2026, S&P 500 earnings growth tumama ng 52% YoY;
• Pero kung tanggalin ang investment gain ng Amazon at Alphabet, 33% na lang.

Ibig sabihin, malaking bahagi ng growth ay hindi muna galing sa core biz. Pilit lang i-evaluate ang net profit at EPS, pwedeng pati operating business overestimated.

At klaro na may reinforcing cycle dito.

Mas mataas ang valuation ng Anthropic, mas tatas ang book value ng tech giant, mas maganda ang financials, mas kampante ang investors—and Amazon at Google ay major providers ng pera at resources, nakakatulong din sa scaling ng Anthropic.

Ito ang reflexive effect: optimism sa hinaharap, naka-influence pabalik sa financials ngayong araw.

Hindi man manipulation ng titans, pero klaro, diretsong financial interest nila ang mataas ang valuation ng Anthropic. Kapag bagsak valuation, tiyak bibigat din ang investment losses.

Ang dating kinikilalang gain, hindi permanenteng di nagbabago.

Mula sa Usapang Halaga Papunta sa Credit Risk

Kasabay nito, nire-reassess na ng capital market ang AI investments base sa credit risk.

Noong Huwebes, ang GPU-based cloud computing na si CoreWeave, bumagsak ng 15% sa isang araw, at Biyernes, bagsak ulit ng 11.9%, total 25% ang lingguhan, at ilan sa long-term bond yields naging halos 15%.

Anong ibig sabihin nito?

Bonds investors gusto ng mataas na risk premium bago tanggapin ang credit risk ng ganitong kumpanya.

Di ibig sabihin may problema agad si Anthropic sa cash, pero malinaw na seryosong pinag-aaralan ng market ang kapasidad ng funding ng capital-intensive AI firms.

Ang stock market kayang bayaran ang matayog na kwento ng growth, pero ang bond market, tanong: mababayaran ba talaga ang utang?

Ang pagbabagong ito ng risk appetite ay nakikita na sa valuation discussion ng Anthropic IPO.

Di pa final ang $1.5 trilyong IPO valuation, pero nararamdaman na ang market na mas naging conservative.

Kaya sa Anthropic IPO, ang tanging mahalaga, hindi lang anong presyo ang listing, kundi marahil nababago na ang pricing logic ng AI market.

Dating tanong ng Wall Street: Magkano ang nilaan ng mga cloud giant, ilang computing order ang nakuha, anong kita ang ihahatid sa hinaharap?

Pero ngayon, tanong ay ito:

Ilang totoong free cash flow ba talaga ang nalilikha ng mga investment na ‘to?

Lalo na kung may malaking bahagi ng kita ng tech giants ay nanggagaling sa unrealized equtiy gain—mas kailangan ng investors na paghiwalayin:

• Alin ba talaga ang kita galing sa pangunahing negosyo;
• Alin ang purong book gain lang mula pag-akyat ng asset value.

Dahil pwedeng mabilis magbago ang valuation ayon sa sentiment, ngunit ang pangmatagalang investment return, cash flow ng tunay na negosyo pa rin ang basehan.

Marahil hindi nagkamali ang Wall Street sa direksyon ng AI revolution, pero sa rebolusyong ito, hindi basta-basta madaming kumpanyang tuloy-tuloy magbibigay ng high returns sa shareholders tulad sa imahinasyon ngayon.

Ang $2 trilyong IPO ng Anthropic, maaring ito ang punto ng balanse na kung saan wall street magsisimulang magbilang ulit.

Tapos na ang artikulo ngayong araw.

Sa Anthropic, sa tingin mo magkano ang magiging final valuation? $1.5 trilyon o $2 trilyon? Ang hawak mong AI stocks, napatamaan ba ng revaluation na ito? Welcome sa komento.