AI 雙雄大對決：Anthropic 逆轉 OpenAI？華爾街點名一票贏家與潛在暴雷股

CMoney 研究員

・ 2026 年 08 月 20 日

Anthropic 被爆營收成長速度大幅超車 OpenAI，並開出 2028 年高達 2,000 億美元營收遠景，引爆「誰是新一代 AI 王者」的市場辯論。雲端與晶片供應鏈跟著洗牌，Oracle 被點名風險最大，反觀 Microsoft、Nvidia、Alphabet、Amazon 等則被視為潛在最大受益者。

在生成式 AI 戰場上，市場長期視 OpenAI 為絕對主角，但最新一波財務與合作版圖曝光後，版圖正在鬆動。多家外媒報導指出，Anthropic 近期營收成長大幅加速，從今年第一季到第二季，營收直接「翻倍以上」，遠遠壓過 OpenAI 僅約 18% 的成長幅度，讓原本一面倒押注 OpenAI 的資本市場，開始重新評估誰才是未來的 AI 領頭羊。

更具震撼力的是，Reuters 報導 Anthropic 對外放出雄心勃勃的中期目標，預估 2028 年營收有機會上看 2,000 億美元，高於今年 5 月時對外提及的 470 億美元 run-rate 構想，讓整個產業與投資圈議論紛紛。相較之下，OpenAI 目前營收成長趨緩，且營運利潤率本就為負、最近還進一步惡化，對市場預期中的 IPO（首次公開發行）前景投下陰影。

儘管如此，多數分析師仍提醒，現在就宣布 OpenAI 失勢言之過早。Freedom Capital Markets 科技研究主管 Paul Meeks 直言，現在更像是 AI 領先群當中出現「層次分化」，而非單一玩家出局。他指出，很多與 Anthropic 綁得很緊的合作夥伴，例如他日前才啟動研究涵蓋的 HUT，理論上會隨 Anthropic 一同受惠；反之，重押 OpenAI 的夥伴，短期壓力可能逐步浮現。

在這個脈絡下，Oracle(ORCL) 被點名是風險最高的企業之一。Meeks 指出，Oracle 的「未履行履約義務」（remaining performance obligations）高度集中在 OpenAI 相關合約上，等於雲端成長敘事與 OpenAI 綁在一起。另一位市場觀察者 Dan Nathan 也在節目中表達憂心，強調 Oracle 與 OpenAI 簽下規模高達 3,000 億美元的雲端計畫，用來擴充運算資源；一旦 Oracle 無法在速度與規模上滿足 OpenAI 所需，這筆龐大訂單不但可能無法完全落實，Oracle 股價與基本面也恐面臨重擊，他甚至用「可能會絕對崩盤」來形容風險。

投行 Jefferies 早在今年 4 月底就整理出一籃子「對 OpenAI 敞口最高」的企業，包括 Oracle、CoreWeave、SoftBank 與 Broadcom(AVGO) 等。從 4 月底至今，Oracle 股價約下跌 12%，CoreWeave 約跌 17%，Broadcom 約跌 13%；形成鮮明對比的是，Nvidia(NVDA) 同期間約上漲 10%，Microsoft(MSFT) 則約漲 18%。這種走勢落差，凸顯市場開始用股價調整「誰是真正 AI 長線贏家」的預期。

然而，供應鏈結構比表面股價更複雜。AI 訓練與推論同時依賴雲端運算、專用晶片、光通訊與電力等多層網絡，投資與合作關係彼此交纏。分析師普遍認為，就算未來市場在 frontier model（前沿大模型）層級出現新一輪洗牌，也很難真正把 OpenAI 及其供應鏈從整個科技產業完全「切割」出去，更可能出現的是網絡內部的「重新分區」與權重移轉。

在這個重新分區過程中，Alphabet(GOOGL) 與 Amazon(AMZN) 明顯被市場視為最大受益者之一。DA Davidson 科技研究主管 Gil Luria 指出，Anthropic 目前大多數運算資源仰賴 Google 與 Amazon 提供，意味著其訓練多數跑在 Amazon 自家 Trainium 晶片與 Google 的 TPU 上，而非傳統市場最愛談的 Nvidia GPU。這個結構不只強化兩大雲端巨頭在 AI 世代的護城河，也為 Broadcom 這類負責關鍵網路與專用晶片的供應商，開闢新一層供應鏈需求。

但即便 Anthropic 勢頭看似壓過 OpenAI，華爾街仍多半把兩者視為長期並存的雙強結構。Benchmark 董事總經理 Yi Fu Lee 以飲料市場為喻，形容兩者是「可口可樂與百事可樂」的關係，認為從企業客戶角度來看，模型之間具有高度可替換性，「到最後，模型之間是可以互相替補的。」

這種互通性，還被開源權重模型推波助瀾。除了美國企業外，中國的 Moonshot AI、DeepSeek 等也推出 open-weight 模型，成本明顯低於完全封閉的專有模型，實際效果卻往往不遜色。更一步來看，多個模型可被編排成「模組化組合」，針對不同任務分工協作，讓企業客戶隨時在成本、性能與風險之間做即時調整。

從更長遠的視角，華爾街大多認為 AI 終將走向「通用化商品」（general-purpose commodity），隨普及率提升而單位成本持續下滑。這種趨勢意味著：今天被視為「高毛利黑科技」的模型服務，未來有機會像雲端儲存一樣，成為價格競爭激烈、但規模巨大的基礎設施。對投資人來說，真正關鍵將不是短期誰的模型稍微領先，而是哪一家能在價格下滑的環境裡，用規模、整合能力與生態系鎖定客戶，並持續吃下更多工作負載。

在這場雙雄對決與供應鏈洗牌中，當前市場共識大致有三點：第一，OpenAI 並未出局，但其壓倒性領先敘事正在淡化；第二，Anthropic 的爆發讓 Alphabet、Amazon 等雲端與專用晶片供應鏈顯著受益；第三，像 Oracle 這類高集中度押注單一客戶的雲端業者，未來幾季將面臨最嚴峻的市場檢驗。隨著更多大型企業啟動多模型策略，AI 產業將從「押注單一明星」邁向「分散風險組合」，而誰能在這個新秩序中站穩腳步，將決定下一輪科技巨頭的排名。