OpenAI 營收長 Denise Dresser 在 2026 年 4 月 13 日發給全體員工一份四頁備忘錄，直指 Anthropic 宣稱的年化營收 300 億美元（約 NTD 960,000,000,000）當中，有 80 億美元是透過總額法（gross basis）會計處理灌出來的。 這份被 CNBC、The Verge 取得的文件不只談數字，還涵蓋 OpenAI 的 Q2 企業戰略、代號「Spud」的新模型、與 Amazon 的 500 億美元合作，以及對 Anthropic 品牌敘事和算力策略的系統性攻擊。兩家公司都在為最快 2026 年底的 IPO 做準備，這場會計論戰的時機點耐人尋味。
營收會計爭議：總額法 vs 淨額法
Dresser 備忘錄的核心指控是一個技術性但影響重大的會計問題。
Anthropic 在 4 月 7 日宣布年化營收（ARR）突破 300 億美元，從 2025 年底的 90 億美元在四個月內翻了超過三倍。但 Dresser 認為這個數字有水分。問題出在兩家公司處理雲端通路營收的方式不同：
Dresser 的計算是：Anthropic 宣稱的 300 億美元 ARR 減掉 80 億美元的雲端通路分成，實際應該在 220 億美元左右，沒有超過 OpenAI 的 250 億美元（月營收 20 億美元乘以 12）。
這裡有幾個必須釐清的事實。首先，總額法和淨額法都是合法的會計處理方式。US GAAP 的 ASC 606 標準下，判斷用哪種方法的關鍵是「誰是交易中的 principal」——如果 Anthropic 實質上承擔了定價權、履約責任和庫存風險，用總額法完全站得住腳。其次，Anthropic 對 CNBC 的回應也確認了這點：他們認為自己是 principal，雲端商是分發管道。
但 Dresser 的策略意圖很明確。兩家公司都可能在 2026 年底到 2027 年初提交 IPO 申請，屆時 S-1 文件會被會計師逐行審查。總額法 vs 淨額法在 S-1 審查中是高頻題目，Anthropic 如果上市，這個 80 億美元的差異可能迫使它在招股書中重新呈現營收數字。
Ramp 數據：企業市場的真實戰況
備忘錄選在這個時間點發出不是偶然。根據追蹤超過 50,000 家美國企業支出的 Ramp 數據，Anthropic 的企業客戶佔比已達到 30.6%，OpenAI 是 35.2%。分析師預測，按照目前趨勢，Anthropic 可能在兩個月內超越 OpenAI 的企業客戶數。
更關鍵的數據：2026 年 3 月新購買 AI 服務的企業中，65% 選了 Anthropic，只有 32% 選 OpenAI。
企業市場的競爭態勢從幾個指標可以看得更清楚：
這組數據解釋了為什麼 Dresser 需要在這個時候打營收會計牌。Anthropic 在企業端的增速太快，如果不在估值敘事上做點事，IPO 前的市場認知會更不利。
算力軍備競賽：30 GW vs 7-8 GW
備忘錄的第二條攻擊線是算力。
OpenAI 在 4 月 10 日發給投資人的另一份備忘錄中聲稱，到 2030 年將擁有 30 吉瓦（GW）的算力，而 Anthropic 到 2027 年底只有 7 到 8 GW。Dresser 把這定性為「結構性優勢」，並稱 Anthropic 沒有及早鎖定足夠算力是「策略性失誤」，已經反映在產品體驗上——用戶遇到限流（throttling）、可用性不穩定、回應不可靠。
但這個論述有幾個需要對照的事實。Anthropic 在 4 月初宣布了與 Google 和 Broadcom 的合作，鎖定了 3.5 GW 的 TPU 算力，從 2027 年開始供應。這筆交易是 Anthropic 迄今最大的基礎設施投資，顯示它並非沒有意識到算力缺口。
更值得注意的是成本結構差異。根據《華爾街日報》取得的財務預測，OpenAI 到 2030 年的年度訓練成本預計達到 1,250 億美元，Anthropic 同期約 300 億美元。OpenAI 花了四倍的錢訓練模型，但營收反而比較少。Anthropic 的訓練成本佔營收比例下降速度是業界最快的，有分析師認為它可能在 2027 年達到正向自由現金流，而 OpenAI 把這個目標推到了 2029 年甚至 2030 年。
OpenAI 預計 2026 年虧損 140 億美元。在這個背景下，「我們花更多錢買算力」不一定等於「我們的策略更好」。
Microsoft 限制與 Amazon 轉向
備忘錄中一個出人意料的坦白：Dresser 承認與 Microsoft 的合作「限制了我們觸及企業客戶的能力」。
自 2019 年以來，Microsoft 累計投資了超過 130 億美元在 OpenAI 身上。但 Dresser 指出，很多企業客戶的雲端環境是在 Amazon 的 Bedrock 平台上，而 Microsoft 的獨家分銷限制讓 OpenAI 很難接觸到這些客戶。2026 年 2 月 Amazon 宣布最高投資 500 億美元在 OpenAI 後，Dresser 形容透過 Bedrock 平台的企業需求「坦白說令人驚嘆」（frankly staggering）。
這段話的意涵很深。Microsoft 在 2024 年中已經把 OpenAI 列入年度報告的「競爭對手」名單裡了，跟 Amazon、Apple、Google、Meta 並列。OpenAI 已經開始用 CoreWeave、Google、Oracle 的算力，而 Microsoft 也開始測試自己的 AI 模型。這段曾經最緊密的 AI 夥伴關係正在出現裂痕。
備忘錄的五大戰略優先
Dresser 在備忘錄中列出了 OpenAI Q2 的五大企業優先事項：
一、產品平台化。 OpenAI 不再把自己定位為單一產品公司。ChatGPT for Work 做知識工作、Codex 做軟體開發、API 做嵌入式應用、Frontier 做 AI Agent 管理、Amazon 運行時做生產執行。Dresser 的說法是「停止像有獨立產品線的公司一樣思考」，目標是建立飛輪：更好的模型 → 更多使用 → 更深整合 → 跨產品採用 → 更難被替換。
二、DeployCo 部署引擎。 針對企業 AI 的最大瓶頸（規模化部署），OpenAI 正在建造一個叫「DeployCo」的服務，搭配「Frontier Alliance」合作夥伴，目標是讓企業能更快把 AI agent 從試點推進到生產環境。
三、代號 Spud 的新模型。 備忘錄提到一個即將發布的新基礎模型，代號 Spud。Dresser 聲稱它會讓 OpenAI 所有核心產品「顯著變好」。根據 The Information 3 月 24 日的報導，Spud 已經完成預訓練，CEO Sam Altman 形容它是「一個非常強大的模型，可以真正加速經濟」，共同創辦人 Greg Brockman 說裡面有「兩年的研究成果」。預計在 2026 年 4-5 月發布。
四、Amazon 通路擴張。 利用 Amazon 的 500 億美元投資和 Bedrock 平台，把 OpenAI 的觸角伸到 Microsoft 生態系之外的企業客戶。
五、對 Anthropic 的全面攻擊。 這不只是財務面的。Dresser 把 Anthropic 的品牌定位描述為「建立在恐懼、限制和一小群精英應該控制 AI 的理念上」，並聲稱 OpenAI 的「正面訊息會長期勝出」。
對 Anthropic 的攻擊——選擇性忽略了什麼
Dresser 備忘錄對 Anthropic 的批評有幾個值得注意的選擇性忽略。
關於「單一產品公司」。 Dresser 認為 Anthropic 太依賴程式碼場景，這在 AI 擴展到開發者之外的團隊時會變成劣勢。但這個論述忽略了幾件事：Anthropic 在 2026 年 4 月收購了 Coefficient Bio（約 USD 4 億），進入藥物研發和生命科學；Claude 的消費者端推出了瀏覽器 agent、健康整合（接 Apple Health 和 Android Health Connect）、Claude for Healthcare（HIPAA 合規）等產品線。說 Anthropic 只做 coding，在 2026 年 4 月的時間點並不準確。
關於「恐懼敘事」。 把 AI 安全意識定位為「恐懼和限制」是一種修辭策略。但在企業採購的實際決策中，Anthropic 的 Constitutional AI 做法和更完整的合規認證（ISO 42001、FedRAMP、HIPAA）反而是企業法務和合規部門更願意簽約的理由。HumanX 大會上 Glean CEO Arvind Jain 形容企業對 Claude 的熱度已經是「Claude 狂熱」（Claude mania），甚至「變成了一種宗教」。
關於算力不足。 Dresser 說用戶因為限流感受到 Anthropic 的算力不足。但在預測市場 Kalshi 和 Polymarket 上，Anthropic 在 6 月份持有** AI 模型的概率是 59%。如果產品體驗真的那麼差，市場押注不會是這個方向。
IPO 前的攻防賽：估值戰場
這場備忘錄大戰的真正背景是 IPO。
值得注意的是：在一級市場上，OpenAI 的估值是 Anthropic 的 2.2 倍。但在二級市場上，兩家幾乎相當，甚至 Anthropic 略高。這代表市場已經開始重新定價兩家公司的相對位置。
Dresser 這份備忘錄的時機完全可以理解。如果她不挑戰「Anthropic 營收超過 OpenAI」這個敘事，它會在 IPO 路演中被競爭對手和分析師反覆引用。
這份備忘錄真正透露的訊號
撇開攻擊語言，這份備忘錄其實透露了幾個 OpenAI 內部的真實焦慮。
第一，企業市場正在流失。Dresser 被聘來就是為了企業增長，她從 Slack CEO 和 Salesforce 高管的位置來，三月份還接手了前 COO Brad Lightcap 的商業職責。如果企業端的形勢很好，不需要在備忘錄裡花這麼多篇幅攻擊對手。
第二，Microsoft 的限制是真實的痛點。備忘錄裡對 Microsoft 的批評比對 Anthropic 的還要直白。一個每年投資超過 130 億美元的合作夥伴被公開說「限制了我們」，這不是關係好的表現。
第三，OpenAI 需要敘事控制。在 Ramp 數據、二級市場估值、HumanX 大會的風向全部對 Anthropic 有利的情況下，OpenAI 選擇主動出擊，試圖在 IPO 前重新框定比賽規則。
第四，消費者護城河可能不夠。OpenAI 有超過 9 億週活躍 ChatGPT 用戶，但其中只有約 5% 是付費用戶。消費者端甚至已經開始測試廣告模式。相比之下，Anthropic 80% 的營收來自企業客戶，這種營收結構的留存率、擴展經濟和抗流失能力都更強。
OpenAI 和 Anthropic 營收差異的根本原因是什麼？
核心差異在收入結構。OpenAI 的營收偏消費者端，ChatGPT 有 9 億多週活躍用戶但付費率約 5%，企業營收佔比約 40%。Anthropic 約 80% 營收來自企業 API 和雲端通路，年消費超過 100 萬美元的客戶已超過 1,000 家。兩家的會計方法不同也是原因之一：Anthropic 用總額法認列雲端通路營收，OpenAI 用淨額法，光這個差異就讓帳面數字差了大約 80 億美元。
Anthropic 的總額法會計是灌水嗎？
不一定。US GAAP 的 ASC 606 標準允許企業在自己是交易「主要負責方」時使用總額法。Anthropic 的立場是它承擔定價權和履約責任，雲端商只是分發管道，這在法律上站得住腳。但在 IPO 審查中，審計師會逐行檢視每筆交易的實質是否符合 principal 認定標準。兩家都還沒上市，所以目前無法從公開報表驗證。
OpenAI 為什麼要轉向 Amazon？
Microsoft 的獨家分銷限制讓 OpenAI 很難觸及使用 AWS Bedrock 平台的企業客戶。2026 年 2 月 Amazon 宣布投資最高 500 億美元後，OpenAI 透過 Bedrock 的企業需求急速增長。Dresser 在備忘錄中坦承 Microsoft 的合作「限制了我們觸及企業客戶的能力」。
兩家公司的 IPO 前景如何？
OpenAI 計劃最快 2026 年 Q4 上市，已經在提供零售投資人認購份額，最新一輪融資估值 8,520 億美元。Anthropic 已經聘請 Wilson Sonsini 律所準備 IPO，評估最快 2026 年 10 月上市。在二級市場上，Anthropic 的估值已經接近甚至略高於 OpenAI，顯示投資人正在重新評估兩家的相對價值。
代號 Spud 的模型是什麼？
Spud 是 OpenAI 內部代號的下一個基礎模型，2026 年 3 月 24 日完成預訓練。CEO Sam Altman 形容它「可以真正加速經濟」。預計在 2026 年 4-5 月發布，可能命名為 GPT-5.5 或 GPT-6。OpenAI 把已停產的 Sora 影片生成工具的算力轉到了 Spud 上，反映出從消費者創意工具轉向企業 AI agent 的策略轉向。
引用來源
- CNBC — OpenAI touts Amazon alliance in memo, says Microsoft has ‘limited our ability’ to reach clients
- Sacra — Anthropic revenue, valuation & funding
- SaaStr — Anthropic Just Passed OpenAI in Revenue While Spending 4x Less to Train Their Models
- The Decoder — OpenAI’s leaked memo says new “Spud” model will make all its products “significantly better”
- Axios — OpenAI rips Anthropic, distances itself from Microsoft
Author Insight
我們團隊幫一家台灣金融業客戶比較 Claude API 和 OpenAI API 的 TCO 時，發現透過 AWS Bedrock 購買和直接透過 API 購買的實際成本差異可以到 15-25%，但這個差異在兩家公司的營收數字上會以完全不同的方式呈現。企業採購決策者真正在意的不是帳面上的營收認列方法，而是模型品質、延遲、合規認證和供應商鎖定風險。我的觀察是，這份備忘錄與其說是在揭露 Anthropic 的會計問題，不如說是 OpenAI 在 IPO 前試圖重新定義記分方式。兩家公司最後都得在招股書裡用同樣的標準交代數字，到時候市場自然會做出判斷。
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