Anthropic、シリーズFラウンドで約18兆円を調達

 (anthropic.com)
2 ポイント 投稿者 GN⁺ 2025-09-03 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • Anthropicは、ICONIQが主導したシリーズF投資で130億ドル（$13B、18兆円）を調達
  • 今回の投資により、Anthropicの企業価値は**1,830億ドル（$183B、254兆円）**と評価
  • 収益の成長率は急速に拡大しており、2025年8月には年間売上高ベースで50億ドルに到達
  • Claude CodeおよびAPIなど、さまざまな製品がビジネス市場と開発者市場で急速に拡大
  • 調達資金は企業顧客の需要対応、安全性研究の強化、グローバル展開の拡大に使用予定

Anthropic、シリーズF投資の調達と成長状況

シリーズF投資の概要

  • Anthropicは、ICONIQが主導したシリーズFラウンドを通じて130億ドルを調達
  • 今回の投資により、Anthropicのポストマネー企業価値は1,830億ドルと評価
  • ICONIQのほか、Fidelity Management & Research Company、Lightspeed Venture Partnersが共同主導
  • Altimeter、Baillie Gifford、BlackRock関連ファンド、Blackstone、Coatue、D1 Capital Partners、General Atlantic、General Catalyst、GIC、Goldman Sachs Alternatives、Insight Partners、Jane Street、Ontario Teachers' Pension Plan、Qatar Investment Authority、TPG、T. Rowe Price、WCM Investment Management、XNなど、多様な世界の主要投資会社が参加

Anthropicの成長と収益状況

  • CFOのKrishna Raoは、「Fortune 500企業からAIベースのスタートアップに至るまで、顧客はAnthropicのフロンティアモデルとプラットフォームを重要業務に活用している」と強調
  • 顧客基盤全体で需要が爆発的に増加している
  • Claudeの公開（2023年3月）以降、売上成長は非常に速いペースで進行
    • 2025年初めには年間売上高10億ドルに到達
    • 2025年8月には年間売上高50億ドルを突破し、史上最速で成長するテクノロジー企業の1社と評価
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技術力と安全性への注力

  • Anthropicの成長は、優れた技術人材、安全性中心のアプローチ、**フロンティア研究（アライメント・解釈可能性など）**に支えられている
  • これらの要素がモデルの性能と信頼性の基盤となっている
  • 現在30万社以上のビジネス顧客にサービスを提供しており、年間売上10万ドル以上のアカウントを持つ大口顧客数は1年間で7倍に増加

製品と顧客の拡大

  • プラットフォーム全体でビジネス、開発者、個人市場のすべてが高い成長率を記録
    • 企業顧客向けにAPIと業界別特化製品を提供し、複雑な統合作業なしに強力なAI導入を支援
    • 開発者は、2025年5月に全面公開されたClaude Codeを主要ツールとして採用中
    • Claude Codeはわずか3か月で5億ドル超の年間売上高を達成し、利用率は10倍以上増加
    • 個人ユーザー向けのProおよびMax料金プランを通じて、日常業務および専門業務向けの高度なAI機能を提供

投資家の評価と今後の計画

  • ICONIQのパートナーであるDivesh Makanは、「研究の卓越性と技術的リーダーシップ、そして顧客中心の集中」により、Anthropicが卓越した成長軌道を進んでいると述べた
  • エンタープライズリーダーたちも、Claudeの信頼性と長期的ビジョンを高く評価
  • シリーズFの資金は、企業需要への対応能力拡大、安全性研究の深化、グローバル事業の拡大などに使われる予定
  • 目標は、信頼でき、解釈可能で、調整可能なAIシステムの構築

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1件のコメント

 
GN⁺ 2025-09-03
Hacker Newsの反応
  • AI分野でのコンピューティング競争力がとてつもなく熾烈になっていると感じる。もはや小国のGDP級の資本、GPU、電力インフラがなければ競争そのものが難しい状況で、TSMCや電力会社が本当の主導権を握っている。人材だけでは足りず、H100を10万枚と専用発電所がなければ終わりだ。130億ドルのかなりの部分は実際の運営費ではなく、コンピューティングの前払いかもしれない。まるでマンハッタン計画級のインフラが民間に渡っているような感覚だ。以前は1億ドルあればGPT-4を訓練できたが、すぐに10億、100億ドルへと跳ね上がる見通しで、将来はそれすら安く感じられるかもしれない。GPT-7あたりでは政府系ファンドが必要になるかもしれない
    • LLM時代はひどい。イノベーションの大半が大規模資本を持つ既存大企業主導で生まれるからだ。利用はサブスクリプション形式なのでユーザーの統制権はまったくない。hypeがあまりにも大きく、実際に現場で役立つのかも分からないCレベル経営陣が導入を押し進めている。AIの選定も既存のベンダー関係に左右される。ここ10年のテック業界で最悪だったトレンドが凝縮されているように思う
    • 新しいモデルが出るたびに、費用対効果がどんどん悪化しているのを感じる。昔のモデルと比べても、うまく見分けがつかないことが多い。動画分野は急速に進歩しているようだが、そのぶんコンピューティングコストが激増していて、むしろ懸念が生まれている
    • 最先端モデルが半年ほどで旧式になってしまう今の状況がいちばん驚きだ。こうして短期間に巨額の資金を注ぎ込み続けるのが持続可能だとは思えない。AGIが数世代以内に来るという信念でもない限り、この構造は長期的に維持しにくい
    • DarioがCheeky Pintで話した内容を引用しつつ、「各モデルを1つの会社と見なすと、2023年に1億ドルでモデルを訓練し、2024年に2億ドルの収益を上げ、同じ年に10億ドル投資して次のモデルを作り、その翌年に20億ドルの収益を得る、という構図になる。つまり初期には損失が非常に大きくても各モデル単体では利益が出ていることになるが、同時により高価な会社を作り続けている構造なので、必要資金はどんどん膨らむ。これが均衡規模に到達すれば、長期的には全体として非常に高収益になるか、あるいはモデル性能がこれ以上向上しない時点が来て、そのとき過剰投資のあとにうやむやに終わる可能性もある」と説明していた。結局のところ、どの規模で均衡するのか、オーバーシュートが起きないのかはまだ分からない。リンク: Cheeky Pintポッドキャスト
    • この熱狂が過剰な原子力発電 capacity を残し、結果として電気料金が下がれば、それで大気中の炭素を回収できるようになるかもしれないという楽観もある。中期的には、中国が余剰電力のおかげでハイエンドモデルでは圧倒的存在になるかもしれず、米国は何十年も放置されてきた電力網の修理に追われそうだ
  • 今回の資金調達は50億ドル目標で始まり、130億ドルまで積み上がった。通常こういうケースは、過熱した市場の空気を利用したいときや、高いバリュエーションでは今後資金調達が難しくなりそうなときに起こる。内部関係者が発しているシグナルはAI投資家にとってネガティブに見える。何百件ものコメントを読んでみると、混乱と不確実性、根拠の薄い期待が多すぎて、以前のバブルに似ていると感じる。訓練コストは急増しているのに新モデルの改善幅は縮小しており、見通しが不安だ。wealthとは定義しにくい概念で、協力と交換を通じて曖昧に形成されるものだ。結局LLMが本当に富を生み出さなければ、この投資は正当化されない。すぐに具体的価値を示せなければ、一気に崩壊するリスクが高い。金融業界で働いていて感じるのは、金融マンは決して天才ではないということだ。130億ドルを動かしているからといって鋭いわけではなく、単に金に目ざとい人が多い。彼らに必ず洞察力があると錯覚してはいけないという意見だ
    • 希薄化率が20%なら同意できるが、3%から7%に増えた程度なら、大幅な超過応募があったという点でむしろポジティブなシグナルだと見る。状態の悪い会社はラウンドを埋めることすら難しい
  • この資金調達規模は、近いうちに何かが破裂しそうな不安を感じさせる。競争に生き残るには莫大な現金を燃やさなければならず、ごく少数しかできないゲームになっている。そのうえ、まだ収益性のあるビジネスを示したところはない。モデルが横並びになりつつあるため技術的参入障壁も低く、誰でもできて大規模資金が答えになっている。ビジネスとしてはかなり危うい構造で、技術としてはすばらしいが、投資家の大半に損失をもたらす結果になりそうだ
    • しばらくはその考えに同意していたが、最近は少し見方が変わった。最新モデルを直接カスタマイズして社内活用できる場合と、APIだけを使う場合では体験にかなり差がある。CursorとClaude Codeを比べると、同じモデルでも自分でビルドして使うとまったく違う品質を感じる。Mac vs Windowsの比較のように、結局はモデルとツールを直接設計して提供する垂直統合型の構造には大きな利点がある
    • まだその点にはあまり確信が持てない。AnthropicはAPIでinferencingサービスを提供する際の価格がかなり高いのに、それでも人々はコストを負担して使い続けている
    • 「誰でもモデルの作り方は分かっている、金さえかければいい」という言い方は、差別化された品質、効率性、パートナーシップなど多くの要素を見落としている
    • 長くは続かないと言われながらも、Herbalifeはいまだに上場している、という冗談
    • これほど巨大な金が動いている以上、バブルがはじけて幻想だったと分かれば、市場全体にものすごい衝撃が来るだろう
  • ネガティブなコメントが多すぎる。成長余地の大きい新市場のトッププレイヤーが130億ドルを、売上倍率20倍のバリュエーションで調達できたとしても、それが必ずしもバブルの兆候とは限らないと思う。こうした投資家たちは決して非合理でも愚かでもないはずだ。バブルの可能性は残るが、あまりに早計な判断は禁物だ
    • 売上倍率20倍のバリュエーションがバブルの兆候ではないのか、むしろそれこそがバブルの定義ではないかと問う意見
    • SoftBankとWeWorkの件を思い出させる
    • 「この投資家たちはバカではない」という言葉は、昔もバブルが崩壊する前にいつも語られていたという意見
    • SBFにすらだまされた投資家たちだという点を思い出させる。SBFは財務諸表を説明するスプレッドシート1つすら持っていなかったのに投資を受けた
  • YouTubeの買収額が2006年に16億5000万ドルだったとき、多くの人が狂っていると思ったことを回想している。市場の情報に比べて個人の直感がどれほど当てにならないかを強調し、市場より自分のほうがよく分かっていると思うときほど、たいてい間違っている可能性が高いと述べる。自分が正しいと信じる根拠ばかり探す姿勢は危険だ。もし投資水準が不合理だとしても、それがどの程度で、なぜそうなり、今後どう展開するかを具体的に予測するのは非常に難しい、という教訓に触れている
    • 自分でYouTubeの例を出すのも、ある意味では自己矛盾ではないかという指摘
    • 成功例だけを強調した生存者バイアスではないかという意見。GoogleのMotorola、MicrosoftのNokia買収のような失敗例も多いし、WeWorkも120億ドルを調達したのに破綻した
    • 1830億ドルのバリュエーションが、20年前の16億5000万ドルと比べて妥当だという理屈にはあまり納得できない
  • 期待売上90億ドル（年換算ARR）で売上総利益率が60%（クラウド事業者との提携時は30%）なら、高成長企業としては粗利率の水準でもかなり健闘している。20倍のマルチプルでも、成長率を見ればそこまで狂った水準ではない。実際に年末までにこの数値が実現するかどうか次第だ。5月には30億、7月には50億だったので、月あたり2億〜4億の成長になる
    • 投資家たちは何を見てこれほど投資しているのか気になる。明らかに配当や利益のためではないはずで、結局は株価上昇だけに全面的に賭けているように見える。市場が本当に価値を創出すると信じ、この構造が回り続けると見ているのだろう
  • AIに金とコンピューティングを注ぎ込む現在のやり方は、短期的な解法のように見える。人間の脳は原発並みのエネルギーがなくても学習できるのだから、今後は効率性こそが本当の革新ポイントになると思う。そのタイミングが明日なのか5年後なのかは分からないが、AI企業はそれまでオールインするしかない
    • 量子コンピューティングが解決策かは分からないが、大幅に高効率で強力な、まったく新しいコンピューティングパラダイム（例: 量子コンピューティング）が必要だと感じる
    • エネルギーコストが高止まりするなら、AI投資は結局、エネルギー生産コストの低下に賭けるのと同じだ。エネルギー価格が下がれば、コンピューティング競争力の参入障壁も崩れる。もし効率性の革新が生まれるなら、半導体よりもモデル自体の側から出てくる可能性が高いが、それでもその革新を内部だけに留めておけなければ、結局また競争障壁は消えてしまう
    • 人間の脳が原発を使えないのは、それが進化的にそれほど複雑で困難だったからだ。私たちが原発を使う方法を見つけた以上、もっと高い知能も可能だろう。原発を使うからといって、より高い知能が生まれてはいけない理由はない
  • LLM推論サービスは、常にクラウドデータセンター級の99.999%可用性を必要とするわけではない。だから小規模投資家が倉庫にGPUを置いてオープンソースLLMを回し、顧客をルーティングする形でも、サービスが1日停止したところで大きな損失にはならず、その日の売上が飛ぶだけだ。コインランドリーや倉庫投資のような手軽なパッシブ投資先として注目される可能性もあると思う
    • 自分はAI作業の80%をOpenAI batch modeで処理していて、そのおかげでかなり気が楽だ。即時応答モードでは常に緊張し続けるしかない。Copilotブームが落ち着けば、LLM利用は決定的なツールはうまく作れるが、ツールそのものとしては弱い、という認識が広まり、利用量も緊急性もともに下がる気がする
  • Iconiq（マーク・ザッカーバーグのファミリーオフィス）が今回ラウンドの主導投資家の1社だった
  • Ontario Teachers' Pension Planが投資家として出てきたので、カナダの公的年金がAnthropicに投資したのかと疑問に思った
    • Ontario Teachers'はベンチャー/グロース投資に非常に積極的で、多くのファンドの代表的なLPだ。ただし、ポートフォリオ全体に占めるこの領域はごく一部にすぎない。参考リンク: Crunchbase / OTPP公式
    • こうした大型投資には、たいてい年金基金のように大規模資金を動かす機関が必要だ。SoftBankなどが巨額の投資案を持ち込めば、事実上それより良い代替先はなかなかない
    • 「公的年金」（公務員や公企業職員の退職資金）と「公的資金」（政府予算など）は厳密には別物だと考える。もちろん年金基金が大損すれば政府が救済しなければならない可能性はあり、その意味では関係はある。だが単一投資で崩れるほど1銘柄に集中しているわけではない
    • この年金基金はVC業界では非常に重要な投資家で、私自身もそのおかげで何年か給料をもらっていた記憶がある