中信建投：Anthropic最强模型Mythos推出，重点推荐谷歌链

来源：市场资讯

　　来源：中信建投证券研究

　　文|阎贵成 于芳博 刘永旭 方子箫 曹添雨 辛侠平

　　Mythos 是 Anthropic 迄今最强模型，能力出现跃迁式增强，代码、推理与研究辅助全面领先前代。其在真实网络安全场景中优势最突出，不仅在 Firefox 漏洞利用任务中远超 Opus 4.6，还可发现并利用零日漏洞。此外，Mythos 在生化研发及金融、AI训练、机器人等行业研发流程中也具备明显加速作用。虽然其总体对齐水平最好，但因能力过强，低频出错的风险半径更大，因此仅对核心客户开放。Anthropic 背后由亚马逊、谷歌投资与算力供给，并在近期加强合作，2027年起TPU需求量达到3.5GW，谷歌 TPU 产业链有望持续受益于前沿模型训练需求扩张。

　　1． 迄今最强模型，能力出现跃迁式增强。Claude Mythos 被 Anthropic 定义为“迄今最强大 AI 模型”，能力曲线出现了明显跃迁。其在软件工程、推理、知识工作和研究辅助等多个维度明显强于 Opus 4.6。以代码能力为例，Mythos 在 SWE-bench Verified 上达到 93.9%，显著高于 Opus 4.6 的 80.8%；价格方面，其 API 定价达到 25 美元/百万输入token和 125 美元/百万输出token，约为 Opus 4.6 的 5 倍。

　　2． Cyber（指一个模型或系统在执行与网络空间相关的任务时所展现的技术水平）能力极强，尤其在真实场景中出现断层式领先。Mythos在更贴近真实世界的 Firefox 漏洞利用任务中，总成功率达到 84.0%，其中完整漏洞利用成功率达到 72.4%，远高于 Opus 4.6 的 15.2% 。同时，Mythos 还能在真实系统中发现并利用零日漏洞，典型案例是挖出存在 27 年的 OpenBSD 漏洞，说明其 cyber 能力已从“会做安全题”跃迁到“能在真实环境中找洞并利用漏洞”。

　　3．在生化研发与多行业研发流程中均具备明显放大作用。除 cyber 外，Mythos 在化学、生物及更广泛研发场景中的价值也开始清晰显现。在生化领域，其对公开文献、实验流程、多步骤 protocol 和生物序列设计/功能预测的整合能力明显增强；在更广泛产业端，其在 Kernel task、LLM training等任务上也明显强于前代，部分任务已达到数小时到 40 小时级别人类工时等价，有望加速生物医药、金融量化、AI 基础设施、机器人和自动驾驶等多个行业的研发流程升级。

　　4．对齐能力当前最好，但低频出错的风险更大。Mythos 是其迄今“总体最对齐”的模型。经过后训练后，模型在破坏性行为、作弊式行为以及对人类滥用请求的配合率上均较前代继续下降。但由于其能力上限提升过快，极少数情况下若沿错误轨道继续执行，隐蔽完成额外目标、规避监控的能力也更强。

　　5． Anthropic：融资与算力合作同步加码，谷歌与亚马逊是核心合作伙伴。Anthropic 截至 2026 年 4 月估值已达 3800 亿美元，ARR 超过 300 亿美元。亚马逊累计投资 80 亿美元，并通过 AWS 与 Trainium 深度绑定 Anthropic 核心训练；谷歌累计投资30多亿美元，自2025年10月份开始合作，2026年4月，Anthropic进一步增加明年TPU的部署量，未来预计达3.5GW，按照功耗推算，预计达200-300万颗芯片采购。

　　6． 谷歌 TPU：微架构与集群系统双重迭代，有望持续受益前沿模型训练需求扩张。谷歌 TPU 的核心优势，不只是单芯片性能提升，而是“芯片 + 互联 + 集群”一体化演进。从 TPUv1 到 TPUv7，谷歌持续在矩阵计算单元、HBM、ICI 互联、拓扑结构和集群能力上升级，使 TPU 从早期推理芯片逐步发展为可支撑超大模型训练的完整超级计算平台。随着谷歌与头部AI公司在下一代TPU 集群上的合作不断加深，TPU 正在成为前沿模型训练的重要底座。

　　人工智能技术发展不及预期：后续人工智能算法更新迭代效果不及预期，则会影响其整体需求和商业化落地。

　　互联网厂商资本开支不及预期。互联网厂商是AI算力和GPU的重要采购方和使用方，如果互联网厂商资本开支不及预期，可能会对GPU的需求情况产生不利影响。

　　参与厂商众多导致竞争格局恶化。在GPU需求旺盛的背景下，国内外涌现出诸多GPU行业的新兴玩家，众多参与厂商可能导致整体竞争格局恶化。

　　政策监管力度不及预期：人工智能带来新的商业模式，尚属于前期成长阶段，政策监管难度加大，相关法律法规尚不完善，政策监管力度可能不及预期。

　　阎贵成：TMT及海外研究组组长，通信行业首席分析师，北京大学学士、硕士，7年中国移动工作经验，2017年加入中信建投证券研究发展部通信团队。目前专注于人工智能、云计算、物联网、5G/6G、光通信、运营商等领域研究，2019年以来曾多次获得证券行业各大评选的通信行业第一名，如新财富、水晶球、金麒麟、上证报、Wind等。

　　于芳博：中信建投人工智能组首席分析师，北京大学空间物理学学士、硕士，2019年7月加入中信建投，主要覆盖人工智能等方向，下游重点包括智能汽车、CPU/GPU/FPGA/ASIC、EDA和工业软件等方向

　　刘永旭：通信行业联席首席分析师，南开大学学士、硕士，曾从事军工行业研究工作，2020年加入中信建投通信团队，主要研究云计算IDC、工业互联网、通信新能源、卫星应用、专网通信等方向。2020-2021年《新财富》、《水晶球》通信行业最佳分析师第一名团队成员。

　　方子箫：中信建投人工智能组分析师，华中科技大学学士，上海财经大学硕士，2024年5月加入中信建投，主要覆盖工业智能化、显示控制、服务器电源等方向

　　曹添雨：中信建投证券通信行业分析师，中央财经大学硕士，曾在国家电网从事信息通信工作，2020年加入中信建投通信团队，2020-2021年《新财富》、《水晶球》通信行业最佳分析师第一名团队成员。

　　辛侠平：中信建投证券通信及人工智能行业分析师，2022年加入中信建投证券。