Dzień Sama Altmana – dwa razy zawaliło się niebo w jeden dzień

Sam Altman pewnie znów będzie miał problemy ze snem. Wczoraj rano „The New Yorker” właśnie opublikował obszerny reportaż, oskarżając go o bycie „aspołecznym oszustem”. Następnie,  roczna przychód OpenAI został prześcignięty przez swojego największego konkurenta, Anthropic. Na początku 2024 r. roczne przychody Anthropic wynosiły tylko 1 mld dolarów. Szesnaście miesięcy później liczba ta wzrosła do 30 mld—więcej niż 25 mld OpenAI. Należy podkreślić, że roczne przychody (ARR) to jedynie branżowa metoda szacowania, a nie prawdziwa gotówka już w firmie. Ponadto, każda firma oblicza ARR w podobny sposób, choć nie identyczny—głównie w służbie swojej własnej„narracji”. OpenAI ma jednak powody do niepokoju, ponieważ metoda obliczania ARR przez Anthropic jest bardzo podobna do ich własnej: przychody z API z ostatnich czterech tygodni mnożone przez 13, przychody z subskrypcji przez 12, a następnie sumowane. Prototyp w pięć dni — biznes wart 2,5 mld dolarów Z ARR Anthropic 70% do 75% pochodzi z konsumpcji API przez firmy i deweloperów. Klienci integrują Claude'a ze swoimi produktami i workflowami—płacą za faktyczną używalność. Pozostała część pochodzi z subskrypcji konsumenckich, takich jak Claude Pro i Claude Max, oraz z kontraktów na Claude Code dla firm—dlatego gdy ludzie narzekają na masowe blokowanie kont przez Claude, faktyczny wpływ na Anthropic jest niewielki, co tłumaczy, czemu firma nie przejmuje się skargami zagranicznych użytkowników. Claude Code zasługuje na osobną wzmiankę. We wrześniu 2024 r. pewien inżynier TypeScript z Anthropic napisał Apple Script zwiększający jego efektywność, w ciągu pięciu dni korzystała z niego połowa zespołu. Ten przypadkowy prototyp stał się Claude Code—inteligentnym agentem programistycznym działającym w terminalu, który rozumie repozytoria, planuje kroki, samodzielnie edytuje, testuje i commituje kod. Ten inżynier to „ojciec Claude Code” Boris Cherny—rzeczywiście świetnie zna TypeScript i napisał książki szkoleniowe O'Reilly z tej tematyki. Obecnie, roczne przychody Claude Code przekroczyły 2,5 mld dolarów. 4% publicznych commitów na GitHubie powstaje dzięki niemu, ta liczba podwaja się co miesiąc i do końca roku ma osiągnąć co najmniej 20%—czyli średnio co piąty commit na świecie jest tworzony przez Claude Code, niezależnie czy zautomatyzowany czy na polecenie użytkownika. Taki prototyp powstały w pięć dni stał się biznesem wartym 2,5 mld dolarów. Bezpośrednio do tych, którzy chcą płacić OpenAI ma 900 mln tygodniowych aktywnych użytkowników, a ChatGPT jest najszybciej rosnącą aplikacją konsumencką w historii. Ale spośród tych 900 mln użytkowników, tylko ok. 5–6% płaci, pozostałe 94% korzysta za darmo. Już wcześniej pisaliśmy artykuł, wskazując, że OpenAI, by utrzymać „w zasadzie darmowego” ChatGPT, ponosi ogromne koszty obliczeniowe, właściwie robiąc „dotacjowanie” (OpenAI ogłosiło wprowadzenie reklam w bezpłatnej wersji, niewątpliwie z powodu nie do zaakceptowania kosztów dotacji obliczeniowej przy 7–8 mln tygodniowych użytkowników).

Z raportu The Information wynika, że OpenAI spodziewa się strat w wysokości 14 mld dolarów w 2026 roku, a straty skumulowane do końca 2028 mają sięgnąć 44 mld, zysk mają osiągnąć najwcześniej w 2029—nawet subskrypcja ChatGPT Pro przynosi stratę, co sam Altman przyznał.

W ubiegłym roku globalny dział inwestycji badawczych HSBC przeanalizował model przychodów OpenAI, wskazując: OpenAI musi osiągnąć co najmniej 3 mld tygodniowych użytkowników do 2030 r., przy udziale płacących na poziomie 10%, by uniknąć deficytu.

W porównaniu do obecnej sytuacji, liczba użytkowników musiałaby się zwiększyć nieco ponad dwukrotnie; liczba płacących jednak wzrosnąć aż 6,5 raza.

Anthropic obrał inną drogę.

Około 80% jego przychodów pochodzi od klientów biznesowych. Dwa lata temu 12 firm płaciło Anthropic ponad 1 mln dolarów rocznie, dziś jest ich ponad 1000, liczba ta podwoiła się z 500 do 1000 w mniej niż dwa miesiące. Osiem firm z Top 10 Fortune to jego klienci.

Anthropic zarabia średnio 211 dolarów na użytkownika miesięcznie, OpenAI—25 dolarów na tygodniowego użytkownika. Choć zakres się różni, nawet przy jednolitych kryteriach Anthropic monetyzuje lepiej niż OpenAI.

W marcu tego roku 73% firm po raz pierwszy kupujących narzędzia AI wybrało Anthropic. Dziesięć tygodni wcześniej proporcje były niemal równe, w grudniu 2023 nawet 60:40 na korzyść OpenAI. Axios podkreślił, że wyścig AI przesuwa się z „kto ma najlepszy model” na „kto szybciej monetyzuje”—a Anthropic wyraźnie zyskuje przewagę na najważniejszym rynku, firmowym.

Między konsumenckim myśleniem o ruchu a firmowym myśleniem o wartości jest fundamentalna różnica: OpenAI postawił na pierwsze, budując darmową bazę setek milionów użytkowników i próbując ich konwertować. Anthropic wybrał drugą drogę—bezpośrednio szukać tych, którzy są gotowi płacić.

Przy wysokich kosztach inferencji AI dziś druga droga wydaje się zdrowsza. To nie znaczy, że OpenAI się myli. 900 mln użytkowników to wciąż ogromna liczba, ale zamiana tego (zwłaszcza wspomnianego niskiego odsetka płatnych) na realny przychód zajmie więcej czasu i niesie większe ryzyko niż model firmowy.

Może dlatego OpenAI rozważa ograniczenie produktów konsumenckich i skierowanie się w stronę ofert dla firm.

Ale to może być pułapka, o której pisaliśmy wcześniej: w kluczowych kwestiach AI OpenAI często jest niezdecydowany, wpada w cykl priorytetyzowania-zaniedbywania.

Nikt nie wie, czy OpenAI dziś stawia na rynek firmowy, a za dwa lata nie zmieni zdania.

(Zmienia zdanie bez przerwy, każdorazowo „all-in”—to bardzo przypomina pewną firmę...)

A zmiana kierunku zajmuje czas, a Anthropic od początku stoi już na mecie.

30 mld USD rocznego przychodu wymaga odpowiedniej infrastruktury, a dzisiejsza trójstronna umowa Anthropic z Google i Broadcom ma temu właśnie służyć.

Z dokumentów złożonych w amerykańskiej SEC wynika, że Broadcom przejmie więcej produkcji TPU dla Google, a od 2027 r. Anthropic otrzyma ok. 3,5 GW mocy obliczeniowej TPU przez tę firmę.

Analitycy firmy Mizuho szacują, że w 2026 r. Broadcom dostanie z samego Anthropic 21 mld USD przychodów z AI, a w 2027 r. już 42 mld.

Strategia obliczeniowa Anthropic jest też godna uwagi. Używa Trainium AWS, TPU Google i GPU NVIDIA, ponadto to jedyna firma udostępniająca najnowsze modele AI na AWS Bedrock, Google Cloud Vertex AI i Microsoft Azure Foundry.

Ta wieloplatformowa strategia pozwala klientom z dowolnej chmury korzystać z API Claude bez zmiany platformy, a Anthropic unika uzależnienia od jednego dostawcy.

Rynek wtórny już zaczyna wyceniać na nowo Anthropic może wejść na giełdę w tym lub następnym roku; według doniesień popyt na akcje dochodzi do 2 mld USD, ale prawie nie można znaleźć sprzedających. Wycena firmy z 380 mld USD podczas finansowania serii G sprzed dwóch miesięcy wzrosła do ok. 600 mld USD. Tymczasem na rynku pojawiło się 600 mln USD udziałów OpenAI, ale chętnych niewielu. Temat IPO staje się coraz bardziej konkretny. Według The Information, założyciele i kierownictwo Anthropic dyskutują o wejściu na giełdę już w październiku 2026 r.; firma zatrudniła doradców prawnych i wspólnie z Goldman Sachs oraz JP Morgan przygotowuje dokumentację. Emitenci przewidują, że oferta publiczna przekroczy 60 mld USD—jeśli się uda, będzie to drugi największy IPO technologiczny w historii, po SpaceX. Wycena ma przekroczyć 800 mld USD. The Wall Street Journal pisze, że zdobył poufne materiały finansowe OpenAI i Anthropic: w tym wyścigu obie firmy spalają pieniądze w oszałamiającym tempie, jednak Anthropic ma nieco lepsze wyniki. OpenAI przewiduje, że same koszty obliczeniowe w 2028 roku wyniosą 121 mld USD; mimo prawie podwojenia przychodów w tym roku straty sięgną 85 mld USD. Po odjęciu kosztów treningu obie firmy są blisko zysków.Ale nie można pominąć kosztów treningu... po dodaniu ich z powrotem, punkt równowagi OpenAI przesuwa się na 2030, Anthropic planuje dodatni cash flow już w 2027. Źródło zdjęcia: Według zewnętrznych analiz wzrost Anthropic zaczyna zwalniać: od lipca 2025 roczny wzrost spadł z 10-krotnego do około 7-krotnego. To nadal imponujące, znacznie lepsze niż w OpenAI. Nie można jednak powiedzieć, czy szybki wzrost chińskich open source modeli i presja OpenAI oraz Gemini na rynkach konsumenckich zagranicą nie utrudnią rozwoju Anthropic. Zanim zostanie osiągnięte AGI (ogólna sztuczna inteligencja), rynek ulegnie nasyceniu. Wtedy zacznie się prawdziwa walka. Dwie strategie spalania tokenów, jedno wyzwanie

Jak wspomniano wcześniej,OpenAI najpierw zdobywa użytkowników, potem próbuje monetyzować. To klasyczna ścieżka internetu konsumenckiego—Facebook, Google, TikTok też tak robiły.

Ryzyko polega na tym, że koszty inferencji AI są znacznie wyższe niż w tradycyjnym internecie, a „darmowi” użytkownicy nie są aktywem—dla OpenAI już stali się wyraźnie pasywem. Przed spaleniem wszystkich pieniędzy trzeba znaleźć drogę konwersji.

Z kolei Anthropic bezpośrednio szuka tych, którzy chcą płacić. To klasyczna ścieżka firmowego oprogramowania—Salesforce, Oracle, SAP też tak robiły.

Tu ryzykiem jest niższy sufit rynku firmowego i ryzyko wyceny, gdy wzrost zwalnia.

OpenAI obstawia szybki spadek kosztów inferencji oraz konwersję większej liczby użytkowników na płacących. Anthropic obstawia pewność, liczy na silną wolę firm do płacenia i chce zbudować głęboką fosę zanim wzrost wyhamuje.

Które okno czasowe zamknie się pierwsze?

Dla OpenAI to tempo spadku kosztów inferencji: jeśli nie spadną dostatecznie szybko, „darmowi” użytkownicy staną się studnią bez dna. Rozwiązaniem jest radykalne finansowanie, budowa centrów danych, zgromadzenie kapitału i inwestowanie, by obniżyć koszty, a potem odzyskać wydatki.

Dla Anthropic to tempo nasycania rynku firmowego.Jeśli wzrost zatrzyma się zbyt szybko, rynek wtórny zacznie wyceniać na nowo. To tłumaczy pośpiech Anthropic z IPO.

Ale obecnie mają czas. Ostatnia popularność OpenClaw dowodzi, że rynek (konsumencki i firmowy) wciąż czeka na AI zmieniające workflow, zwiększające skuteczność, transformujące firmy—i Anthropic, z każdym kolejnym posunięciem wobec OpenClaw, trzyma inicjatywę gry.

OpenAI i Anthropic, obie firmy ścigają się z czasem—choć wyglądają na bezpośrednich konkurentów, ich logika podstawowa prowadzi ich różnymi ścieżkami. Kto pierwszy przekroczy linię, kto pierwszy się rozbije—jeszcze nie wiadomo.

Jedno jest pewne: konkurencja w AI przekształciła się z „kto ma najlepszy model” w „kto przetrwa do końca”. Przetrwać można tylko, jeśli najpierw znajdzie się sposób na utrzymanie.

Anthropic już znalazł, OpenAI wciąż szuka.