OpenAI hinkt Anthropic beim Wachstum hinterher und formt den globalen KI-Markt neu
- Anthropics Umsatz im zweiten Quartal hat sich Berichten zufolge mehr als verdoppelt und lag bei 11,6 Milliarden US-Dollar, während der von OpenAI um 18 % auf 6,7 Milliarden US-Dollar stieg, was die Lücke beim jüngsten Wachstum vergrößerte.
- Die Daten zur Unternehmensadoption sprechen ebenfalls für Anthropic, doch höhere Modellkosten könnten begrenzen, wie aggressiv Unternehmen die Nutzung skalieren, selbst wenn sich die Leistung verbessert.
- Die größere Frage ist, ob es einem der beiden Unternehmen gelingen wird, das rasante Wachstum in nachhaltige Wirtschaftlichkeit zu verwandeln, da die Inferenzkosten steigen und Investoren ihre Börsengänge als Maßstäbe für den gesamten KI-Sektor heranziehen.
OpenAIs Einnahmen stiegen im zweiten Quartal um 18 % auf 6,7 Milliarden Dollar, während Anthroprics Einnahmen laut einem Bericht der Wall Street Journal vom 18. August auf mehr als 11,6 Milliarden Dollar verdoppelten.
Die annualisierten Umsatzlaufleistungen zeigen einen noch größeren Unterschied in den Einnahmen zwischen OpenAI und Anthropic. OpenAIs Umsatzwachstum stieg von etwa 20 Milliarden Dollar Ende 2025 auf mehr als 40 Milliarden Dollar, während Anthropic von rund 9 Milliarden Dollar an Einnahmen auf über 65 Milliarden Dollar im späten Juli sprang.
Der Run Rate entspricht nicht den geprüften Jahresumsätzen, und private Unternehmen veröffentlichen ihre Finanzen nicht in einer Weise, die der von börsennotierten Unternehmen ähnelt. Dennoch interpretieren Investoren die Diskrepanz als Hinweis auf die Entwicklung der Nachfrage nach Enterprise-KI.
Die Auswirkungen gehen über die beiden Unternehmen hinaus. Die erwartete Börseneinführung von Anthropic könnte sogar vor der von OpenAI stattfinden, wobei Investmentbanker sagen, dass die erste große KI-IPO einen Präzedenzfall für die gesamte Branche setzen wird, laut Cryptopolitan. Dies bedeutet, dass OpenAIs langsameres Entwicklungstempo Relevanz für jedes KI-Unternehmen hat, das versucht, seine sehr hohe Bewertung zu rechtfertigen.
Wohin das Geld des Unternehmens tatsächlich fließt
Die Verschiebung der Art der Geschäftsnachfrage ist in den Bewertungen der beiden Unternehmen durch Investoren deutlich zu sehen, wobei Anthroprics letzte Finanzierungsrunde zu einem Wert von 965 Milliarden Dollar führte, im Vergleich zu OpenAIs 852 Milliarden Dollar letztem Wert.
Die Lücke könnte noch größer werden, sobald diese Unternehmen öffentlich werden, da Anthropic-Investoren Berichten zufolge die zukünftige Bewertung des Unternehmens bei 2 Billionen Dollar in Betracht ziehen, was eine viel größere Zahl ist als OpenAIs Ziel von bis zu 1 Billion Dollar. Dies lässt den Schluss zu, dass der Wert, zu dem die Unternehmen gehandelt werden, nicht nur das jüngste Wachstum von Anthropic, sondern auch die wachsende Bedeutung der Unternehmens-Nachfrage-Lücke demonstriert.
Die Bewertungsunterschiede können besser durch Ramps KI-Index für den 12. August verstanden werden. Anthropic konnte 43,5 % der amerikanischen Unternehmen dazu bringen, sich für KI-Dienste zu abonnieren, ein Anstieg von 1,1 %. OpenAI wuchs nur um 0,23 Punkte auf 39,7 %, während xAI um 0,94 Punkte auf 4 % stieg.
Doch Anthropics neuestes Modell kompliziert das Bild. Ramp-Ökonom Ara Kharazian bezeichnete Fable 5 als das beste Modell, das den Markt erreichte, doch es machte nur 6 % der von Unternehmen im ersten Monat gekauften Anthropic-Tokens und 11,4 % der Ausgaben aus. OpenAIs GPT-5.6 Sol entfiel auf 25 % seiner Tokens und 23 % der Ausgaben.
Die Kosten für Fable 5 liegen bei rund 10 US-Dollar pro eine Million genutzter Tokens; Fable 5 ist daher doppelt so teuer wie die Konkurrenz. Das bedeutet, dass eine effektive und bessere Leistung angesichts der Kosten nicht automatisch garantiert, dass Unternehmen sich für eine intensive Nutzung entscheiden.
Es sollte auch erwähnt werden, dass Ramp darauf hinweist, dass die Daten der in diesem Fall verwendeten Modelle technologisch viel intensiver sind als der allgemeine AI Index, sodass die von Ramp erzielten Ergebnisse eher als teilweise Illustration des Wunsches der Unternehmen denn als vollständiger Überblick über die Situation interpretiert werden müssen.
Die Ausgabenobergrenze, auf die alle derzeit achten
Von Ramp bereitgestellte Daten zeigen, dass die für Unternehmens-KI ausgegebenen Geldbeträge immer noch nicht für alle gleich sind. Demnach gaben im Juli die Top 1 % der Unternehmen durchschnittlich 7.400 US-Dollar pro Mitarbeiter für KI aus, die Top 10 % gaben 650 US-Dollar aus, während das Median-Unternehmen nur 11,95 US-Dollar pro Mitarbeiter ausgab.
Laut Kharazian wird das künftige Wachstum von den Unternehmen abhängen, die bereits beträchtliche Geldbeträge ausgeben. Diese Unternehmen versuchen auch, die Möglichkeit offener oder günstiger Alternativen zu erkunden, und riskieren, die Frontier-Labs dazu zu zwingen, nachzuweisen, dass ihr hoher Preis den Kunden tatsächlich einen ausreichenden Wert bietet.
Auch Goldman Sachs äußerte am 11. Mai dieselben Bedenken. James Covello, der die Global Equity Research leitet, erklärte, dass selbst wenn Halbleiterfirmen ihre höchsten Umsätze und Gewinne gemeldet hätten, die Mehrheit der KI-Unternehmen noch keine signifikanten Gewinne aus dem Sektor erzielt habe. Er betrachtete die Situation als „außergewöhnlich und nicht nachhaltig.“
Am 17. August gab Gartner eine weitere Warnung heraus und prognostizierte, dass die mit agentic Workflows verbundenen KI-Inferenzkosten bis 2028 um mehr als das Fünffache steigen werden. Sein „Inference Paradox“ erklärt, dass, obwohl Token günstiger werden, die Gesamtkosten aufgrund des Verbrauchs von Token durch anspruchsvollere KI-Agenten steigen.
OpenAI genießt weiterhin seinen bestehenden Vorteil der Skalierung. Im April gab das Unternehmen an, dass ChatGPT 900 Millionen Nutzer pro Woche hatte, während laut Reuters im Juni etwa 2 Millionen Unternehmenskunden von OpenAI zu 40 % seiner Einnahmen beitrugen.
Allerdings könnte die Größe allein nicht den nächsten Wettbewerbszyklus in der KI auslösen. Im Mittelpunkt steht vielmehr, welches Unternehmen in der Lage sein wird, die Fähigkeiten der Modelle zu einem Preis, den die Kunden zu zahlen bereit sind, in messbaren geschäftlichen Erfolg umzuwandeln. Falls die Preiskonsistenz in der Branche eine wichtige Rolle spielt, würden günstige Modelle und Plattformen zur Zuteilung von Arbeitslasten zwischen Anbietern zusammen mit den Frontier-Labs profitieren.
Die klügsten Krypto-Köpfe lesen bereits unseren Newsletter. Lust dabei? Mach mit.
Häufig gestellte Fragen
Wie hoch ist der Umsatz von OpenAI im Vergleich zu Anthropic?
OpenAI hat seinen Umsatz dieses Jahr von 20 Milliarden US-Dollar Ende 2025 auf 40 Milliarden US-Dollar verdoppelt, während die annualisierte Laufleistung von Anthropic bis Ende Juli mehr als 65 Milliarden US-Dollar erreichte, ein Anstieg von etwa 9 Milliarden US-Dollar Ende 2025.
Für welches KI-Unternehmen zahlen mehr US-amerikanische Unternehmen?
Anthropic führt mit 43,5 % der US-Unternehmen, die im Juli für Abonnements oder Tokens zahlten, gegenüber 39,7 % für OpenAI, laut dem AI Index von Ramp.
Warum bewerten Banker Anthropic mit 2028 Umsatz?
Da das Unternehmen schnell wächst und weiterhin stark in Rechenleistung, Training und Einstellungen investiert, wenden Banker auf die Prognose von Anthropic für 2028 mit einem Umsatz von 190 bis 200 Milliarden US-Dollar Unternehmenswert-zu-Umsatz-Multiplikatoren an, statt auf die aktuellen Zahlen.
Haftungsausschluss. Die bereitgestellten Informationen stellen keine Anlageberatung dar. Cryptopolitan.com übernimmt keine Haftung für Investitionen, die auf den auf dieser Seite bereitgestellten Informationen basieren. Wir empfehlen dringend, vor der Entscheidung für eine Anlage unabhängige Recherchen durchzuführen und/oder sich mit einem qualifizierten Fachmann beraten zu lassen.
Micah Abiodun
Micah Abiodun nutzt sein Masterstudium in Umwelttechnik und -management (MSc) an der Technischen Universität Tallinn (TalTech), um Inhalte und Preisprognose-Nachrichten bei Cryptopolitan zu verfeinern. Seit nunmehr sieben Jahren im Krypto-Medienbereich tätig, berichtet er über große Kryptowährungen, Altcoins, DeFi, Stablecoins, makroökonomische Trends und aufkommende Technologien.
