OpenAI segue Anthropic in termini di crescita, ridefinendo il mercato globale dell'IA

Secondo quanto riportato dal Wall Street Journal il 18 agosto, i ricavi di OpenAI sono aumentati del 18% nel secondo trimestre, raggiungendo i 6,7 miliardi di dollari, mentre quelli di Anthropic sono raddoppiati, superando gli 11,6 miliardi di dollari.

I tassi di crescita annualizzati dei ricavi dimostrano una differenza ancora maggiore tra OpenAI e Anthropic. La crescita dei ricavi di OpenAI è passata da circa 20 miliardi di dollari alla fine del 2025 a oltre 40 miliardi di dollari, mentre Anthropic è balzata da circa 9 miliardi di dollari di ricavi a oltre 65 miliardi di dollari alla fine di luglio.

Il tasso di crescita annuale non corrisponde al fatturato annuo certificato e le società private non pubblicano i propri dati finanziari con le stesse modalità delle società quotate in borsa. Tuttavia, gli investitori continuano a interpretare questa discrepanza come un indicatore dell'andamento della domanda di intelligenza artificiale nelle imprese.

Le implicazioni vanno ben oltre le due aziende. L'attesa offerta pubblica iniziale di Anthropic potrebbe avvenire addirittura prima di quella di OpenAI, e secondo contribuirà a creare un precedentedent l'intero comparto Cryptopolitan. Ciò significa che il ritmo di sviluppo più lento di OpenAI conferisce rilevanza a ogni azienda di IA che cerca di giustificare la propria elevatissima valutazione. , i banchieri d'investimento affermano che la prima grande IPO nel settore dell'IA

Dove vanno effettivamente i soldi delle imprese

Il cambiamento nella natura della domanda aziendale è chiaramente visibile nelle valutazioni delle due società da parte degli investitori: l'ultimo round di finanziamento di Anthropic ha portato a una valutazione di 965 miliardi di dollari, rispetto agli 852 miliardi di dollari dell'ultimo round di OpenAI.

Il divario potrebbe aumentare ulteriormente una volta che queste aziende saranno quotate in borsa, dato che, secondo alcune fonti, gli investitori di Anthropic starebbero valutando il futuro dell'azienda a 2 trilioni di dollari, una cifra ben superiore all'obiettivo di OpenAI di 1 trilione di dollari. Ciò permette di concludere che il valore a cui le aziende vengono scambiate dimostra non solo la recente crescita di Anthropic, ma anche la crescente importanza del divario tra domanda e offerta da parte delle imprese.

Il divario di valutazione può essere meglio compreso attraverso l'indice AI di Ramp del 12 agosto. Anthropic è riuscita a convincere il 43,5% delle aziende americane ad abbonarsi ai servizi di intelligenza artificiale, con un aumento dell'1,1%. OpenAI è cresciuta solo di 0,23 punti percentuali, raggiungendo il 39,7%, mentre xAI è salita di 0,94 punti percentuali, arrivando al 4%.

Tuttavia, il modello più recente di Anthropic complica il quadro. L'economista di Ramp, Ara Kharazian, ha definito Fable 5 il modello migliore per raggiungere il mercato, ma nel suo primo mese ha rappresentato solo il 6% dei token Anthropic acquistati dalle aziende e l'11,4% della spesa. GPT-5.6 Sol di OpenAI ha rappresentato il 25% dei suoi token e il 23% della spesa.

Il costo di Fable 5 si aggira intorno ai 10 dollari per ogni milione di token utilizzati; pertanto, Fable 5 è due volte più costoso della concorrenza. Ciò significa che un'efficacia e prestazioni migliori non garantisconomaticche le aziende opteranno per un utilizzo intensivo, dato il costo.

Va inoltre precisato che Ramp sottolinea come i dati dei modelli utilizzati in questo caso siano molto più complessi dal punto di vista tecnologico rispetto all'indice generale sull'IA; pertanto, i risultati ottenuti da Ramp devono essere interpretati più come un'illustrazione parziale delle aspirazioni delle aziende che come un quadro completo della situazione.

Il tetto di spesa che ora tutti stanno osservando

I dati forniti da Ramp indicano che la spesa per l'intelligenza artificiale aziendale non è ancora uniforme per tutte le aziende. Secondo Ramp, a luglio, l'1% delle aziende con la maggiore spesa ha investito in media 7.400 dollari per dipendente in IA, il 10% con la maggiore spesa ne ha spesi 650, mentre la spesa mediana è stata di soli 11,95 dollari per dipendente.

Secondo Kharazian, la crescita futura dipenderà dalle aziende che già investono ingenti somme di denaro. Queste aziende, a loro volta, cercano di esplorare la possibilità di alternative open-source o a basso costo, correndo il rischio di costringere i laboratori di frontiera a dimostrare che il loro prezzo elevato offra effettivamente un valore sufficiente ai clienti.

L'11 maggio, anche Goldman Sachs ha espresso le stesse preoccupazioni. James Covello, responsabile della ricerca azionaria globale, ha affermato che, anche se le aziende di semiconduttori avessero registrato i loro massimi storici in termini di vendite e profitti, la maggior parte delle aziende di intelligenza artificiale non ha ancora ottenuto profitti significativi dal settore. Ha definito la situazione "senzadente insostenibile"

Il 17 agosto, Gartner ha lanciato un nuovo allarme, prevedendo che i costi di inferenza dell'IA associati ai flussi di lavoro agentici aumenteranno di oltre cinque volte entro il 2028. Il suo "Paradosso dell'inferenza" spiega che, sebbene i token stiano diventando più economici, i costi totali sono in aumento a causa del consumo di token da parte di agenti IA più sofisticati.

OpenAI continua a enjdel vantaggio derivante dalle economie di scala. Ad aprile, l'azienda ha indicato che ChatGPT contava 900 milioni di utenti a settimana, mentre, come riportato da Reuters a giugno, circa 2 milioni di clienti aziendali di OpenAI contribuivano al 40% del suo fatturato.

Tuttavia, le dimensioni da sole potrebbero non essere sufficienti a innescare la successiva fase di competizione nell'IA. L'obiettivo principale è individuare quale azienda sarà in grado di convertire le capacità dei modelli in un successo commerciale quantificabile a prezzi che i clienti saranno disposti a pagare. Se la disciplina dei prezzi gioca un ruolo importante nel settore, i modelli e le piattaforme economiche, utilizzate per la ripartizione dei carichi di lavoro tra i fornitori, ne trarranno vantaggio, insieme ai laboratori all'avanguardia.