Der Umsatzanstieg von Anthropic setzt OpenAI im Wettbewerb um KI-Lösungen für Unternehmen unter Druck

Laut einem Bericht des Wall Street Journal vom 18. August stiegen die Einnahmen von OpenAI im zweiten Quartal um 18 % auf 6,7 Milliarden US-Dollar, während sich die Einnahmen von Anthropic auf mehr als 11,6 Milliarden US-Dollar verdoppelten.

Die annualisierten Umsatzprognosen verdeutlichen einen noch größeren Unterschied zwischen OpenAI und Anthropic. OpenAIs Umsatzwachstum stieg von rund 20 Milliarden US-Dollar bis Ende 2025 auf über 40 Milliarden US-Dollar , während Anthropic seinen Umsatz von rund 9 Milliarden US-Dollar auf über 65 Milliarden US-Dollar Ende Juli steigern konnte

Die Umsatzrate entspricht nicht dem geprüften Jahresumsatz, und nicht börsennotierte Unternehmen veröffentlichen ihre Finanzdaten nicht in der gleichen Weise wie börsennotierte Unternehmen. Investoren interpretieren diese Diskrepanz jedoch weiterhin als Indiz für die Entwicklung der Nachfrage nach KI-Lösungen für Unternehmen.

Die Auswirkungen reichen weit über die beiden Unternehmen hinaus. Der erwartete Börsengang von Anthropic könnte sogar vor dem von OpenAI erfolgen. Investmentbanker gehen schaffen wirddent laut Cryptopolitan. Das bedeutet, dass OpenAIs langsamere Entwicklungsgeschwindigkeit für jedes KI-Unternehmen, das seine hohe Bewertung rechtfertigen will, relevant wird. davon aus, dass der erste große KI-Börsengang einen für die gesamte Branche

Wohin das Geld der Unternehmen tatsächlich fließt

Der Wandel in der Art der Geschäftsnachfrage lässt sich deutlich an den Bewertungen der beiden Unternehmen durch die Investoren erkennen: Anthropics letzte Finanzierungsrunde ergab einen Wert von 965 Milliarden US-Dollar , verglichen mit dem letzten Wert von OpenAI von 852 Milliarden US-Dollar

Die Kluft könnte sich nach dem Börsengang dieser Unternehmen noch vergrößern, da Anthropic-Investoren das Unternehmen Berichten zufolge mit 2 Billionen US-Dollar– deutlich mehr als OpenAIs Zielwert von bis zu 1 Billion US-Dollar. Daraus lässt sich schließen, dass der aktuelle Börsenwert der Unternehmen nicht nur das jüngste Wachstum von Anthropic, sondern auch die zunehmende Bedeutung der Diskrepanz zwischen Unternehmensnachfrage und -bedarf widerspiegelt.

Die Bewertungslücke lässt sich anhand des Ramp AI Index vom 12. August besser verstehen. Anthropic konnte 43,5 % der amerikanischen Unternehmen für KI-Dienstleistungen gewinnen, ein Anstieg von 1,1 %. OpenAI legte lediglich um 0,23 Punkte auf 39,7 % zu, während xAI um 0,94 Punkte auf 4 % stieg.

Das neueste Modell von Anthropic verkompliziert die Lage jedoch. Der Ramp-Ökonom Ara Kharazian bezeichnete Fable 5 als das beste Modell für den Markteintritt, doch es repräsentierte im ersten Monat lediglich 6 % der von Unternehmen gekauften Anthropic-Token und 11,4 % der Ausgaben. OpenAIs GPT-5.6 Sol hingegen machte 25 % der Token und 23 % der Ausgaben aus.

Die Kosten für Fable 5 liegen bei etwa 10 US-Dollar pro eingesetzter Million Token; damit ist Fable 5 doppelt so teuer wie die Konkurrenz. Das bedeutet, dass eine höhere Leistungsfähigkeit angesichts der Kosten nichtmaticdazu führt, dass Unternehmen sich für einen intensiven Einsatz entscheiden.

Erwähnenswert ist auch, dass Ramp darauf hinweist, dass die Daten der in diesem Fall verwendeten Modelle wesentlich technologieintensiver sind als der allgemeine KI-Index. Daher müssen die von Ramp erzielten Ergebnisse eher als Teildarstellung der Wünsche der Unternehmen interpretiert werden, als dass sie einen vollständigen Überblick über die Situation bieten.

Die Ausgabenobergrenze, die jetzt alle im Blick haben

Daten von Ramp zeigen, dass die Ausgaben für KI in Unternehmen nach wie vor stark variieren. Laut Ramp gaben die Top 1 % der Unternehmen im Juli durchschnittlich 7400 US-Dollar pro Mitarbeiter für KI aus, die Top 10 % 650 US-Dollar, während das mittlere Unternehmen lediglich 11,95 US-Dollar pro Mitarbeiter investierte.

Laut Kharazian hängt das zukünftige Wachstum von den Unternehmen ab, die bereits hohe Summen investieren. Diese Unternehmen suchen zudem nach Open-Source- oder kostengünstigeren Alternativen und riskieren damit, die führenden Forschungseinrichtungen zu zwingen, den Wert ihrer hohen Preise für die Kunden zu beweisen.

Am 11. Mai äußerte auch Goldman Sachs dieselben Bedenken. James Covello, Leiter der globalen Aktienanalyse, erklärte, dass selbst wenn Halbleiterunternehmen ihre höchsten Umsätze und Gewinne erzielt hätten, die meisten KI-Unternehmen in diesem Sektor noch keine signifikanten Gewinne erwirtschaftet hätten. Er bezeichnete die Situation als „beispiellosdentund nicht tragbar.

Am 17. August warnte Gartner erneut und prognostizierte, dass die Kosten für KI-Inferenz im Zusammenhang mit agentenbasierten Arbeitsabläufen bis 2028 um mehr als das Fünffache steigen werden. In seinem „Inferenzparadoxon“ erklärt Gartner, dass die Token zwar günstiger werden, die Gesamtkosten jedoch aufgrund des Tokenverbrauchs durch immer ausgefeiltere KI-Agenten steigen.

OpenAI enjvon seinem Größenvorteil. Im April gab das Unternehmen an, dass ChatGPT 900 Millionen Nutzer pro Woche, während Reuters im Juni berichtete, dass rund 2 Millionen Unternehmenskunden von OpenAI 40 % des Umsatzes generierten.

Die Größe allein dürfte jedoch nicht die nächste Wettbewerbsphase im Bereich KI auslösen. Entscheidend ist vielmehr, welches Unternehmen die Leistungsfähigkeit seiner Modelle in messbaren Geschäftserfolg zu Preisen umsetzen kann, die Kunden bereit sind zu zahlen. Sollte Preisdisziplin in der Branche eine wichtige Rolle spielen, würden kostengünstige Modelle und Plattformen zur Verteilung von Arbeitslasten auf verschiedene Anbieter neben innovativen Forschungseinrichtungen profitieren.

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