OpenAI и Anthropic готовятся к рекордным IPO до конца года. WSJ проанализировали документы, которые обе компании показывали инвесторам перед последними раундами. Там есть одна любопытная деталь, на которой стоит задержаться.
Обе компании показывают инвесторам два показателя прибыли. Один - с учетом затрат на обучение моделей. Второй - без них.
Без затрат на обучение OpenAI уже в этом году выходит на небольшую операционную прибыль. Anthropic в оптимистичном сценарии - тоже.
Но, добавляем строчку обратно - и OpenAI не выходит в плюс до 2030-х. Anthropic - раньше, но тоже не завтра.
Почему так
1. Обучение моделей дорожает по экспоненте. Каждый новый скачок интеллекта стоит больше предыдущего. OpenAI планирует потратить на обучение $121 млрд в 2028 году - одна статья расходов в 7 раз больше годовой прибыли Сбера (к вопросу есть ли шанс у нас не отстать в гонке).
2. Общий убыток в том же 2028 году - $85 млрд - Это уже итог: выручка минус всё, включая те самые $121 млрд ... после почти двукратного роста выручки. Таких годовых убытков не показывала ни одна публичная компания в истории.
3. Inference (обработка запросов) съедает больше половины выручки у обеих. Доля падает со временем - технология дешевеет. Но пока это не бизнес-модель, а гонка за снижением себестоимости.
4. За OpenAI платит крошечная доля пользователей ChatGPT. За большую часть inference-расходов компания не получает ни цента. Представитель OpenAI говорит, что бесплатные пользователи помогают распространению и что на них еще можно будет заработать через рекламу. Ключевое слово - "можно будет".
5. У Anthropic почти вся выручка - от корпоративных клиентов. Плюс они засчитывают продажи через облачных партнеров. Поэтому Anthropic выглядит здоровее на бумаге - меньше бесплатной нагрузки, больше платящих бизнесов.
Что это напоминает
Uber годами показывал инвесторам "adjusted EBITDA" - прибыль, если не считать того, что не хочется считать. WeWork - "community-adjusted EBITDA". Сейчас добавился новый жанр: прибыль до затрат на обучение моделей. То, ради чего, собственно, и существует AI-лаборатория.
Если мы перестанем обучать следующие поколения моделей - мы прибыльны. Если продолжим - нет.
А перестать нельзя, потому что гонка не останавливается
Третий слой - IPO-механика
Чтобы принять такие суммы, банкиры просят индексы смягчить правила включения новых компаний. Nasdaq уже согласился пускать свежих эмитентов в индекс быстрее - это открывает доступ к пассивным деньгам пенсионных и индексных фондов.
Перевод: чтобы OpenAI и Anthropic могли поднять столько, сколько им нужно для следующих "раундов обучения", пришлось чуть-чуть подправить правила фондового рынка. Под конкретные компании. Это редкий жанр.
Что точно стоит учитывать
• Цены на inference будут падать. Это уже видно в документах - доля от выручки снижается.
• Цены на frontier-модели (самые свежие) будут держаться высокими. Потому что их разработка стоит десятки миллиардов, и кто-то должен это окупать.
• Доступ к моделям по подписке будет сокращаться - придется платить за все токены, которые вы используете. Этот тренд мы уже видим: Anthropic отрезал подписки Claude Pro и Max от сторонних инструментов вроде OpenClaw и OpenCode - теперь только pay-as-you-go. Безлимитные подписки были маркетингом, экономика требует учёта каждого токена.
А для будущих ИИ-инвесторов - запоминаем про двойную бухгалетрию ИИ-компаний
Ваша прибыль будет зависеть от того, какую строчку вычеркнули.