Przychody OpenAI w sektorze przedsiębiorstw sięgają 10 mld USD w obliczu rosnącej presji cenowej ze strony Anthropic

Przychody OpenAI z rynku przedsiębiorstw gwałtownie wzrosły w trzecim kwartale, zwiększając całkowite przychody o 50 procent kwartał do kwartału do 10 miliardów dolarów, w miarę jak spółka podwaja wysiłki na rzecz klientów korporacyjnych. Jednak konkurencyjny Anthropic nadal wyprzedza OpenAI pod względem przychodów dla przedsiębiorstw oraz efektywności operacyjnej, generując 17 miliardów dolarów w Q3 przy zachowaniu znacznie mniejszych strat przed planowaną pierwszą ofertą publiczną.

Co się stało

Według The Decoder, powołującego się na raporty Wall Street Journal i The Information, OpenAI zwiększyło swoje przychody do 10 miliardów dolarów w Q3, w porównaniu z 3,9 miliarda dolarów rok wcześniej, przyspieszając ze wzrostu na poziomie 17–18 procent w Q2. Pomimo tego wzrostu przychodów, skorygowana strata operacyjna OpenAI wzrosła do 10,9 miliarda dolarów w Q3 z 10,1 miliarda dolarów w Q2 (z wyłączeniem 2,6 miliarda dolarów w wynagrodzeniach w formie akcji), choć skorygowana marża operacyjna poprawiła się z minus 150 procent w Q2 do minus 109 procent.

W tym samym czasie Anthropic zwiększył przychody w Q3 o 47 procent do 17 miliardów dolarów, odnotowując stratę operacyjną w wysokości zaledwie 567 milionów dolarów (wliczając wynagrodzenia w akcjach), po wyprzedzeniu OpenAI pod względem przychodów i wygenerowaniu niewielkiego zysku operacyjnego w Q2. The Decoder przypisuje tę różnicę w efektywności modelom biznesowym: Anthropic skupia się mocno na klientach korporacyjnych i narzędziach takich jak Claude Code oraz agent Claude Cowork, podczas gdy OpenAI wydaje znaczne środki na szeroko zakrojone badania nad robotyką i biznes konsumencki obok produktów dla przedsiębiorstw.

Aby zwiększyć zainteresowanie ze strony przedsiębiorstw, OpenAI zatrudniło Dalego Rajica na stanowisku szefa sprzedaży, zamknęło niekluczowe inicjatywy (takie jak aplikacja wideo), priorytetowo potraktowało narzędzie programistyczne Codex i obniżyło ceny API dla nowych modeli. Dane stron trzecich wskazują, że firmy poszukiwały tańszych alternatyw dla Claude, co podniosło sprzedaż API w OpenAI. Prezes OpenAI, Greg Brockman, oświadczył, że segment przedsiębiorstw podwoił się w Q3 i odpowiada obecnie za większość przychodów firmy, powołując się na kluczowych klientów, takich jak JPMorgan Chase. W segmencie konsumenckim ChatGPT osiągnął 1,2 miliarda cotygodniowych aktywnych użytkowników i 100 milionów płatnych subskrybentów po pozyskaniu 22 milionów nowych użytkowników, a jego produkt reklamowy osiągnął roczne przychody na poziomie 1 miliarda dolarów w sierpniu. Obie firmy zmagają się z trudnościami rynkowymi: Anthropic obniżył cel wyceny przed planowanym na przyszły tydzień debiutem giełdowym (IPO), podczas gdy OpenAI zebrało mniej niż połowę z planowanej rundy 30 miliardów dolarów przy wycenie 1,25 biliona dolarów.

Dlaczego to ważne dla liderów RevOps

Z perspektywy operacji przychodowych (RevOps) rywalizacja cenowa i zmiana priorytetów rynkowych między dwoma wiodącymi dostawcami modeli oznacza kluczową zmianę w ekonomii stosu oprogramowania. Dla małych i średnich firm obniżki cen modeli dla wywołań API oznaczają, że ekonomia jednostkowa zautomatyzowanego przekazywania leadów, algorytmów scoringowych i procesów agentowych staje się znacznie tańsza w skali. Strukturalny zwrot OpenAI w stronę klientów korporacyjnych pod kierownictwem Dalego Rajica oraz odnowiony nacisk na narzędzia programistyczne, takie jak Codex, sygnalizują, że konkurencja dostawców będzie w coraz większym stopniu skupiać się na integracji z procesami biznesowymi przedsiębiorstw, a nie na funkcjach konsumenckich.

Zespoły RevOps muszą jednak brać pod uwagę rentowność dostawców przy projektowaniu potoków danych. Podczas gdy koncentracja Anthropic na przedsiębiorstwach przekłada się na niższe straty operacyjne (567 milionów dolarów w porównaniu do 10,9 miliarda dolarów straty OpenAI), agresywne obniżki cen OpenAI stwarzają bezpośrednie możliwości arbitrażu kosztowego dla obciążeń API o dużej wolumenowości. Liderzy techniczni powinni unikać uzależniania architektury danych od jednego dostawcy, podczas gdy oba modele szybko dostosowują cenniki i narzędzia agentowe.

Co zrobić w tym tygodniu

1. Przeprowadź audyt zużycia API w swoim zespole na punktach końcowych OpenAI i Anthropic, aby zidentyfikować potoki danych o dużej objętości, w których obniżki cen modeli OpenAI mogą natychmiast obniżyć koszty operacyjne.
2. Oceń wdrożenie narzędzi programistycznych takich jak Claude Code, Claude Cowork i OpenAI Codex, aby ustandaryzować techniczny zespół ds. przychodów wokół najbardziej wydajnych agentów kodujących.
3. Wdrożyć logikę routingu dla wielu modeli LLM w warstwie automatyzacji, aby umożliwić szybkie przełączanie się między dostawcami w miarę zmian cen dla przedsiębiorstw i wydajności API.

Źródła

• Enterprise sales push OpenAI's quarterly revenue to $10 billion, though it still trails Anthropic — The Decoder