Umsatzanalyse von OpenAI und Anthropic

• OpenAI und Anthropic befinden sich derzeit beide in neuen Finanzierungsrunden. Finanzkennzahlen beider Unternehmen und eine Analyse dazu

# [OpenAI]

Umsatz

• Stand August 2024 liegt der annualisierte Umsatz bei rund 3,6 Milliarden US-Dollar
• Ende 2023 lag der annualisierte Umsatz bei rund 1,6 Milliarden US-Dollar
• Auf Basis der für 2024 erwarteten Gesamterlöse von 3,7 Milliarden US-Dollar wird geschätzt, dass der annualisierte Umsatz Ende 2024 etwa 5,0 bis 5,2 Milliarden US-Dollar erreichen wird
  • Das entspricht einem Anstieg von 225% gegenüber 1,6 Milliarden US-Dollar Ende letzten Jahres
• OpenAI erwartet für 2025 einen Umsatz von 11,6 Milliarden US-Dollar
  • Falls dieses Ziel erreicht wird, läge das Umsatzwachstum im nächsten Jahr bei 213%

Umsatzstruktur

• Ende 2024 setzt sich der OpenAI-Umsatz voraussichtlich wie folgt zusammen:
  • ChatGPT-Abonnements: 2,7 Milliarden US-Dollar (ca. 73%), 285% Wachstum gegenüber dem Vorjahr
    • Einschließlich etwa 10 Millionen Abonnenten des ChatGPT-Plus-Plans und rund 1 Million Abonnenten höherpreisiger Pläne
  • API: 1,0 Milliarde US-Dollar (ca. 27%), 200 bis 225% Wachstum gegenüber dem Vorjahr

Margen

• Über die Margen von OpenAI ist nicht viel bekannt
• Es gibt jedoch Berichte, wonach bei rund 3,7 Milliarden US-Dollar Umsatz ein Verlust von etwa 5 Milliarden US-Dollar erwartet wird, was auf eher schwache Margen hindeutet
• Laut Futuresearch erzielt das API-Geschäft eine Bruttomarge von etwa 50%, während der Großteil der Verluste offenbar aus Betriebskosten (F&E usw.) und dem ChatGPT-Geschäft stammt, das für rund 20 US-Dollar pro Monat eine praktisch unbegrenzte Nutzung bietet

# [Anthropic]

Umsatz

• Es wird erwartet, dass der annualisierte Umsatz bis Jahresende 1 Milliarde US-Dollar erreicht
  • Das entspräche einem Anstieg von etwa 900% gegenüber dem annualisierten Umsatz von 100 Millionen US-Dollar Ende 2023

Umsatzstruktur

• Der Umsatz von Anthropic ist stärker auf APIs ausgerichtet, insbesondere auf Drittanbieter-APIs über Amazon
• Die Zusammensetzung ist ungefähr wie folgt:
  • Drittanbieter-API (über Amazon usw.): 60 bis 75%
  • Direkte API: 10 bis 25%
  • Claude-Chatbot-Abonnements: 15%
  • Professional Services: 2%

Margen

• Auch über die Margen von Anthropic ist nicht viel bekannt
• Es heißt jedoch, dass bei Umsätzen im hohen dreistelligen Millionenbereich ein Verlust von etwa 2 Milliarden US-Dollar erwartet wird
• Ein Großteil davon dürfte auf Computing- und Personalkosten entfallen, doch ein API-zentriertes Geschäft könnte vorteilhaft sein, wenn es kurz- und mittelfristig höhere Bruttomargen stützt

# [Vergleichende Beobachtungen zu OpenAI und Anthropic]

• OpenAI ist zwar fünfmal so groß wie Anthropic, doch im Consumer-Bereich ist OpenAI deutlich überlegen, während beide im API-Bereich wesentlich näher beieinander liegen

1. OpenAI ist beim Umsatzvolumen fünfmal größer

• Gemessen am annualisierten Umsatz ist OpenAI etwa fünfmal so groß wie Anthropic (5 Milliarden US-Dollar gegenüber 1 Milliarde US-Dollar)
• Allerdings wächst Anthropic schneller
• Zu Jahresbeginn war OpenAI noch etwa 15-mal so groß wie Anthropic

2. ChatGPT ist mit Abstand das dominierende Prosumer-Produkt

• Trotz des großen Interesses an den neuesten Anthropic-Modellen wie Sonnet und an Funktionen wie Claude und Artifacts dürften die meisten ChatGPT-Nutzer Claude weder nutzen noch überhaupt kennen
• Beim Umsatz dürfte ChatGPT bis Jahresende auf rund 2,7 Milliarden US-Dollar kommen, während Claude bei etwa 150 Millionen US-Dollar liegt
  • Gemessen am Umsatz ist ChatGPT etwa 18-mal größer
• Anthropic hat zwar kürzlich eine Enterprise-Version von Claude veröffentlicht, liegt aber deutlich zurück, da ChatGPT bereits mehr als 1 Million Nutzer in höherpreisigen Plänen (Enterprise/Team) hat

3. Distribution bleibt auch bei Entwicklerprodukten wichtig

• Dass rund 65% des Anthropic-Umsatzes aus Drittanbieter-APIs stammen, zeigt die Bedeutung von Distribution
• In vielen Benchmarks waren Modelle wie Sonnet von Anthropic für zahlreiche Anwendungsfälle führend, zumindest bis OpenAI o-1 veröffentlichte
• Ein hervorragendes Produkt allein reicht jedoch nicht aus; Distribution ist ebenso wichtig oder sogar wichtiger
• Bei Anthropic treibt vor allem die Distribution über die Partnerschaft mit Amazon, die die Nutzung der Modelle in AWS Bedrock ermöglicht, den Großteil des Umsatzes

4. Der Wettbewerb um API-Marktanteile ist sehr eng

• Der Abstand zwischen OpenAI und Anthropic im API-Bereich ist kleiner als gedacht
• Der API-Umsatz von OpenAI scheint bei etwa 1,2 bis 1,5 Milliarden US-Dollar zu liegen, Anthropic bei rund 800 Millionen US-Dollar
  • OpenAI scheint im API-Bereich nur etwa 50 bis 100% größer zu sein als Anthropic
• Das dürfte vor allem auf den Erfolg von Anthropic auf der AWS-Plattform zurückzuführen sein
• Allerdings ist auch bemerkenswert, dass OpenAI bei Azure OpenAI offenbar kein stärkeres Nachfragewachstum zeigt
  • Es stellt sich die Frage, ob OpenAI und Anthropic die API-Umsätze über Azure bzw. AWS unterschiedlich verbuchen

5. Der Kapitalbedarf wächst weiter

• Angesichts der Verluste beider Unternehmen und der berichteten Finanzierungsvolumina (OpenAI 6,5 Milliarden US-Dollar, Anthropic mehr als 1 Milliarde US-Dollar) ist klar, dass Foundation-Modelle weiterhin sehr viel Kapital benötigen werden
• Die Zahl der Akteure, die hier konkurrieren können, ist sehr klein. Im Grunde gibt es nur OpenAI, Anthropic, Meta, Mistral, Google, X.AI sowie verschiedene Versuche von Amazon/Microsoft
• Da diese Unternehmen irgendwann Profitabilität anstreben müssen (auch wenn nicht sofort, weil Kapital derzeit noch verfügbar ist), scheinen sie auf folgende Trends zu setzen:
  • Dass die Inferenzkosten im Zeitverlauf stark sinken und sich dadurch die Margen von Abo-Produkten und APIs verbessern
  • Dass mit steigender Modellleistung auch höhere Preise für Consumer-Abos möglich werden. OpenAI hat bereits angedeutet, den Preis noch dieses Jahr auf 22 US-Dollar pro Monat und in den kommenden Jahren auf bis zu 44 US-Dollar pro Monat anzuheben
  • Wie bei o1 hervorgehoben, eine Verlagerung von Training-Time-Computing zu Inference-Time-Computing, um die alle 1 bis 2 Jahre sprunghaft steigenden Trainingskosten etwas zu bremsen

[ndrgrd]

OpenAI hat, sobald das Unternehmen größer wurde und es um Monetarisierung ging, seinen ursprünglichen gemeinnützigen Zweck beiseitegeschoben, und jetzt machen sie auch noch einen riesigen Aufstand, weil sie Geld wollen...
Sie sagten, sie wollten Google Paroli bieten, aber stattdessen steuern sie sofort auf ein absurderweise zweites Google zu.