OpenAIs erstes Halbjahr 2025: 4,3 Milliarden Dollar Umsatz, 13,5 Milliarden Dollar Verlust

• OpenAI verzeichnete im ersten Halbjahr 2025 4,3 Milliarden Dollar Umsatz und 13,5 Milliarden Dollar Nettoverlust
• Mehr als die Hälfte des Nettoverlusts entstand durch die Neubewertung von Wandelzinsanleihen
• Die Forschungs- und Entwicklungskosten beliefen sich mit 6,7 Milliarden Dollar auf den größten Ausgabenposten, während Vertrieb und Werbung sowie aktienbasierte Vergütung ebenfalls stark ins Gewicht fielen
• OpenAI zahlt derzeit 20 % des Umsatzes an Microsoft, zudem kam es im ersten Halbjahr zu einem Cash Burn von 2,5 Milliarden Dollar
• Ende Juli verfügte das Unternehmen über 17,5 Milliarden Dollar an Barmitteln und Wertpapieren, während zusätzlich eine Investition von 30 Milliarden Dollar eingeworben werden soll

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OpenAIs wichtigste Kennzahlen im ersten Halbjahr 2025

• OpenAI erzielte im ersten Halbjahr 2025 4,3 Milliarden Dollar Umsatz
• Im selben Zeitraum entstand ein Nettoverlust von 13,5 Milliarden Dollar

Ursachen des Verlusts und zentrale Kostenstruktur

• Mehr als die Hälfte des Nettoverlusts entfiel auf die Neubewertung von Wandelzinsanleihen (Convertible Notes)
• Die Forschungs- und Entwicklungskosten (R&D) lagen bei 6,7 Milliarden Dollar und machten damit den größten Anteil an den Gesamtkosten aus
• Für Vertrieb und Werbung wurden 2 Milliarden Dollar ausgegeben, für aktienbasierte Vergütung 2,5 Milliarden Dollar
  • Dieser Wert ist im Vergleich zum ersten Halbjahr des Vorjahres nahezu doppelt so hoch

Weitere Kosten und Vertragsbeziehungen

• Gemäß dem Vertrag mit Microsoft zahlt das Unternehmen 20 % seines Umsatzes an Microsoft
• Im ersten Halbjahr kam es zu einem Cash Burn von 2,5 Milliarden Dollar

Investitionslage und Unternehmensbewertung

• Ende Juni verfügte das Unternehmen über 17,5 Milliarden Dollar an Barmitteln und Wertpapieren
  • Davon stammen 10 Milliarden Dollar aus neu eingeworbenem Kapital
• Ende Juli lief die Anfrage zur Einwerbung einer zusätzlichen Investition von 30 Milliarden Dollar
• Im derzeit laufenden Tender Offer wird der Wert des kommerziellen Geschäfts von OpenAI auf rund 500 Milliarden Dollar geschätzt

Jüngste OpenAI-Themen und Ausblick

• Die Gewinnverteilungsstruktur von OpenAI, etwa der Vertrag mit Microsoft, deutet darauf hin, dass solche Modelle für Startups eine erhebliche Kostenbelastung darstellen können
• Für AI-Startups wird die Notwendigkeit diskutiert, Strategien zur Vermeidung solcher Umsatzbeteiligungsmodelle zu entwickeln, etwa durch diversifizierte Finanzierung oder den Einsatz von Open Source

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentare

• Ich glaube, die Leute unterschätzen massiv, wie groß die Werbeeinnahmen noch werden können. Selbst ohne Werbung erzielt das Unternehmen bereits 4,3 Milliarden Dollar Umsatz, obwohl über 700 Millionen wöchentlich aktive Nutzer den Dienst größtenteils kostenlos verwenden. Google verdient praktisch seinen gesamten Umsatz mit Werbung (2024: 264 Milliarden Dollar). Momentan genießt ChatGPT bei Verbrauchern sogar mehr Vertrauen als Google, und es gibt viele Möglichkeiten, gesponserte Ergebnisse einzubauen. Mit der jüngsten Ankündigung einer Direct-Checkout-Funktion haben solche Experimente bereits begonnen. Meine größte Sorge ist eher, dass Open-Weight-Modelle aus China auf Consumer-Hardware zu gut werden. Trotzdem denke ich, dass OpenAI gut dastehen wird, solange es für normale Nutzer die Default-Wahl bleibt

  • Ich mache mir Sorgen, dass sogar zahlende Abonnenten irgendwann Werbung sehen werden. Auch Google erzielt pro Nutzer nur ungefähr 30 Dollar Werbeumsatz pro Jahr, aber der Grund, warum es kein werbefreies Google Premium gibt, ist, dass die Werbeumsätze extrem ungleich auf die Nutzer verteilt sind. Die wohlhabendsten Nutzer machen den Großteil der Werbeerlöse aus, und genau diese Gruppe würde am ehesten für ein werbefreies Premium-Angebot zahlen. Wenn man sie in ein Abo-Modell verschiebt, müsste man absurde Preise verlangen, um die entgangenen Werbeeinnahmen auszugleichen. Bei ChatGPT könnten die Premium-Nutzer, die 20 bis 200 Dollar zahlen, ebenfalls genau die Gruppe sein, auf deren Werbeumsatz man am wenigsten verzichten will
  • Ich kann mir einfach nicht vorstellen, dass diese enormen Werbeausgaben tatsächlich durch höhere Verkaufszahlen gerechtfertigt sind. Kaufen die Leute solche absurden Produkte wirklich, nur weil sie Werbung dafür gesehen haben?
  • Ich bezweifle, dass OpenAI überhaupt einen Burggraben hat. Es gibt hier keine klebrige Bindung oder keinen Lock-in. Wenn Google KI auf seine bestehende Infrastruktur aus Suche, Werbung, Video, E-Mail, Browsern usw. aufsetzt, gibt es keinen Grund, warum das nicht austauschbar sein sollte. Normale, nichttechnische Nutzer werden Qualitätsunterschiede zwischen Modellen ohnehin kaum erkennen, also ändern sich die Zahlen am Ende nur durch Marketing. Die globale Reichweite einer Marke wie Google, der die Menschen bereits vertrauen und für die sie tatsächlich zahlen, ist enorm. Google kann sein Kapital direkt einsetzen und Marketing in irrem Ausmaß betreiben. Wie bei Chrome müssen sie sich keine Sorgen um die Finanzierung machen, um etwas mit Nachdruck zu pushen. Auf OpenAI wird der Druck der Investoren, ihr Geld zurückzubekommen, immer größer werden. Wenn ich darauf wetten müsste, wem zuerst das Geld ausgeht, würde ich nicht gegen Google wetten
  • In dem Moment, in dem sich Werbung in die Antworten mischt, höre ich auf, es zu benutzen. Open-Modelle sind inzwischen gut genug. Im Moment ist ChatGPT nur bequemer. Das kann sich leicht ändern
  • Die Aussage „OpenAI wird schon gut klarkommen, solange es die Wahl der Durchschnittsverbraucher bleibt“ klingt für mich genau wie das frühere „solange Tesla chinesischer Technologie voraus ist ...“. OpenAI kann durchaus ein profitables Unternehmen werden, aber ich sehe keine Grundlage dafür, dass daraus ein echter Burggraben oder gar ein Monopol entsteht

• Interessant ist, dass die Leute KI-Unternehmen ständig mit früheren Dingen vergleichen, obwohl sich die Entwicklung aus alten Beispielen kaum vorhersagen lässt. GPUs sind keine Eisenbahnen und keine Glasfaser. Die Kostenstruktur von LLM-Diensten wie ChatGPT ist auch völlig anders als die des Webs. Der Aufbau ist teuer, aber der Betrieb ist ebenfalls extrem teuer. Große Unternehmen wie Meta, Microsoft, Amazon und Google werden wohl auch dann überleben, wenn sich diese riesigen Investitionen als Fehlschlag erweisen, aber OpenAI, Anthropic und andere könnten bald in schwierige Lagen geraten und von Nvidia abhängig werden

  • Anders als bei Infrastruktur wie Eisenbahnen oder Glasfaserkabeln könnten die besten Computing-Ressourcen von 2025 im Jahr 2027 schon nichts Besonderes mehr sein. Ich glaube nicht, dass ihr Wert erhalten bleibt wie bei Infrastruktur aus früheren Blasen
  • Es geht nicht nur um das Scheitern einzelner Investitionen, ich halte es auch für gut möglich, dass der Weltmarkt wie bei der Subprime-Krise einbricht
  • Am Ende müssen die Einnahmen höher sein als die Kosten. Startup-Kapital wird irgendwann aufgebraucht. Wenn langfristig weniger Geld hereinkommt als hinausgeht, geht man zwangsläufig unter
  • Das erinnert mich an das Zitat von J. Paul Getty: „Wenn du der Bank 100 Dollar schuldest, ist das dein Problem. Wenn du der Bank 100 Millionen Dollar schuldest, ist das das Problem der Bank.“ Nvidia muss paradoxerweise vielleicht auf seine Kunden Rücksicht nehmen. Deshalb scheint sich in letzter Zeit so eine enge Transaktionsstruktur herauszubilden
  • Auch wenn die Geschäftsmodelle unterschiedlich sind, bleiben die Grundlagen von Geschäft und Finanzen immer gleich. In einer Blase kann man noch so oft sagen „diesmal ist es anders“, aber die Realität holt einen irgendwann ein

• Die interessantesten Zahlen im Artikel waren für mich (ohne aktienbasierte Vergütung): 4,3 Milliarden Dollar Umsatz mit ChatGPT-Kunden und API-Gebühren, 6,7 Milliarden Dollar für Forschung und Entwicklung und 2 Milliarden Dollar für Vertrieb und Marketing. Ich habe allerdings kaum ChatGPT-Werbung gesehen und frage mich, wofür dieses Geld genau ausgegeben wird. Und ich frage mich auch, wo die Betriebskosten für Inference-Server verbucht werden. Gehören sie zu F&E oder nur das Training neuer Modelle, während die Inference-Server in einer anderen Kategorie laufen?

  • Die kostenlose Nutzung wird üblicherweise unter Sales & Marketing verbucht. Das gilt als Kosten der Kundengewinnung. Diese Kosten werden nicht als Herstellungskosten des Produkts behandelt, sondern als Betriebsausgaben, also beeinflussen sie die Bruttomarge nicht. Compute-Kosten in F&E sind ausschließlich für Training und Entwicklung. Inference, also der laufende Dienstbetrieb, gehört zu COGS. Dieser Posten wurde zwar nicht separat ausgewiesen, aber man kann ihn aus der Gewinn-und-Verlust-Rechnung ableiten (ich betreibe übrigens ein Inference-Unternehmen)
  • Marketing ist nicht gleich Werbung. Natürlich kann ein Teil in klassische Werbung fließen, aber der Großteil dürfte in Markenaufbau, Partnerschaften und strategisches Marketing sowie Lobbyarbeit gehen. Auch Lobbying gegenüber Regierungen oder das Ausrichten großer Events kostet viel Geld. Nach meiner Erfahrung ist wahrscheinlich ein ziemlich großer Teil von „Sales & Marketing“ in Lobbying und Government Relations geflossen. Es war wohl auch wirksam, daher dürfte es sich aus ihrer Sicht gelohnt haben
  • Im Vereinigten Königreich habe ich an Bushaltestellen ChatGPT-Werbung gesehen. Zwei Menschen unterhalten sich fröhlich in einem Café. Einer hält ein Handy, und oben rechts ist nur ein großes transparentes ChatGPT-Logo. Es gibt überhaupt keine Produkterklärung. Es vermittelt einfach nur das Gefühl, dass Gespräche glücklicher werden, wenn ChatGPT dabei ist
  • Ich weiß nicht mehr genau, wo ich es gesehen habe, aber ich meine, Berichte darüber gelesen zu haben, dass OpenAI Vereinbarungen mit Schulen, Universitäten und der US-Regierung geschlossen hat. Die Kosten für solche großen Abschlüsse dürften ebenfalls unter Vertrieb und Marketing fallen
  • Wenn sie F&E stoppen, holen günstigere Konkurrenzmodelle sehr schnell auf (innerhalb von 3 bis 6 Monaten kann ein Modell auftauchen, das bei ähnlicher Leistung 10-mal billiger ist). Wenn man das Training stoppt, beginnen sich auch bei Code-Modellen nach 3 bis 6 Monaten technische Schulden aufzubauen

• Wenn 3 Milliarden Dollar aktienbasierte Vergütung an 3.000 Mitarbeiter gehen, sind das in sechs Monaten rund 830.000 Dollar pro Person. Fast 60 % des Gesamtumsatzes gehen an die Mitarbeiter

  • Wenn Meta für das Abwerben von Talenten Pakete in Höhe von 100 Millionen Dollar bietet, wirken 830.000 Dollar pro Person fast schon wenig
  • So sollte Vermögen auch verteilt werden
  • Aktienbasierte Vergütung ist kein tatsächlicher Cash-Abfluss. Sie verwässert nur die Anteile bestehender Aktionäre und ist vom Kassenbestand des Unternehmens getrennt. Nur je nach optionsbezogenen Ereignissen wie Käufen oder Verkäufen kann es kleine Auswirkungen auf den Cashflow geben. Selbst wenn OpenAI Secondary Sales von Mitarbeiteroptionen vermittelt, hat das keinen direkten Einfluss auf die Unternehmensfinanzen. Dabei erhält das Unternehmen kein Stück der Investition; es ist eine Transaktion zwischen Investoren und Mitarbeitern. Moralisch mag das wie entgangenes Geld wirken, aber es ist kein Modell, bei dem das Unternehmen sein eigenes Bargeld ausgibt
  • Zu sagen, die aktienbasierte Vergütung entspreche 60 % des Umsatzes, ist irreführend. Tatsächlich lag der Aktienanteil eher bei 2,5 Milliarden Dollar von insgesamt ungefähr 12,1 Milliarden Dollar an Kosten, also rund 21 % der Gesamtkosten. Allein F&E liegt bereits beim Anderthalbfachen des Umsatzes

• Die Finanzlage wirkt ziemlich angespannt. Dass ein Unternehmen mit neuer Technologie am Anfang Verluste macht, ist normal, aber die Verluststruktur sieht nicht nach etwas aus, das sich leicht skalieren lässt. Es könnte also schwieriger werden, je größer das Unternehmen wird. Wenn sich nicht bald grundlegend etwas ändert, könnte sich die Lage schnell deutlich verschlechtern

  • Werbung oder Vermittlungsprovisionen könnten die Lösung sein. In Großbritannien liegen zum Beispiel die Provisionen von Lebensversicherungs- oder Hypothekenmaklern bei etwa 1.000 Pfund. Wenn ChatGPT bessere Angebote vermitteln kann, wäre es nur fair, wenn es diese Provisionen selbst einstreicht
  • Wenn man das Betriebsmodell von ChatGPT einfach beibehält und zulässt, dass sich die Hardware mit der Zeit verbessert, werden die Kosten ganz von selbst fast gegen null gehen. 99 % der Nutzer würden den Unterschied nicht einmal bemerken
  • Wenn ich genau wüsste, wann die Blase platzt, hätte ich die entsprechenden Unternehmen längst geshortet
  • Die klarste Lösung für OpenAI und ChatGPT ist Werbung. Das ist praktisch unvermeidlich. Es gibt nur dann eine Zukunft, wenn man ein großes, hochprofitables Werbenetzwerk an ChatGPT anschließt. Dass man ausgerechnet jetzt noch keine Werbung eingeführt hat, wirkt eher wie ein Fehler. Das Werbemodell ist ein seit Langem bewährtes und gut verstandenes Geschäft. Wenn Meta ein Werbegeschäft im Wert von 200 Milliarden Dollar aufbauen konnte, könnte ChatGPT ebenfalls ein System mit mehr als 20 Milliarden Dollar pro Jahr schaffen. Mit der bloßen Haltung, einfach noch mehr Geld einsammeln zu wollen, kommt man nicht lange durch. Bevor die KI-Blase 2026 oder 2027 abkühlt, muss man das Profil schnell auf Werbung umstellen, sonst lässt sich der Unternehmenswert nicht verteidigen
  • Neue Hardware kann die Kosten für Inference und Training massiv senken und das Problem dadurch auf natürliche Weise lösen

• Einkommen ist das, was nach Kosten vom Umsatz übrig bleibt. Eine Überschrift, in der buchhalterisch gleichzeitig von Einkommen und Verlust die Rede ist, ist falsch. Tatsächlich geht es um 4,3 Milliarden Dollar Umsatz

  • Jeder, der schon einmal Schulden hatte, weiß, dass man gleichzeitig Einkommen und Verluste haben kann. Income ist einfach revenue

• Als jemand, der seit den Prodigy-Tagen 1990 im Internet unterwegs ist, finde ich den Start von OpenAI historisch außergewöhnlich. Sogar beeindruckender als Google im Jahr 1998, als es Yahoo kostenlose, nicht monetarisierte Suche lieferte. Seit Plus eingeführt wurde, zahle ich jeden Monat 20 Dollar. So wie es aussieht, wird OpenAI sehr gut klarkommen

• Sie machen sich wahrscheinlich gar keine Sorgen. Im schlimmsten Fall gehen sie einfach an die Börse und reichen das Thema an den Markt weiter. Die Monetarisierung von LLMs steckt erst in den Anfängen. Der offensichtlichste Weg für OpenAI ist, im Suchmarkt mit Google zu konkurrieren, so wie sich Perplexity selbst als Suchkonkurrent positioniert. All diese Unternehmen werden vertikal expandieren und Schritt für Schritt zu umfassenden Plattformen werden

  • Gegen Google in der Suche anzutreten, ist eine gewaltige Herausforderung. Google hat so viel monopolartige Macht, dass das Unternehmen seine eigenen Dienste über E-Mail, Browser, YouTube usw. bevorzugen kann. Es könnte sogar die Anzeigenpreise auf ein Fünftel senken und würde immer noch profitabel bleiben. Selbst wenn ChatGPT also Werbung einführt, ist fraglich, ob sich damit überhaupt Geld verdienen lässt, wenn man gegen Google-Suchanzeigen antreten muss, die nur ein Fünftel kosten

• Ein Nettoverlust von 13,5 Milliarden Dollar ist nicht so dramatisch. Der Großteil davon ist ein buchhalterischer Verlust. Der tatsächliche Cash Burn lag im ersten Halbjahr 2025 bei 2,5 Milliarden Dollar. Mit ungefähr 17,5 Milliarden Dollar in der Kasse (basierend auf der jüngsten Finanzierungsrunde) reicht das beim aktuellen Tempo noch etwa 3,5 Jahre

  • Abschreibungen auf langlebige Vermögenswerte verschärfen sich mit wachsender Infrastruktur

• War das Wesen des maschinellen Lernens am Ende nicht immer schon, Verluste zu minimieren?