OpenAI: Verluste 2025 fast verachtfacht … Ausgaben bei 34 Milliarden US-Dollar

 (wheresyoured.at)
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  • Laut geprüften Finanzunterlagen stieg der dem Unternehmen zurechenbare Nettoverlust von OpenAI sprunghaft von 5,09 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 38,53 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025
  • Trotz 13,07 Milliarden US-Dollar Umsatz im Jahr 2025 wuchsen Kosten und Ausgaben auf 34 Milliarden US-Dollar, was zu einem Betriebsverlust von 20,92 Milliarden US-Dollar führte
  • Im Zuge der Umwandlung von einer Non-Profit- in eine For-Profit-Gesellschaft wurden Änderungen des Fair Value von wandelbaren Anteilen und Optionsscheinverbindlichkeiten als Verlust von 41,55 Milliarden US-Dollar verbucht
  • Die an Microsoft gezahlten Beträge lagen deutlich über den von SoftBank und Microsoft erhaltenen Summen, wodurch die Belastung durch Infrastruktur und Forschung & Entwicklung von OpenAI in den Finanzabschlüssen klar sichtbar wird
  • Ende 2025 überstiegen die Vermögenswerte 50 Milliarden US-Dollar, fast die Hälfte davon war Bargeld, doch das Tempo des Verlustanstiegs erhöht den Druck auf Profitabilität und Nachhaltigkeit

Ausweitung der Verluste in geprüften Finanzunterlagen sichtbar

  • Der dem Unternehmen zurechenbare Nettoverlust von OpenAI für 2025 wurde auf rund 38,5 Milliarden US-Dollar beziffert
  • Die geprüften Finanzunterlagen wurden von der Financial Times unabhängig verifiziert
  • Verglichen mit dem dem Unternehmen zurechenbaren Nettoverlust von 5,09 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 lagen die Verluste 2025 fast achtmal so hoch

Finanzkennzahlen 2024

  • 2024 verbuchte OpenAI 3,7 Milliarden US-Dollar Umsatz, Kosten und Ausgaben von 12,48 Milliarden US-Dollar sowie einen Betriebsverlust von 8,78 Milliarden US-Dollar
    • Umsatz: 3,7 Milliarden US-Dollar
    • Umsatzkosten: 2,65 Milliarden US-Dollar
    • Forschung und Entwicklung: 7,81 Milliarden US-Dollar
    • Vertrieb und Marketing: 1,11 Milliarden US-Dollar
    • Allgemeine Verwaltung: 907 Millionen US-Dollar
    • Gesamte Kosten und Ausgaben: 12,48 Milliarden US-Dollar
    • Betriebsverlust: 8,78 Milliarden US-Dollar
  • Der Nettoverlust unter Einbeziehung von Zinserträgen und Zinsaufwendungen lag bei 8,84 Milliarden US-Dollar
  • Davon wurden 3,74 Milliarden US-Dollar als Nettoverlust, zurechenbar auf nicht beherrschende Anteile am Eigenkapital, klassifiziert, wodurch sich der dem Unternehmen zurechenbare Nettoverlust auf 5,09 Milliarden US-Dollar belief
  • Die Bedeutung der Eliminierung dieser 3,74 Milliarden US-Dollar sowie die Art der bilanziellen Anpassung bleiben unklar

Finanzkennzahlen 2025

  • 2025 verbuchte OpenAI 13,07 Milliarden US-Dollar Umsatz, Kosten und Ausgaben von 34 Milliarden US-Dollar sowie einen Betriebsverlust von 20,92 Milliarden US-Dollar
    • Umsatz: 13,07 Milliarden US-Dollar
    • Umsatzkosten: 7,5 Milliarden US-Dollar
    • Forschung und Entwicklung: 19,18 Milliarden US-Dollar
    • Vertrieb und Marketing: 5,73 Milliarden US-Dollar
    • Allgemeine Verwaltung: 1,57 Milliarden US-Dollar
    • Gesamte Kosten und Ausgaben: 34 Milliarden US-Dollar
    • Betriebsverlust: 20,92 Milliarden US-Dollar
  • 2025 war das Jahr, in dem OpenAI von einer Non-Profit- in eine For-Profit-Gesellschaft umgewandelt wurde; dabei entstand durch Änderungen des Fair Value von wandelbaren Anteilen und Optionsscheinverbindlichkeiten ein Verlust von 41,55 Milliarden US-Dollar
  • Der Nettoverlust einschließlich kleinerer Faktoren wie Zinserträgen und Zinsaufwendungen lag bei 60,35 Milliarden US-Dollar
  • Anschließend wurden 17,87 Milliarden US-Dollar als Nettoverlust, zurechenbar auf nicht beherrschende Anteile am Eigenkapital, und 3,95 Milliarden US-Dollar als Nettoverlust, zurechenbar auf rückzahlbare nicht beherrschende Anteile, herausgerechnet, wodurch sich der dem Unternehmen zurechenbare Nettoverlust auf 38,53 Milliarden US-Dollar belief
  • Ende 2025 verfügte OpenAI über Vermögenswerte von etwas mehr als 50 Milliarden US-Dollar, fast die Hälfte davon in bar

Beträge im Zusammenhang mit SoftBank und Microsoft

  • 2025 erhielt OpenAI 867 Millionen US-Dollar von SoftBank und 303 Millionen US-Dollar von Microsoft
  • Im selben Jahr beliefen sich die an Microsoft gezahlten Kosten auf insgesamt 17,2 Milliarden US-Dollar
    • Forschung und Entwicklung: 10,59 Milliarden US-Dollar
    • Mit den Umsatzkosten verbundene Ausgaben: 6,047 Milliarden US-Dollar
    • Vertrieb und Marketing: 527 Millionen US-Dollar
    • Allgemeine Verwaltung: 42 Millionen US-Dollar
  • Die 10,59 Milliarden US-Dollar an Forschungs- und Entwicklungskosten dürften sehr wahrscheinlich die Kosten für das Training von OpenAI-Modellen bezeichnen, auch wenn die Position im Dokument als „Research and development“ aufgeführt ist
  • Zum Jahresende 2025 hatte OpenAI gegenüber Microsoft Verbindlichkeiten von 3,64 Milliarden US-Dollar
    • Noch nicht bezahlte Kosten und sonstige kurzfristige Verbindlichkeiten: 21 Millionen US-Dollar
    • Langfristige Verbindlichkeiten: 58 Millionen US-Dollar

Fortbestehende Belastung für die Profitabilität

  • Der Verlust von 38,53 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 lag bei OpenAI deutlich über dem Vorjahresniveau
  • Kosten und Ausgaben stiegen auf 34 Milliarden US-Dollar und übertrafen damit den Umsatz von 13,07 Milliarden US-Dollar deutlich
  • Da die Verluste im Vergleich zum Vorjahr schnell zunahmen, wird die Frage, ob OpenAI Nachhaltigkeit und Profitabilität erreichen kann, noch wichtiger

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1 Kommentare

 
GN⁺ 4 시간 전
Hacker-News-Kommentare

  • Grob überschlagen liegt Alphabet bei einer Unternehmensbewertung von etwa 4,5 Billionen US-Dollar / einem Umsatz von etwa 403 Milliarden US-Dollar, also beim etwa 11-Fachen des Umsatzes, Microsoft bei etwa 2,9 Billionen US-Dollar / 282 Milliarden US-Dollar, also etwa dem 10-Fachen, während OpenAI bei etwa 850 Milliarden US-Dollar / 13 Milliarden US-Dollar, also etwa dem 65-Fachen liegt
    Ich frage mich, wie diese Logik aufgehen soll

    • Der Unterschied ist, dass AI viel schneller wächst als die anderen Geschäftsbereiche von Microsoft oder Alphabet und OpenAI sich zu 100 % auf AI konzentriert, während AI bei den beiden anderen Unternehmen nur einen Teil ausmacht
    • Am Ende ist es einfach der Unterschied zwischen Wachstumswerten und Blue Chips, auch wenn ich nicht weiß, ob man das heute noch so sagt
    • Angenommen, Unternehmen 1 macht 1 Milliarde US-Dollar Umsatz und ist im letzten Jahr um das Fünffache sowie gegenüber vor zwei Jahren um das Zwanzigfache gewachsen
      Unternehmen 2 macht ebenfalls 1 Milliarde US-Dollar Umsatz, ist aber im letzten und vorletzten Jahr unverändert geblieben — sollte man beide dann wirklich gleich bewerten?
    • SpaceX liegt bei einer Unternehmensbewertung von etwa 2,5 Billionen US-Dollar / einem Umsatz von etwa 18,7 Milliarden US-Dollar, also beim etwa 133-Fachen des Umsatzes

  • Hier bin ich etwas verwirrt. Dass die Umsatzkosten unter dem Umsatz liegen, ist ein gutes Zeichen, und der Hauptgrund für die Verluste sind die Forschungs- und Entwicklungskosten, was in solchen Branchen normal wirkt
    Speziell bei OpenAI scheint es aber problematisch. Sie waren First Mover und hatten auch hohe F&E-Ausgaben, haben aber dennoch viele Vorteile eingebüßt, obwohl Anthropic ihnen mit merkwürdigen PR-Fehlern scheinbar Chancen eingeräumt hat
    Auf die gesamte Branche ausgeweitet wirken die Zahlen eher positiv als negativ. Wenn man nicht annimmt, dass zur Steigerung des Umsatzes auch die F&E-Ausgaben für immer weiter steigen müssen, dann scheint die AI-Branche langfristig auf einem Weg zur Profitabilität zu sein
    Ob AI wirklich, wie sie selbst behauptet, alles umfassen kann oder ob am Ende einfach ein gesund profitables Geschäft bleibt, ist noch unklar. Das ist ähnlich wie bei Uber, das sich von „Wir werden die Welt mit autonomem Fahren bewegen“ zu „Wir haben einen Weg gefunden, mit Essen, Waren und Menschen Geld zu verdienen, die wir an ihr Ziel bringen. Und Werbung gibt es auch“ gewandelt hat

    • Ich verstehe nicht, wie man Zahlen noch als „positiv“ bezeichnen kann, wenn selbst ohne die riesigen F&E-Kosten auf Basis von Inferenzkosten + Vertrieb/Marketing + Verwaltungskosten immer noch Verluste entstehen
      Das ist so, als würde man sagen, es sei ein gutes Auto, wenn man nur ignoriert, dass der Motor fehlt — und dann stellt sich heraus, dass es nicht einmal Räder hat
      Es gibt drei Zukunftsszenarien, in Reihenfolge vom fantasievollsten zum realistischeren: 1) Jemand erreicht AGI, dann ist die Wirtschaftlichkeit einzelner Unternehmen kaum noch relevant. 2) LLMs lassen sich wie die Chipentwicklung fortlaufend iterativ verbessern, daher bleibt F&E dauerhaft nötig, und wer nicht an der Spitze ist, verliert Kunden an Wettbewerber oder offene/lokale Alternativen. 3) Die Fähigkeiten von LLMs erreichen ein Plateau und weitere Verbesserungen fallen gering aus; dann erreichen offene/lokale Modelle dieses Plateau ebenfalls schnell, sodass außerhalb der Hyperscaler keine tragfähige Geschäftsbasis mehr bleibt
    • Was als F&E verbucht wird, ist völlig willkürlich. Ich halte diese Zahl eher für ein Bilanzierungsspiel, um enorme laufende Kosten zu verstecken
      Wenn sie an die Börse gehen und tatsächlich Geld verdienen müssen, wird das vielleicht klarer sichtbar, aber in dieses Geschäft würde ich wohl nicht investieren
    • Bei 13,07 Milliarden US-Dollar Umsatz und 7,5 Milliarden US-Dollar Umsatzkosten ist das fast unglaublich gut
      Da fragt man sich, ob OpenAI das absichtlich durchgestochen hat. Damit wäre die größte Sorge — dass sie Tokens mit Verlust verkaufen — auf einen Schlag ausgeräumt
    • Umsatzkosten sind nicht die gesamten Betriebskosten eines Unternehmens. Es sind nur die Kosten, die direkt dem Umsatz zugeordnet werden, getrennt von Ausgaben wie F&E, Betrieb, Vertrieb und Marketing
      HSBC geht davon aus, dass OpenAI zur Profitabilität bis 2030 den Umsatz von 13 Milliarden US-Dollar auf 200 Milliarden US-Dollar steigern und zusätzlich noch 204 Milliarden US-Dollar irgendwoher beschaffen müsste
    • Der Vergleich mit Uber passt nicht. Die Situation ist umgekehrt. Uber hat im Fahrgeschäft Geld verloren, OpenAI könnte zumindest bei der Inferenz Geld verdienen
      Uber wollte eine bestehende Branche beherrschen, ohne die Kosten nennenswert senken zu können, und rechtfertigte das mit der großen Wette auf autonome Fahr-F&E. OpenAI hat dagegen ein Kernprodukt, läuft aber Gefahr, zur Commodity zu werden, wenn Open-Source-Modelle etwa sechs Monate später aufschließen

  • Ehrlich gesagt halte ich die Zahlen fast für unwichtig. 2024–2025 gab es viele Geschichten darüber, ob AI Autoren, Filmschaffende usw. ersetzen würde oder ob so etwas wie Sora Social Media ersetzen könnte, aber vieles davon hat nicht funktioniert
    Gegen Ende 2025 zeigte sich als echter Product-Market-Fit dann der Coding-Agent. Er funktioniert tatsächlich und erledigt Arbeit, mit der Geld verdient werden kann
    Alles andere ist daher eher akademisch. Dass 2025 Geld verloren wurde, ist selbstverständlich. Die Technologie war beeindruckend und schien irgendwann etwas Großes hervorzubringen, aber es gab nichts, wofür Menschen tatsächlich bezahlen mussten. Jetzt gibt es etwas, wofür Menschen zahlen. Deshalb ist es nicht so wichtig, wie viel 2025 verloren wurde
    Was jetzt zählt, ist nur noch, wie wettbewerbsfähig Anthropic und OpenAI bei diesem Produkt sind und wie die Wirtschaftlichkeit aussieht, wenn Unternehmen AI-Coding-Agenten einsetzen. Die Debatte darüber, ob bei der Inferenz Geld verloren wird, ist meiner Ansicht nach praktisch beendet

    • Coding-Agenten allein reichen nicht aus, um das Ausmaß des eingesetzten Kapitals zu rechtfertigen

  • Der Umsatz stieg von 3,7 Milliarden Dollar auf 13,07 Milliarden Dollar, also auf etwa das 3,5-Fache, und der operative Verlust wuchs von rund 8,8 Milliarden Dollar auf rund 20,9 Milliarden Dollar, also auf etwa das 2,4-Fache
    Das wirkt nicht wie ein Weltuntergangsszenario

    • Wenn alle anderen Bedingungen gleich bleiben, deuten diese Zahlen auf einen Verlust von 45 Milliarden Dollar in diesem Jahr, 90 Milliarden Dollar im nächsten Jahr, 110 Milliarden Dollar im Jahr 2028 und den Break-even im Jahr 2029 hin
      Die ab 2026 zu finanzierenden Verluste belaufen sich auf 250 Milliarden Dollar. Es wurden bereits rund 120 Milliarden Dollar eingesammelt, aber die Vorauszahlung beträgt 25 Milliarden Dollar und der Rest ist an Meilensteine gebunden, sodass noch immer rund 125 Milliarden Dollar offen sind
      Das ist nur möglich, wenn OpenAI weiterhin ein Liebling der Kapitalbeschaffung bleibt. Es ist kein Weltuntergangsszenario, aber riskant und beruht auf der Annahme, dass sich ein kurzfristiger Trend in eine langfristige Kurve fortsetzt
    • Beide Linien zeigen nach oben, sind aber nicht parallel
      Entscheidend ist letztlich, wo sich die beiden Linien am Break-even-Punkt schneiden. Liegt dieser zu weit in der Zukunft, kann das Unternehmen vorher sterben. Fast alle Unternehmen werden irgendwann profitabel, aber viele brauchen weiterhin Geldzufuhr, nur um das Licht anzulassen
      Wie bei dem alten Fliegerspruch: Mit genug Schub kann sogar ein Ziegelstein fliegen. Das macht aus einem Ziegelstein aber noch kein Flugzeug
    • Es hängt von vielen Bedingungen ab, und diese Finanzlage könnte der schlechteste Fall sein, aber je nachdem, wie hart der Wettbewerb wird, könnte die Gegenwart paradoxerweise auch der beste Fall sein: https://www.reuters.com/technology/openai-considers-drastic-...
    • Diese Nachricht ist wichtig, weil man als Investor wohl sicherere Anlagen bevorzugen sollte als etwas, das man mit „zumindest kein Weltuntergangsszenario“ beschreiben würde
    • AI-Unternehmen haben noch viel Spielraum, ihre Umsätze zu steigern. Sie könnten mehr Werbung schalten oder die Preise erhöhen, daher wirkt der Weg in die Profitabilität realistisch
      Der Markt hatte an diese Unternehmen allerdings deutlich größere Erwartungen

  • Mir scheint, in der Schlagzeile fehlt ein Teil der Geschichte. Der tatsächliche Verlust lag bei 60 Milliarden Dollar, und aus der endgültigen Gewinn-und-Verlust-Zahl wurden 17 Milliarden Dollar herausgerechnet
    Wenn man den Reddit-Beitrag zitiert, wurde ein Aufwand von 17,87 Milliarden Dollar unter „Nettoverlust, der dem Kapital nicht beherrschender Anteile zuzurechnen ist“ entfernt

  • Im letzten Teil von Eds früherem Beitrag(https://www.wheresyoured.at/ai-is-slowing-down/) wurde diese Nachricht als „eine Geschichte, die die AI-Blase platzen lassen könnte“ und als „wenn ich mir das Schlimmste vorstelle, das ich bekommen könnte, dann ist es fast genau das“ angekündigt
    Aber diese Nachricht erfüllt keinen dieser Maßstäbe. Dass OpenAI Milliarden Dollar verliert, ist keine schockierende Neuigkeit, und sowohl AI-Optimisten als auch Skeptiker dürften das bereits angenommen haben
    Eher deuten die hier genannten 25 Milliarden Dollar an Cash und die im März eingesammelten 122 Milliarden Dollar darauf hin, dass OpenAI selbst im Fall eines Scheiterns wohl nicht in den nächsten ein bis zwei Jahren kollabieren wird. Das sagt auch über die AI-Blase selbst nicht besonders viel aus
    Außerdem wurde Codex in diesem Jahr veröffentlicht und hat den Umsatz stark erhöht, während unklar ist, wie stark die Betriebskosten steigen werden, weshalb sich die Finanzzahlen von 2025 nur schwer auf die Zeit nach 2026 extrapolieren lassen
    Als von „dem Schlimmsten, das ich bekommen könnte“ die Rede war, dachte ich eher an das, was Ed oft behauptet hat: Belege dafür, dass Inferenz/Codex grundsätzlich nicht profitabel ist. Aber dafür liefert diese Nachricht nicht genug Informationen. Der Umsatz liegt weiterhin über den Cost of Revenue, und die wesentlichen Verluste sind klar abgegrenzt

    • Ed würde wohl sagen, wenn 90 % der Kunden das Produkt wegen Nutzungssubventionen verwenden und diese Subventionen von Kunden mit extrem hohem Token-Verbrauch auf nicht tragfähige Weise querfinanziert werden, dann ist das grundsätzlich nicht profitabel
      Die Frage ist, ob OpenAI überleben kann, wenn Kunden anfangen, ihren Token-Verbrauch zu reduzieren. Das reine Inferenzgeschäft könnte profitabel sein, aber OpenAI ist kein Unternehmen, das nur dieses Geschäft betreibt. OpenAI hat 1 Milliarde Nutzer, mit denen Geld verloren wird
    • Ich weiß nicht, woher die Vorstellung kommt, dass Inferenz grundsätzlich nicht profitabel sei. Wäre das wirklich so, wären keine massiven Investitionen in Anlagen und kein Venture Capital in AI geflossen
      Denn dann wäre es eine Falle negativer Bruttomargen
      Dass es im Moment nicht profitabel aussieht, liegt an den enormen Investitionen in den Bau von Rechenzentren
      Wer glaubt, Inferenz sei nicht profitabel, verwechselt die gesamten Computing-Kosten mit den Inferenzkosten. Tatsächlich muss man Trainings-Computing und Inferenz-Computing trennen
      Die größere Frage ist, wann oder ob das Training sich verlangsamt. Wenn LLMs ein Plateau erreichen, wird Inferenz bei vorhandenen Computing-Ressourcen von da an fast reiner Gewinn, abgesehen vom Hardware-Erneuerungszyklus alle 3 bis 5 Jahre
      Problematisch für die Labs wird der Moment, in dem LLMs bei höheren Fähigkeiten an eine Sackgasse stoßen. Bestehende Hyperscaler-Clouds können, solange sie Zugang zu den Modellen haben, den ganzen Tag Inferenz fahren, und dafür braucht man OpenAI oder Anthropic nicht zwingend. Der gesamte Wert der Frontier-Labs hängt davon ab, der Kommodifizierungskurve voraus zu bleiben. Wenn sie diesen Vorsprung nicht halten können, ist es vorbei
    • Eds Argument ist, dass nicht bewiesen sei, dass Inferenz profitabel ist. Das stimmt. Und persönlich glaubt er offenbar, dass Inferenz nicht profitabel ist, aber das ist seine persönliche Einschätzung und nicht das, was der Datenbericht aussagt
      Diesen Unterschied halte ich für bedeutsam
    • Das bestärkt mich in dem Eindruck, dass Ed im Grunde nicht viel vorzuweisen hat. Dass OpenAI derzeit nicht profitabel ist, stimmt, aber aus diesen Daten allein lässt sich nicht ableiten, dass das Unternehmen in absehbarer Zeit nicht profitabel werden kann

  • Verwandter Artikel: https://www.ft.com/content/e15b0d7e-ff6b-4f16-ba7a-4068feddb...
    Er nutzt dieselbe Quelle, beantwortet es aber offener, und Ed Zitron geht auf diesen Teil nicht ein
    Dort heißt es, dass mit dem Anstieg der OpenAI-Bewertung auch der Wert der Investorenrechte gestiegen sei, was Kosten von etwa 30 Milliarden Dollar verursacht habe, die nach der Restrukturierung wohl nicht wiederkehren werden
    Ohne diesen Aufwand sowie nicht zahlungswirksame Kosten wie aktienbasierte Vergütung für Mitarbeiter und Computing-Credits von Microsoft habe OpenAI einen Verlust von 8 Milliarden Dollar gemacht

  • Ich weiß nicht, wie man mit Ed Zitron umgehen soll. Er war schon früher extrem ungenau und hat viele überzogene Behauptungen aufgestellt.
    Seine miserablen Vorhersagen vom letzten Jahr werden ignoriert, während seine diesjährige „Analyse“ aufgenommen wird, als wäre sie Gottes Wort.
    Er sagt seit Jahren immer wieder den Untergang voraus, und es ist seltsam, dass HN ihm dafür immer noch Glaubwürdigkeit gibt.
    Vor etwa einer Woche sagte er: „Eine meiner Quellen hat mir eine Geschichte gebracht, die die AI-Blase platzen lassen könnte. Sie hat sie mir gebracht, weil ich gezeigt habe, dass mir diese Branche und die Menschen darin aufrichtig am Herzen liegen. Falls ihr euch fragt, was das für eine Geschichte ist: Es sind Informationen, die ich seit Jahren haben wollte, und sie wurden mir genau auf die Weise übermittelt, wie ich es mir immer gewünscht habe, und ich werde sie mit der Ehrfurcht behandeln, die sie verdient. Wenn ihr euch das Schlimmste vorstellt, das ich bekommen könnte, liegt ihr fast richtig. Es wird in zwei Wochen erscheinen, wahrscheinlich mit Podcast, Newsletter und Folgeberichterstattung. Es wird es wert sein, und ihr werdet schockiert sein über das, worüber ich berichte.“
    Das ist QAnon-artiges Anfüttern. Er nutzt solche Methoden schon seit einiger Zeit, trotzdem scheinen viele das immer noch nicht zu durchschauen.

    • Wenn das die Informationen sind, die er seit Jahren haben wollte, dann ist das ziemlich dünn, um einen Zusammenbruch der AI-Blase auszulösen
    • Er hat keinerlei Qualifikation oder Autorität und verfolgt eine Agenda, die er durchdrücken will. Außerdem fehlt es dem Großteil seiner Texte sowohl finanziell als auch technisch an Sachkenntnis, und sie sind voller Fehler und Ungenauigkeiten.
      Ich verstehe nicht, warum so etwas immer wieder gepostet wird.