Помогите развитию World Market Atlas
Заказывая оценку компании, вы также поддерживаете развитие проекта.
Поддержать проект
Помогите развивать World Market Atlas — независимый проект для частных инвесторов. Ваша поддержка помогает нам готовить аналитические материалы и совершенствовать инструменты.
Рыночные комментарии
Моя точка зрения на рынки, экономику и события, которые важны для инвесторов.
Убытки OpenAI и Anthropic: экономика гонки передовых моделей и трудности сравнения финансовых данных
Данные по состоянию на 23 сентября 2026 года. Во всём тексте разделены цифры из сообщений СМИ, исторические результаты и прогнозы.
Аннотация
Статья рассматривает операционные убытки, расходование денежных средств и будущие инфраструктурные обязательства двух ведущих частных разработчиков передовых моделей искусственного интеллекта — OpenAI и Anthropic. Анализ показывает, что единого, полностью сопоставимого и публично подтверждённого показателя «убытка» каждой компании не существует. Доступные источники используют разные величины: операционный убыток, чистый убыток, отрицательный свободный денежный поток, расходование денежных средств и скорректированную операционную прибыль.
Согласно документам для акционеров, описанным The Information, OpenAI, по сообщениям, израсходовала $3.7 млрд денежных средств в первом квартале 2026 года при выручке $5.7 млрд. Reuters отметило, что не смогло независимо подтвердить эти цифры. Прогноз, о котором сообщила Financial Times, указывает на ещё больший масштаб: по этим сведениям, OpenAI ожидает совокупный отрицательный свободный денежный поток в $278 млрд за 2026–2030 годы. Однако это прогноз, а не уже понесённый убыток. Reuters
Для Anthropic сообщения СМИ указывают примерно на $5.6 млрд израсходованных денежных средств в 2024 году и план сократить эту величину до $3 млрд в 2025 году. По сообщениям, в 2026 году Anthropic прогнозировала первый положительный скорректированный операционный результат. Это не означает автоматически положительную чистую прибыль или положительный свободный денежный поток. Reuters
Ключевые слова: OpenAI, Anthropic, искусственный интеллект, расходование денежных средств, операционный убыток, свободный денежный поток, вычислительные мощности, передовые модели.
1. Введение
Развитие генеративного искусственного интеллекта породило компании с исключительно быстрым ростом выручки, но одновременно с беспрецедентной потребностью в инвестициях в дата-центры, процессоры, энергетику, передающие сети, облачную инфраструктуру и высококвалифицированных сотрудников. OpenAI и Anthropic относятся к ведущим участникам этой гонки.
Оценить их финансовое положение сложнее, чем анализировать традиционные биржевые компании. Обе остаются частными предприятиями и не публикуют полный стандартизированный комплект консолидированной финансовой отчётности, сопоставимый с годовыми отчётами компаний, торгующихся на биржах США. Поэтому большая часть сведений об их убытках поступает из документов для инвесторов, презентаций акционерам, материалов, полученных СМИ, или заявлений руководства.
В нескольких случаях Reuters прямо указывало, что не смогло независимо подтвердить цифры, впервые опубликованные The Information или Financial Times. Поэтому методологически корректная формулировка — не «OpenAI точно потеряла определённую сумму», а «согласно документам, описанным конкретным изданием, компания, по сообщениям, зафиксировала определённый результат». Reuters
2. Метод исследования и иерархия источников
В статье используется анализ документов. Источники разделены на три группы:
Неподписанные публикации в социальных сетях, непроверенные интернет-подборки и цифры, для которых не удалось установить первоисточник, исключены из анализа.
3. «Убыток» — не единое понятие
В обсуждениях OpenAI и Anthropic часто смешивают несколько разных финансовых показателей.
Операционный убыток возникает, когда затраты на основную деятельность компании превышают её выручку. Эти расходы включают инфраструктуру, исследования и разработки, вознаграждение сотрудников, продажи и административные функции.
Чистый убыток учитывает также внеоперационные статьи: стоимость финансирования, изменение стоимости долевых инструментов, налоги или разовые эффекты реструктуризации. Поэтому он может быть существенно выше или ниже операционного убытка.
Расходование денежных средств, или cash burn, показывает сокращение денежных ресурсов компании, связанное с финансированием деятельности и инвестиций. Оно не равно бухгалтерскому убытку.
Отрицательный свободный денежный поток означает, что денежных потоков, создаваемых бизнесом, недостаточно для финансирования его инвестиций. Для лабораторий ИИ могут быть важны как текущие вычислительные расходы, так и многолетние соглашения о мощностях дата-центров.
Скорректированная операционная прибыль может исключать некоторые расходы, например вознаграждение сотрудникам акциями. Поэтому положительный скорректированный операционный результат не равен положительной чистой прибыли.
Отдельная проблема — использование годового темпа выручки, или run-rate revenue. Он экстраполирует последние темпы продаж, а не измеряет выручку, заработанную за полные двенадцать месяцев. Anthropic определяла этот показатель, умножая продажи с оплатой по объёму потребления за предыдущие 28 дней на 13, а месячную подписную выручку — на 12. По данным Reuters Breakingviews, выручка Anthropic по GAAP с момента основания до конца 2025 года превысила $5 млрд, тогда как заявленный годовой темп уже достиг $19 млрд в феврале 2026 года. Оба значения могут быть верны, но измеряют совершенно разные вещи. Reuters
4. OpenAI — рост выручки при очень высоком потреблении капитала
4.1. Данные за первый квартал 2026 года
Согласно документам для акционеров, описанным The Information, OpenAI, по сообщениям:
Reuters опубликовало эту информацию 16 июня 2026 года, отметив, что не смогло независимо подтвердить сообщение. Reuters
Отношение расходования денежных средств к выручке составляло приблизительно:
(3.7 ÷ 5.7) × 100% ≈ 64.9%
Таким образом, сообщённый расход денежных средств соответствовал примерно 65 центам на каждый доллар квартальной выручки. Это отношение нельзя интерпретировать как операционную маржу: расходование средств может включать инвестиции, платежи по прежним обязательствам и изменение оборотного капитала.
4.2. Непубличные данные за 2025 год
В июне 2026 года Fortune описало копии финансовой отчётности OpenAI, полученные журналистом Эдом Зитроном и Financial Times. Согласно этим материалам, выручка компании за 2025 год, по сообщениям, составляла около $13.07 млрд, затраты и расходы — $34 млрд, а операционный убыток — примерно $20.92 млрд. Fortune
Эти цифры важны, но их нельзя представлять как публично подтверждённый аудированный результат, доступный на той же основе, что и отчёт биржевой компании. Они происходят из копий документов, полученных СМИ. Поэтому в данной статье они служат вспомогательным материалом, а не бесспорной публичной финансовой отчётностью.
Если цифры верны, операционный убыток соответствовал бы примерно 160% выручки, а совокупные затраты — приблизительно 2.6 её величины. Такой масштаб указывает, что быстрого роста выручки пока было недостаточно для покрытия расходов на исследования, инфраструктуру, обслуживание моделей, распространение и организационное расширение.
4.3. Прогноз до 2030 года
Наиболее существенная цифра будущих потребностей OpenAI в финансировании происходит из презентации компании, которую, по сообщениям, изучила Financial Times. Согласно Reuters, OpenAI прогнозирует:
Все эти цифры — прогнозы из внутренней презентации, а не реализованные результаты. До публикации Reuters OpenAI непосредственно не прокомментировала сообщение. Reuters
План предполагает, что даже при очень быстром росте продаж компания ожидает многолетний период отрицательного денежного потока. В этом отношении стратегия OpenAI напоминает развитие инфраструктуры: компания заранее закрепляет за собой вычислительные мощности, прежде чем выручка от этих активов полностью покроет их стоимость.
4.4. Финансирование убытков
31 марта 2026 года OpenAI официально объявила о привлечении $122 млрд в виде обязательств предоставить капитал при оценке после инвестиций $852 млрд. Компания также заявила, что получает около $2 млрд выручки в месяц. Эти сведения исходят непосредственно от бизнеса, но не подтверждают прибыльность. OpenAI
Капитал, привлечённый у инвесторов, не является ни выручкой от продаж, ни прибылью. Он помогает покрывать отрицательные денежные потоки, финансировать исследования и заключать соглашения о будущих поставках вычислительных мощностей.
5. Anthropic — от высокого расходования денежных средств к сообщаемой скорректированной прибыльности
5.1. Расходование денежных средств в 2024–2025 годах
В феврале 2025 года Reuters со ссылкой на The Information сообщило, что Anthropic:
Тогда Anthropic не ответила на запрос Reuters о комментарии. Принципиально важно, что $3 млрд были прогнозом на 2025 год, а не впоследствии подтверждённым годовым результатом. Reuters
Поэтому неправильно писать: «Anthropic потеряла $3 млрд в 2025 году». Корректная формулировка: в феврале 2025 года компания, по сообщениям, прогнозировала расходование около $3 млрд денежных средств за полный год.
5.2. Первый опубликованный прогноз положительного операционного результата
В мае 2026 года Reuters Breakingviews сообщило, что Anthropic получила $4.8 млрд выручки в первом квартале и ожидала $10.9 млрд во втором. По сообщениям, компания также прогнозировала $559 млн скорректированной операционной прибыли за этот период, что сделало бы его первым прибыльным кварталом по данному показателю. Reuters
Прогнозная скорректированная операционная маржа составляла приблизительно:
(0.559 ÷ 10.9) × 100% ≈ 5.1%
По данным Reuters, показатель включал полную стоимость обучения новых моделей, но исключал вознаграждение акциями. Следовательно, он не был равнозначен нескорректированной операционной прибыли или чистой прибыли. Reuters
В сентябре 2026 года Financial Times сообщила, что Anthropic, по имеющимся сведениям, передала акционерам прогноз положительной скорректированной операционной прибыли второй квартал подряд. Reuters вновь отметило, что не смогло независимо проверить информацию, а Anthropic не ответила до публикации. Reuters
Эти прогнозы указывают на возможное улучшение экономики деятельности Anthropic, но пока не доказывают, что компания достигла:
5.3. Почему Anthropic и OpenAI нельзя сравнивать без корректировок
Reuters Breakingviews отметило, что выручка Anthropic не уменьшалась на долю, причитающуюся партнёрам по распространению. OpenAI, напротив, по сообщениям, представляла выручку после вычета доли Microsoft. Поэтому $1 выручки, сообщённый Anthropic, не обязательно соответствует $1, сообщённому OpenAI. Reuters
Аналогичная проблема возникает со стороны затрат. Скорректированный операционный результат Anthropic исключал вознаграждение акциями. Для быстро растущей технологической компании такое вознаграждение может быть экономически значимым, даже если немедленно не вызывает денежного оттока.
Поэтому доступные цифры не позволяют обоснованно утверждать, что Anthropic однозначно прибыльнее OpenAI. Можно лишь сказать, что Anthropic сообщала о более быстром выходе на положительную скорректированную операционную прибыль.
5.4. Финансирование Anthropic и инфраструктурные обязательства
В феврале 2026 года Anthropic официально объявила о раунде финансирования на $30 млрд при оценке после инвестиций $380 млрд. На тот момент компания сообщила о годовом темпе выручки $14 млрд. Anthropic
В апреле 2026 года Anthropic объявила о соглашении с Amazon, предусматривающем обязательство потратить более $100 млрд на технологии AWS за десять лет и закрепить до 5 GW вычислительных мощностей. Одновременно Amazon обязалась инвестировать $5 млрд с возможностью вложить ещё $20 млрд сверх ранее инвестированных $8 млрд. Anthropic
$100 млрд — не текущий убыток Anthropic. Это многолетнее договорное обязательство, исполняемое в будущем. Тем не менее оно показывает, что даже компания, сообщающая о положительной скорректированной операционной прибыли, должна обеспечить огромные объёмы капитала для будущей инфраструктуры.
6. Обобщение доступных цифр
Таблица показывает, что доступные цифры не образуют согласованный сравнительный ряд. Одни строки отражают исторические результаты, другие — прогнозы; определения выручки и прибыльности также различаются.
7. Основные причины убытков
7.1. Стоимость обучения передовых моделей
Исследование Бена Коттье и соавторов показывает, что стоимость обучения наиболее вычислительно интенсивных передовых моделей с учётом амортизации увеличивалась с 2016 года в среднем примерно в 2.4 раза ежегодно. По оценке авторов, вычислительное оборудование составляло около 47–64% стоимости разработки модели в изученных проектах, а сотрудники исследований и разработок, включая вознаграждение долевыми инструментами, — около 29–49%. Непосредственно энергия занимала гораздо меньшую долю, обычно 2–6%. arXiv
Исследование не представляет фактическую отчётность OpenAI или Anthropic. Это модель затрат на основе данных об оборудовании, энергии, облачных услугах и персонале. Её значение в том, что затраты на обучение выходят далеко за пределы закупки электричества. Главные статьи — процессоры, серверы, сети, амортизация инфраструктуры и работа высокооплачиваемых исследовательских команд.
7.2. Стоимость обслуживания пользователей
После завершения обучения модель продолжает нести расходы на каждый пользовательский запрос. Стоимость инференса включает процессоры, память, сети, дата-центры и энергию.
Stanford AI Index сообщил, что стоимость инференса системы с результатами примерно на уровне GPT-3.5 сократилась более чем в 280 раз между ноябрём 2022 и октябрём 2024 года. Стоимость оборудования снижалась в среднем примерно на 30% в год, а энергоэффективность улучшалась приблизительно на 40% ежегодно. Stanford HAI
Снижение удельных затрат не обязательно уменьшает совокупные расходы. Если число пользователей, длина ответов, использование агентов и спрос на более совершенные модели растут быстрее эффективности оборудования, общий счёт за инференс может продолжать увеличиваться.
7.3. Гонка за вычислительными мощностями
Лаборатории ИИ закрепляют вычислительные мощности за несколько лет вперёд. Это отражает ограниченную доступность передовых ускорителей, трансформаторов, сетевых подключений, систем охлаждения и подходящим образом оборудованных дата-центров.
Прогнозируемые расходы OpenAI на инфраструктуру в $856 млрд до конца 2030 года и обязательство Anthropic потратить более $100 млрд на технологии AWS за десять лет показывают, что разработка передовых моделей начинает напоминать инфраструктурный бизнес, а не только производство программного обеспечения. Reuters
7.4. Исследовательские расходы и быстрое устаревание моделей
Новая модель может потребовать месяцев исследований, экспериментов и проверок безопасности. Однако её технологическое преимущество способно быстро исчезнуть, когда конкуренты представят следующее поколение моделей.
Это ускоряет экономическое обесценение расходов на исследования и разработки. Модель может оставаться технически работоспособной, но требовать снижения цены или замены более новой системой. Этот риск усиливает необходимость постоянно нести новые затраты на обучение.
8. Обсуждение: означают ли убытки слабость?
Крупные убытки не означают автоматически неэффективную бизнес-модель. При быстром расширении компания может сознательно принимать отрицательный денежный поток, чтобы привлечь клиентов, развивать технологии и обеспечить будущую инфраструктуру.
Одновременно способность привлечь огромный капитал не доказывает устойчивую прибыльность. Финансирование инвесторов лишь откладывает момент, когда выручка должна начать покрывать:
стоимость инференса + доли партнёров + исследования и обучение + вознаграждение сотрудников + инфраструктуру + прочие расходы
Наибольший риск — ситуация, когда цены моделей падают быстрее затрат на обучение и обслуживание. Конкуренция между OpenAI, Anthropic, Google, Meta, xAI и поставщиками открытых моделей может давить на цены. В такой среде быстрый рост числа пользователей не обязательно превращается в пропорциональный рост маржи.
С другой стороны, автоматизация программирования, анализа документов, обслуживания клиентов и административных процессов может создавать гораздо более ценную выручку, чем простое общение с чат-ботами. Поэтому экономически ключевым станет не только объём токенов, а способность взимать плату за решение конкретной бизнес-задачи.
9. Ограничения исследования
Главное ограничение — отсутствие полной публичной финансовой отчётности, подготовленной для обеих компаний на единой основе. Отсюда следуют четыре проблемы.
Во-первых, часть цифр происходит из внутренних документов, описанных СМИ. Во-вторых, исторические результаты иногда сравниваются с будущими прогнозами. В-третьих, определения выручки различаются между компаниями. В-четвёртых, скорректированные результаты могут исключать экономически значимые статьи — вознаграждение акциями или доли партнёров по распространению. Reuters
Поэтому доступные материалы не позволяют рассчитать для двух компаний полностью сопоставимые маржи EBITDA, EBIT, чистой прибыли или свободного денежного потока.
10. Выводы
OpenAI остаётся компанией с исключительно большой потребностью в капитале. Последнее сообщение о первом квартале 2026 года указывает на $3.7 млрд израсходованных денежных средств при выручке $5.7 млрд, но Reuters не подтвердило эти цифры независимо. Многолетний прогноз отрицательного свободного денежного потока $278 млрд предполагает, что руководство ожидает продолжения активного финансирования инфраструктуры как минимум до конца десятилетия. Reuters
Anthropic также несла очень высокие затраты, отражённые в сообщённом расходовании около $5.6 млрд денежных средств в 2024 году. Однако цифры 2026 года указывают на переход к положительной скорректированной операционной прибыли. Это не равнозначно устойчивой чистой прибыли: показатель исключал, среди прочего, вознаграждение акциями, а учёт долей партнёров отличался от подхода OpenAI. Reuters
Доступные сведения поддерживают три основных вывода:
Убытки обеих компаний следует понимать как часть более широкой гонки за контроль над вычислительными мощностями. В этой модели вычисления становятся не просто текущим расходом, а стратегическим производственным ресурсом. Итоговая экономическая стоимость OpenAI и Anthropic будет зависеть от того, превысит ли выручка от инфраструктуры, обеспеченной сегодня, будущие затраты на её финансирование, содержание и непрерывное обновление.
Библиография
Должности отражают личные взгляды автора на издание. Это не инвестиционные рекомендации.