OpenAI- und Anthropic-Ausgaben für KI: Weg zu Verlusten

# Finanzielle Herausforderungen für OpenAI und Anthropic: KI-Modellkosten übersteigen die Einnahmen

OpenAI und Anthropic verzeichnen exponentielles Umsatzwachstum, doch die Rechenkosten für das Training der Modelle steigen noch schneller. Laut internen Finanzberichten, die den Investoren vorgelegt wurden, prognostiziert OpenAI Ausgaben in Höhe von 121 Milliarden Dollar für Rechenleistung im Jahr 2028. Selbst bei verdoppelten Einnahmen erwartet das Unternehmen Verluste in Höhe von 85 Milliarden Dollar – Rekordverluste für ein börsennotiertes Unternehmen.

Anthropic gibt weniger für das Training aus, aber der Trend ist ähnlich: Jeder Fortschritt in der Entwicklung der Modellintelligenz erfordert immer größere Investitionen. Die Unternehmen berichten von Rentabilität anhand zweier Kennzahlen – mit und ohne F&E-Ausgaben. Ohne Rechenkosten erreicht OpenAI 2026 den operativen Gewinn, Anthropic in einem optimistischen Szenario.

Inferenzkosten machen bei beiden Firmen mehr als die Hälfte der Einnahmen aus, wobei der Anteil sinkt. OpenAI trägt zudem Kosten für kostenlose ChatGPT-Nutzer, die keine Einnahmen generieren.

Unterschiede in den Monetarisierungsmodellen

OpenAI setzt darauf, kostenlose Nutzer in zahlende umzuwandeln, während Anthropic sich auf das Unternehmenssegment konzentriert. Fast alle Einnahmen von Anthropic stammen von Geschäftskunden und sorgen für Stabilität.

Die Buchungsmethoden unterscheiden sich: Anthropic zählt Verkäufe über AWS- und GCP-Partner zu seinen Einnahmen, OpenAI nicht. Das erschwert direkte finanzielle Vergleiche.

Konkurrenzdynamiken zeigten sich in der Reaktion von OpenAI auf die Veröffentlichung von Claude Code: Das Unternehmen lenkte Ressourcen auf Codex um und verstärkte seine B2B-Bemühungen.

• Wichtige Finanzkennzahlen:

- OpenAI: Break-even nach den 2030er-Jahren inklusive Training.

- Anthropic: früher, aber szenarioabhängig.

- Inferenz: >50 % der Einnahmen bei beiden.

- Kostenlose Nutzer: erhebliche Belastung für OpenAI.

Vorbereitung auf Börsengang und institutionelle Veränderungen

Beide Unternehmen planen Börsengänge Ende 2026. Um Rekordsummen anzuziehen, haben Banker die Aufnahme neuer Emittenten in den Nasdaq-Index beschleunigt und so den Zugang zu größeren Kapitalpools geöffnet.

Prognosen deuten auf anhaltende Milliardenverbrennung hin: Investitionen sind nötig, um das Entwicklungstempo zu halten. Break-even bleibt fern wegen steigender Kosten für Frontier-Modelle.

Wichtige Punkte:

• Trainingsausgaben übersteigen Einnahmen: 121 Milliarden Dollar vs. 85 Milliarden Dollar Verluste für OpenAI im Jahr 2028.
• Zwei Rentabilitätskennzahlen verschleiern das reale Bild ohne F&E.
• Inferenz frisst >50 % der Einnahmen, kostenloser Traffic belastet zusätzlich.
• Anthropic profitiert von B2B-Fokus und Partnersalz.
• Börsengang 2026 erfordert institutionelle Investitionen, um Defizite zu decken.

Auswirkungen auf die KI-Branche

Die Situation beleuchtet eine systemische Herausforderung: Skalierungsgesetze erfordern exponentielle Rechenleistung. Für Mid- und Senior-Entwickler bedeutet das: Modelle auf Inferenzeffizienz optimieren und alternative Paradigmen erkunden, die die Rechenabhängigkeit reduzieren.

— Editorial Team