OpenAI chce získat firemní klienty Anthropic: slibuje nulové uchovávání dat a nové bezpečnostní kontroly

Proč OpenAI zdůrazňuje právě Anthropic

Anthropic uvádí, že vstupy a výstupy z jeho komerčních produktů, například Claude for Work a API, se ve výchozím nastavení nepoužívají k trénování modelů. K jejich využití může dojít například tehdy, když zákazník výslovně poskytne zpětnou vazbu nebo jinak použití dat povolí.

OpenAI proto svou nabídku nemůže férově stavět na tvrzení, že Anthropic standardně trénuje na firemních datech. Její argument se týká hlavně rozdílů v uchovávání dat, bezpečnostním zpracování a možnosti doložit, kdo a jak může k informacím přistupovat. U spotřebitelských účtů Anthropic zároveň uplatňuje odlišná pravidla, včetně možnosti delšího uchovávání de-identifikovaných dat v tréninkových procesech, pokud uživatel povolí využití konverzací ke zlepšování Claude.

Soukromí jako součást nákupního rozhodování

U regulovaných nebo mimořádně citlivých nasazení — například ve zdravotnictví, finančnictví, právních službách, obraně či při vývoji proprietárního softwaru — už při výběru dodavatele nestačí porovnávat jen kvalitu modelu.

Firemní nákupčí stále častěji požadují jasné odpovědi na otázky, jak dlouho se data uchovávají, zda se používají k trénování, kdo k nim může získat přístup, jak funguje jejich mazání, zda je možné vše auditovat a jak dodavatel sleduje zneužití. Kvalita modelu je nutnou podmínkou, ale při podobných nabídkách může rozhodnout právě správa dat a bezpečnostní pravidla.

Růst Anthropic zvyšuje tlak na OpenAI

Obchodní motivace OpenAI je zřejmá. Podle dokumentů pro investory, o nichž informovala agentura Bloomberg, vykázal Anthropic za druhé čtvrtletí 2026 předběžné tržby přes 11,5 miliardy dolarů. Ve stejném období předchozího roku šlo o 787 milionů dolarů, tedy o více než čtrnáctinásobný růst.

Roční přepočtený výnosový běh Anthropic měl na konci července dosáhnout 65 miliard dolarů, zatímco u OpenAI se podle nedávných zpráv pohyboval kolem 40 miliard dolarů.

Jde o předběžná a neveřejná čísla a o takzvaný run rate — projekci celoročních tržeb podle aktuálního tempa — nikoli o přímo srovnatelné auditované účetní výkazy. Přesto ukazují, proč OpenAI hledá odlišení i mimo samotnou kvalitu modelů. Slib nulového uchovávání dat a bezpečnostní zpracování bez přístupu k obsahu mohou být pro část podniků stejně důležité jako výkon modelu.