Anthropic wygrywa II kwartał, OpenAI odpowiada odbiciem w lipcu

Pod względem przychodów zaksięgowanych w kwartale Anthropic osiągnęło zatem lepszy wynik i po raz pierwszy wyprzedziło OpenAI w tym zestawieniu. Zastrzeżenie jest istotne: dane Anthropic były wstępne i pochodziły z dokumentów, do których dotarł Bloomberg. Obie firmy nie publikują też identycznego zakresu informacji finansowych.

Rentowność: ważny kamień milowy Anthropic, większe straty OpenAI

Według przekazanych inwestorom danych Anthropic odnotowało w II kwartale dodatni skorygowany wynik operacyjny — po raz pierwszy. Słowo „skorygowany” ma tu kluczowe znaczenie. Nie należy automatycznie utożsamiać tego wyniku z rentownością według standardów GAAP, dodatnimi przepływami pieniężnymi ani pełną rentownością biznesu.

W przypadku OpenAI kierunek był odwrotny. „The Wall Street Journal” informował, że wzrost przychodów spowolnił, a straty się pogłębiły. SiliconANGLE, powołując się na te same informacje o sytuacji inwestorskiej spółki, szacował stratę operacyjną OpenAI w II kwartale na 12,3 mld dol., wobec 9,3 mld dol. w I kwartale.

Anthropic ma więc mocniejszą krótkoterminową historię o poprawie rentowności. Nie dowodzi to jednak, że jego struktura kosztów jest trwale lepsza. Ekonomia modeli najnowszej generacji może szybko się zmieniać wraz z kosztami trenowania, obsługi zapytań, dystrybucji i rozwojem miksu produktowego.

Roczne tempo przychodów: wyższy wskaźnik po stronie Anthropic

Według doniesień opartych na danych udostępnionych inwestorom roczne tempo przychodów Anthropic przekroczyło 65 mld dol. pod koniec lipca. W maju wynosiło 47 mld dol.

OpenAI przedstawiło w lipcu inny, ale również istotny sygnał. Dyrektor finansowa Sarah Friar powiedziała pracownikom, że lipcowy roczny wskaźnik przychodów cyklicznych przewyższył przychody całego II kwartału. CNBC opisało tę wypowiedź na podstawie wewnętrznego spotkania. Inne relacje przypisywały poprawę wprowadzeniu rodziny modeli GPT-5.6, biznesowego agenta ChatGPT Work i narzędzia programistycznego Codex.

Nie oznacza to, że OpenAI faktycznie rozpoznało w lipcu więcej przychodów niż w całym kwartale. Roczny wskaźnik przychodów cyklicznych jest ekstrapolacją bieżącego tempa na 12 miesięcy, podczas gdy przychody kwartalne obejmują rzeczywiście rozpoznaną sprzedaż w określonych trzech miesiącach. Bezpośrednie zestawianie tych dwóch miar może więc wyolbrzymiać różnicę.

Najbezpieczniejszy wniosek jest następujący: Anthropic miało wyższe raportowane tempo rocznych przychodów pod koniec lipca, natomiast OpenAI deklarowało gwałtowną poprawę bieżącego tempa sprzedaży po słabszym II kwartale.

Produkty: nie ma jednego bezdyskusyjnego zwycięzcy

Rywalizacja produktowa jest trudniejsza do rozstrzygnięcia niż porównanie finansowe. W lipcu OpenAI udostępniło rodzinę modeli GPT-5.6 — Sol, Terra i Luna — w ChatGPT, Codexie oraz API. Porównania wtórne wskazują, że GPT-5.6 Sol jest tańszy od Claude Fable 5 przy podstawowych cenach API, ale przypisują obu modelom różne atuty zależnie od testu i rodzaju pracy.

Dostępne analizy opisują Fable 5 jako konkurencyjny w trudnych zadaniach z zakresu inżynierii oprogramowania, podczas gdy Sol ma być lepiej dopasowany do tańszej pracy agentowej i zadań wykonywanych w terminalu. Nie są to jednak identyczne testy, a część danych pochodzi z materiałów dostawców lub analiz wtórnych, a nie z jednego niezależnego badania.

Praktyczniejszy sygnał niż pojedynczy benchmark dają wczesne dane o wykorzystaniu. „The Decoder”, powołując się na dane Ramp, podał, że Fable 5 wygenerował w lipcu około 75 proc. wydatków związanych z modelami, które wygenerował GPT-5.6 Sol — mimo wyższej ceny za token. Może to sugerować szybszą początkową adopcję biznesową Sol, ale nie dowodzi, że był on ogólnie lepszym modelem ani że OpenAI wygrało szerszą rywalizację produktową.

Enterprise i udział w API: kierunek jest widoczny, liczby pozostają niepewne

Dostępne materiały wspierają ogólny obraz strategiczny: wzrost Anthropic jest silnie związany z popytem ze strony firm i wykorzystaniem API, podczas gdy OpenAI korzysta z szerszego ekosystemu konsumenckiego, deweloperskiego i produktowego. Claude Code jest często wskazywany jako ważny czynnik napędzający Anthropic, lecz konkretna teza o jego rocznym tempie przychodów przekraczającym 2,5 mld dol. opiera się tu głównie na szacunkach branżowych o niższej wiarygodności, a nie na mocnym pierwotnym ujawnieniu danych.

Podobna ostrożność jest potrzebna przy precyzyjnych udziałach rynkowych. Jeden z raportów wskazywał 32-procentowy udział Anthropic w segmencie enterprise API wobec 25 proc. OpenAI, ale metodologia i zbiór danych nie są wystarczająco jasne, by uznać te wartości za definitywny pomiar rynku.

Niespójnie przedstawiano również dane o adopcji pochodzące z Ramp. Business Insider podał, że w lipcu za produkty Anthropic płaciło 43,5 proc. amerykańskich firm, a za produkty OpenAI — 39,7 proc. Dostępne materiały nie zawierają jednak pierwotnego zbioru Ramp ani wystarczających informacji metodologicznych, by niezależnie zweryfikować to porównanie.

Takie liczby mogą być przydatnymi wskaźnikami kierunkowymi, ale nie powinny być przedstawiane jako pełna miara udziału w rynku API, przychodów enterprise czy jakości klientów.

Perspektywy IPO: silniejsza narracja Anthropic, brak potwierdzonego terminu

Raportowane przyspieszenie przychodów Anthropic, dodatni skorygowany wynik operacyjny i tempo rocznych przychodów przekraczające 65 mld dol. wzmacniają argumentację spółki przed ewentualnym wejściem na giełdę. Dają inwestorom historię szybkiej monetyzacji klientów biznesowych i wcześniejszej, niż oczekiwano, drogi do skorygowanej rentowności.

Nie ma jednak wystarczająco wiarygodnego potwierdzenia bardziej szczegółowych doniesień, że Anthropic poufnie złożyło projekt formularza S-1 albo zatrudniło Morgan Stanley, Goldman Sachs i JPMorgan jako banki obsługujące ofertę. Informacje o przygotowaniach do IPO należy więc traktować jako sygnał możliwego planowania, a nie dowód przesądzonego, bliskiego debiutu lub gwarantowanej wyceny.

Presja rynku publicznego dotyczy również OpenAI. Doniesienia opisują oczekiwane IPO i obawy inwestorów związane z rosnącymi stratami. Lipcowa deklaracja dotycząca ARR może poprawić obraz spółki, ale samo wyższe tempo przychodów nie rozwiązuje pytań o marże, kapitałochłonność i trwałość popytu po premierach nowych produktów.

Co ta rywalizacja oznacza dla firm i inwestorów?

Wyniki Anthropic z II kwartału pokazują, że strategia skoncentrowana na klientach biznesowych może bardzo szybko skalować się dzięki API i narzędziom dopasowanym do konkretnych procesów pracy. Lipcowa aktualizacja OpenAI przypomina z kolei, że słabszy kwartał nie musi oznaczać trwałej utraty impetu. Nowe modele, produkty dla firm i narzędzia programistyczne mogą szybko zmienić trajektorię.

Najważniejszy wniosek nie brzmi więc: „jedna firma wygrała na zawsze”. Wydatki przedsiębiorstw mogą przesuwać się w stronę modelu oferującego najlepsze połączenie jakości, niezawodności, ceny i dopasowania do konkretnego procesu. Niskie koszty zmiany dostawcy nie oznaczają jednak, że przewaga platformowa jest bez znaczenia. Na utrzymanie klienta nadal wpływają dystrybucja, integracje, narzędzia dla deweloperów, zabezpieczenia, zgodność regulacyjna i osadzenie AI w codziennych przepływach pracy.

Wniosek: Anthropic wygrało raportowane porównanie za II kwartał pod względem wzrostu przychodów i skorygowanego wyniku operacyjnego. Najmocniejsze dane OpenAI dotyczyły impetu na początku III kwartału, a nie kondycji finansowej na koniec II kwartału. Wyścig pozostawał nierozstrzygnięty, a najbardziej precyzyjne twierdzenia o udziałach API, adopcji produktów i bankach obsługujących potencjalne IPO wymagały lepszego potwierdzenia, niż zapewniały dostępne materiały.