OpenAI contro Anthropic sui ricavi: run rate gonfiato di 8 miliardi

Cosa è successo

In un memo interno inviato ai dipendenti e poi trapelato alla stampa, la chief revenue officer di OpenAI Denise Dresser ha provato a chiarire la direzione strategica dell’azienda per il secondo trimestre, dopo settimane tumultuose. Nel testo c’è anche un attacco diretto ad Anthropic: Dresser accusa la rivale di gonfiare il proprio run rate di circa $8 miliardi usando un trattamento contabile lordo sui ricavi condivisi con Amazon e Google, invece che riportarli al netto come farebbe OpenAI con Microsoft.

Più interessante è il modo in cui OpenAI descrive ormai la propria offerta enterprise. Nel memo l’azienda smette di descriversi come un portafoglio di prodotti separati e si presenta invece come una piattaforma integrata, con ChatGPT for Work come porta d’ingresso per il knowledge work, Codex per lo sviluppo software, le API per l’intelligenza embedded, Frontier come piattaforma per agenti, DeployCo come motore di implementazione e il runtime sviluppato con Amazon come strato di esecuzione per sistemi più persistenti e complessi.

Dentro questo riposizionamento c’è anche un’ammissione candida: la partnership con Microsoft è stata “fondativa”, ma ha limitato la capacità di OpenAI di raggiungere i clienti enterprise dove già si trovano, cioè spesso AWS Bedrock.

Perché è importante

L’attacco contabile ad Anthropic è rumoroso; le differenze tra gross e net revenue dipendono dal ruolo effettivo del partner nella transazione e si misureranno davvero solo quando i numeri passeranno da audit e filing pubblici. Il fatto stesso che la CRO decida di concentrarsi su questo aspetto è un segno abbastanza chiaro di ansia pre-IPO.

È però nel resto del memo che emergono gli aspetti cruciali, primo tra tutti il necessario impegno a costruire un insieme di strumenti per i clienti. Che necessitano integrazione, controllo, governance, continuità operativa, sicurezza, deployment. È questo, dice la Dresser, che renderebbe l’ecosistema OpenAI difficile da sostituire per i clienti una volta entrati nell’operatività quotidiana.

È un disegno in cui il foundation model resta comunque l’abilitatore centrale. Dresser sostiene che il vantaggio di compute di OpenAI si traduca già in token limit più alti, minore latenza ed esecuzione più affidabile dei workflow complessi, e rinfaccia ad Anthropic l’errore strategico di non essersi assicurata abbastanza capacità. Compute non solo come abbondanza infrastrutturale, insomma, ma come leva che tiene insieme modelli, piattaforma e anche la stessa adozione enterprise.

Adozione dove Anthropic ha raggiunto da mesi un indubbio momentum. Dati di Ramp citati dal Financial Times mostrano che il 30,6% delle aziende americane che spendono in AI si affidano ad Anthropic, contro il 35,2% di OpenAI — un gap che si è ristretto rapidamente grazie soprattutto a Claude Code e agli strumenti per sviluppatori e professionisti. Anche se OpenAI contesta quei dati (in parte a ragione), il memo di Dresser ha il tono di chi sente il fiato sul collo. Non a caso insiste sul fatto che il focus di Anthropic sul coding sia stato presciente, benché possa a sua detta diventare un limite in una platform war. Osservazione che somiglia più al riconoscimento di un vantaggio iniziale del rivale che a una vera liquidazione.

E adesso?

• Per OpenAI la sfida è riuscire a smettere di essere identificata solo con il modello più noto dal grande pubblico e diventare invece la piattaforma enterprise dell’AI di riferimento;
• Per farlo deve risolvere due problemi insieme: allargare la distribuzione oltre il vincolo Azure e impedire che Anthropic consolidi proprio quel terreno business dove contano meno la fama consumer e molto di più affidabilità e l’adozione interna;
• Con Spud dietro l’angolo, si inizierà presto a vedere concretamente quanto l’offerta di OpenAI potrà essere competitiva;