На этой неделе и OpenAI, и Anthropic в течение нескольких дней раскрыли крупные показатели выручки. OpenAI подтвердила $2 млрд месячной выручки наряду с раундом на $122 млрд при оценке в $852 млрд. Anthropic подтвердила $30 млрд annualized run-rate, что выше $9 млрд на конец 2025 года. Затем WSJ опубликовала конфиденциальные финансовые данные обеих компаний накануне их IPO — и цифры по затратам на обучение делают историю выручки еще интереснее.
Если сопоставить все это рядом, становится ясно несколько вещей.
1. Anthropic уже обошла OpenAI по run-rate выручке
Это должно было произойти даже по самым оптимистичным оценкам аналитиков лишь к августу 2026 года. Epoch AI это моделировала. Аналитики спорили лишь о сроках. Но это произошло в апреле.
Сейчас у Anthropic $30 млрд annualized run-rate. У OpenAI — $24 млрд ($2 млрд в месяц, как подтвердила компания). Год назад у Anthropic было примерно $1 млрд ARR, а у OpenAI — $6 млрд. Разрыв казался непреодолимым.
Но непреодолимым он не оказался.
Anthropic добилась этого, делая почти противоположное тому, что сделала OpenAI. Никакого вирусного потребительского приложения. Никаких 900 млн еженедельных пользователей. Вместо этого — enterprise API-контракты, рост среди разработчиков и Claude Code. Компания, которую два года назад большинство людей вне B2B-кругов не смогли бы назвать, теперь генерирует больше run-rate выручки, чем компания, создавшая потребительскую категорию ИИ.
Урок для B2B-фаундеров прост: масштаб потребления и масштаб выручки — не одно и то же. У Anthropic примерно 5% от потребительской аудитории ChatGPT. Но по top-line run-rate она уже обошла OpenAI.
2. Темпы роста действительно беспрецедентны
Финансовый директор OpenAI Сара Фрайр сказала это прямо: «рост такого масштаба, какого мы еще не видели».
И она права. OpenAI выросла с $2 млрд ARR в 2023 году до $6 млрд в 2024 году и до $20 млрд к концу 2025-го. Теперь это $24 млрд run-rate в апреле 2026 года. Это устойчивый рост в 3 раза в год, причем на уровне, где 3x означает добавление миллиардов долларов каждый квартал.
Траектория Anthropic еще круче. $87 млн run-rate в январе 2024 года. $1 млрд к декабрю 2024-го. $9 млрд к концу 2025-го. $14 млрд в феврале 2026-го. $19 млрд в марте. $30 млрд в апреле.
Последовательность $14 млрд до $30 млрд примерно за 8 недель трудно осмыслить в традиционных терминах софтверного бизнеса. Алекс Клейтон из Meritech говорил, что изучил траектории IPO более чем 200 публичных софтверных компаний и никогда не видел подобного темпа роста. Он сказал это в 2025 году. С тех пор рост только ускорился.
Для контекста: Salesforce потребовалось около 20 лет, чтобы достичь $30 млрд годовой выручки. Anthropic сделала это меньше чем за 3 года, стартуя почти с нуля.
3. Для обеих компаний настоящий двигатель — enterprise
OpenAI объявила, что enterprise теперь формирует более 40% выручки, тогда как год назад было около 30%, и к концу 2026 года этот показатель должен сравняться с consumer-направлением. API обрабатывают более 15 млрд токенов в минуту. На февраль у компании было 9 млн платящих бизнес-пользователей.
У Anthropic потребительской фазы по сути и не было. Базу сформировали enterprise API-контракты и сделки с облачными провайдерами — в первую очередь Google Cloud и AWS. Сейчас восемь компаний из Fortune 10 — клиенты Claude. Более 500 компаний тратят свыше $1 млн в год.
Сходство показательно: компания, которая стартовала с consumer-логики, быстро становится enterprise-first. Компания, которая с первого дня была enterprise-first, в результате уходит вперед по run-rate.
Это важно для того, как вы думаете о создании продуктов в ИИ. Потребительская вирусность быстро приводит к большому числу пользователей. Enterprise-контракты приводят к устойчивой выручке с высоким ACV, которая накапливается. Траектория обеих компаний в 2026 году подтверждает: именно B2B-модель — более медленная на старте, но более сложная и прибыльная — и есть место, где находятся деньги.
4. Категория, которая изменила все, — это инструменты для кодинга
Claude Code публично запустился в мае 2025 года. К февралю 2026 года он вышел на $2,5 млрд annualized run-rate. Эта цифра более чем удвоилась с января. За тот же период бизнес-подписки выросли в четыре раза. По недавним данным, Claude Code теперь авторизует 4% всех публичных коммитов в GitHub, а к концу года этот показатель, по прогнозам, превысит 20%.
Продукт, которого не существовало 11 месяцев назад, теперь генерирует больше выручки, чем большинство публичных SaaS-компаний когда-либо будут делать.
OpenAI видит ту же динамику в Codex. На этой неделе у него было 2 млн еженедельных пользователей, что в 5 раз больше, чем три месяца назад, и рост составляет 70% месяц к месяцу. Это ответ OpenAI на категорию coding agents — и он растет быстрее, чем целые продуктовые линейки большинства компаний.
Для тех, кто строит developer tools или смежную инфраструктуру, вывод очень существенный. Категория ИИ-инструментов для кодинга за меньше чем год выросла с нуля до многомиллиардного рынка. Это не просто функция. Это новый слой программного стека, и компании, которые его контролируют, будут контролировать огромную часть корпоративных расходов.
5. Ни одна из компаний не прибыльна. И это большая часть ставки
OpenAI сжигает примерно $17 млрд кэша в этом году. Внутренние документы прогнозируют убыток в $14 млрд за 2026 год. Компания пообещала более $1 трлн на инфраструктуру в ближайшие несколько лет и не ожидает положительного free cash flow до 2029 года.
У Anthropic burn тоже очень велик относительно масштаба. Компания привлекла более $18 млрд финансирования. $30 млрд run-rate — это реальность, но и структура затрат тоже реальна.
Инвесторы, которые финансируют обе компании — SoftBank, Amazon, Nvidia, Google, a16z, Lightspeed, ICONIQ — не заблуждаются на этот счет. Они делают конкретную ставку: затраты на compute будут и дальше снижаться на единицу интеллекта, выручка продолжит расти быстрее, чем burn, а тот, кто будет владеть слоем AI-инфраструктуры в 2029 году, обеспечит доходность, делающую промежуточные убытки несущественными.
Эта ставка может оказаться верной. Может и не оказаться. Но цифры уже настолько велики, что это больше не венчурная ставка — это макроэкономическая ставка. Только Amazon вложил в этот раунд $50 млрд. Это не финансовая ставка на стартап. Это стратегическая ставка на то, куда движется enterprise compute.
Для всех, кто сейчас строит B2B-софт: компании, с которыми вы потенциально конкурируете, на которых строитесь или которым продаете, работают на масштабе и с допуском к убыткам, не имеющими исторических аналогов. Это либо лучшее время в истории, чтобы быть фаундером, создающим AI-native software, потому что инфраструктура субсидируется в гигантском масштабе, либо предупреждающий сигнал о том, что экономика этого рынка будет крайне сложной для всех, кроме двух-трех компаний наверху.
Вероятно, и то и другое.
6. Разрыв в стоимости обучения — самая недооцененная цифра в ИИ прямо сейчас
WSJ только что опубликовала конфиденциальные финансовые документы обеих компаний перед их IPO. Ключевой вывод должен переосмыслить все сказанное выше.
- OpenAI прогнозирует расходы на compute в размере $121 млрд только в 2028 году. В тот же год, даже при сильном росте выручки, компания прогнозирует убыток в $85 млрд. До выхода в безубыточность она, по ее ожиданиям, не дойдет до 2030 года.
- Затраты Anthropic на обучение достигают пика примерно в $30 млрд в тот же период — примерно в 4 раза меньше — и компания прогнозирует прибыльность в 2028 или 2029 году.
Интересно, насколько Anthropic конкурентоспособна при расходах на обучение моделей, составляющих лишь часть затрат OpenAI (по данным @WSJTech)
Почти нарушение нарратива pic.twitter.com/XEDeriJAGh
— Jason ✨👾SaaStr.Ai✨ Lemkin (@jasonlk) 6 апреля 2026 года
Компания, которая только что обошла OpenAI по run-rate выручке, делает это, тратя лишь часть того, что OpenAI тратит на обучение моделей.
Стандартное предположение было таким: выигрывает тот, кто больше всех тратит на обучение. Anthropic теперь проводит важный тест на то, так ли это на самом деле.
Есть важная оговорка: две компании по-разному учитывают выручку. Anthropic отражает выручку через облачных партнеров (Google Cloud, AWS); OpenAI не считает это тем же образом. Поэтому прямое сравнение run-rate содержит некоторый шум. Но даже с учетом этого разрыв в эффективности капитала реален.
Если убрать затраты на обучение полностью, обе компании сейчас близки к операционной прибыльности. Если добавить эти затраты обратно, траектории резко расходятся: OpenAI делает ставку на 2030-е годы, исходя из того, что превосходство моделей оправдает расходы; Anthropic делает ставку на принцип «чем раньше, тем лучше», полагая, что плотность enterprise-выручки будет расти быстрее затрат.
И та и другая ставка может оказаться верной. Но это не одна и та же ставка.
Вывод для всех, кто строит B2B-софт: победитель в войнах ИИ-моделей может определяться не тем, кто обучит самую большую модель. А тем, кто сможет генерировать больше всего выручки на каждый доллар, потраченный на обучение. По этому показателю сегодня выигрывает Anthropic — и разрыв пока вовсе не мал.
Расхождение, которое некоторые аналитики ожидали увидеть в августе 2026 года, произошло в апреле. При текущем темпе изменений на этом рынке август — это очень далекое будущее.
Похожие материалы
- OpenAI в этом году выйдет на $12,7 млрд выручки. Но прибыльной станет лишь при $125 млрд выручки, по данным Bloomberg
- Anthropic, возможно, никогда не догонит OpenAI. Но уже сейчас она составляет 40% от ее размера.
- Главный пост недели в SaaStr: большой AI-reset, выручка OpenAI на пути к $12,7 млрд, клуб 250 000 клиентов
Материал — перевод статьи с английского.
Оригинал: Anthropic Just Passed OpenAI in Revenue. While Spending 4x Less to Train Their Models