#OpenAIAnthropicRace
About OpenAIAnthropicRace
OpenAI's annualized revenue topped $40B, about double end-2025, driven by AI coding, subscriptions and new businesses; it also changed its revenue chief pre-IPO. Investor materials put Anthropic's preliminary Q2 revenue above $11.5B, over twice Q1's $4.73B, with positive adjusted operating profit. Its latest round valued it at $965B, while investors discuss an IPO above $2T. Can growth and profits cover compute costs, and will its listing reset AI-chip, data-center and tech-stock valuations?
Популярное
Последние
OpenAIAnthropicRace Популярные публикации
Гонка в области ИИ уже не только о том, у кого самая умная модель — всё больше она сводится к тому, кто контролирует физическую инфраструктуру, стоящую за бумом.
$SKHY инвестирует примерно 38 млрд долларов в два новых завода по производству памяти, поскольку спрос на чипы для ИИ продолжает опережать предложение. Акции также получили поддержку после сообщений о том, что сингапурская Temasek может осуществить прямые инвестиции, что подчеркивает, насколько серьёзный капитал направляется в реальную полупроводниковую мощность, а не просто гонится за ИИ-нарративами.
На уровне моделей конкуренция становится ещё жестче. OpenAI и Anthropic снижают цены на флагманские модели, поскольку более дешёвые китайские конкуренты привлекают более чувствительных к цене корпоративных клиентов.
ИИ быстро превращается как в гонку инфраструктуры, так и в войну за маржу. И с учётом того, что Anthropic, по сообщениям, готовится к потенциальным инвесторам перед возможным публичным размещением акций позже в этом году, конкуренция становится только более напряжённой.
#WeakConsumptionFedSplit
#OpenAIAnthropicRace
#SKHynixCapexSurge
Anthropic привлек 65 миллиардов в раунде серии H в конце мая с оценкой в 965 миллиардов, превзойдя OpenAI с 852 миллиардами; оценка OpenAI была установлена на уровне 122 миллиардов в раунде в конце марта. Оба нацелены на IPO осенью с целью оценки в триллион долларов.
"Превзойти" Anthropic не так уж и убедительно. Высокая оценка — это
Что действительно важно, так это куда идут деньги и можно ли их вернуть.#WeakConsumptionFedSplit #OpenAIAnthropicRace #SKHynixCapexSurge
🤖 OPENAI против ANTHROPIC: ПОЧЕМУ КРИПТО-ТРЕЙДЕРАМ СТОИТ ОБРАТИТЬ ВНИМАНИЕ
Гонка в области ИИ становится гораздо масштабнее, чем просто соревнование между чат-ботами.
OpenAI и Anthropic всё больше конкурируют за одни и те же ограниченные ресурсы:
Вычислительные мощности. Чипы. Память. Дата-центры. Капитал.
Это создаёт гораздо более широкую цепочку инвестиций.
Спрос на модели ИИ → дата-центры → GPU → высокоскоростная память → сети → энергетическая инфраструктура.
И именно здесь история начинает выходить за рамки рынков, связанных только с программным обеспечением ИИ.
Anthropic также привлекает огромное внимание институциональных инвесторов, в то время как торговля инфраструктурой ИИ продолжает влиять на оценки полупроводников и технологий.
Для крипто-трейдеров вывод прост:
Нарративы не всегда ограничиваются одним сектором.
Капитал может перемещаться от акций ИИ → инфраструктуры → полупроводников → рискованных активов → криптовалюты.
Вопрос не только в том, кто выиграет гонку ИИ.
Вопрос в том:
Куда пойдёт капитал дальше? 👀
#OpenAIAnthropicRace #WeakConsumptionFedSplit
🚨 ГОНКА ИИ МОЖЕТ СВЕСТИСЬ К ОДНОМУ: СТОИМОСТИ ВЫЧИСЛЕНИЙ.
Главное отличие между OpenAI / Anthropic и xAI / Google — это не только производительность моделей.
Это инфраструктура.
1️⃣ Владение вычислительными мощностями
OpenAI и Anthropic сильно зависят от гипермасштабируемых провайдеров вычислений.
Google и xAI имеют гораздо более прямой контроль над своей инфраструктурой.
2️⃣ Капитальная структура
OpenAI и Anthropic получили крупные стратегические инвестиции от ведущих технологических компаний. Google и xAI работают с другой инфраструктурой и капиталом.
И это может создать значительное преимущество в ценовой конкуренции.
Годами премиальная цена могла быть оправдана лучшей производительностью ИИ.
Но по мере сокращения разрыва в производительности стоимость становится всё важнее.
Если две модели дают похожие результаты, пользователи и бизнес естественно спросят:
💰 Зачем платить больше?
Это создаёт серьёзную проблему для компаний с огромными затратами на вычисления.
Ключевой вопрос — смогут ли OpenAI и Anthropic сохранить значительное преимущество в следующем поколении моделей.
Если нет, гонка ИИ может сместиться с:
«У кого самая умная модель?»
на:
«Кто может предоставить интеллект по самой низкой цене?»
И это может изменить всю индустрию ИИ. 🤖⚡
#SP500Nears8000
#CPIPPIEaseFedSplit
#SandiskLongTermTargets
Разница между OpenAI/Anthropic и xAI/Google:
1. OpenAI и Anthropic арендуют вычислительные мощности у гипермасштабируемых провайдеров. xAI и Google владеют своими дата-центрами.
2. Большая часть капитала OpenAI и Anthropic поступает от гипермасштабируемых инвесторов. Другие две компании не построены по такой модели.
Это создает огромный разрыв в ценовой конкуренции.
До сих пор они оправдывали высокие цены превосходной производительностью. Но этот разрыв в производительности сузился, и из-за этих структурных затрат они больше не могут предлагать конкурентоспособные цены.
Если только они снова не сделают прорыв, OpenAI и Anthropic в конечном итоге будут приобретены своими инвесторами, Amazon и Microsoft.
Лаборатории передового AI движутся к совокупному годовому доходу свыше $200 млрд к концу года
Это одни из самых быстрорастущих компаний в истории бизнеса, и их доходы поддерживают весь бычий рынок AI-инфраструктуры (так что обратите внимание!)
И, похоже, Grok/Cursor теперь входят в большую лигу вместе с Anthropic и OpenAI
Вот цифры:
Anthropic приближается к $80 млрд RR, выросши с $10 млрд в январе (по данным @tickerplus). Ожидается, что к концу года они достигнут $100–120 млрд
OpenAI недавно превысила $40 млрд, поднявшись с примерно $21 млрд в январе, при этом их рост сейчас ускоряется, увеличившись на $10 млрд с мая по июль. При таком темпе они должны достичь $60–70 млрд к концу года
Далее у нас Grok/Cursor. Сообщается, что Cursor достиг $4 млрд годового дохода в начале июня, увеличившись с $2 млрд в феврале. xAI также нацеливалась на $2 млрд от Grok в этом году. Итого около $6 млрд+ вместе, с ростом после выпуска Grok Bot и Grok 4.6. Я ожидаю, что к концу года их совокупный доход превысит $10 млрд
Итак, сейчас между этими тремя компаниями мы имеем $126 млрд годового дохода и ожидаемый совокупный RR около $200 млрд к концу года (при условии, что ситуация останется такой же)
Конечно, это пока не подтвержденные данные, так как Anthropic и OpenAI еще не публичны, а SpaceX не разделила цифры Grok/Cursor в своем отчете за 2 квартал, поскольку сделка с Cursor еще не закрыта
Но в следующем квартале мы получим эти данные от SpaceX, а Anthropic планирует выйти на биржу не позднее октября, так что скоро будет больше ясности
Но чем больше доходов у этих компаний, тем выше спрос на вычислительные мощности. И если учесть, что модели становятся более эффективными в создании, мы скоро начнем видеть и прибыль от этих компаний
Ниже я поделился, насколько хороша маржа на 1GW для этих передовых моделей, и она будет только улучшаться (при условии, что цены на вычисления не будут продолжать расти)
Хотя мы пока не можем инвестировать в сами лаборатории, мы можем инвестировать в компании, обеспечивающие их продукты. Это AI-инфраструктурные компании, предоставляющие вычисления, дата-центры, электроэнергию, память и многое другое. Пока эти доходы растут, будет расти и торговля инфраструктурой!
Если это было полезно, моя компания предоставляет сервис, где 5 ведущих аналитиков делятся своим рыночным анализом и портфелями в реальном времени, чтобы вы могли видеть, какие AI-инфраструктурные компании мы держим. Это внутри Milk Road PRO и стоит всего $1 за пробу (безумная цена, чтобы просто проверить). Подробнее здесь:
Спасибо за внимание!
Kyle Reidhead | Milk Road
Почему кто-то будет платить SpaceX или Nebius 30-50 млрд долларов в год за 1 ГВт вычислительной мощности?
Потому что OpenAI и Anthropic могут генерировать более 100 млрд долларов на каждый гигаваатт в год, продавая API для инференса!
Вот как это возможно и почему это устойчиво (сохраните это)
Во-первых, что они на самом деле продают? Каждый ответ ChatGPT, каждое автозаполнение Cursor, каждый корпоративный помощник работает на "инференсе" — модели, генерирующей токены. Лаборатории продают эти токены через подписки или API, измеряемые как электроэнергия.
@SemiAnalysis показал их модель: запустите один гигаваатт вычислений Nvidia GB300, продавая токены по опубликованным ценам API, и это принесет более 100 МИЛЛИАРДОВ долларов дохода в год. Тот же гигаваатт стоит примерно 12-50 млрд долларов в год за аренду.
Разница в 2-8 раз между стоимостью вычислений и ценой интеллекта.
Так почему они могут столько брать? Потому что клиент не сравнивает цены токенов с ценами вычислений. Они сравнивают токены с ЗАТРАТАМИ НА ТРУД.
Несколько долларов за токены заменяют работу, которая стоит сотни долларов в час. Юридический обзор, продажи, финансовое закрытие, кодирование. Вот почему внедрение корпоративных агентов выросло в 20-108 раз по разным функциям всего за пять месяцев. При нынешних ценах ROI покупателя уже фантастический.
Почему это устойчиво:
1. Спрос растет быстрее, чем падают цены. Цены на токены постоянно снижаются, но агенты сжигают значительно больше токенов на задачу, чем чат-боты когда-либо делали, и все функции работы внедряют их одновременно. Падающая цена x взрывной объем = растущий доход.
2. Предложение ограничено. Несколько передовых лабораторий, и ни у одной из них нет достаточных вычислительных мощностей. Когда у вас ограничена емкость, вы обслуживаете сначала самый ценный спрос, и цены удерживаются.
3. Покупатели продолжают платить БОЛЬШЕ, а не меньше. Microsoft продает тот же инференс через Azure и Copilot. Nebius только что объявила о первой сделке по цене 40-50 млн долларов за мегаватт, что является верхней границей их диапазона. Никто не ведет переговоры о повышении цен на продукт, который скоро будет перепродан.
Вот почему рамки "пузыря AI capex" постоянно ошибаются. 100 млрд долларов на вершине стека — это то, что оплачивает сделки на 30-50 млрд долларов за вычисления, которые оплачивают дата-центры, чипы, память, электроэнергию. Самый прибыльный продукт в технике финансирует всё, что ниже.
И вам не нужно владеть частными лабораториями, чтобы выиграть. Каждый доллар дохода от инференса проходит вниз по инфраструктурному стеку, и именно там я позиционируюсь (вычисления, память, энергия).
Если это было полезно, моя компания предоставляет сервис, где 5 ведущих аналитиков делятся своим рыночным анализом и портфелями в реальном времени, чтобы вы могли видеть, как мы позиционируемся в этом стеке. Это внутри Milk Road PRO и стоит всего 1 доллар для пробного доступа (безумная цена просто чтобы проверить). Узнайте больше здесь:
Подписывайтесь на меня @kylereidhead для получения дополнительных инсайтов по AI, робототехнике и рынкам!
🚀 Инфраструктура ИИ вступает в новую фазу.
Сильный рост выручки уже недостаточен — инвесторы теперь хотят видеть доказательства того, что масштабные инвестиции в ИИ превращаются в устойчивую прибыль.
Последние показатели остаются впечатляющими:
NVIDIA: выручка $81,6 млрд (+85% г/г), выручка от дата-центров достигла $75,2 млрд (+92% г/г).
AMD: выручка от дата-центров выросла до $16,6 млрд (+32%), благодаря высокому спросу на процессоры EPYC и ускорители ИИ Instinct.
Но экосистема ИИ теперь гораздо шире, чем просто GPU.
Она включает:
Ускорители ИИ и GPU
Процессоры (CPU)
Сетевое оборудование
Оптическую связь
Память
Системы охлаждения
Энергетическую инфраструктуру
Строительство дата-центров
Следующая задача — уже не просто создавать более быстрые чипы, а строить инфраструктуру вокруг них.
По мере продолжения сезона отчетностей я сосредоточен на трех ключевых аспектах:
1️⃣ Конверсия выручки — превращаются ли заказы на ИИ в реальную выручку?
2️⃣ Эффективность капитальных затрат — сколько инвестиций требуется для генерации каждого дополнительного доллара выручки от ИИ?
3️⃣ Концентрация клиентов — что произойдет, если несколько гипермасштабных компаний сократят свои расходы на ИИ?
История инфраструктуры ИИ остается убедительной, но рынок становится более избирательным.
Следующий большой вопрос — не кто тратит больше всего на ИИ, а кто получает самые высокие доходы от этих затрат.
#OKXOrbitTopics #OKXTraderVoices
$XNVDA $NVDA $AMD
#AIInfraEarningsWatch #CPIPPIEaseFedSplit #SpaceX99%ValueFromAI
#AIInfraEarningsWatch # AI Infra Earnings Watch: Может ли расходование средств превратиться в прибыль?
Нарратив **#AIInfraEarningsWatch** продолжает привлекать внимание к отчетам компаний, поставляющих инфраструктуру, лежащую в основе бума искусственного интеллекта. Инвесторы все чаще смотрят дальше заголовков о выручке и задаются вопросом, приносит ли огромные расходы на ИИ устойчивую отдачу.
Экосистема охватывает GPU, сети, память, хранилища, облачные мощности, дата-центры и энергетическую инфраструктуру. Такие компании, как **$NVDA**, **$AMD**, **$AVGO**, **$MU** и **$TSM**, предоставляют разные звенья этой цепочки поставок, поэтому их результаты могут дать подсказки о том, где спрос на ИИ наиболее силен.
Капитальные затраты — один из важнейших индикаторов. Гипермасштабируемые компании продолжают выделять значительные ресурсы на дата-центры для ИИ, но инвесторы хотят видеть доказательства того, что эти инвестиции способны генерировать достаточную выручку и рост производительности. Сильный спрос на облачные услуги и рост заказов, связанных с ИИ, могут поддержать цикл расходов.
Предложение — еще один фактор. Ограниченная доступность может поддерживать цены и маржу, тогда как агрессивное расширение мощностей в конечном итоге может создать давление. Компании, работающие с памятью и полупроводниками, особенно чувствительны к этому балансу.
Для трейдеров, следящих за **#AIInfraEarningsWatch**, ключевыми метриками являются выручка, связанная с ИИ, рост дата-центров, валовая маржа, бэклог, капитальные затраты, свободный денежный поток и прогнозы руководства.
Высокие ожидания создают дополнительный риск: даже сильные квартальные результаты могут не удовлетворить инвесторов, если будущие прогнозы окажутся ниже уже завышенных ожиданий.
В конечном итоге отчеты помогут определить, останется ли инфраструктура ИИ устойчивым многолетним циклом роста или перейдет в более зрелую фазу, где расходы и оценки нормализуются.
**$NVDA $AMD $AVGO $MU $TSM**
**#AIInfraEarningsWatch #AI #DataCenters #Semiconductors #TechStocks**
Токенизированный Anthropic вырос до диапазона $1,800, что подразумевает оценку в $1,6 трлн–$1,84 трлн
Токенизированный актив Anthropic (ANTHROPICUSDT), размещённый на Binance Pre-IPO Perpetual Futures, демонстрирует активную торговлю с колебаниями цен между $1,600 и $1,842; исходя из предполагаемого количества акций по контракту в 1 миллиард, цена деривативов на премаркете подразумевает оценку Anthropic примерно в $1,6 трлн до $1,84 трлн, тогда как на традиционных частных рынках Anthropic завершил раунд финансирования серии H на сумму $65 млрд в мае 2026 года с пост-денежной оценкой в $965 млрд, что указывает на премию в 65%–88% на крипто премаркете, которая тесно соответствует ожиданиям инвестиционных банков Уолл-стрит по оценке IPO в диапазоне $1,5 трлн–$2 трлн.
