The Wall Street Journal ha riportato il 10 giugno che OpenAI sta valutando forti riduzioni dei prezzi che applica ai token.
Le discussioni sono ancora in evoluzione, ma questo dimostra che OpenAI vede Anthropic avvicinarsi rapidamente e sta considerando di usare i prezzi come arma competitiva.
I numeri dietro la pressione
L’annualized run rate di Anthropic era di circa 1 miliardo di dollari all’inizio del 2025. Ad aprile 2026, quella cifra ha raggiunto i 30 miliardi di dollari, una crescita che il CEO Dario Amodei ha spiegato in dettaglio come superiore di otto volte rispetto alle previsioni dell’azienda stessa.
Claude Code, l’agente di coding AI di Anthropic, ha raggiunto 1 miliardo di dollari di ricavi annualizzati entro sei mesi dal lancio pubblico a maggio 2025 e ha superato i 2,5 miliardi di dollari a febbraio 2026.
Gli abbonamenti business a Claude Code sono quadruplicati solo nel primo trimestre del 2026. Alcuni analisti stimano ora che i ricavi annualizzati di Anthropic possano aver superato i 47 miliardi di dollari a maggio 2026.
OpenAI, invece, ha riportato un revenue run rate di circa 13 miliardi di dollari nel 2025 e non prevede di ottenere profitti o generare un flusso di cassa libero positivo prima del 2030.
Questo divario nella traiettoria di crescita, e non solo nei ricavi attuali, è ciò che rende l’ascesa di Anthropic abbastanza minacciosa da spingere a una risposta in termini di prezzi.
Il paradosso dell’IPO
Sembra che sia OpenAI sia Anthropic stiano guardando con interesse al listing. OpenAI è in trattativa per un round di finanziamento che porterebbe la valutazione dell’azienda a 750 miliardi di dollari. Anthropic ha chiuso una Serie G da 30 miliardi di dollari a febbraio 2026, raggiungendo una valutazione post-money di 380 miliardi di dollari.
Tagliare volontariamente il prezzo del proprio prodotto di punta immediatamente prima di questo processo è una decisione che molti considererebbero dannosa per i suoi obiettivi di IPO.
Il contro-argomento è che prezzi più bassi aumentano il volume, il che porta anche a una crescita dei ricavi. Questa logica vale sui mercati dove la domanda è molto elastica e dove la struttura dei costi dell’azienda è gestibile.
L’infrastruttura AI non lo è. Addestrare e gestire modelli di frontiera comporta costi elevatissimi che la maggior parte dei settori non devono affrontare. La stessa leadership di OpenAI ha riconosciuto che il costo per addestrare un singolo modello competitivo si sta avvicinando, e in alcune proiezioni supera ampiamente, 1 miliardo di dollari.
Tagliare i prezzi dei token in questo contesto non si traduce automaticamente in maggiori profitti. Potrebbe facilmente voler dire generare più perdite, distribuite su una base clienti più ampia.
