In the Beginning, OpenAI era il volto pubblico dell’intelligenza artificiale generativa, mentre Anthropic appariva come il concorrente elegante, prudente, tecnicamente sofisticato ma confinato in una posizione laterale. Adesso quella sceneggiatura si sta incrinando. Secondo le informazioni pubblicate da The Information, Anthropic avrebbe raggiunto un fatturato annualizzato vicino ai 45 miliardi di dollari, superando OpenAI, che si collocherebbe poco sopra i 30 miliardi. La cifra esatta non è verificabile pubblicamente, perché entrambe le società restano private e i numeri derivano da fonti interne e stime finanziarie; tuttavia la traiettoria generale appare coerente con quanto osservato negli ultimi trimestri: Anthropic cresce più rapidamente, monetizza meglio e soprattutto brucia meno capitale.

La parte interessante non riguarda soltanto il sorpasso nei ricavi. Il punto realmente destabilizzante è la qualità di quei ricavi. OpenAI ha costruito il proprio successo su un modello consumer gigantesco, dominato da ChatGPT, che ha raggiunto centinaia di milioni di utenti globali. Numeri impressionanti, certo, ma accompagnati da costi infrastrutturali mostruosi. L’economia dei large language model non assomiglia a quella del software SaaS tradizionale; ogni prompt ha un costo computazionale reale, e quando centinaia di milioni di persone chiedono ricette, curriculum o immagini in stile anime, il conto energetico e infrastrutturale esplode con una brutalità che la Silicon Valley ha inizialmente preferito ignorare. Per anni il mantra è stato “crescere prima, monetizzare dopo”. Una filosofia che funziona bene nei social network; molto meno quando ogni interazione richiede GPU da decine di migliaia di dollari l’una.

Anthropic, invece, ha seguito una strategia più vicina alla vecchia disciplina enterprise software. Meno spettacolo, meno demo virali, meno culto della personalità. Più API, più integrazione professionale, più focus su coding assistant e workload aziendali ad alto margine. Il risultato è che il mercato enterprise, storicamente noioso ma finanziariamente molto generoso, sta premiando l’azienda fondata da ex dirigenti di OpenAI come Dario Amodei. Claude è diventato rapidamente uno strumento dominante tra sviluppatori, team di ricerca e aziende che cercano produttività concreta invece di conversazioni filosofiche con chatbot che fingono empatia.

La questione dei margini operativi rende il quadro ancora più interessante. Secondo il briefing, Anthropic avrebbe previsto un utile operativo trimestrale positivo di circa 559 milioni di dollari, con margini attorno al 5%. OpenAI, al contrario, avrebbe registrato un margine operativo negativo superiore al 100% nel primo trimestre del 2026, con perdite stimate oltre i 7 miliardi trimestrali. Sono numeri che ricordano più un programma spaziale statale che una software company. Anche qui serve prudenza metodologica: le metriche interne delle aziende AI sono opache, spesso includono o escludono stock compensation, contratti cloud, revenue sharing e costi GPU in modo non uniforme. Però il trend appare credibile, anche alla luce dei recenti segnali di rallentamento nei progetti più costosi di OpenAI, incluso il ridimensionamento di Sora.

Sul fondo si intravede una trasformazione più ampia del mercato AI. Nel 2023 l’industria premiava la viralità. Nel 2026 sta tornando a premiare la sostenibilità economica. È un cambio psicologico enorme. Gli investitori iniziano a chiedere non quanti utenti usi un modello, ma quanto margine generi ogni token elaborato. Una domanda molto meno glamour e infinitamente più importante.

OpenAI resta comunque un colosso straordinario. Nessuna azienda tecnologica nella storia ha raggiunto una simile velocità di crescita commerciale in così poco tempo. Il problema è che l’azienda guidata da Sam Altman si trova intrappolata in una contraddizione quasi strutturale: deve contemporaneamente essere piattaforma consumer globale, laboratorio AGI, hyperscaler infrastrutturale e futura società quotata. Ogni identità richiede capitali differenti, metriche differenti e pazienza differente. Wall Street tollera perdite immense quando intravede monopoli stabili; molto meno quando esistono concorrenti che crescono più velocemente e mostrano già una disciplina finanziaria superiore.

Anthropic, inoltre, beneficia di una posizione strategica peculiare. La sua relazione con Amazon e Google le garantisce accesso infrastrutturale, distribuzione cloud e potenza computazionale senza dover sostenere integralmente il peso simbolico di un marchio consumer globale. OpenAI, al contrario, vive una relazione sempre più complessa con Microsoft. Il vincolo che assegna a Microsoft il 20% dei ricavi fino al 2030 è finanziariamente pesante e inizia a sembrare meno brillante rispetto all’entusiasmo iniziale del mercato.

La parte quasi ironica della vicenda riguarda la cultura stessa dell’AI. Per mesi il settore ha trattato Anthropic come la società “responsabile”, quasi accademica, mentre OpenAI incarnava la velocità aggressiva della nuova corsa tecnologica. Ora la società prudente appare più efficiente, più redditizia e potenzialmente meglio posizionata per una IPO. Succede spesso nei cicli tecnologici: chi urla meno finisce per costruire fondamentali migliori.

Nel frattempo il mercato continua a comportarsi come se la domanda di AI fosse infinita. Forse lo sarà davvero; forse no. Le aziende oggi comprano modelli generativi con l’entusiasmo con cui nel 2021 acquistavano progetti metaverse e nel 2022 infrastrutture crypto. La differenza è che questa volta esiste produttività reale. Il coding assistito funziona davvero. L’automazione documentale produce risparmi concreti. I copiloti software iniziano ad avere ROI misurabili. Questo non significa che le valutazioni siano razionali; significa soltanto che, per la prima volta dopo anni di hype digitale, esiste una correlazione tangibile tra narrativa e utilità economica.

Se i dati di crescita riportati dovessero consolidarsi nei prossimi trimestri, il mercato potrebbe assistere a una revisione completa della gerarchia AI globale. Non più soltanto chi possiede il modello più famoso, ma chi riesce a trasformare la potenza computazionale in margini sostenibili. Una distinzione apparentemente banale che, nella storia della tecnologia, ha sempre separato gli imperi duraturi dai fenomeni temporanei.