Prima gli investitori, poi i dipendenti. Nel giro di pochi giorni Sarah Friar ha messo sul tavolo crescita enterprise, nuovi numeri e una promessa: OpenAI arriverà in Borsa nel 2027, forse prima. Il problema è capire perché il CFO abbia sentito il bisogno di dirlo proprio adesso.

“Stiamo correndo la nostra gara”. Quando il direttore finanziario di una società valutata 852 miliardi di dollari sente il bisogno di ricordarlo ai propri dipendenti, normalmente significa che qualcuno ha cominciato a guardare con troppa attenzione nella corsia accanto.

E nella corsia accanto, in questo momento, corre Anthropic.

Sarah Friar ha utilizzato un all-hands meeting di OpenAI per consegnare ai dipendenti un messaggio insolitamente esplicito: OpenAI “sarà una società quotata nel 2027”. Potrebbe arrivare a Wall Street anche prima, ha aggiunto, se il business continuerà ad accelerare. E se Anthropic dovesse anticiparla, magari già a settembre, nessun problema.

“That’s OK, we are running our own race”, avrebbe detto Friar secondo quanto riportato da CNBC.

Ed è probabilmente proprio questo il passaggio che racconta meglio il momento attraversato da OpenAI.

Perché fino a poche settimane fa il problema non sembrava essere chi sarebbe arrivato per primo a Wall Street. Adesso Anthropic viene nominata esplicitamente durante una riunione con i dipendenti e il CFO sente il bisogno di spiegare che un eventuale sorpasso nella corsa all’IPO non sarebbe un problema.

E non è successo dal nulla.

Prima gli investitori, poi i dipendenti

La sequenza degli ultimi giorni merita di essere osservata nel suo insieme.

Il 14 agosto Friar ha incontrato gli investitori e ha cercato di spostare l’attenzione su uno dei dati più importanti per capire la trasformazione di OpenAI: il business enterprise ha ormai superato quello consumer in termini di ricavi.

OpenAI aveva iniziato il 2026 con un mix approssimativamente 60-40 a favore del consumer. Il sorpasso delle attività enterprise era previsto entro la fine dell’anno ma è arrivato prima. Secondo i numeri presentati agli investitori, a luglio, il ritmo complessivo dei ricavi sarebbe cresciuto del 20% in un solo mese, mentre il business legato alle aziende avrebbe registrato un’accelerazione ancora maggiore. Il revenue run rate annualizzato della società ha superato i 40 miliardi di dollari.

Pochi giorni dopo è arrivato il secondo messaggio, questa volta rivolto all’interno.

Durante l’all-hands Friar ha mostrato delle slide secondo cui il revenue run rate sarebbe cresciuto di un ulteriore 35% quarter-to-date e quello enterprise del 50%, mentre i prodotti AI dedicati al coding e al lavoro avrebbero raggiunto 20 milioni di utenti attivi settimanali.

Che significa più o meno questo: il secondo trimestre che avete appena visto, sembra essere il messaggio, non è necessariamente quello che vedrete nel terzo. E OpenAI ha qualche motivo per volerlo sottolineare.

Il trimestre in cui Anthropic ha cambiato la narrativa

OpenAI ha comunicato agli investitori ricavi per 6,7 miliardi di dollari nel secondo trimestre, contro 5,7 miliardi nel primo: una crescita sequenziale del 18%. Preso isolatamente è un risultato che moltissime aziende firmerebbero senza esitazioni. Il problema è ciò che è successo dall’altra parte della strada.

Anthropic ha indicato ricavi preliminari per circa 11,5 miliardi di dollari nello stesso trimestre e un revenue run rate annualizzato arrivato a 65 miliardi alla fine di luglio. Reuters osserva che, pur mostrando qualche segnale di decelerazione rispetto ai ritmi precedenti, Anthropic potrebbe ancora avvicinarsi ai 100 miliardi di run rate entro fine anno.

Il Wall Street Journal ha inoltre riportato che la perdita operativa trimestrale di OpenAI sarebbe aumentata da 9,3 a 12,3 miliardi di dollari. Anthropic avrebbe invece raggiunto un piccolo utile operativo rettificato.

Ecco perché i 6,7 miliardi di OpenAI hanno prodotto una reazione diversa da quella che avrebbero generato soltanto qualche mese fa.

Non raccontano un’azienda che sta smettendo di crescere. Raccontano un’azienda che, per la prima volta, deve spiegare perché qualcun altro stia crescendo più velocemente. E questo, per OpenAI è una differenza enorme.

L’IPO diventa improvvisamente “un’altra raccolta di capitale”

Friar ha scelto anche una definizione interessante per descrivere l’approdo a Wall Street: “l’IPO non è il traguardo, è una milestone, un’altra raccolta di capitale”.

Dal punto di vista finanziario il ragionamento è comprensibile. OpenAI ha raccolto 122 miliardi di dollari a marzo e proprio questa disponibilità, secondo Friar, permette alla società di non avere fretta. Dopo aver depositato confidenzialmente a giugno la documentazione per l’IPO, OpenAI può quindi scegliere quando scoprire le carte.

Anthropic ha fatto lo stesso e potrebbe farlo prima. Ma definire una delle IPO potenzialmente più grandi della storia della tecnologia come “un’altra raccolta di capitale” dice anche qualcosa sulla natura ormai molto particolare del business dell’intelligenza artificiale.

OpenAI non sta andando in Borsa semplicemente per consentire ai primi investitori di monetizzare le proprie partecipazioni. Ha bisogno di capitale, molto capitale. E continuerà ad averne bisogno.

Friar stessa lo aveva spiegato a gennaio in un lungo intervento sul modello economico di OpenAI: assicurarsi capacità di calcolo significa assumere impegni con anni di anticipo, mentre domanda e infrastruttura non crescono necessariamente allo stesso ritmo. La strategia dichiarata consiste quindi nel mantenere relativamente leggero il bilancio, utilizzare partnership infrastrutturali e impegnare capitale progressivamente sulla base della domanda.

L’IPO diventa così meno un’exit e più un’altra stazione di rifornimento, solo molto più grande.

Il problema degli addii

Poi c’è l’elefante nella stanza. Nelle ultime settimane OpenAI ha attraversato una delle fasi di maggiore ricambio manageriale della propria storia recente.

Denise Dresser, Chief Revenue Officer arrivata da Salesforce appena otto mesi prima, ha lasciato l’azienda proprio mentre OpenAI cerca di convincere Wall Street della solidità del proprio motore commerciale. Brad Lightcap, storico dirigente e per anni uno degli uomini più importanti al fianco di Sam Altman, ha concluso un percorso durato otto anni. Fidji Simo aveva precedentemente ridimensionato il proprio ruolo per motivi di salute.

E l’elenco degli addii del 2026 è ancora più lungo. Business Insider ne ha contati dodici tra i dirigenti di alto livello, comprendendo figure provenienti dalle aree prodotto, commerciale, sicurezza, etica e ricerca. Chloé Bakalar, responsabile dell’etica, ha lasciato OpenAI dopo meno di un anno. Anche Joshua Achiam, Chief Futurist e figura storicamente legata ai temi della missione e della sicurezza, ha salutato l’azienda.

Non significa che tutti questi dirigenti abbiano lasciato OpenAI perché non credono più nella società. Sarebbe una conclusione tanto suggestiva quanto non dimostrabile.

Significa però qualcosa di più semplice: un’azienda che sta preparando una IPO gigantesca deve spiegare agli investitori perché il proprio management stia cambiando così rapidamente proprio mentre entra nella fase più delicata della propria storia finanziaria.

Greg Brockman ha provato a ridimensionare il fenomeno sostenendo che il turnover non sarebbe particolarmente anomalo e che OpenAI subirebbe semplicemente un livello di attenzione mediatica superiore a quello di qualsiasi altra società.

Certo, può essere. Ma nel frattempo è proprio Brockman ad aver assunto un ruolo operativo sempre più centrale. The Verge descrive oggi il presidente e cofondatore come il nuovo baricentro della macchina OpenAI, con responsabilità crescenti sul prodotto e sulla scalabilità commerciale dopo le recenti uscite.

Più che un semplice turnover, sembra quindi essere in corso una vera ricomposizione del potere interno.

Perché Sarah Friar sta parlando così tanto

È qui che le dichiarazioni del CFO diventano interessanti. Friar non deve soltanto raccontare una crescita. Deve costruire una narrativa finanziaria abbastanza convincente da accompagnare OpenAI fino alla quotazione.

La storia da presentare a Wall Street potrebbe essere grosso modo questa: il secondo trimestre è stato una fase di rallentamento temporaneo; il terzo sta già accelerando; il business enterprise ha superato quello consumer; la società dispone di liquidità sufficiente per scegliere quando quotarsi; il turnover manageriale non sta compromettendo l’esecuzione; Anthropic può anche arrivare prima sul mercato, ma OpenAI non ha bisogno di inseguirla.

Soprattutto, ChatGPT non sarebbe più soltanto una straordinaria macchina per conquistare utenti: sta diventando una macchina per conquistare aziende.

Questo passaggio è fondamentale.

Un investitore pubblico può essere affascinato dai centinaia di milioni di persone che utilizzano un prodotto. Prima o poi, però, vuole sapere quanto pagano, con quale continuità e con quali margini.

L’enterprise offre esattamente la narrativa che OpenAI ha bisogno di costruire: contratti più grandi, ricavi più prevedibili, maggiore integrazione nei processi aziendali e costi di sostituzione potenzialmente più elevati.

Ed è precisamente il terreno sul quale Anthropic ha costruito gran parte della propria accelerazione.

Il paradosso di OpenAI: essere enorme potrebbe non bastare più

La situazione ha qualcosa di paradossale. OpenAI continua a crescere a velocità che sarebbero eccezionali per quasi qualsiasi altra società tecnologica. Ha uno dei marchi più riconoscibili dell’intelligenza artificiale, una gigantesca base utenti e un revenue run rate superiore ai 40 miliardi di dollari. Eppure deve rassicurare il mercato.

Perché a 852 miliardi di dollari di valutazione non basta essere grandi. Bisogna continuare a diventarlo abbastanza velocemente da giustificare ciò che gli investitori hanno già pagato. E, soprattutto, bisogna farlo mentre l’intera infrastruttura costruita intorno all’AI diventa sempre più costosa.

Il tema riguarda ormai anche Nvidia. Il Wall Street Journal ha riferito che il produttore di chip ha ridimensionato da circa 250 miliardi a meno di 120 miliardi di dollari la garanzia inizialmente discussa per la prima fase del gigantesco data center in Ohio destinato a OpenAI. Parallelamente rimane in discussione un possibile accordo attraverso il quale Nvidia potrebbe finanziare fino a 350 miliardi di dollari di acquisti di chip.

Reuters aveva già sottolineato il rischio finanziario di queste strutture: utilizzare il bilancio di un’azienda come Nvidia per sostenere infrastrutture destinate a clienti come OpenAI significa trasferire una parte del rischio della corsa all’AI lungo tutta la catena del capitale.

Ed è probabilmente questo il punto più importante dell’intera vicenda.

OpenAI non deve più dimostrare che l’AI funziona. Deve dimostrare che funzionano i conti

Per quasi quattro anni la domanda fondamentale intorno a OpenAI è stata tecnologica: quanto diventeranno potenti i modelli? Quanti utenti utilizzeranno ChatGPT? Fino a dove potrà arrivare l’intelligenza artificiale generativa?

Alla vigilia dell’IPO la domanda sta cambiando: quanto costa produrre quell’intelligenza? Quanto fatturato genera? Quanto capitale bisogna investire per sostenere la crescita? E soprattutto: quanto di quel fatturato potrà trasformarsi, un giorno, in profitto?

Sono domande molto meno spettacolari di un nuovo modello, ma Wall Street tende ad avere questo difetto, alla fine vuole vedere i conti.

E quando OpenAI renderà pubblico il prospetto depositato confidenzialmente alla SEC, per la prima volta sarà possibile osservare molto più da vicino margini, costi, concentrazione dei clienti, impegni infrastrutturali, remunerazioni azionarie, rischi e flussi di cassa.

A quel punto la gara con Anthropic smetterà di essere combattuta soltanto attraverso benchmark, utenti e annunci e diventerà una gara tra due modelli economici.

E forse è proprio per questo che Sarah Friar ha cominciato a parlare così tanto. Non perché OpenAI stia necessariamente andando male. Ma perché, dopo anni nei quali era sufficiente mostrare quanto velocemente stesse crescendo, adesso deve convincere dipendenti, investitori e futuri azionisti di qualcosa di molto più difficile: che una delle aziende più costose mai costruite possa diventare anche una delle più redditizie.