Anthropic's Revenue Surpasses OpenAI by at Least 35%, IPO Race Dynamics Shift

marsbitPublicado a 2026-05-28Actualizado a 2026-05-28

Resumen

Anthropic has overtaken OpenAI in revenue by at least 35%, according to a recent report. Anthropic's annualized revenue is now approximately $45 billion, compared to OpenAI's roughly $33 billion. This represents a dramatic five-fold revenue increase for Anthropic over the first five months of the year, while OpenAI saw growth of just over 50%. The profitability gap is even more significant. Anthropic is expected to post an operating profit in Q2 with around a 5% margin. In stark contrast, OpenAI reported a massive operating loss of over 100% of its revenue in Q1, equating to a loss of at least $7 billion for the quarter. OpenAI also faces substantial costs, including paying 20% of its revenue to Microsoft and high AI server rental fees. This financial reversal impacts their potential IPO timelines. Previously, OpenAI might have been favored to go public first, but now its leadership may view an accelerated IPO as a "more financially prudent choice" to avoid direct, unfavorable public market comparisons. If Anthropic, with its superior growth and profitability metrics, were to file for an IPO first, it would gain a significant valuation advantage. At its current growth rate, Anthropic's revenue could soon surpass major tech firms like Netflix and Salesforce within a year.

Anthropic, which lagged far behind just six months ago, has now left OpenAI trailing.

On May 26th, a report by The Information disclosed that Anthropic's annualized revenue has approached $450 billion, while OpenAI's annualized revenue has just exceeded $300 billion, currently estimated to be around $330 billion. This means Anthropic's revenue scale is at least 35% larger than OpenAI's.

This figure was almost unimaginable six months ago. At the end of 2025, Anthropic's annualized revenue was only $90 billion, less than half of OpenAI's.

In Five Months, Anthropic's Revenue Quintupled

In the first five months of this year, Anthropic's revenue grew approximately fivefold. During the same period, OpenAI's revenue grew by over 50%—impressive in any industry, but seemingly modest in comparison.

An informed source told The Information that while OpenAI's annualized revenue has surpassed $300 billion, "it's not significantly higher at the moment."

The two companies' business models differ: OpenAI's revenue primarily comes from ChatGPT subscriptions, whereas Anthropic mainly relies on selling API access for AI programming and other white-collar work scenarios to enterprises. However, they remain direct competitors in their respective markets, and public market investors will inevitably compare them side by side.

The Profitability Gap is Even Larger

Revenue is just one aspect. More critical is profitability.

Anthropic is projected to achieve approximately $559 million in operating profit for the second quarter, with an operating profit margin of about 5%.

OpenAI's situation is quite the opposite. OpenAI's operating loss rate reached a staggering 122% in the first quarter—and this is after excluding major items such as equity incentives. Translated, this means an operating loss of at least $7 billion for the quarter.

OpenAI's earlier forecasts for this year indicated it would burn through about $25 billion in cash, with AI server rental costs alone amounting to $32 billion. Furthermore, OpenAI must allocate 20% of its total revenue to Microsoft, an agreement lasting until 2030—if this year's revenue hits the previously projected $300 billion, this share would amount to roughly $6 billion.

Anthropic also shares revenue with its cloud partners, but Anthropic's revenue reporting includes the full amount sold through other cloud service providers, with portions of this income eventually being returned to these partners.

It is worth noting that Anthropic's current profitable status is not without risk. As revenue rapidly grows, Anthropic will need to significantly expand its server resources, which could potentially push it back into a loss-making position.

IPO Race: First-Mover Advantage is Changing Hands

This reversal in revenue and profitability directly impacts the IPO timelines of the two companies.

The report points out that OpenAI's CFO, Sarah Friar, had previously expressed concerns about CEO Sam Altman's eagerness to push for an IPO. But now, the situation is different—faced with the financially stronger Anthropic, OpenAI racing to go public first has become "the more financially prudent choice."

The logic is simple: if Anthropic files its IPO application first and successfully lists, public market investors will directly compare the financial data of the two companies. At that point, Anthropic, with its faster revenue growth and achieved profitability, would hold a clear advantage in the valuation narrative.

At the current growth rate, Anthropic is expected to surpass the revenue scale of established tech companies like Netflix, SAP, and Salesforce within the next year.

Preguntas relacionadas

QWhat is the reported annualized revenue of Anthropic compared to OpenAI, and what is the percentage difference?

AAccording to the report, Anthropic's annualized revenue is nearly $45 billion, while OpenAI's is approximately $33 billion. This means Anthropic's revenue is at least 35% higher than OpenAI's.

QHow did the revenue growth of Anthropic and OpenAI compare in the first five months of this year?

AIn the first five months of this year, Anthropic's revenue grew about fivefold (approximately 5x). During the same period, OpenAI's revenue grew by over 50%.

QWhat is the key difference in the primary revenue streams between Anthropic and OpenAI?

AThe key difference is that OpenAI's revenue primarily comes from ChatGPT subscriptions, while Anthropic's revenue mainly comes from selling API access for AI coding and other white-collar work scenarios to enterprises.

QWhat is the current profitability situation for Anthropic and OpenAI?

AAnthropic is projected to achieve operating profitability in Q2 with an operating margin of about 5%. In stark contrast, OpenAI reported an operating loss margin of 122% in Q1, translating to at least a $7 billion operating loss, even after excluding major items like stock-based compensation.

QWhy might OpenAI now consider accelerating its IPO plans ahead of Anthropic, according to the article?

AAccording to the article, with Anthropic showing stronger revenue growth and profitability, if Anthropic were to file for an IPO first, it would gain a significant valuation narrative advantage with public market investors. Therefore, for OpenAI, accelerating its own IPO has become the 'more financially prudent choice' to secure its market position before a direct financial comparison is made public.

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Xiaomi MiMo's 99% Price Cut is Not Marketing! Luo Fuli Posts on X to Refute Critics

The price of Xiaomi's MiMo-V2.5 series API has been permanently reduced by up to 99%, specifically for the "Input (Cache Hit)" cost, which covers users re-reading historical context in long conversations. MiMo's head, Luo Fuli, published a detailed technical blog to clarify that this drastic price cut stems from genuine engineering breakthroughs, not a marketing stunt or a simple price war. The core of the achievement lies in six key engineering optimizations. First, the model architecture adopts a Hybrid Sliding Window Attention (SWA), reducing the memory footprint (KVCache) to 1/7th of a traditional model. Second, a dual-pool memory management system actually utilizes these savings, allowing a single GPU to handle over 5 times more concurrent users. Third, an upgraded prefix caching mechanism achieves a cache hit rate of 93-95% for repeated reads, meaning most such requests bypass GPU computation entirely. Fourth, a self-developed distributed cache (GCache) utilizes idle SSD space on existing GPU servers, eliminating additional storage costs. Fifth, an intelligent scheduling system (LLM-Router) efficiently routes requests to maximize cache reuse and performance. Sixth, Multi-Token Prediction (MTP) accelerates the model's text generation ("output") side. Together, these systemic optimizations dramatically lower the real computational cost per request, enabling the 99% price reduction for cached inputs while reportedly maintaining positive gross margins. Luo Fuli's disclosure aims to shift the narrative from "price war" to a demonstration of substantive AI engineering progress.

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Entendiendo SPERO: Una Visión General Completa Introducción a SPERO A medida que el panorama de la innovación continúa evolucionando, la aparición de tecnologías web3 y proyectos de criptomonedas juega un papel fundamental en la configuración del futuro digital. Un proyecto que ha atraído la atención en este campo dinámico es SPERO, denotado como SPERO,$$s$. Este artículo tiene como objetivo reunir y presentar información detallada sobre SPERO, para ayudar a entusiastas e inversores a comprender sus fundamentos, objetivos e innovaciones dentro de los dominios web3 y cripto. ¿Qué es SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ es un proyecto único dentro del espacio cripto que busca aprovechar los principios de descentralización y tecnología blockchain para crear un ecosistema que promueva la participación, la utilidad y la inclusión financiera. El proyecto está diseñado para facilitar interacciones de igual a igual de nuevas maneras, proporcionando a los usuarios soluciones y servicios financieros innovadores. En su esencia, SPERO,$$s$ tiene como objetivo empoderar a los individuos al proporcionar herramientas y plataformas que mejoren la experiencia del usuario en el espacio de las criptomonedas. Esto incluye habilitar métodos de transacción más flexibles, fomentar iniciativas impulsadas por la comunidad y crear caminos para oportunidades financieras a través de aplicaciones descentralizadas (dApps). La visión subyacente de SPERO,$$s$ gira en torno a la inclusividad, buscando cerrar brechas dentro de las finanzas tradicionales mientras aprovecha los beneficios de la tecnología blockchain. ¿Quién es el Creador de SPERO,$$s$? La identidad del creador de SPERO,$$s$ sigue siendo algo oscura, ya que hay recursos públicos limitados que proporcionan información de fondo detallada sobre su(s) fundador(es). Esta falta de transparencia puede derivarse del compromiso del proyecto con la descentralización, una ética que muchos proyectos web3 comparten, priorizando las contribuciones colectivas sobre el reconocimiento individual. Al centrar las discusiones en torno a la comunidad y sus objetivos colectivos, SPERO,$$s$ encarna la esencia del empoderamiento sin señalar a individuos específicos. Como tal, comprender la ética y la misión de SPERO sigue siendo más importante que identificar a un creador singular. ¿Quiénes son los Inversores de SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ cuenta con el apoyo de una diversa gama de inversores que van desde capitalistas de riesgo hasta inversores ángeles dedicados a fomentar la innovación en el sector cripto. El enfoque de estos inversores generalmente se alinea con la misión de SPERO, priorizando proyectos que prometen avances tecnológicos sociales, inclusión financiera y gobernanza descentralizada. Estas fundaciones de inversores suelen estar interesadas en proyectos que no solo ofrecen productos innovadores, sino que también contribuyen positivamente a la comunidad blockchain y sus ecosistemas. El respaldo de estos inversores refuerza a SPERO,$$s$ como un contendiente notable en el dominio de proyectos cripto que evoluciona rápidamente. ¿Cómo Funciona SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ emplea un marco multifacético que lo distingue de los proyectos de criptomonedas convencionales. Aquí hay algunas de las características clave que subrayan su singularidad e innovación: Gobernanza Descentralizada: SPERO,$$s$ integra modelos de gobernanza descentralizada, empoderando a los usuarios para participar activamente en los procesos de toma de decisiones sobre el futuro del proyecto. Este enfoque fomenta un sentido de propiedad y responsabilidad entre los miembros de la comunidad. Utilidad del Token: SPERO,$$s$ utiliza su propio token de criptomoneda, diseñado para servir diversas funciones dentro del ecosistema. Estos tokens permiten transacciones, recompensas y la facilitación de servicios ofrecidos en la plataforma, mejorando la participación y la utilidad general. Arquitectura en Capas: La arquitectura técnica de SPERO,$$s$ apoya la modularidad y escalabilidad, permitiendo la integración fluida de características y aplicaciones adicionales a medida que el proyecto evoluciona. Esta adaptabilidad es fundamental para mantener la relevancia en el cambiante paisaje cripto. Participación de la Comunidad: El proyecto enfatiza iniciativas impulsadas por la comunidad, empleando mecanismos que incentivan la colaboración y la retroalimentación. Al nutrir una comunidad sólida, SPERO,$$s$ puede abordar mejor las necesidades de los usuarios y adaptarse a las tendencias del mercado. 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Agent S se presenta como un marco agente abierto innovador, diseñado específicamente para abordar tres desafíos fundamentales en la automatización de tareas informáticas: Adquisición de Conocimiento Específico del Dominio: El marco aprende inteligentemente de diversas fuentes de conocimiento externas y experiencias internas. Este enfoque dual le permite construir un rico repositorio de conocimiento específico del dominio, mejorando su rendimiento en la ejecución de tareas. Planificación a Largo Plazo de Tareas: Agent S emplea planificación jerárquica aumentada por la experiencia, un enfoque estratégico que facilita la descomposición y ejecución eficiente de tareas complejas. Esta característica mejora significativamente su capacidad para gestionar múltiples subtareas de manera eficiente y efectiva. Manejo de Interfaces Dinámicas y No Uniformes: El proyecto introduce la Interfaz Agente-Computadora (ACI), una solución innovadora que mejora la interacción entre agentes y usuarios. Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal de Gran Escala (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para una multitud de aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Si bien el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo en las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? Dado que Agent S es relativamente nuevo en el ecosistema criptográfico, la información detallada sobre sus inversores y patrocinadores financieros no está documentada explícitamente. La falta de información disponible públicamente sobre las bases de inversión u organizaciones que apoyan el proyecto plantea preguntas sobre su estructura de financiamiento y hoja de ruta de desarrollo. Comprender el respaldo es crucial para evaluar la sostenibilidad del proyecto y su posible impacto en el mercado. ¿Cómo Funciona Agent S? En el núcleo de Agent S se encuentra una tecnología de vanguardia que le permite funcionar de manera efectiva en diversos entornos. Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora Similar a la Humana: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. Al imitar el comportamiento humano en la ejecución de tareas, promete elevar las experiencias de los usuarios. Memoria Narrativa: Empleada para aprovechar experiencias de alto nivel, Agent S utiliza memoria narrativa para hacer un seguimiento de las historias de tareas, mejorando así sus procesos de toma de decisiones. Memoria Episódica: Esta característica proporciona a los usuarios una guía paso a paso, permitiendo que el marco ofrezca apoyo contextual a medida que se desarrollan las tareas. Soporte para OpenACI: Con la capacidad de ejecutarse localmente, Agent S permite a los usuarios mantener el control sobre sus interacciones y flujos de trabajo, alineándose con la ética descentralizada de Web3. Fácil Integración con APIs Externas: Su versatilidad y compatibilidad con varias plataformas de IA aseguran que Agent S pueda encajar sin problemas en ecosistemas tecnológicos existentes, convirtiéndolo en una opción atractiva para desarrolladores y organizaciones. 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Cronología de Agent S El desarrollo y los hitos de Agent S pueden encapsularse en una cronología que resalta sus eventos significativos: 27 de septiembre de 2024: El concepto de Agent S fue lanzado en un documento de investigación integral titulado “Un Marco Agente Abierto que Usa Computadoras Como un Humano”, mostrando las bases del proyecto. 10 de octubre de 2024: El documento de investigación fue puesto a disposición del público en arXiv, ofreciendo una exploración profunda del marco y su evaluación de rendimiento basada en el benchmark OSWorld. 12 de octubre de 2024: Se lanzó una presentación en video, proporcionando una visión visual de las capacidades y características de Agent S, involucrando aún más a posibles usuarios e inversores. Estos marcadores en la cronología no solo ilustran el progreso de Agent S, sino que también indican su compromiso con la transparencia y la participación comunitaria. Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un salto hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. 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