Una carta interna de cuatro páginas: ¿Qué cartas está jugando OpenAI?

marsbitPublié le 2026-04-14Dernière mise à jour le 2026-04-14

Résumé

En una carta interna de cuatro páginas, la directora de ingresos de OpenAI, Denise Dresser, desató una batalla informativa al cuestionar los ingresos anualizados de Anthropic. Mientras Anthropic reporta 30.000 millones de dólares usando un método contable "bruto" (incluyendo la parte de AWS), OpenAI insiste en que la cifra real es de 22.000 millones, aplicando un criterio "neto". Según el mismo estándar, OpenAI afirma estar ligeramente por delante con 24.000 millones. La competencia en el mercado empresarial se intensifica. Datos de Ramp muestran que Anthropic, con un 30,6% de cuota, se acerca rápidamente al 35,2% de OpenAI, y ya lo supera en sectores clave como tecnología, servicios financieros y profesionales. Dresser admitió internamente la ventaja de Anthropic en capacidades de programación. En capacidad de computación (potencia de GPU), OpenAI tiene actualmente 1,9 GW frente a 1,4 GW de Anthropic. La brecha se amplía a largo plazo: los planes de OpenAI apuntan a 30 GW para 2030, mientras que se proyecta que Anthropic alcance solo 7-8 GW en 2027. OpenAI está reconfigurando sus alianzas. Critica que su acuerdo con Microsoft limita su acceso a clientes empresariales y se acerca a Amazon, que invirtió 5.000 millones en febrero. Paradójicamente, Amazon es también el mayor socio e inversor de Anthropic, con 8.000 millones comprometidos, lo que la posiciona para beneficiarse sin importar qué modelo elijan los clientes en su plataforma Bedrock.

Según los libros de Anthropic, sus ingresos anualizados son de 30 mil millones de dólares, pero según los cálculos de OpenAI, las mismas cifras de ventas solo valen 22 mil millones. Ninguna de las dos cifras es falsa. Este es el primer golpe que lanzó Denise Dresser, directora de ingresos de OpenAI, en la carta interna de cuatro páginas filtrada a los medios el 13 de abril.

El punto de partida fue un memorando interno de empleados obtenido por The Information. En la carta, Dresser hizo tres cosas al mismo tiempo: elogió la nueva colaboración con Amazon, que tiene "una demanda increíblemente grande"; admitió que la colaboración con Microsoft "limita nuestro acceso a los clientes"; y dedicó un espacio considerable a desglosar las cifras de ingresos de Anthropic. La filtración de esta carta coincidió con la semana posterior al anuncio de Anthropic de superar el hito de 30 mil millones de dólares en ingresos anualizados.

Superficialmente es una comunicación interna, pero en esencia es una guerra de información cuidadosamente construida. Para entenderla, es más directo analizarla desde tres dimensiones: el cálculo de ingresos, el panorama competitivo en el sector empresarial y la ruta de preparación de capacidad de computación, y luego integrarlas en un mismo diagrama estructural de colaboración en la nube.

¿De dónde viene la brecha contable de 8 mil millones de dólares?

Anthropic reporta 30 mil millones de dólares en ingresos anualizados, OpenAI dice que la cifra real es 22 mil millones. Los 8 mil millones de diferencia son el resultado de elecciones contables radicalmente diferentes entre las dos empresas.

Anthropic utiliza un método contable bruto (Gross): cuando una empresa compra créditos de uso de Claude a través de AWS, Anthropic registra el monto total como ingresos top-line y trata la comisión pagada a Amazon como un costo. OpenAI hace lo contrario: solo registra el neto que realmente recibe de Microsoft, la comisión de Microsoft no entra en el top-line.

Ambos métodos cumplen con los Principios de Contabilidad Generalmente Aceptados de EE. UU. (GAAP). La lógica de Anthropic es que es el "parte principal" (principal) en la transacción con el cliente, y el proveedor de nube es solo un canal de distribución. La lógica de OpenAI es que trata a Microsoft como un "agente", registrando solo la parte que realmente recibe. La raíz de la divergencia no está en quién falsifica las cifras, sino en quién reclama más agresivamente su posición dominante en la cadena de ventas.

Dresser escribió en el memorando que Anthropic "utiliza un método contable que hace que sus cifras de ingresos parezcan más grandes", incluyendo registrar el monto total de las comisiones de AWS y Google como ingresos top-line. La implicación de esta frase es clara: cuando Anthropic presente su prospecto S-1 ante la SEC, los auditores tendrán que dictaminar sobre este criterio, y puede que sea necesario realizar ajustes y divulgaciones para unificar el criterio. Convertidas al mismo criterio, Anthropic tendría 22 mil millones y OpenAI 24 mil millones, invirtiendo así la posición de liderazgo.

Es importante señalar que el crecimiento de los ingresos de Anthropic es ya histórico por sí mismo. Según datos de medios como Bloomberg y Sacra, sus ingresos anualizados pasaron de aproximadamente 9 mil millones de dólares a finales del cuarto trimestre de 2025 a los 30 mil millones actuales, más del triple en menos de cinco meses, y esto está impulsado principalmente por compras reales de clientes, algo que no puede explicarse solo por ajustes contables. El núcleo de esta controversia contable no es que Anthropic se esté reduciendo, sino que OpenAI está usando el "criterio contable" como un cuchillo para redibujar los límites.

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La velocidad de seguimiento en el sector empresarial es más rápida de lo que la mayoría esperaba

Ramp, que rastrea el gasto real en IA de miles de empresas en su plataforma, es una fuente de datos de primera mano para juzgar las elecciones reales en el sector empresarial.

Datos del Ramp AI Index de abril: la participación de Anthropic entre los clientes empresariales de pago aumentó al 30.6%, OpenAI tiene un 35.2%, la brecha se redujo de 11 puntos porcentuales en febrero a 4.6 puntos. Según la tasa de crecimiento promedio mensual de Anthropic de +6.3 puntos porcentuales en los últimos dos meses (que ya es de por sí el mayor incremento mensual registrado para esta métrica), superará a OpenAI en esta métrica en aproximadamente dos meses.

Más notable aún es la señal estructural. En tres industrias con alto poder adquisitivo, el liderazgo de Anthropic ya es un hecho: Tecnología de la Información/Software (63% vs 54%), Servicios Financieros (52% vs 46%) y Servicios Profesionales (47% vs 44%), superando a OpenAI en las tres. Estas industrias son precisamente las áreas donde se concentra más el presupuesto empresarial de IA y donde las decisiones de compra son más profesionales. Esto significa que las empresas con mayor poder de decisión en la cadena de compra de IA已经开始 a inclinarse colectivamente hacia Anthropic.

Dresser admitió inusualmente en el memorando que Anthropic "tiene una ventaja significativa entre los clientes empresariales", citando la capacidad de programación. Que esta frase provenga del interior de OpenAI tiene un peso completamente diferente al de una evaluación externa; es una empresa diciéndole internamente a sus empleados que el oponente está ganando en el campo de batalla central. Ella añadió una advertencia: "You do not want to be a single-product company in a platform war." ("En una guerra de plataformas, no querrás ser una empresa de un solo producto.") Esto es una advertencia a los empleados de que la ventaja de Claude en programación, si no se extiende a la capa de plataforma, es solo un billete de entrada, no un billete de embarque.

Brecha de capacidad de computación: similar hoy, cuatro veces mayor para 2030

La capacidad de computación es la dimensión competitiva más difícil de acortar a corto plazo entre las empresas de IA, ya que su ciclo de construcción se mide en años y su umbral de financiación en decenas de miles de millones.

Las cifras actuales parecen mostrar una brecha manejable: OpenAI tiene aproximadamente 1.9 gigavatios (GW), Anthropic unos 1.4 GW, una diferencia de aproximadamente el 35%. Dresser describió a Anthropic en el memorando como "operating on a meaningfully smaller curve" ("operando con una curva significativamente más pequeña"), pero esta descripción no es exagerada en la comparación de capacidad actual; la brecha es real, pero aún no es decisiva.

La verdadera bifurcación ocurre después de 2027. OpenAI planea alcanzar los 30 GW de capacidad computacional para 2030, respaldado por un contrato de computación en la nube de 30 mil millones de dólares a cinco años con Oracle, todo el proyecto de infraestructura Stargate y un compromiso total de construcción de 1.4 billones de dólares.

La ruta de Anthropic depende de un acuerdo de chips personalizados con Broadcom, con una capacidad de 3.5 GW, desplegado a través de Google Cloud, efectivo a partir de 2027. Sumando los clústeres de entrenamiento existentes en AWS, el objetivo para finales de 2027 es de 7-8 GW.

Incluso si Anthropic cumple completamente su objetivo para 2027, aún habría una brecha de cuatro veces con la planificación de OpenAI para 2030. Este abismo no es técnicamente imposible de salvar; si las mejoras en la eficiencia del modelo permiten que cada unidad de capacidad computacional genere más rendimiento, Anthropic podría crear productos suficientemente buenos con menos capacidad.

Pero debe hacerlo bajo la premisa de que el impulso de Claude en el sector empresarial se mantenga, utilizando los ingresos continuos por suscripciones para cubrir sus costos de adquisición de capacidad computacional: según estimaciones de Sacra, Anthropic pagará alrededor de 1.9 mil millones de dólares a sus socios de nube este año, cifra que aumentará a unos 6.4 mil millones para 2027.

Amazon, apostando simultáneamente por dos competidores

La frase más intrigante del memorando es la calificación directa que hace Dresser de la relación con Microsoft, escribiendo que esta colaboración "también limita nuestro acceso a los clientes donde están".

El movimiento de OpenAI hacia Amazon ya es muy claro: según CNBC, en febrero de este año, Amazon anunció una inversión de 50 mil millones de dólares en OpenAI, al mismo tiempo que obtenía la资格 de distribución exclusiva en nubes de terceros para la plataforma de gestión de agentes empresariales Frontier de OpenAI.

Este es un cambio activo de la órbita de Microsoft a la de Amazon, con una lógica directa: mucha de la infraestructura de IA de los clientes empresariales ya está construida en la plataforma Bedrock de AWS, y las cláusulas de exclusividad de Microsoft dificultan que OpenAI venda directamente allí.

Pero la otra cara de Amazon en esta competencia también merece atención: es actualmente el mayor socio de infraestructura en la nube y inversionista estratégico de Anthropic, con una inversión acumulada de 8 mil millones de dólares. Su proyecto conjunto, Project Rainier, ha desplegado alrededor de 500,000 chips Trainium 2. La apuesta total de Amazon en toda la carrera de la IA asciende a 58 mil millones de dólares, fluyendo simultáneamente hacia dos oponentes que se enfrentan directamente en el mercado empresarial.

No se trata de una apuesta diversificada de un hiperescalador de nube, sino de una estructura más precisa: Amazon es tanto el "aliado estratégico y mayor patrocinador" de Anthropic, como la nueva base en la nube que OpenAI utiliza para "reemplazar a Microsoft".

Cuando las dos empresas compiten por el mismo grupo de clientes empresariales, el canal por el que compiten es precisamente la plataforma Bedrock de Amazon, una plataforma que distribuye simultáneamente los modelos de ambas empresas. Sin importar quién tenga una tasa de conversión más alta en Bedrock, Amazon gana, pero OpenAI y Anthropic se perjudican mutuamente.

Bajo la presión de una cuota de mercado empresarial erosionada continuamente y de una grieta estructural en la colaboración con Microsoft, OpenAI eligió librar una guerra de números cuidadosamente calculada para reconstruir la narrativa, al mismo tiempo que se reposiciona en los canales de distribución con la ayuda de Amazon. Separadas las tres series de números, esta competencia es más compleja de lo que cualquiera de las partes quiere que veas.

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Questions liées

Q¿Cuál es la diferencia en el cálculo de ingresos entre OpenAI y Anthropic según la carta interna?

AAnthropic utiliza un método de contabilidad bruta (gross), registrando los ingresos totales de las ventas a través de AWS y tratando la comisión de Amazon como un costo. OpenAI, en cambio, utiliza un método neto, registrando solo la parte que realmente recibe después de la comisión de Microsoft. Ambos métodos son válidos según los principios GAAP, pero la diferencia de criterio crea una brecha contable de 80.000 millones de dólares en los ingresos anualizados reportados.

QSegún los datos de Ramp, ¿cómo se compara la cuota de mercado de Anthropic y OpenAI en el segmento empresarial?

ASegún el Ramp AI Index de abril, OpenAI tiene una cuota del 35,2% entre los clientes empresariales que pagan, mientras que Anthropic tiene un 30,6%. La brecha se ha reducido drásticamente desde los 11 puntos porcentuales de febrero. Anthropic ya lidera en tres industrias clave con alto poder adquisitivo: tecnología/software (63% vs 54% de OpenAI), servicios financieros (52% vs 46%) y servicios profesionales (47% vs 44%).

Q¿Qué ventaja reconoció la directora de ingresos de OpenAI que tiene Anthropic en el mercado empresarial?

ADenise Dresser, la directora de ingresos de OpenAI, reconoció internamente que Anthropic tiene 'una ventaja significativa en clientes empresariales', atribuyéndola principalmente a sus capacidades superiores en programación. Esta admisión desde dentro de OpenAI le da un peso particular, ya que es un reconocimiento de que su competidor está ganando en un campo de batalla central.

Q¿Cuál es la proyección de la brecha de capacidad de computación (potencia de cálculo) entre OpenAI y Anthropic para 2030?

AOpenAI planea alcanzar una capacidad de computación de 30 gigavatios (GW) para 2030, respaldada por su contrato de computación en la nube de 30.000 millones de dólares con Oracle y el proyecto de infraestructura Stargate. Anthropic, con su acuerdo de chips personalizados con Broadcom y su despliegue en Google Cloud, tiene como objetivo alcanzar entre 7 y 8 GW para finales de 2027. Esto proyecta una brecha de aproximadamente cuatro veces para 2030 a favor de OpenAI.

Q¿Qué papel juega Amazon (AWS) en la competencia entre OpenAI y Anthropic?

AAmazon juega un papel complejo y crucial al ser simultáneamente el socio de infraestructura cloud y el mayor inversor estratégico de Anthropic (con 8.000 millones de dólares invertidos), y al mismo tiempo, convertirse en la nueva base cloud para OpenAI a través de una inversión de 50.000 millones de dólares y un acuerdo de distribución. Ambas empresas compiten por los mismos clientes empresariales a través de la plataforma Bedrock de AWS, lo que significa que Amazon se beneficia independientemente de quién gane la cuota de mercado, mientras que OpenAI y Anthropic compiten directamente entre sí en ese canal.

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Le projet est conçu pour faciliter les interactions entre pairs de nouvelles manières, offrant aux utilisateurs des solutions et des services financiers innovants. Au cœur de SPERO,$$s$, l'objectif est d'autonomiser les individus en fournissant des outils et des plateformes qui améliorent l'expérience utilisateur dans l'espace des cryptomonnaies. Cela inclut la possibilité de méthodes de transaction plus flexibles, la promotion d'initiatives dirigées par la communauté et la création de voies pour des opportunités financières via des applications décentralisées (dApps). La vision sous-jacente de SPERO,$$s$ tourne autour de l'inclusivité, visant à combler les lacunes au sein de la finance traditionnelle tout en exploitant les avantages de la technologie blockchain. Qui est le créateur de SPERO,$$s$ ? L'identité du créateur de SPERO,$$s$ reste quelque peu obscure, car il existe peu de ressources publiques fournissant des informations détaillées sur son ou ses fondateurs. 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106 vues totalesPublié le 2024.12.17Mis à jour le 2024.12.17

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Agent S : L'avenir de l'interaction autonome dans Web3 Introduction Dans le paysage en constante évolution de Web3 et des cryptomonnaies, les innovations redéfinissent constamment la manière dont les individus interagissent avec les plateformes numériques. Un projet pionnier, Agent S, promet de révolutionner l'interaction homme-machine grâce à son cadre agentique ouvert. En ouvrant la voie à des interactions autonomes, Agent S vise à simplifier des tâches complexes, offrant des applications transformantes dans l'intelligence artificielle (IA). Cette exploration détaillée plongera dans les subtilités du projet, ses caractéristiques uniques et les implications pour le domaine des cryptomonnaies. Qu'est-ce qu'Agent S ? 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Quoi qu'il en soit, l'accent reste mis sur les capacités et le potentiel du cadre. Qui sont les investisseurs d'Agent S ? Étant donné qu'Agent S est relativement nouveau dans l'écosystème cryptographique, des informations détaillées concernant ses investisseurs et soutiens financiers ne sont pas explicitement documentées. Le manque d'aperçus publiquement disponibles sur les fondations d'investissement ou les organisations soutenant le projet soulève des questions sur sa structure de financement et sa feuille de route de développement. Comprendre le soutien est crucial pour évaluer la durabilité du projet et son impact potentiel sur le marché. Comment fonctionne Agent S ? Au cœur d'Agent S se trouve une technologie de pointe qui lui permet de fonctionner efficacement dans divers environnements. Son modèle opérationnel est construit autour de plusieurs caractéristiques clés : Interaction homme-ordinateur semblable à l'humain : Le cadre offre une planification IA avancée, s'efforçant de rendre les interactions avec les ordinateurs plus intuitives. En imitant le comportement humain dans l'exécution des tâches, il promet d'élever l'expérience utilisateur. Mémoire narrative : Utilisée pour tirer parti des expériences de haut niveau, Agent S utilise la mémoire narrative pour suivre les historiques de tâches, améliorant ainsi ses processus de prise de décision. Mémoire épisodique : Cette fonctionnalité fournit aux utilisateurs un accompagnement étape par étape, permettant au cadre d'offrir un soutien contextuel au fur et à mesure que les tâches se déroulent. Support pour OpenACI : Avec la capacité de fonctionner localement, Agent S permet aux utilisateurs de garder le contrôle sur leurs interactions et flux de travail, s'alignant avec l'éthique décentralisée de Web3. Intégration facile avec des API externes : Sa polyvalence et sa compatibilité avec diverses plateformes IA garantissent qu'Agent S peut s'intégrer sans effort dans des écosystèmes technologiques existants, en faisant un choix attrayant pour les développeurs et les organisations. Ces fonctionnalités contribuent collectivement à la position unique d'Agent S dans l'espace crypto, alors qu'il automatise des tâches complexes en plusieurs étapes avec un minimum d'intervention humaine. À mesure que le projet évolue, ses applications potentielles dans Web3 pourraient redéfinir la manière dont les interactions numériques se déroulent. Chronologie d'Agent S Le développement et les jalons d'Agent S peuvent être encapsulés dans une chronologie qui met en évidence ses événements significatifs : 27 septembre 2024 : Le concept d'Agent S a été lancé dans un document de recherche complet intitulé “Un cadre agentique ouvert qui utilise les ordinateurs comme un humain”, présentant les bases du projet. 10 octobre 2024 : Le document de recherche a été rendu publiquement disponible sur arXiv, offrant une exploration approfondie du cadre et de son évaluation de performance basée sur le benchmark OSWorld. 12 octobre 2024 : Une présentation vidéo a été publiée, fournissant un aperçu visuel des capacités et des caractéristiques d'Agent S, engageant davantage les utilisateurs et investisseurs potentiels. Ces jalons dans la chronologie illustrent non seulement les progrès d'Agent S, mais indiquent également son engagement envers la transparence et l'engagement communautaire. Points clés sur Agent S Alors que le cadre Agent S continue d'évoluer, plusieurs attributs clés se distinguent, soulignant sa nature innovante et son potentiel : Cadre innovant : Conçu pour offrir une utilisation intuitive des ordinateurs semblable à l'interaction humaine, Agent S propose une approche nouvelle de l'automatisation des tâches. Interaction autonome : La capacité d'interagir de manière autonome avec les ordinateurs via une interface graphique signifie un bond vers des solutions informatiques plus intelligentes et efficaces. Automatisation des tâches complexes : Avec sa méthodologie robuste, il peut automatiser des tâches complexes en plusieurs étapes, rendant les processus plus rapides et moins sujets aux erreurs. Amélioration continue : Les mécanismes d'apprentissage permettent à Agent S de s'améliorer grâce à ses expériences passées, améliorant continuellement sa performance et son efficacité. 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À mesure que nous plongeons plus profondément dans les domaines des cryptomonnaies et de la décentralisation, des projets comme Agent S joueront sans aucun doute un rôle crucial dans la façon dont la technologie et la collaboration homme-machine évolueront à l'avenir.

863 vues totalesPublié le 2025.01.14Mis à jour le 2025.01.14

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