OpenAI Accuses Anthropic: $30 Billion of $80 Billion Revenue is Fabricated

marsbitPublicado em 2026-04-14Última atualização em 2026-04-14

Resumo

OpenAI's Chief Revenue Officer, Denise Dresser, issued an internal memo accusing rival Anthropic of overstating its annualized revenue. According to the memo, Anthropic reported $30 billion in revenue but included $8 billion in fees shared with cloud providers like AWS and Google Cloud, using a "gross basis" accounting method. OpenAI claims it uses a "net basis" approach, deducting such fees, and argues that Anthropic's actual revenue should be $22 billion—below OpenAI's $25 billion. The memo also criticized Anthropic for insufficient computing capacity, leading to service limitations, and for overfocusing on programming instead of broader enterprise solutions. OpenAI highlighted its own strategic advantages, including greater projected computing power by 2030. Additionally, OpenAI acquired AI finance app Hiro Finance, aiming to enhance its capabilities in personal financial planning and expand into life and wealth management services, strengthening its position as a comprehensive AI assistant.

According to foreign media reports, OpenAI's Chief Revenue Officer Denise Dresser sent a four-page memo to employees, addressing competition with Anthropic, insufficient computing power, and product strategy.

The memo also mentioned that Anthropic includes the commissions given to Amazon and Google in its total revenue, thereby inflating the revenue figure on the books.

The incident originated a week ago on April 7, when Anthropic proudly announced its annualized revenue had reached $30 billion, successfully surpassing OpenAI's $25 billion.

In terms of growth rate, it surged by 233% compared to the $9 billion at the end of 2025.

However, the memo states that $8 billion of Anthropic's annualized revenue was "inflated" through accounting practices, meaning their actual annualized revenue should be $22 billion, not exceeding OpenAI's $25 billion.

OpenAI's accusation is not baseless but targets a technical yet crucial accounting issue.

According to the memo, Anthropic uses the "gross basis" method to report revenue sharing with cloud service providers.

Specifically, when customers purchase Anthropic's services through cloud platforms like AWS, Google Cloud, or Azure, Anthropic records the entire amount paid by the customer as its own revenue, including the portion that must be shared with the cloud service provider.

In contrast, OpenAI uses the "net basis" method to report revenue sharing with Microsoft, only including the net revenue after deducting Microsoft's share.

The memo emphasizes that this net basis method is "more aligned with the standards that public companies should follow."

According to OpenAI's analysis, if the same accounting standard were applied, Anthropic's true annualized revenue should be around $22 billion, not the $30 billion it claims. The aforementioned "inflated $8 billion revenue" is derived from this.

This $8 billion difference is precisely the commission taken by the cloud service providers.

In the cloud service distribution model, platforms like AWS and Google Cloud take a certain percentage of commission from the fees paid by customers.

For a company like Anthropic, which heavily relies on cloud platforms for distribution, this amount is indeed quite substantial.

The memo also has a broader context: Anthropic's private market valuation has reached approximately $600 billion, representing a premium of over 50% compared to its last funding round. Meanwhile, OpenAI's secondary market trading valuation is about $765 billion, a discount of approximately 10% from its last funding round.

Against this backdrop, OpenAI's release of this strongly worded internal memo at this time is clearly intended to stabilize internal morale and influence external market perception by questioning the credibility of a competitor's data.

Wait, there's more. The memo has many other interesting points.

The memo states that Anthropic's "failure to secure sufficient computing power is a strategic mistake," leading to issues like rate limiting, weaker availability, and less reliable experiences for customers using Claude.

In contrast, OpenAI claims it "saw the exponential growth curve of computing power demand earlier, acted faster, and now possesses a true structural advantage."

OpenAI claims that by 2030, it will have 30 gigawatts of computing power, while Anthropic is expected to have only 7 to 8 gigawatts by the end of 2027.

Regarding product strategy, the memo mentions that Anthropic is too focused on programming scenarios.

While this helped it gain an early market foothold, this product cannot help Anthropic win the platform war.

The memo mentions that OpenAI is building a complete enterprise AI system, including ChatGPT for Work, Codex, API, Frontier agent platform, and integration with Amazon's chip environment, capable of meeting enterprises' needs to enter from different access points and scale to a full stack.

After finance and strategy, it's time for ideology.

The memo writes: "Their story is built on fear, restrictions, and the idea that a small elite should control AI."

Back in February, Altman commented on Anthropic, saying the company provides expensive products to the wealthy. OpenAI, on the other hand, is an advocate for "democratizing AI," making AI accessible to everyone.

On the same day this war of words began, OpenAI did another interesting thing.

On the very same day, OpenAI acquired the AI finance application company Hiro Finance.

According to Hiro Finance's own statement, the company's initial vision was to create an "AI personal CFO."

Simply put, it's not just an ordinary bookkeeping software but aims to integrate users' financial information scattered across bank accounts, investment accounts, budgeting tools, and spreadsheets, then use AI to help users with financial planning, net worth forecasting, cash flow analysis, and major decision simulation.

For example, buying a house, changing jobs, taking a year off, or deciding whether to keep more cash. In the past, you might have needed a financial advisor and反复 calculations in Excel to get an uncertain answer.

Hiro Finance hopes to turn this complex and tedious process into a service that can provide answers through a single conversation. Its website mentions that it has already helped clients plan and manage over $1 billion in assets.

After joining OpenAI, Hiro is no longer accepting new user registrations, and the product will cease operation on April 20. Existing users can export their data until May 13, after which personal data on Hiro's servers will be permanently deleted. Hiro also specifically emphasized that user personal data will not be shared with OpenAI.

The amount of the transaction was not disclosed, and OpenAI has not yet specified which specific product line the Hiro team will join.

OpenAI is essentially bolstering its "life scenarios." ChatGPT already has chat, search, programming, office, and enterprise entry points, but if it is to become a true personal assistant, it cannot just answer questions; it must also understand people's long-term goals, asset status, risk preferences, and real-world constraints.

Finance is恰好 a testing ground for this capability. It requires natural language interaction, verifiable calculations, strong privacy protection, and a sufficiently high trust threshold.

More importantly, personal finance comes with a clear willingness to pay. Users might pay for chatting or programming, but if AI can genuinely help people decide how to spend money and manage assets, then it's not just a "smarter search box" but is approaching the role of a private advisor.

OpenAI's acquisition of Hiro Finance is not necessarily about inserting this product, unchanged, into ChatGPT.

They are likely acquiring expertise in financial products, user trust, and verifiable computation. While Anthropic is stuck in enterprise and programming, OpenAI aims to be a universal entry point covering work, life, and wealth management.

However, financial scenarios are most afraid of miscalculations and overstepping boundaries. Accuracy, compliance, and trust are the real challenges of this small acquisition.

This article is from the WeChat public account "Letter AI", author: Miao Zheng

Perguntas relacionadas

QWhat is the main accusation OpenAI makes against Anthropic's reported revenue in the internal memo?

AOpenAI accuses Anthropic of inflating its annualized revenue by $80 billion by using the 'gross basis' accounting method, which includes the share that goes to cloud providers like AWS and Google Cloud, rather than the 'net basis' method that only counts the revenue after deducting the cloud providers' share.

QHow does OpenAI's accounting method for revenue sharing with Microsoft differ from Anthropic's approach with cloud providers?

AOpenAI uses the 'net basis' accounting method, reporting only the net revenue after deducting Microsoft's share, while Anthropic uses the 'gross basis' method, reporting the total customer payment including the portion that goes to cloud providers.

QWhat strategic advantage does OpenAI claim to have over Anthropic regarding computational resources?

AOpenAI claims to have a structural advantage in computational resources, having anticipated the exponential growth in demand earlier and acted faster. They project owning 30 gigawatts of compute by 2030, compared to Anthropic's expected 7-8 gigawatts by the end of 2027.

QWhat did OpenAI acquire on the same day as the memo was released, and what is its purpose?

AOn the same day, OpenAI acquired Hiro Finance, an AI financial application company. The acquisition aims to enhance OpenAI's capabilities in personal finance management, integrating financial planning, asset prediction, and decision-making simulations into its services, moving towards becoming a comprehensive personal assistant.

QHow does OpenAI characterize Anthropic's product strategy and ideological approach in the memo?

AOpenAI characterizes Anthropic's product strategy as overly focused on programming scenarios, which may not win the platform war. Ideologically, they accuse Anthropic of building a narrative based on fear, restrictions, and the idea that a small elite should control AI, contrasting it with OpenAI's mission to democratize AI for everyone.

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No seu núcleo, o SPERO,$$s$ visa capacitar indivíduos ao fornecer ferramentas e plataformas que melhoram a experiência do utilizador no espaço das criptomoedas. Isso inclui a possibilidade de métodos de transação mais flexíveis, a promoção de iniciativas impulsionadas pela comunidade e a criação de caminhos para oportunidades financeiras através de aplicações descentralizadas (dApps). A visão subjacente do SPERO,$$s$ gira em torno da inclusão, visando fechar lacunas dentro das finanças tradicionais enquanto aproveita os benefícios da tecnologia blockchain. Quem é o Criador do SPERO,$$s$? A identidade do criador do SPERO,$$s$ permanece algo obscura, uma vez que existem recursos publicamente disponíveis limitados que fornecem informações detalhadas sobre o(s) seu(s) fundador(es). Esta falta de transparência pode resultar do compromisso do projeto com a descentralização—uma ética que muitos projetos web3 partilham, priorizando contribuições coletivas em vez de reconhecimento individual. 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Agent S: O Futuro da Interação Autónoma no Web3 Introdução No panorama em constante evolução do Web3 e das criptomoedas, as inovações estão constantemente a redefinir a forma como os indivíduos interagem com plataformas digitais. Um projeto pioneiro, o Agent S, promete revolucionar a interação humano-computador através do seu framework aberto e agente. Ao abrir caminho para interações autónomas, o Agent S visa simplificar tarefas complexas, oferecendo aplicações transformadoras em inteligência artificial (IA). Esta exploração detalhada irá aprofundar-se nas complexidades do projeto, nas suas características únicas e nas implicações para o domínio das criptomoedas. O que é o Agent S? O Agent S é um framework aberto e agente, especificamente concebido para abordar três desafios fundamentais na automação de tarefas computacionais: Aquisição de Conhecimento Específico de Domínio: O framework aprende inteligentemente a partir de várias fontes de conhecimento externas e experiências internas. Esta abordagem dupla capacita-o a construir um rico repositório de conhecimento específico de domínio, melhorando o seu desempenho na execução de tarefas. Planeamento ao Longo de Longos Horizontes de Tarefas: O Agent S emprega planeamento hierárquico aumentado por experiência, uma abordagem estratégica que facilita a decomposição e execução eficientes de tarefas intrincadas. Esta característica melhora significativamente a sua capacidade de gerir múltiplas subtarefas de forma eficiente e eficaz. Gestão de Interfaces Dinâmicas e Não Uniformes: O projeto introduz a Interface Agente-Computador (ACI), uma solução inovadora que melhora a interação entre agentes e utilizadores. Utilizando Modelos de Linguagem Multimodais de Grande Escala (MLLMs), o Agent S pode navegar e manipular diversas interfaces gráficas de utilizador de forma fluida. Através destas características pioneiras, o Agent S fornece um framework robusto que aborda as complexidades envolvidas na automação da interação humana com máquinas, preparando o terreno para uma infinidade de aplicações em IA e além. Quem é o Criador do Agent S? Embora o conceito de Agent S seja fundamentalmente inovador, informações específicas sobre o seu criador permanecem elusivas. O criador é atualmente desconhecido, o que destaca ou o estágio nascente do projeto ou a escolha estratégica de manter os membros fundadores em anonimato. Independentemente da anonimidade, o foco permanece nas capacidades e no potencial do framework. Quem são os Investidores do Agent S? Como o Agent S é relativamente novo no ecossistema criptográfico, informações detalhadas sobre os seus investidores e financiadores não estão explicitamente documentadas. A falta de informações disponíveis publicamente sobre as fundações de investimento ou organizações que apoiam o projeto levanta questões sobre a sua estrutura de financiamento e roteiro de desenvolvimento. Compreender o apoio é crucial para avaliar a sustentabilidade do projeto e o seu impacto potencial no mercado. Como Funciona o Agent S? No núcleo do Agent S reside uma tecnologia de ponta que lhe permite funcionar eficazmente em diversos ambientes. O seu modelo operacional é construído em torno de várias características-chave: Interação Humano-Computador Semelhante: O framework oferece planeamento avançado em IA, esforçando-se para tornar as interações com computadores mais intuitivas. Ao imitar o comportamento humano na execução de tarefas, promete elevar as experiências dos utilizadores. Memória Narrativa: Utilizada para aproveitar experiências de alto nível, o Agent S utiliza memória narrativa para acompanhar os históricos de tarefas, melhorando assim os seus processos de tomada de decisão. Memória Episódica: Esta característica fornece aos utilizadores orientações passo a passo, permitindo que o framework ofereça suporte contextual à medida que as tarefas se desenrolam. Suporte para OpenACI: Com a capacidade de funcionar localmente, o Agent S permite que os utilizadores mantenham o controlo sobre as suas interações e fluxos de trabalho, alinhando-se com a ética descentralizada do Web3. Fácil Integração com APIs Externas: A sua versatilidade e compatibilidade com várias plataformas de IA garantem que o Agent S possa integrar-se perfeitamente em ecossistemas tecnológicos existentes, tornando-o uma escolha apelativa para desenvolvedores e organizações. Estas funcionalidades contribuem coletivamente para a posição única do Agent S no espaço cripto, à medida que automatiza tarefas complexas e em múltiplos passos com mínima intervenção humana. À medida que o projeto evolui, as suas potenciais aplicações no Web3 podem redefinir a forma como as interações digitais se desenrolam. 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Pontos-Chave Sobre o Agent S À medida que o framework Agent S continua a evoluir, várias características-chave destacam-se, sublinhando a sua natureza inovadora e potencial: Framework Inovador: Concebido para proporcionar um uso intuitivo de computadores semelhante à interação humana, o Agent S traz uma abordagem nova à automação de tarefas. Interação Autónoma: A capacidade de interagir autonomamente com computadores através de GUI significa um avanço em direção a soluções computacionais mais inteligentes e eficientes. Automação de Tarefas Complexas: Com a sua metodologia robusta, pode automatizar tarefas complexas e em múltiplos passos, tornando os processos mais rápidos e menos propensos a erros. Melhoria Contínua: Os mecanismos de aprendizagem permitem que o Agent S melhore a partir de experiências passadas, aprimorando continuamente o seu desempenho e eficácia. Versatilidade: A sua adaptabilidade em diferentes ambientes operacionais, como OSWorld e WindowsAgentArena, garante que pode servir uma ampla gama de aplicações. À medida que o Agent S se posiciona no panorama do Web3 e das criptomoedas, o seu potencial para melhorar as capacidades de interação e automatizar processos significa um avanço significativo nas tecnologias de IA. Através do seu framework inovador, o Agent S exemplifica o futuro das interações digitais, prometendo uma experiência mais fluida e eficiente para os utilizadores em diversas indústrias. Conclusão O Agent S representa um ousado avanço na união da IA e do Web3, com a capacidade de redefinir a forma como interagimos com a tecnologia. Embora ainda esteja nas suas fases iniciais, as possibilidades para a sua aplicação são vastas e cativantes. Através do seu framework abrangente que aborda desafios críticos, o Agent S visa trazer interações autónomas para o primeiro plano da experiência digital. 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