В июне 2026 года утечка финансовых документов OpenAI вызвала сильные колебания в технологических кругах. Согласно документам, выручка OpenAI в 2025 году достигла 13,07 миллиарда долларов, что на 253% выше, чем 3,7 миллиарда долларов в 2024 году, демонстрируя удивительный рост. Однако наряду с резким ростом выручки, операционные убытки составили 20,92 миллиарда долларов, а чистый убыток — около 8 миллиардов долларов.
На фоне внешнего процветания, где еженедельная активная аудитория ChatGPT превысила 900 миллионов, а оценка компании достигла 852 миллиардов долларов, бухгалтерские книги OpenAI раскрывают жестокую реальность: в 2025 году компания тратила 1,6 доллара на каждый заработанный доллар. Является ли эта модель «обмена денег на масштаб» уникальной болью на пути OpenAI к созданию общего искусственного интеллекта (AGI) или общей болезнью всей отрасли больших моделей? Разобрав структуру их затрат и сравнив финансовые данные с такими ведущими компаниями, как Anthropic и xAI, мы, возможно, сможем увидеть реальную цену, стоящую за нынешним процветанием индустрии ИИ.
Черная дыра затрат за 13-миллиардной выручкой: куда уходят деньги?
Чтобы понять логику убытков OpenAI, сначала необходимо разобрать структуру общих затрат и расходов в 34 миллиарда долларов. В утекших финансовых документах самой крупной статьей расходов являются расходы на исследования и разработки, которые достигли 19,18 миллиарда долларов, включая выплату 10,59 миллиарда долларов Microsoft. Далее следуют затраты на доходы в размере 7,5 миллиарда долларов (в основном на инференс-вычисления), а также расходы на продажи и маркетинг в размере 5,73 миллиарда долларов.
С точки зрения темпов роста, эффективность сжигания денег OpenAI фактически улучшилась. В 2024 году компании требовалось потратить 2,37 доллара на генерацию 1 доллара выручки, тогда как к 2025 году эта цифра снизилась до 1,6 доллара. Темпы роста выручки (253%) опередили темпы роста общих затрат (172%). Однако это не означает снижения давления затрат; наоборот, цена за вход в закон масштаба по-прежнему резко растет.
Расходы на НИОКР в размере 19,18 миллиарда долларов составляют ошеломляющие 147% от годовой выручки. В области больших моделей исследования и разработки означают не только зарплаты инженеров по алгоритмам, но и огромное потребление вычислительных мощностей для обучения. Чтобы сохранять лидерство в возможностях моделей, OpenAI должна постоянно вкладывать огромные средства в обучение следующего поколения моделей. Эти инвестиции являются жесткими, и если их замедлить, можно потерять позиции в конкурентной борьбе.
Затраты на инференс-вычисления в 7,5 миллиарда долларов также не стоит игнорировать. Эта часть затрат напрямую связана с объемом использования пользователями. Тот факт, что еженедельная активная аудитория ChatGPT превысила 900 миллионов, означает, что ежедневно на серверы OpenAI поступают огромные объемы запросов на инференс. Каждый диалог, каждое поколение потребляет реальные вычислительные ресурсы. Хотя производительность аппаратного обеспечения растет, спрос пользователей на более сложные и более длинные контекстные взаимодействия растет еще быстрее, что приводит к постоянному увеличению абсолютной стоимости инференса.
Кроме того, расходы на продажи и маркетинг в размере 5,73 миллиарда долларов также отражают высокую цену, которую компании ИИ платят за привлечение клиентов на рынке B2C и расширение на корпоративном рынке. В условиях начавшейся тенденции к однородности продуктов поддержание узнаваемости бренда и захват доли рынка корпоративных клиентов требуют реальных денежных вложений.
Необходимо особо прояснить формулировку чистого убытка. Утечка документов показывает, что чистый убыток за 2025 год включает разовые неденежные бухгалтерские расходы в размере около 30 миллиардов долларов, возникшие в результате изменения справедливой стоимости обязательств по конвертируемым долевым инструментам и варрантам при преобразовании OpenAI из некоммерческой структуры в компанию с общественной пользой (PBC). За вычетом этого разового фактора фактический убыток на операционном уровне составляет около 20,92 миллиарда долларов, а чистый убыток — около 8 миллиардов долларов. Это различие крайне важно, так как оно отделяет бухгалтерские колебания, вызванные изменением финансовой структуры, и восстанавливает реальное потребление от текущей деятельности компании.
Структурное бремя в 17,2 миллиарда: «Невидимый вычет» Microsoft
В структуре затрат OpenAI есть неподъемный гигант, которого невозможно избежать: Microsoft. Согласно утечке документов, общая сумма, выплаченная OpenAI Microsoft в 2025 году, достигла 17,2 миллиарда долларов, включая 10,59 миллиарда долларов на НИОКР, 6,047 миллиарда долларов на затраты, связанные с доходами, 527 миллионов долларов на продажи и 42 миллиона долларов на административные расходы.
Эта выплата в размере 17,2 миллиарда долларов составляет 50,5% от общих годовых затрат OpenAI, что даже превышает ее годовую выручку в 13,07 миллиарда долларов. Microsoft является не только поставщиком облачных услуг для OpenAI, но и «невидимым акционером», который через распределение вычислительных мощностей глубоко привязан к денежным потокам OpenAI. На ранних этапах сотрудничества вычислительная поддержка Microsoft была ключевым фактором быстрого взлета OpenAI. Однако с расширением масштабов бизнеса OpenAI эта модель распределения превратилась в тяжелое структурное бремя.
Согласно ранее раскрытому соглашению о сотрудничестве, OpenAI должна выплачивать Microsoft 20% от своих доходов до 2030 года. Это означает, что пока OpenAI использует облачные услуги Microsoft Azure для обучения и инференса, эти расходы будут постоянными. До достижения положительного денежного потока OpenAI сначала должна покрыть счет Microsoft за вычислительные мощности. Эта структура также объясняет, почему OpenAI в марте 2026 года завершила гигантский раунд финансирования в размере 122 миллиарда долларов. При невозможности полагаться на самофинансирование, внешнее финансирование является единственным способом поддержания работы.
Гонка за эффективность сжигания денег: OpenAI vs Anthropic vs xAI
Являются ли высокие расходы на НИОКР и большие убытки уникальным явлением для OpenAI? Взглянув на две другие ведущие компании в области ИИ, ответ будет отрицательным.
Согласно документам IPO S-1, поданным SpaceX, выручка xAI Илона Маска в 2025 году составила 3,2 миллиарда долларов, но операционные убытки достигли 6,4 миллиарда долларов, а капитальные затраты — 12,7 миллиарда долларов. Если рассчитать эффективность сжигания денег, xAI требуется потратить 3 доллара на заработанный доллар, соотношение убытков к выручке составляет 200%, что значительно выше 160% у OpenAI. Чтобы сделать ставку на модель с триллионом параметров, xAI построила центр обработки данных Colossus всего за 122 дня, и ее капитальные затраты даже превысили общие капитальные затраты на бизнес Starlink и ракетостроение SpaceX. Это указывает на то, что в гонке за законом масштаба xAI сделала еще более экстремальную ставку на тяжелые активы, чем OpenAI.
Ситуация с другим основным конкурентом, Anthropic, демонстрирует иной путь. Согласно официальному объявлению, годовая выручка (ARR) Anthropic к концу 2025 года достигла 9 миллиардов долларов, а к маю 2026 года выросла до 47 миллиардов долларов. Ее основной двигатель роста, Claude Code, в феврале 2026 года уже приносил ежегодную выручку в размере более 2,5 миллиарда долларов.
Однако за быстрым ростом также скрывается давление затрат. По данным The Information, валовая прибыль Anthropic в 2025 году составила всего 40%, что на 10 процентных пунктов ниже ожиданий, поскольку затраты на инференс оказались на 23% выше ожидаемых. Что касается убытков, согласно сообщениям СМИ, их EBITDA-убытки также составляют десятки миллиардов долларов. Из-за отсутствия точных аудированных документов мы не можем узнать фактический общий чистый убыток Anthropic, но валовая прибыль в 40% и превышающие ожидания затраты на инференс обнажают общее для отрасли давление.
Сравнивая данные трех компаний, можно увидеть: в 2025 году совокупные операционные убытки OpenAI, xAI и Anthropic превысили 30 миллиардов долларов. Обмен денег на масштаб — не единичный случай, а норма для текущей конкуренции в области больших моделей. Разница заключается в выборе коммерческого пути. Anthropic не строит собственные центры обработки данных, полагаясь на мультиоблачную стратегию с AWS, Google и Azure, идет по пути легких активов и реализует монетизацию с высокой надбавкой на корпоративном рынке через Claude Code; xAI твердо держит инфраструктуру вычислительных мощностей в своих руках, делая ставку на монополию вычислений; OpenAI находится между ними, завися от вычислительных мощностей Microsoft, но имея при этом огромную пользовательскую базу на рынке B2C.
900 миллионов еженедельных активных пользователей и конверсия 5,6%: тест на пределы монетизации
Огромная пользовательская база является самым основным защитным рвом OpenAI и важной опорой для ее оценки в 852 миллиарда долларов. Однако финансовые данные раскрывают другую сторону этого защитного рва.
Из 900 миллионов еженедельных активных пользователей ChatGPT платных пользователей составляет около 50 миллионов, что означает конверсию примерно 5,6%. Оценочно, исходя из выручки в 13,07 миллиарда долларов, годовой доход на одного платного пользователя (ARPU) составляет около 261 доллара. Это означает, что более 800 миллионов бесплатных пользователей потребляют вычислительные мощности, не принося прямого дохода.
В условиях высоких затрат на инференс потребление вычислительных мощностей бесплатными пользователями стало огромным бременем. Как повысить конверсию и ARPU — это прямая задача для OpenAI. По сравнению со стратегией Anthropic это давление становится еще более очевидным. Столкнувшись с давлением затрат, Anthropic выбрала удвоение цен на API для самых передовых моделей, введение многоуровневых стратегий ценообразования, таких как Claude Fable, превращая передовые возможности ИИ в «предметы роскоши», чтобы отсеивать корпоративных клиентов с высокой стоимостью.
В то же время OpenAI по-прежнему сохраняет базовую модель подписки в размере 20 долларов в месяц. Такая модель полезна для быстрого увеличения базы пользователей на этапе расширения, но на этапе, когда структура затрат требует оптимизации, неизбежно возникает давление для повышения цен или дальнейшего разделения тарифов.
Кто заплатит по счетам закона масштаба?
Утечка бухгалтерских книг OpenAI приоткрывает завесу над яркой внешностью индустрии ИИ. Годовой доход в десятки миллиардов при огромных убытках в миллиарды — это не только текущее положение OpenAI, но и общая дилемма, с которой сталкиваются такие ведущие компании, как xAI и Anthropic. Высокие инвестиции в НИОКР и высокие затраты на инференс составляют две горы конкуренции в области больших моделей.
Колоссальное финансирование обеспечивает подушку безопасности для этой модели сжигания денег. Раунд финансирования OpenAI в размере 122 миллиарда долларов, завершенный в марте 2026 года, и оценка Anthropic в 965 миллиардов долларов в мае того же года показывают, что рынок капитала по-прежнему готов платить за закон масштаба. Однако терпение капитала ограничено.
Смогут ли компании ИИ выбраться из трясины убытков, зависит от того, смогут ли они добиться резкого снижения предельных издержек. Ранняя SpaceX снизила стоимость запусков на 90% и более за счет повторного использования ракет, изменив экономику космической отрасли. Сможет ли индустрия ИИ повторить этот путь, зависит от того, смогут ли затраты на вычислительные мощности для инференса значительно снизиться благодаря специализированным чипам, сжатию моделей или инновациям в архитектуре. До этого высокие расходы на НИОКР и большие убытки останутся главной темой индустрии ИИ. Что определяет, смогут ли инструменты ИИ продолжать итерации, — это не поразительная сложность алгоритмов, а структура затрат, скрытая в бухгалтерских книгах.
