Przychody rosną w zawrotnym tempie, a gotówka znika równie szybko. Wall Street ma zdecydować, czy kupić najdroższą ofertę publiczną wszech czasów – nawet z tą dziurą w budżecie.
Kiedy firma potraja przychody w ujęciu rok do roku, zazwyczaj świętuje się to. W przypadku OpenAI sprawa jest jednak bardziej skomplikowana. Zgodnie z dokumentami, które firma rozesłała do swoich akcjonariuszy i o których jako pierwszy poinformował serwis The Information, twórca ChatGPT w pierwszym kwartale 2026 roku osiągnął przychody w wysokości 5,7 miliarda dolarów. Jednocześnie jednak w tym samym okresie firma wydała 3,7 miliarda dolarów w gotówce.
Obie kwoty wzrosły trzykrotnie w ujęciu rok do roku. I właśnie w tej symetrii tkwi cały problem.
Wzrost, który sam sobie podcina skrzydła
Przychody w wysokości 5,7 miliarda dolarów w ciągu zaledwie jednego kwartału byłyby przedmiotem zazdrości niemal każdej firmy technologicznej na świecie. Jeśli dodamy do tego fakt, że rosną one trzykrotnie szybciej, mówimy o jednym z najszybciej rozwijających się biznesów w historii. Haczyk polega na tym, że koszty ich osiągnięcia rosną dokładnie w tym samym tempie.
W normalnym świecie nazywa się to problemem. Duże firmy zazwyczaj z czasem zyskują tak zwaną dźwignię operacyjną – im więcej sprzedają, tym taniej obsługują każdego kolejnego klienta. W przypadku OpenAI na razie tak nie jest. To, co firma sprzedaje, to wnioskowanie oparte na najnowocześniejszych modelach sztucznej inteligencji, a wraz z każdym kolejnym użytkownikiem staje się ono droższe, a nie tańsze.
Konkretne dane za kwartał przedstawiają się następująco:
Przychody: 5,7 miliarda dolarów (około 125 miliardów koron)
Wydane środki: 3,7 miliarda dolarów
Strata operacyjna: 9,3 mld dolarów
Strata netto: 21,3 mld dolarów (w dużej mierze z powodu jednorazowej pozycji księgowej w wysokości 12,4 mld)
Jeśli przełożymy to na prostą matematykę, tak jak zrobili to analitycy z „Barron’s”, OpenAI traci około 1,22 dolara na każdego zarobionego dolara. Przychody wzrosły trzykrotnie, ale stosunek straty pozostał taki sam. Firma rozwija się i jednocześnie traci pieniądze, a obie te rzeczy robi na rekordową skalę.
Dlaczego nie jest to jak budowa sieci komórkowej
Zwolennicy OpenAI chętnie argumentują, że jest to klasyczna, kapitałochłonna infrastruktura – droga na początku, tania później. To porównanie jest jednak nie do końca trafne.
Weźmy na przykład budowę sieci komórkowej. Wybudowanie nadajnika kosztuje fortunę, ale gdy już stoi, obsługuje milion użytkowników za te same pieniądze, co tysiąc. Koszt na jednego klienta spada wraz ze wzrostem skali. Właśnie ta ekonomia sprawiła, że telekomunikacja i oprogramowanie stały się tak dochodowymi branżami.
Klastry GPU OpenAI nie działają w ten sposób. Klaster obsługujący milion zapytań kosztuje proporcjonalnie więcej niż ten, który obsługuje tysiąc. Koszt krańcowy nie maleje wraz ze skalowaniem – wręcz przeciwnie, rośnie wraz z nim. I właśnie to sprawia, że OpenAI jest przedsiębiorstwem strukturalnie odmiennym od jakiejkolwiek poprzedniej firmy wartej biliony.
Według danych firmy analitycznej Sacra, koszty samej inferencji osiągnęły w 2025 roku kwotę 8,4 miliarda dolarów, a w tym roku mają wzrosnąć do 14,1 miliarda. To wzrost o 68 procent.
„Implikowany 35-krotny mnożnik przyszłych przychodów jest wyceniony na podstawie wyniku monopolistycznego, który na razie nie istnieje”.
Greg Jensen, współdyrektor działu inwestycyjnego funduszu Bridgewater
Poduszka, która wygląda lepiej, niż jest w rzeczywistości
Jedna liczba brzmi uspokajająco. Na koniec kwartału OpenAI dysponowało gotówką i zbywalnymi papierami wartościowymi o wartości ponad 73 miliardów dolarów, w porównaniu z 40 miliardami na koniec grudnia. Przy obecnym tempie wydatkowania daje to rezerwę na około pięć lat, bez konieczności pozyskiwania przez firmę ani jednego dodatkowego dolara.
Jednak ten skok z 40 do 73 miliard nie wynikał z działalności operacyjnej. W dużej mierze wynika on z ogromnej rundy finansowania zamkniętej pod koniec marca – rundy o wartości 122 miliardów dolarów, największego prywatnego finansowania technologicznego w historii, w którą zainwestowały Amazon $AMZN, Nvidia $NVDA i SoftBank $SFTBY. W ramach tej rundy wycena firmy wyniosła 852 miliardy dolarów.
Rezerwa jest więc realna. Jest jednak również świeżo napompowana z zewnątrz, a nie wypracowana. A to dość zasadnicza różnica, gdy miesięczne wydatki liczą się w miliardach.
Oferta publiczna warta bilionów z nieprzyjemnym pytaniem „co kryje się pod maską”
Te liczby nie pojawiają się przypadkowo. 8 czerwca OpenAI potwierdziło, że złożyło poufny wniosek o amerykańską ofertę publiczną (IPO), która mogłaby nastąpić już we wrześniu i wycenić firmę nawet na bilion dolarów. Byłaby to największa debiut giełdowy w historii. Emisję prowadzą Goldman Sachs $GS i Morgan Stanley $MS.
Właśnie w tym momencie wyniki kwartalne stają się amunicją dla obu stron. Byki wskazują na krzywą przychodów, niedźwiedzie – na przepaść pod nią. Żadna ze stron nie ma jednoznacznej racji, a prospekt emisyjny S-1, który firma opublikuje przed samą ofertą, będzie pierwszą okazją do zapoznania się ze zweryfikowanymi danymi finansowymi.
Nie brakuje sceptyków. HSBC $HSBC szacuje, że OpenAI może potrzebować do 2030 roku jeszcze ponad 207 miliardów dolarów dodatkowego kapitału, nawet w optymistycznym scenariuszu. Ponadto dokumenty wewnętrzne wskazują, że firma spodziewa się straty rzędu 74 miliardów dolarów tylko w 2028 roku, zanim w 2030 roku osiągnie zysk. W międzyczasie firma zobowiązała się do zakupu mocy obliczeniowej o wartości nawet 1,4 biliona dolarów na okres ośmiu lat.
„To są świetne firmy. Jednak świetna firma nie oznacza automatycznie świetnej inwestycji”.
Jay Ritter, dyrektor IPO Initiative na Uniwersytecie Florydy
Porównanie z konkurencją nie wypada jednak pochlebnie. Podczas gdy OpenAI traci 1,22 dolara na każdego dolara przychodów, jej rywal Anthropic ma według magazynu „Barron’s” wykazać w drugim kwartale niewielki zysk operacyjny po tym, jak podwoił przychody do 47 miliardów dolarów w ujęciu rocznym.
Całą tę inwestycję można zatem podsumować w jednym zdaniu. Inwestorzy mają za bilion dolarów kupić firmę, która liczy na to, że koszty inferencji spadną, zanim skończą się pieniądze. Pięcioletni zapas gotówki daje im czas. Nie zapewnia jednak pewności, że ekonomika modelu ostatecznie się zrównoważy.