AIサミットの場で、オルトマンとアモデイが手をつなぐことを拒否
著者：スーヤン、腾讯科技
OpenAIとAnthropicの上場レースは、シリコンバレーで最も注目されているIPO競争だ。
両社とも相手に遅れを取りたくなく、2026年末までにIPOを完了させたい。しかし「大規模言語モデル第一号」の称号を争うその裏側では、財務状況と社内の進行ペースに明確な違いがある。
OpenAIの最高経営責任者（CEO）であるオルトマンはできるだけ早く上場したいと考えているが、最高財務責任者（CFO）は会社がまだ準備できていないという見方だ。Anthropicは収益成長が速いものの、同様に巨額の計算コスト（演算コスト）圧力にも直面している。両社とも競争力を維持するために大規模な計算リソースへの投入に依存しているが、その投資の回収期間は不確実だ。
オルトマンはOpenAIを今年の第4四半期にでも最短で上場させたいと考えている。しかし最新の資金調達ラウンドに先立ってOpenAIが投資家に提示した機密の財務書類によると、同社は、正のフリー・キャッシュ・フロー（FCF）が生まれ始める前に、累計損失が2000億ドルを超える見通しだ。
ある財務書類では、OpenAIが2028年の計算リソース支出を1210億ドルまで引き上げる見込みだとしている。たとえその年の売上高が前年のほぼ倍に近づくとしても、同社は850億ドルの損失を見込んでいる。この規模の損失は上場企業の中でも非常にまれだ。
OpenAIの収益ロードマップ
だがCFOのサラ・フリール（Sarah Friar）の見方はオルトマンと異なり、同社が2026年までに上場準備を整えられるとは考えていない。
フリールがそう考える理由は、プロセス面や組織面の作業がまだ整っておらず、支出コミットメントがもたらすリスクが大きすぎるからだ。さらに、OpenAIが今後数年間にわたってこれほど多額の資金を投じてAIサーバーを確保する必要があるのか、また、増速が鈍化している収益がそうした約束を支えられるのかも分からないという。
加えて、現在アマゾンとNVIDIAがOpenAIに相当規模の持分を保有している。強い結び付き、強い賭け（強い条件付き取引）の「戦略株主」として、上場のタイミングにも影響する可能性がある。
CEOとCFOの間の食い違いについては、公開の場ではフリールが意図的に薄めており、IPOについて「現時点では検討範囲に入っていない」とだけ強調している。OpenAIは依然として「当社の現状の規模に見合う持続的なアップグレード状態を実現するために奮闘している」のだという。
IPOへの姿勢から見ると、オルトマンとフリールの間にいくつかの微妙な変化が起きているのが分かる。
2025年8月、フリールはオルトマンに直接報告するのをやめ、代わりにフィジー・シモ（Fidji Simo）に報告するようになった。同氏は当時、OpenAIのアプリ事業の責任者として加わっていた。この配置は大企業では珍しい。CFOは通常、CEOに直接報告する。
フリールとともに働いた複数の人物が《The Information》に明かしたところによると、オルトマンは彼女を、会社の財務計画に関わる特定の会話から排除している。例えば直近数か月、オルトマンがOpenAI最大の投資家の一人の責任者と、サーバー支出について話し合った際には、フリールは同席していなかった。一方で、同じテーマに関する以前の会話では彼女は参加していた。
また、今年の年初にOpenAIの経営層会議に参加した別の人物は、会議が重大な財務上の意思決定に関わっていたにもかかわらず、フリールは招かれていなかったと述べた。これもまた不自然だ。
注目すべきは、フリールが内々に示していた懸念が、AnthropicのCEOであるダリオ・アモデイ（Dario Amodei）の最近の公の発言とかなり似ていることだ。
アモデイは今年2月、あるポッドキャストでこう語った。「技術が本当に、私が予測する最速のペースで進んだとしても、収益が追いつけるかは分からない。でも問題は、データセンターを（見込み収益の）そのペースに合わせて買うことだ。もしあなたの判断が1〜2年ズレたなら、それは壊滅的な結果につながる可能性がある。」
アモデイは、仮に判断を1年だけ誤っても、あるいは成長率が10倍ではなく5倍だったとしても、結果は破産だと考えている。さらにこう付け加えた。「なんとなく、有些の会社はどうやってこの計算を真剣に見積もっていないように感じる。彼らは、自分たちがどれほど大きなリスクを背負っているのか、そもそも分かっていない。」
では、「些の会社」とは誰のことなのか？
《ウォール・ストリート・ジャーナル》から得られる財務データによると、Anthropicの収益成長の勢いはOpenAIよりも強い。
年換算収益はすでに300億ドルを超えており、2025年末時点では約90億ドルだった。今年2月にGラウンドの資金調達を発表したとき、Anthropicは「年換算の支出が100万ドル超」の企業顧客が500社以上あると述べた。現在、この数字は1000社を超えている。
2か月も経たないうちに倍増した。
OpenAIとAnthropicの利益の比較
《ウォール・ストリート・ジャーナル》の集計データによれば、訓練コスト（棒グラフ）を含めてもAnthropicは2028年に黒字化できるが、OpenAIは2030年まで必要だ。さらに、訓練コストを含めない（折れ線グラフ）場合、Anthropicは2024年と2025年にはほぼ損益分岐点に達している。
日本のMizuhoフィナンシャルグループ（Mizuho）のアナリストは、Broadcomが2026年にAnthropicから得るAI収入は210億ドル、2027年は420億ドルになると見積もっている。
OpenAIとAnthropicで異なる事業部門の年換算収益
指摘しておくべきなのは、両社の収益計算には違いがあり、そのためOpenAIの収益成長率がAnthropicほど急激ではないという点だ。
重要な違いの一つは——Anthropicが、クラウド・パートナーを通じた技術販売を収益として計上しているのに対し、OpenAIはそれを計上しないことだ。これによって、Anthropicの帳簿上の収益がより見栄え良く見える。一方でAnthropicは、「会社が取引の当事者であるため、これは標準的な会計実務に合致している」と回答している。
また、口では「収益が追いつかないことを恐れている」と言っているにもかかわらず、Anthropicはこれまで一度も計算リソースへの投資を止めたことがない。
Anthropicの公式開示によれば、現在すでにGoogleとBroadcomと新たな協定を締結しており、次世代TPUの算力（数ギガワット規模の容量）を得る。提供は2027年から稼働開始の見込みだ。追加される計算設備の大半は米国に設置される。AnthropicのCFO、クリシュナ・ラオ（Krishna Rao）はこれを「これまでで最も重要な計算投入のコミットメント」だと述べている。
推論コストは、もう一つの重い負担だ。
OpenAIとAnthropicのフリー・キャッシュ・フローの比較
ChatGPTの一般消費者向けユーザーの収入規模は相対的に大きいものの、有料ユーザーはそのほんの一部にすぎない。言い換えれば、より多くの推論コストが収入に転化されていないということだ。Anthropicは状況がやや良い。収入の大部分は企業顧客から得ている。
OpenAIのスポークスパーソンによると、同社が無料ユーザーを支援しているのは技術の普及を促進するためであり、広告やサブスクリプションへの転換などによって利益を得ることができるという。同スポークスパーソンは、会社として利益よりも成長を優先していると強調している。
大規模言語モデルの企業が、損失を避けつつどのように価格を設定すればよいのか——これはまだ解決されていない問題だ。
小米の大規模言語モデル責任者であるルオ・フーリー（罗福莉）は最近、ある投稿でこの問題を分析した。彼女の見解ではClaude Codeのサブスクリプション・システムは設計が巧妙だが、儲からない可能性がある。しかも赤字でさえある——ただし、AnthropicのAPIの利益率が10〜20倍に達するのであれば別だが、彼女はそれに懐疑的だという。
「単一のユーザーの照会の中で、ある種のラッパー（封装）ツールが複数ラウンドにわたる低価値ツール呼び出しを起動し、各ラウンドは独立したAPIリクエストです。各リクエストには超長いコンテキストウィンドウが付いていて、しばしば10万tokenを超えます。たとえキャッシュヒットがあっても、それはほとんどの場合無駄が多いです」とルオ・フーリーは言う。
ルオ・フーリーの計算では、1回の照会における実際のリクエスト回数は、Claude Code自身のフレームワークの数倍に相当する。APIの価格設定に換算すると、実際のコストはサブスクリプション価格の数十倍になる可能性があり、これは「巨大な深い穴」だという。
ルオ・フーリーは「大規模言語モデル企業が、合理的に価格設定できてなお損失にならない方法を見つける前に、盲目的に価格競争を仕掛けるべきではない」と述べている。
彼女は極めて低価格でTokenを販売しつつ、第三者の封装ツールに門戸を開くことは、ユーザーには有利に見えて実は罠だと考えている。「Tokenを極端に安く売ると同時に、第三者のharnessに対しても大きくドアを開ければ、ユーザーにはとても良さそうに見える。しかしこれは罠だ。もしユーザーの注意が、低品質の代理harness、不安定で遅い推論サービス、そしてコスト削減のためにモデルを格下げすることに浪費されるなら、結局は何も成し遂げられない——これはユーザー体験やリテンション（継続利用）にとって健全な循環ではない。」
OpenAIとAnthropicはいずれも、米国の「大規模言語モデル第一号」をめぐって争っており、どちらも継続的な資金調達や条件付き勝負（デッドレース）と結びついていて、資金を燃やし続ける必要に直面している。ただし、商業的なリターンはまだ完全には検証されていない。
しかし両者の状況には明確な違いがある。
OpenAIは上場のタイミングについて社内で意見が割れており、Anthropicは収益が急速に伸びる一方で、計算コストを抑える必要がある。そして業界の話題性の観点から見ると、Anthropicの評判はOpenAIを逆転し始める勢いがある。
大規模言語モデルの探索の道のりでは、誰もが永遠に第一でいられるわけではない。技術の進め方を誤れば、競合に追い越される可能性がある。OpenAIはChatBot AIアシスタントを最初に立ち上げた会社ではあるが、すべての事業で常に先頭を走り続けられるとは限らない。
実際には、業界の健全な発展という観点からすると、計算コストが上がり続け、価格設定モデルがまだ成熟していない状況で、どうやって持続可能なビジネスモデルを構築するか——その答えは「第一号」という称号よりも重要になるかもしれない。
ただし、この判断は、物語を語る人たちを排除しなければならない。
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アメリカの大規模モデル（大模型）関連で最も注目されている上場企業はどこですか？
AIサミットの場で、オルトマンとアモデイが手をつなぐことを拒否
著者：スーヤン、腾讯科技
OpenAIとAnthropicの上場レースは、シリコンバレーで最も注目されているIPO競争だ。
両社とも相手に遅れを取りたくなく、2026年末までにIPOを完了させたい。しかし「大規模言語モデル第一号」の称号を争うその裏側では、財務状況と社内の進行ペースに明確な違いがある。
OpenAIの最高経営責任者（CEO）であるオルトマンはできるだけ早く上場したいと考えているが、最高財務責任者（CFO）は会社がまだ準備できていないという見方だ。Anthropicは収益成長が速いものの、同様に巨額の計算コスト（演算コスト）圧力にも直面している。両社とも競争力を維持するために大規模な計算リソースへの投入に依存しているが、その投資の回収期間は不確実だ。
OpenAIの社内にある意見の相違
オルトマンはOpenAIを今年の第4四半期にでも最短で上場させたいと考えている。しかし最新の資金調達ラウンドに先立ってOpenAIが投資家に提示した機密の財務書類によると、同社は、正のフリー・キャッシュ・フロー（FCF）が生まれ始める前に、累計損失が2000億ドルを超える見通しだ。
ある財務書類では、OpenAIが2028年の計算リソース支出を1210億ドルまで引き上げる見込みだとしている。たとえその年の売上高が前年のほぼ倍に近づくとしても、同社は850億ドルの損失を見込んでいる。この規模の損失は上場企業の中でも非常にまれだ。
OpenAIの収益ロードマップ
だがCFOのサラ・フリール（Sarah Friar）の見方はオルトマンと異なり、同社が2026年までに上場準備を整えられるとは考えていない。
フリールがそう考える理由は、プロセス面や組織面の作業がまだ整っておらず、支出コミットメントがもたらすリスクが大きすぎるからだ。さらに、OpenAIが今後数年間にわたってこれほど多額の資金を投じてAIサーバーを確保する必要があるのか、また、増速が鈍化している収益がそうした約束を支えられるのかも分からないという。
加えて、現在アマゾンとNVIDIAがOpenAIに相当規模の持分を保有している。強い結び付き、強い賭け（強い条件付き取引）の「戦略株主」として、上場のタイミングにも影響する可能性がある。
CEOとCFOの間の食い違いについては、公開の場ではフリールが意図的に薄めており、IPOについて「現時点では検討範囲に入っていない」とだけ強調している。OpenAIは依然として「当社の現状の規模に見合う持続的なアップグレード状態を実現するために奮闘している」のだという。
IPOへの姿勢から見ると、オルトマンとフリールの間にいくつかの微妙な変化が起きているのが分かる。
2025年8月、フリールはオルトマンに直接報告するのをやめ、代わりにフィジー・シモ（Fidji Simo）に報告するようになった。同氏は当時、OpenAIのアプリ事業の責任者として加わっていた。この配置は大企業では珍しい。CFOは通常、CEOに直接報告する。
フリールとともに働いた複数の人物が《The Information》に明かしたところによると、オルトマンは彼女を、会社の財務計画に関わる特定の会話から排除している。例えば直近数か月、オルトマンがOpenAI最大の投資家の一人の責任者と、サーバー支出について話し合った際には、フリールは同席していなかった。一方で、同じテーマに関する以前の会話では彼女は参加していた。
また、今年の年初にOpenAIの経営層会議に参加した別の人物は、会議が重大な財務上の意思決定に関わっていたにもかかわらず、フリールは招かれていなかったと述べた。これもまた不自然だ。
注目すべきは、フリールが内々に示していた懸念が、AnthropicのCEOであるダリオ・アモデイ（Dario Amodei）の最近の公の発言とかなり似ていることだ。
アモデイは今年2月、あるポッドキャストでこう語った。「技術が本当に、私が予測する最速のペースで進んだとしても、収益が追いつけるかは分からない。でも問題は、データセンターを（見込み収益の）そのペースに合わせて買うことだ。もしあなたの判断が1〜2年ズレたなら、それは壊滅的な結果につながる可能性がある。」
アモデイは、仮に判断を1年だけ誤っても、あるいは成長率が10倍ではなく5倍だったとしても、結果は破産だと考えている。さらにこう付け加えた。「なんとなく、有些の会社はどうやってこの計算を真剣に見積もっていないように感じる。彼らは、自分たちがどれほど大きなリスクを背負っているのか、そもそも分かっていない。」
では、「些の会社」とは誰のことなのか？
Anthropicは決算を美化している？
《ウォール・ストリート・ジャーナル》から得られる財務データによると、Anthropicの収益成長の勢いはOpenAIよりも強い。
年換算収益はすでに300億ドルを超えており、2025年末時点では約90億ドルだった。今年2月にGラウンドの資金調達を発表したとき、Anthropicは「年換算の支出が100万ドル超」の企業顧客が500社以上あると述べた。現在、この数字は1000社を超えている。
2か月も経たないうちに倍増した。
OpenAIとAnthropicの利益の比較
《ウォール・ストリート・ジャーナル》の集計データによれば、訓練コスト（棒グラフ）を含めてもAnthropicは2028年に黒字化できるが、OpenAIは2030年まで必要だ。さらに、訓練コストを含めない（折れ線グラフ）場合、Anthropicは2024年と2025年にはほぼ損益分岐点に達している。
日本のMizuhoフィナンシャルグループ（Mizuho）のアナリストは、Broadcomが2026年にAnthropicから得るAI収入は210億ドル、2027年は420億ドルになると見積もっている。
OpenAIとAnthropicで異なる事業部門の年換算収益
指摘しておくべきなのは、両社の収益計算には違いがあり、そのためOpenAIの収益成長率がAnthropicほど急激ではないという点だ。
重要な違いの一つは——Anthropicが、クラウド・パートナーを通じた技術販売を収益として計上しているのに対し、OpenAIはそれを計上しないことだ。これによって、Anthropicの帳簿上の収益がより見栄え良く見える。一方でAnthropicは、「会社が取引の当事者であるため、これは標準的な会計実務に合致している」と回答している。
また、口では「収益が追いつかないことを恐れている」と言っているにもかかわらず、Anthropicはこれまで一度も計算リソースへの投資を止めたことがない。
Anthropicの公式開示によれば、現在すでにGoogleとBroadcomと新たな協定を締結しており、次世代TPUの算力（数ギガワット規模の容量）を得る。提供は2027年から稼働開始の見込みだ。追加される計算設備の大半は米国に設置される。AnthropicのCFO、クリシュナ・ラオ（Krishna Rao）はこれを「これまでで最も重要な計算投入のコミットメント」だと述べている。
推論コストは、もう一つの重い負担だ。
OpenAIとAnthropicのフリー・キャッシュ・フローの比較
ChatGPTの一般消費者向けユーザーの収入規模は相対的に大きいものの、有料ユーザーはそのほんの一部にすぎない。言い換えれば、より多くの推論コストが収入に転化されていないということだ。Anthropicは状況がやや良い。収入の大部分は企業顧客から得ている。
OpenAIのスポークスパーソンによると、同社が無料ユーザーを支援しているのは技術の普及を促進するためであり、広告やサブスクリプションへの転換などによって利益を得ることができるという。同スポークスパーソンは、会社として利益よりも成長を優先していると強調している。
価格設定モデルのジレンマ
大規模言語モデルの企業が、損失を避けつつどのように価格を設定すればよいのか——これはまだ解決されていない問題だ。
小米の大規模言語モデル責任者であるルオ・フーリー（罗福莉）は最近、ある投稿でこの問題を分析した。彼女の見解ではClaude Codeのサブスクリプション・システムは設計が巧妙だが、儲からない可能性がある。しかも赤字でさえある——ただし、AnthropicのAPIの利益率が10〜20倍に達するのであれば別だが、彼女はそれに懐疑的だという。
「単一のユーザーの照会の中で、ある種のラッパー（封装）ツールが複数ラウンドにわたる低価値ツール呼び出しを起動し、各ラウンドは独立したAPIリクエストです。各リクエストには超長いコンテキストウィンドウが付いていて、しばしば10万tokenを超えます。たとえキャッシュヒットがあっても、それはほとんどの場合無駄が多いです」とルオ・フーリーは言う。
ルオ・フーリーの計算では、1回の照会における実際のリクエスト回数は、Claude Code自身のフレームワークの数倍に相当する。APIの価格設定に換算すると、実際のコストはサブスクリプション価格の数十倍になる可能性があり、これは「巨大な深い穴」だという。
ルオ・フーリーは「大規模言語モデル企業が、合理的に価格設定できてなお損失にならない方法を見つける前に、盲目的に価格競争を仕掛けるべきではない」と述べている。
彼女は極めて低価格でTokenを販売しつつ、第三者の封装ツールに門戸を開くことは、ユーザーには有利に見えて実は罠だと考えている。「Tokenを極端に安く売ると同時に、第三者のharnessに対しても大きくドアを開ければ、ユーザーにはとても良さそうに見える。しかしこれは罠だ。もしユーザーの注意が、低品質の代理harness、不安定で遅い推論サービス、そしてコスト削減のためにモデルを格下げすることに浪費されるなら、結局は何も成し遂げられない——これはユーザー体験やリテンション（継続利用）にとって健全な循環ではない。」
結語
OpenAIとAnthropicはいずれも、米国の「大規模言語モデル第一号」をめぐって争っており、どちらも継続的な資金調達や条件付き勝負（デッドレース）と結びついていて、資金を燃やし続ける必要に直面している。ただし、商業的なリターンはまだ完全には検証されていない。
しかし両者の状況には明確な違いがある。
OpenAIは上場のタイミングについて社内で意見が割れており、Anthropicは収益が急速に伸びる一方で、計算コストを抑える必要がある。そして業界の話題性の観点から見ると、Anthropicの評判はOpenAIを逆転し始める勢いがある。
大規模言語モデルの探索の道のりでは、誰もが永遠に第一でいられるわけではない。技術の進め方を誤れば、競合に追い越される可能性がある。OpenAIはChatBot AIアシスタントを最初に立ち上げた会社ではあるが、すべての事業で常に先頭を走り続けられるとは限らない。
実際には、業界の健全な発展という観点からすると、計算コストが上がり続け、価格設定モデルがまだ成熟していない状況で、どうやって持続可能なビジネスモデルを構築するか——その答えは「第一号」という称号よりも重要になるかもしれない。
ただし、この判断は、物語を語る人たちを排除しなければならない。