Das Wall Street Journal berichtete am 10. Juni, dass OpenAI darüber nachdenkt, die Preise für Token deutlich zu senken.
Die Gespräche dazu laufen noch und sind nicht abgeschlossen, doch diese Überlegungen zeigen, dass OpenAI Anthropic als Konkurrenten zunehmend ernst nimmt und den Preis als Mittel im Wettbewerb einsetzen könnte.
Die Zahlen hinter dem Druck
Der jährliche Umsatz von Anthropic lag Anfang 2025 bei etwa 1 Milliarde USD. Bis April 2026 erreichte der Umsatz 30 Milliarden USD. Unternehmenschef Dario Amodei sagte, das übertrifft die Erwartungen seines Unternehmens um das Achtfache.
Claude Code, der KI-Codierungsagent von Anthropic, erreichte innerhalb von sechs Monaten nach dem Marktstart im Mai 2025 einen Jahresumsatz von 1 Milliarde USD und überschritt im Februar 2026 2,5 Milliarden USD.
Geschäftskunden abonnieren Claude Code zunehmend. Im ersten Quartal 2026 stieg die Zahl der Abos um das Vierfache. Einige Analysten schätzen, dass der Jahresumsatz von Anthropic im Mai 2026 47 Milliarden USD überstiegen haben könnte.
Zum Vergleich: OpenAI meldete 2025 einen jährlichen Umsatz von etwa 13 Milliarden USD und erwartet frühestens ab 2030 einen Gewinn oder positiven Free Cashflow.
Diese unterschiedliche Umsatzentwicklung, nicht nur der aktuelle Umsatz, sorgt dafür, dass OpenAI Anthropics Wachstum als Bedrohung ansieht und auf die Preise reagieren möchte.
Das IPO-Paradoxon
Sowohl OpenAI als auch Anthropic bereiten nach Einschätzung von Beobachtern einen Börsengang vor. OpenAI verhandelt über eine neue Finanzierungsrunde, die das Unternehmen mit 750 Milliarden USD bewerten würde. Anthropic beendete im Februar 2026 eine Series-G-Finanzierung mit einer Bewertung nach Investitionen (Post-Money) von 380 Milliarden USD.
Viele halten es für einen negativen Schritt in Bezug auf einen Börsengang, ausgerechnet vor dem Start die Preise des wichtigsten Produkts gezielt zu senken.
Das Gegenargument ist, dass niedrigere Preise für mehr Nachfrage sorgen und damit wiederum den Umsatz erhöhen. Diese Logik gilt jedoch nur in Märkten, in denen die Nachfrage sehr empfindlich auf Preisänderungen reagiert und die Kostenstruktur gut kontrollierbar ist.
Für KI-Infrastruktur gilt das nicht. Das Training und die Nutzung fortschrittlicher Modelle ist mit sehr hohen Kosten verbunden, wie sie in anderen Branchen kaum vorkommen. Die Führung von OpenAI hat bereit bestätigt, dass die Kosten für das Training eines einzelnen wettbewerbsfähigen Modells 1 Milliarde USD erreichen können oder sogar weit darüber hinausgehen.
Eine Senkung der Token-Preise unter diesen Bedingungen führt daher nicht automatisch zu höheren Gewinnen. Möglich ist auch, dass stattdessen größere Verluste durch ein größeres Kundensegment entstehen.
