Anthropic может впервые выйти в операционную прибыль на фоне резкого роста выручки и взрывных затрат на вычисления
Anthropic, один из крупнейших разработчиков больших языковых моделей, может впервые зафиксировать операционную прибыль в квартале, заканчивающемся в июне. Об этом сообщает ряд изданий со ссылкой на данные, предоставленные инвесторам компании.
По оценкам, выручка стартапа во втором квартале может достигнуть $10,9 млрд — более чем вдвое выше результата предыдущего периода. При этом операционная прибыль за тот же квартал, согласно утечкам данных, может составить около $559 млн.
Резкий рост показателей отражает ускоренное внедрение моделей Anthropic в корпоративном секторе, однако сама компания, как сообщается, не рассматривает эту прибыльность как устойчивую. Причина — масштабное увеличение расходов на вычислительную инфраструктуру и долгосрочные контракты на мощность.
Иллюстрация: Nano BananaВ частности, в отчётности упоминаются значительные затраты на облачные и вычислительные ресурсы, включая контрактные обязательства на уровне около $1,25 млрд в месяц, связанные с поставками вычислительных мощностей через дата-центры партнёров в США. По данным источников, речь идёт о масштабировании инфраструктуры для обучения и инференса моделей следующего поколения.
Компания уже признаёт, что в текущей гонке ИИ-инфраструктуры отстаёт по уровню капитальных расходов от конкурентов, включая OpenAI, и в последние месяцы активно наращивает вычислительные соглашения для сокращения этого разрыва.
На фоне роста затрат и выручки Anthropic, OpenAI и связанные с ними инфраструктурные партнёры, включая SpaceX, рассматриваются как участники одной из самых капиталоёмких технологических гонок в истории индустрии. По данным источников, компании готовятся к возможным IPO уже в течение текущего года.
Отдельно сообщается, что Anthropic привлекает финансирование на оценке, приближающейся к $900 млрд, что выводит компанию в число самых дорогих частных технологических стартапов мира.
Несмотря на краткосрочную прибыльность, ключевой вопрос для отрасли остаётся открытым: сможет ли экономическая модель генеративного ИИ оставаться устойчивой при экспоненциальном росте затрат на вычисления.
© iXBT
