Wystąpienie dyrektora finansowego OpenAI na konferencji Communacopia organizowanej przez Goldman Sachs pełne było istotnych informacji!
Podczas konferencji Communacopia organizowanej przez Goldman Sachs, dyrektor finansowa OpenAI, Sarah Friar, wygłosiła prezentację pełną szczegółowych informacji. Oficjalnie nie podano nowych liczb, lecz ujawniono od podstaw model biznesowy OpenAI, strukturę popytu i strategię zarządzania mocą obliczeniową.
Po pierwsze — segment biznesowy stał się filarem, struktura przychodów się zmienia.
OpenAI na wejściu w rok 2026 przewiduje stosunek przychodów od konsumentów do przedsiębiorstw na poziomie około 60:40, zakładając osiągnięcie 50:50 na koniec roku, lecz już w połowie roku przekroczyło tę granicę — „segment biznesowy rozwija się bardzo intensywnie”. W lipcu ogólny roczny wskaźnik przychodów wzrósł o ok. 20% rok do roku, a działalność przedsiębiorstw wzrosła o 32% w porównaniu rok do roku, i to przy bardzo wysokiej bazie.
Dlaczego taka zmiana strukturalna jest ważna? Analiza portalu inwestycyjnego US wskazuje, że klient biznesowy, gdy raz wdroży OpenAI w swój workflow, bardzo trudno zmienić dostawcę, co oznacza znaczną przewidywalność przychodów w porównaniu z subskrypcjami konsumenckimi. Jakość przychodów OpenAI wzrasta.
Po drugie — stopień intensywności użytkowania jest ważniejszy niż liczby przychodów.
Najlepsze 10% klientów zużywa tygodniowo na osobę około 8 razy więcej tokenów niż średni klient — wcześniej wskaźnik wynosił 3 razy; zużycie wewnętrzne OpenAI to 33 razy więcej niż średni klient.
Jej sugestia: my sami jesteśmy zwiastunem przyszłości dla klientów. Sposób używania wiodących klientów dziś wyznacza to, jak zwykli klienci będą korzystać za dwa lata, a zużycie tokenów tylko rośnie.
Przykłady: Kod w Canva „w 100% pochodzi z OpenAI”, użytkownicy tworzą miliardy obrazów tygodniowo; AI asystent ds. roszczeń Travelers został wdrożony ze stanu do ogólnokrajowego w dwa miesiące; liczba użytkowników Codex podskoczyła z ok. 100 tys. na początku roku do 25 mln.
Jej oryginalna wypowiedź: automatyzacja kodowania jest kluczowa, żaden developer nie traktuje już AI tylko jako narzędzia wspomagającego.
Po trzecie — reklama jest niedocenianą linią biznesową.
Segment reklamowy w siedem miesięcy osiągnął roczny wskaźnik przychodów 1 miliarda dolarów; to „produkt, który najszybciej osiągnął miliard”, obecny już w 40 krajach, WPP i Dentsu dołączyły. Nowy format reklam AI jeszcze nie został wprowadzony.
Jej opis jest ciekawy: „Jeśli Google i Meta miałyby dziecko, to byłby ChatGPT” — wyszukiwanie o wysokim zamiarze plus pamięć, stojąc na przecięciu modeli biznesowych dwóch gigantów. Potencjał jest ogromny.
Po czwarte — Astra i wycena, odpowiedź na długo dyskutowane kwestie branżowe.
Astra trenowana na 100 tysiącach GPU — to największe szkolenie w historii OpenAI.
Dwa kluczowe punkty:
Po pierwsze, branża powinna oceniać modele przez „koszt zadania”, a nie „koszt tokenu” — według Artificial Analysis, Astra do osiągnięcia tych samych rezultatów zużywa o 68% mniej tokenów niż modele konkurencji;
Po drugie, Luna została przeceniona o 80%, a wolumen zużycia podskoczył 10-krotnie; obecnie udział na OpenRouter przekroczył chiński model na drugim miejscu.
Przecena o 80% i wzrost zużycia o 10 razy — przychody rosną, elastyczność cenowa popytu jest ogromna. Dodała też: Luna na Cloudflare jest jeszcze tańsza niż GLM 5.3, nowoczesne laboratoria mogą oferować inference przy kosztach niższych niż wdrożenie open-source. Otwarte wagi „mają swoje miejsce”, lecz klienci płacą za cały stack — moc obliczeniową, integrację danych, kontekst przedsiębiorstwa, niezawodność.
Po piąte — moc obliczeniowa nadal „poważnie brakuje”.
Oryginalna wypowiedź: „Wciąż odczuwamy poważny niedobór”, konieczne jest co tydzień wybieranie między szkoleniem, badaniami a usługami. Rozwiązaniem jest kompleksowe działanie: partnerzy cloudowi, własne chipy, data center zaprojektowane przez OpenAI w Teksasie, „coraz więcej” własnych inwestycji budowlanych.
Dwa szczegóły: najtrudniejsze jest przewidzenie biznesu, jakiego świat jeszcze nie widział, trzeba zaczynać przygotowania na dwa-trzy lata przed czasem — przez ostatnie dwa lata krytykowano, że inwestycje są „nadmierne”, lecz „w tym roku naprawdę zwróciły się”.
Dyscyplina ROI: każda rodzina modeli, porównuje dotychczasowe przychody plus prognozę na kolejne 12 miesięcy względem inwestycji w moc obliczeniową, wymaga „nie tylko dodatniego, ale bardzo dodatniego” wyniku. Wzrost przychodów na gigawat, spadek kosztów — to według niej klucz do ekspansji marży brutto.
Po szóste — trzy nowe kierunki potrzeb
Najczęściej pytany przez klientów segment to cyberbezpieczeństwo, „bardzo pilne”.
Jej stanowisko jest jasne: „zamknięcie modelu w pudełku” to błędne podejście — OpenAI wykorzystuje Astra do wykrywania i naprawy luk z prędkością maszyn, w zeszłym tygodniu w San Francisco gościła około 300 CISO, udostępnienie narzędzi obronnych to „niesamowita szansa biznesowa”. Najważniejsze branże to projektowanie chipów, nauki przyrodnicze i usługi finansowe, zapowiadając ogłoszenie w Nowym Jorku dotyczące finansów jeszcze w tym tygodniu.
Model dla nauk przyrodniczych nosi nazwę GPT Rosalind; własny chip Jalapeño miał tape-out po dziewięciu miesiącach, model był używany przez inżynierów przez ostatnie 30 dni przed wysłaniem do TSMC, bez czasu na ostateczną optymalizację.
Jak to interpretować?
Ta prezentacja faktycznie potwierdziła dwie rzeczy i dała rynkowi bardzo przejrzysty wniosek dla łańcucha wartości.
Po pierwsze, popyt na AI przechodzi z „wzrostu liczby użytkowników” na „wzrost intensywności użytkowania”.
Przychody z przedsiębiorstw przekroczyły połowę, konsumcja tokenów przez czołowych klientów wzrosła do 8 razy średniej, a kodowanie przekształciło się z narzędzia pomocniczego w automatyczne wykonanie. Ważne już nie jest, ilu nowych użytkowników przybędzie, lecz ile mocy obliczeniowej będzie potrzebować każdy użytkownik i firma w przyszłości.
Po drugie, model biznesowy OpenAI się poszerza.
Od subskrypcji, przez opłaty za zużycie, po opłaty za wyniki — a także drugą linię reklamową — przychody nie są już zależne tylko od członkostwa ChatGPT.
Najbardziej bezpośredni sygnał dla amerykańskiego rynku akcji to nadal moc obliczeniowa. Jedna z największych firm modelowych na świecie przyznaje, że mocy nadal „poważnie brakuje”, wiele zdolności należy planować z wyprzedzeniem dwóch-trzech lat.
Dopóki intensywność użytkowania na osobę rośnie, a przychody na gigawat zwiększają się, łańcuch wartości obejmujący moc obliczeniową, storage, sieć oraz data center, trudno uznać wyłącznie za krótkoterminowe wydatki inwestycyjne.
Portal Inwestycyjny US – VIP całkowicie odnowiony
Zastrzeżenie: Treść tego artykułu odzwierciedla wyłącznie opinię autora i nie reprezentuje platformy w żadnym charakterze. Niniejszy artykuł nie ma służyć jako punkt odniesienia przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych.
Może Ci się również spodobać
Rywalizacja o stanowisko prezesa Europejskiego Banku Centralnego skupia się na zdolności zarządzania kryzysami: ryzyko zadłużenia Francji staje się probierzem
Rywalizacja o stanowisko prezesa Europejskiego Banku Centralnego coraz bardziej koncentruje się na kluczowym pytaniu: który z kandydatów najlepiej poradzi sobie z „strażnikami rynku” na rynku obligacji. W obliczu problemów zadłużeniowych Francji, które przywołują wspomnienia o zawirowaniach strefy euro, oraz przygotowań obecnej prezes Lagarde do wcześniejszego odejścia, Holender Klaas Knot i Hiszpan Pablo Hernández de Cos mogą wkrótce objąć stanowisko w okresie finansowej niepewności.
Deutsche Bank, która dwa tygodnie temu „dokładnie przewidziała szczyt”: akcje technologiczne muszą jeszcze spaść o 5%, aby osiągnąć „długoterminowe dno trendu”
Dwa tygodnie temu Deutsche Bank obniżył rating amerykańskich akcji technologicznych oraz dużych spółek wzrostowych, po czym akcje technologiczne wypadły o 12 punktów procentowych gorzej niż reszta komponentów indeksu S&P 500. Jednak Deutsche Bank zauważa, że akcje technologiczne mają jeszcze około 5 punktów procentowych do dolnej granicy długoterminowego kanału trendu. Pozycjonowanie instytucjonalne gwałtownie się schładza, a zaczynają pojawiać się sygnały odpływu 3 miliardów dolarów kapitału łowiącego dołki. W najbliższym czasie o tym, czy korekta zatrzyma się na rotacji strukturalnej, zadecydują wyniki finansowe, przepływy kapitału oraz czynniki zewnętrzne.
Goldman Sachs ostrzega: bez względu na to, czy Fed podniesie stopy procentowe w grudniu, rynek może być nieprzygotowany
Goldman Sachs nadal traktuje podwyżkę stóp procentowych w grudniu jako scenariusz bazowy, jednak wycena na rynku daje prawdopodobieństwo podwyżki na poziomie około 90%, a coraz trudniej jest w pełni uwzględnić wzrost o 25 punktów bazowych. Tymczasem przewiduje się, że wydatki kapitałowe na AI w 2027 roku osiągną 1,6 biliona dolarów, zapotrzebowanie na finansowanie długiem oraz ryzyko inflacji energetycznej nie ustępują, a spread kredytowy związany z AI rozszerzył się do najszerszego poziomu w tym roku. Rentowności amerykańskich obligacji skarbowych wciąż podlegają wahaniom pomiędzy siłami podażowymi i popytowymi.
Kiedy AI trading przestanie spadać? Rynek obserwuje "dylemat więźnia" stojący za "ogromną emisją obligacji" Meta
Barclays uważa, że giganty AI rywalizujące o wcześniejsze pozyskanie finansowania tworzą „dylemat więźnia”, a zbiorowa emisja obligacji podnosi koszty finansowania i ogranicza zawężanie spreadów kredytowych. Wraz ze wzrostem ryzyka obligacji o niskiej ocenie oraz pogłębiającą się różnicą w wiarygodności emitentów AI, kwestią kluczową dla oceny stabilność transakcji AI będzie to, czy rynek jest w stanie wchłonąć podaż finansowania.
Ceny krypto
Więcej
