Ini-report ng Wall Street Journal noong June 10 na pinag-iisipan ng OpenAI na magbaba nang matindi ng presyo sa bawat token na sinisingil nila.
Nababanggit na pabago-bago pa raw ang mga discussions, pero pinapakita nito na nararamdaman ng OpenAI na lumalapit na ang Anthropic sa level nila at mukhang gagamitin na ang presyuhan bilang sandata sa labanan.
Ang Mga Numero sa Likod ng Pressure
Ang annualized run rate ng Anthropic ay nasa $1 billion pa lang sa simula ng 2025. Pero pagdating ng April 2026, umabot na ito sa $30 billion — mas mataas ng walong beses kumpara sa prediction ng CEO nilang si Dario Amodei.
Yung Claude Code, AI coding agent ng Anthropic, umabot agad ng $1 billion ang annualized revenue anim na buwan lang matapos ang public launch noong May 2025, at tumaas pa ng $2.5 billion pagdating ng February 2026.
Pati business subscriptions sa Claude Code — nag-quadruple agad sa first quarter pa lang ng 2026. May mga analyst na nagsa-suggest na posibleng lagpas $47 billion na ang annualized revenue ng Anthropic pagsapit ng May 2026.
Kung ikukumpara, nag-report ang OpenAI ng revenue run rate na nasa $13 billion lang noong 2025, at hindi pa nila inaasahan na magkakaroon ng kita o positive free cash flow hanggang 2030.
Yung agwat na ito sa growth, hindi lang sa revenue kundi pati trajectory, ang dahilan kung bakit matindi ang dating ng pag-angat ng Anthropic para ma-pressure ang OpenAI na bumuo ng pricing strategy.
Ang IPO Paradox
Parehong OpenAI at Anthropic ay balak na mag-list sa publiko. Nagkakaroon na ng usapan ang OpenAI para sa bagong round na pwedeng maglagay ng value ng kumpanya sa $750 billion. Yung Anthropic naman, kakasarado lang ng $30 billion Series G noong February 2026 na may post-money valuation na $380 billion.
Kaya para sa iba, risky magbaba ng presyo ng pinaka-core mong produkto habang paparating yung IPO, kasi baka makaapekto raw sa goals mo sa pag-list sa stock market.
May kontra-argument din dito — na kapag mas mababa yung presyo, mas lumalaki yung volume, kaya pwedeng tumaas ang revenue. Ganun ang logic kung madali talagang gumalaw ang demand at manageable ang gastos ng kumpanya.
Pero hindi ganun sa AI infra. Mahal talaga mag-train at mag-serve ng pinaka-advance na models, ibang level ang gastos kumpara sa karamihan ng industriya. Kinilala mismo ng top management ng OpenAI na ang cost ng mag-train ng isang competitive model ay papalapit, at sa ilang projections, lampas $1 billion na.
Sa ganitong kalakaran, hindi automatic na mas malaki ang kita kapag binaba ang presyo. Pwede ring mas lumaki lang ang lugi, pero mas marami kang customer na naabot.
