The Wall Street Journal ने रिपोर्ट किया है कि 10 जून को OpenAI अपने टोकन के लिए चार्ज की जाने वाली कीमतों में भारी कटौती करने पर विचार कर रहा है।
हालांकि यह चर्चा अभी भी बदल रही है, लेकिन इससे साफ है कि OpenAI मानता है कि Anthropic अब फर्क कम कर चुका है और OpenAI प्राइस को हथियार की तरह इस्तेमाल करने पर विचार कर रहा है।
दवाब के पीछे के नंबर
Anthropic की एनुअलाइज्ड रन रेट 2025 की शुरुआत में करीब $1 बिलियन थी। अप्रैल 2026 तक यह आंकड़ा $30 बिलियन तक पहुंच गया, जिसे CEO Dario Amodei ने कंपनी के अपने अनुमान से 8 गुना तेजी बताया।
Claude Code, Anthropic का AI कोडिंग एजेंट, $1 बिलियन की एनुअलाइज्ड रेवेन्यू सिर्फ 6 महीने में मई 2025 की पब्लिक लॉन्च के बाद पा चुका था, और फरवरी 2026 तक $2.5 बिलियन पार कर गया।
बिज़नेस सब्सक्रिप्शन Claude Code के लिए 2026 की पहली तिमाही में ही चार गुना बढ़ गए। कुछ एक्सपर्ट्स का अनुमान है कि Anthropic की सालाना रेवेन्यू एनुअलाइज्ड रन रेट मई 2026 तक $47 बिलियन भी पार कर चुकी होगी।
मुकाबले में OpenAI ने रेवेन्यू रन रेट लगभग $13 बिलियन बताया 2025 के लिए और उम्मीद है कि कंपनी 2030 तक मुनाफा या पॉजिटिव फ्री कैश फ्लो नहीं बना पाएगी।
रेवेन्यू और ग्रोथ ट्रैजेक्टरी में ये अंतर ही Anthropic को इतना बड़ा खतरा बनाता है कि OpenAI को प्राइस कट की सोचनी पड़ गई।
IPO का पेचीदा सवाल
OpenAI और Anthropic दोनों आम जनता के लिए लिस्टिंग की तैयारी में हैं। OpenAI को फंडिंग राउंड्स में $750 बिलियन वैल्यूएशन मिल सकता है। Anthropic ने फरवरी 2026 में $30 बिलियन Series G राउंड $380 बिलियन पोस्ट-मनी वैल्यूएशन पर बंद किया।
इस प्रक्रिया के ठीक पहले अपने मुख्य प्रोडक्ट की कीमत कम करना ज्यादातर एक्सपर्ट्स की नज़र में IPO के लिए रिस्की कदम होगा।
इसका दूसरा पक्ष यह है कि कम प्राइस ज़्यादा वॉल्यूम लाते हैं, जिससे रेवेन्यू बढ़ता है। यह लॉजिक वहीं फिट बैठता है जहां डिमांड बहुत लचीली हो और कंपनी की लागत नियंत्रित हो।
AI infrastructure कोई भी नहीं है। फ्रंटियर मॉडल्स को ट्रेन करना और सर्व करना इतना महंगा है, जितना ज्यादातर इंडस्ट्रीज़ में शायद ही कभी देखने को मिले। OpenAI की लीडरशिप ने खुद माना है कि एक कॉम्पिटिटिव मॉडल को ट्रेन करने की लागत $1 बिलियन के करीब पहुंच रही है, और कुछ अनुमानों में तो यह इससे भी काफी ज्यादा हो सकती है।
ऐसे माहौल में टोकन की प्राइस कम करना ऑटोमेटिकली ज्यादा मुनाफा नहीं देता। इससे आसानी से ज्यादा नुकसान भी हो सकता है, जो एक बड़े कस्टमर बेस में बंट जाता है।
