Anthropic supera OpenAI nei ricavi: perché il sorpasso premia le aziende, non il chatbot più famoso

Anthropic supera OpenAI nei ricavi: quarantasette miliardi di dollari contro trentatré: nella fotografia finanziaria di maggio 2026 l’inseguitore ha superato il leader. Per anni avevamo detto ChatGPT intendendo l’intelligenza artificiale, come se OpenAI e l’AI generativa fossero diventate la stessa cosa; quel riflesso, adesso, ci inganna. Il linguaggio anticipa spesso i bilanci e qualche volta li nasconde.

OpenAI aveva conquistato la parola, l’immaginario, la schermata aperta sul computer di centinaia di milioni di persone; Anthropic, nata nel 2021 da una frattura interna alla stessa OpenAI, sembrava invece la società più prudente, più tecnica, più attenta alla sicurezza e forse anche meno capace di trasformarsi in un fenomeno popolare.

Poi sono arrivati i numeri: secondo la ricostruzione pubblicata da Fortune, Anthropic ha raggiunto nel maggio 2026 un run rate annualizzato di 47 miliardi di dollari, mentre OpenAI ha indicato una traiettoria compresa fra 25 e 33 miliardi. L’inseguitore ha superato il leader, almeno nella fotografia finanziaria che le due aziende hanno scelto di mostrare.

Il numero pesa, ma sarebbe un errore leggerlo come il risultato di una semplice gara fra modelli: non significa che Claude sia improvvisamente diventato più famoso di ChatGPT, che milioni di persone abbiano abbandonato OpenAI in una notte o che un benchmark abbia deciso il vincitore. Il sorpasso racconta qualcosa di più importante per chi si occupa di imprese, tecnologia e trasformazione digitale: Anthropic ha scelto prima degli altri il punto della catena del valore nel quale l’intelligenza artificiale produce ricavi più prevedibili: ha scelto le aziende.

Che cosa significano davvero che Anthropic supera OpenAI

Prima di costruire una nuova gerarchia dell’intelligenza artificiale bisogna fermarsi sulla natura del numero, perché 47 miliardi di run rate non sono 47 miliardi già incassati e certificati dentro un bilancio annuale. Il run rate prende il ritmo dei ricavi registrato in un periodo recente e lo proietta su dodici mesi; è una misura utile per comprendere la velocità di crescita di una società, soprattutto quando quella crescita è violenta, ma può cambiare rapidamente e non dice nulla, da sola, sui profitti.

C’è anche un secondo problema: Anthropic e OpenAI sono società private, comunicano numeri scelti da loro e possono calcolare i ricavi con criteri differenti. OpenAI ha contestato alcune ricostruzioni sostenendo che il dato del concorrente potrebbe includere somme successivamente condivise con i partner cloud, in particolare Amazon e Google; l’Associated Press ha riportato questa obiezione, ricordando che entrambe le aziende continuano a spendere più di quanto guadagnano.

Il titolo del sorpasso, quindi, è corretto, ma va trattato per quello che è: un segnale industriale, non il risultato definitivo di una gara chiusa con il fotofinish. Non conosciamo ancora tutti i costi, i margini, le condizioni commerciali e il peso degli accordi con i cloud provider; sappiamo però che Anthropic sta crescendo più velocemente e che il suo modello di vendita ha trovato un’enorme domanda.

Nelle corse automobilistiche si può essere primi sul rettilineo e perdere ai box; nella corsa all’AI il rettilineo sono gli utenti, mentre ai box ci sono i ricavi, i costi di calcolo, i contratti, l’integrazione nei processi e la capacità di trattenere i clienti. OpenAI continua ad avere il pubblico più grande, Anthropic ha imparato a far pagare meglio quello più piccolo.

OpenAI ha il pubblico, Anthropic ha i clienti

OpenAI resta una macchina di distribuzione che nessun’altra società di intelligenza artificiale possiede: la sua CFO Sarah Friar ha dichiarato che ChatGPT supera i 900 milioni di utenti settimanali, un numero che rende ancora più evidente la sproporzione fra notorietà e monetizzazione. Circa il 95% di questi utenti non paga nulla; usa ChatGPT, impara a fidarsi, costruisce abitudini, genera dati e consuma potenza di calcolo, ma non produce direttamente ricavi.

È il paradosso delle piattaforme consumer quando il loro prodotto non è una pagina web quasi gratuita da replicare, bensì una risposta generata attraverso GPU costose, data center, energia e infrastrutture che lavorano ogni volta che qualcuno scrive una domanda. Un utente gratuito di un social network può essere monetizzato con la pubblicità; un utente gratuito di un modello avanzato, prima di diventare una fonte di ricavo, è certamente una voce di costo.

Anthropic ha percorso la strada opposta. Già nell’ottobre 2025 Reuters riferiva che circa l’80% dei ricavi proveniva da oltre 300.000 clienti business ed enterprise; le stime più recenti collocano la componente aziendale e developer attorno all’80-85%, alimentata dalle API, da Claude Code e dall’inserimento dei modelli dentro software e processi professionali.

Questa differenza cambia tutto: il cliente enterprise non entra su una chat per provare una domanda e poi dimenticarsene, collega il modello a un ambiente di sviluppo, a una base documentale, a un flusso di assistenza, a un sistema di analisi o a un prodotto che viene venduto a sua volta. Più utilizza l’AI, più token consuma; più processi collega, più diventa difficile cambiare fornitore; più persone coinvolge, più il contratto cresce.

Il consumatore sceglie ogni mattina quale chatbot aprire; un’impresa che ha integrato un modello in cinquanta applicazioni non cambia piattaforma prima di aver calcolato costi, rischi, tempi di migrazione e impatto operativo. È qui che si forma il vero fossato competitivo.

Claude Code è stato il grimaldello

Anthropic non è entrata nelle aziende cercando di convincere subito l’amministratore delegato; è entrata dalla porta laterale, quella degli sviluppatori. Claude Code ha trasformato il modello da interlocutore a strumento di produzione, capace di leggere repository, comprendere architetture, scrivere e correggere codice, preparare test, individuare problemi e lavorare all’interno di attività che hanno un valore economico misurabile.

Il codice è stato il grimaldello perfetto perché consente di dimostrare il ritorno dell’investimento senza costruire presentazioni troppo creative: se un team consegna prima, corregge più errori, automatizza controlli o riduce il tempo necessario per comprendere una base software, il beneficio può essere osservato. Non serve promettere che l’intelligenza artificiale cambierà tutto; basta mostrare che una release arriva venerdì invece che il mese successivo.

Da quella prima apertura Anthropic ha allargato il campo: strumenti come Claude Design portano la stessa logica nella progettazione di interfacce e prototipi, mentre le API consentono a migliaia di società di inserire Claude dentro prodotti che l’utente finale può usare senza sapere quale modello stia lavorando sotto la superficie.

Questa invisibilità è una forza. ChatGPT ha costruito una piazza con un’insegna enorme; Anthropic ha costruito tubature che passano sotto gli edifici. La piazza è conosciuta da tutti, ma ogni volta che qualcuno apre un rubinetto è l’infrastruttura nascosta a produrre valore.

Anthropic supera OpenAI : il mercato enterprise ha già votato

Nel febbraio 2026 Anthropic raccoglieva, secondo i dati di Ramp riportati da Axios, oltre il 73% della spesa generata dalle aziende che acquistavano strumenti AI per la prima volta; appena dieci settimane prima il rapporto con OpenAI era sostanzialmente alla pari e, all’inizio di dicembre, OpenAI guidava ancora con circa il 60%.

Una variazione così rapida non può essere spiegata soltanto con la qualità momentanea di un modello; i benchmark cambiano a ogni release e una superiorità tecnica dura poche settimane. Racconta piuttosto l’effetto di una reputazione costruita presso sviluppatori, responsabili IT e aziende che cercano affidabilità, contesti lunghi, strumenti di coding e un fornitore percepito come concentrato sul lavoro professionale.

Lo si vede anche in Italia. L’apertura di Anthropic a Milano non è stata accompagnata dalla ricerca di influencer o da una campagna per convincere il pubblico a scaricare un’app; l’azienda ha presentato clienti come Generali, Unipol, Enel, Pirelli, Bracco, Angelini Pharma, Satispay, Bending Spoons e JAKALA. Gruppi che non acquistano un modello per curiosità, ma perché intendono utilizzarlo dentro attività che riguardano software, servizi, documenti, clienti, sicurezza e processi industriali.

Quando JAKALA dichiara di aver distribuito Claude su oltre tremila postazioni, oppure Satispay racconta di aver compresso da diciotto a sette mesi una roadmap tecnologica, il prodotto smette di essere una demo; diventa organizzazione.

OpenAI ha inventato il mercato consumer e ora deve cambiare strada

Dire che Anthropic ha scelto meglio il mercato non significa sostenere che OpenAI abbia scelto male. Senza ChatGPT non esisterebbe probabilmente questa corsa nelle forme attuali; OpenAI ha compiuto il lavoro più difficile, ha trasformato una tecnologia da laboratorio in un comportamento quotidiano, convincendo persone che non avevano mai sentito parlare di modelli linguistici a conversare con una macchina.

Quella diffusione conta, perché il pubblico porta riconoscibilità, dati, abitudine e una posizione privilegiata per vendere nuovi servizi. Il problema nasce quando la distribuzione cresce più velocemente della capacità di ricavarne denaro e ogni nuovo utilizzatore gratuito aumenta il conto dell’infrastruttura.

OpenAI lo ha capito. Il dato secondo cui l’85% dei suoi ricavi proverrebbe ancora dagli abbonamenti consumer non descrive più la situazione attuale: Sarah Friar ha dichiarato che il business pesava circa il 20% quando è arrivata nel 2024, è salito al 40% e dovrebbe raggiungere il 50% entro la fine del 2026. L’azienda sta riducendo alcune iniziative rivolte al grande pubblico e rafforzando i prodotti professionali, le vendite alle imprese e gli agenti AI.

Questa è forse la conferma più importante della strategia di Anthropic: OpenAI non sta ignorando il sorpasso, sta cercando di copiarne la traiettoria, portando ChatGPT dal desktop personale al cuore dei workflow aziendali. Aveva già costruito una base significativa con ChatGPT Enterprise, ma per molto tempo il racconto pubblico della società è rimasto diviso fra nuovi modelli, generatori video, dispositivi, ricerca, applicazioni consumer e progetti che cercavano di espandere continuamente il perimetro. Anthropic ha avuto meno possibilità e forse proprio per questo ha avuto più disciplina: ha dovuto scegliere.

I ricavi non sono ancora profitti

C’è un punto che le valutazioni vicine al trilione, i round miliardari e i ritmi di crescita da record rischiano di far dimenticare: l’intelligenza artificiale resta una tecnologia costosissima. Ogni nuovo contratto genera ricavi, ma produce anche domanda di calcolo; i modelli più capaci ragionano più a lungo, utilizzano strumenti, leggono quantità crescenti di dati e vengono impiegati da agenti che possono eseguire decine o centinaia di operazioni per completare una sola attività.

Anthropic ha sperimentato una crescita tanto rapida da dover cercare capacità ovunque fosse disponibile. L’accordo per utilizzare l’infrastruttura Colossus 1 di SpaceX, con oltre 300 megawatt e più di 220.000 GPU, mostra le dimensioni fisiche del problema: dietro una riga di testo generata in pochi secondi ci sono capannoni, trasformatori, sistemi di raffreddamento, chip e contratti energetici.

Il modello enterprise aiuta perché offre volumi più prevedibili, contratti più lunghi e clienti disposti a pagare per prestazioni, sicurezza e continuità; non elimina però la questione dei margini. Un grande cliente può consumare quantità enormi di token, negoziare sconti, chiedere capacità riservata e pretendere livelli di servizio che obbligano il fornitore a sovradimensionare l’infrastruttura.

Il sorpasso sui ricavi non ci dice ancora quale delle due società abbia costruito l’economia più sostenibile. Ci dice chi, in questo momento, è riuscito a mettere più velocemente un prezzo sull’utilità dell’intelligenza artificiale.

La lezione per le aziende non riguarda il chatbot migliore

Per un’impresa italiana la storia non dovrebbe trasformarsi nell’ennesima domanda da tifoseria, Claude o ChatGPT, Anthropic o OpenAI; il mercato cambia troppo rapidamente per sposare un marchio come si sceglie una squadra di calcio. La domanda utile riguarda il luogo nel quale il modello viene inserito e il valore che riesce a produrre.

Un’AI acquistata per scrivere qualche email può essere sostituita domani mattina; un’AI collegata alla conoscenza aziendale, ai sistemi di sviluppo, ai flussi commerciali o ai processi di assistenza diventa una scelta architetturale. Per questo le imprese devono guardare alla qualità del modello, ma anche alla portabilità dei dati, ai costi reali di utilizzo, alle API, alla governance, alla sicurezza, alla possibilità di utilizzare più fornitori e al rischio di dipendenza.

La crescita di Anthropic dimostra inoltre che la fase degli esperimenti isolati si sta chiudendo. Le organizzazioni che ottengono risultati non trattano l’intelligenza artificiale come un gadget distribuito ai dipendenti, la collegano alla propria strategia di business, scelgono i processi sui quali intervenire e misurano il risultato prodotto. Non contano quanti prompt vengono scritti; verificano se aumentano i ricavi, i margini, la velocità, la qualità o la soddisfazione dei clienti.

In Europa entra poi in gioco la regolamentazione. Con l’AI Act le aziende non possono valutare un fornitore soltanto sulla base delle prestazioni; devono comprendere dove vengono trattati i dati, quali modelli vengono utilizzati, come vengono registrate le decisioni e chi assume la responsabilità quando l’AI agisce dentro un processo. L’AI enterprise non è ChatGPT con un logo aziendale in alto a sinistra; è una parte del sistema informativo e deve essere governata con la stessa attenzione riservata al cloud, alla cybersecurity e ai dati.

Anthropic ha vinto una tappa, non il campionato

Colpisce la rapidità con cui una certezza si è rovesciata. Tre anni fa OpenAI sembrava avere un vantaggio quasi irrecuperabile: il prodotto più famoso, il marchio più riconoscibile, Microsoft alle spalle e una capacità unica di orientare il dibattito pubblico. Anthropic sembrava una società importante, ma laterale.

Oggi guida la classifica dei ricavi dichiarati e ha superato OpenAI anche nella capacità di attirare nuovi clienti aziendali; domani il rapporto potrebbe cambiare ancora, perché OpenAI possiede una distribuzione immensa, sta spostando risorse verso l’enterprise e può trasformare una frazione dei suoi utenti gratuiti in una forza commerciale che nessun concorrente è in grado di replicare.

Google, inoltre, resta sullo sfondo con Gemini, Workspace, Cloud, Android e una presenza già radicata dentro milioni di organizzazioni; Microsoft controlla il punto di accesso al lavoro attraverso Office, Windows, Azure e Copilot; Amazon può distribuire i modelli dentro AWS. La gara non è fra due chatbot, è una battaglia per stabilire chi controllerà il livello di intelligenza delle imprese.

Anthropic ha però dimostrato una cosa che resterà valida anche se OpenAI dovesse riprendersi il primo posto: il mercato dell’intelligenza artificiale non verrà vinto necessariamente dall’applicazione con più utenti, dal modello con il benchmark più alto o dal nome che tutti conoscono. Verrà vinto da chi riuscirà a entrare nei processi senza restare una finestra aperta sullo schermo; da chi diventerà abbastanza utile da non essere più percepito come uno strumento separato; da chi saprà trasformare l’intelligenza artificiale da conversazione a infrastruttura.

OpenAI ha insegnato al mondo a parlare con una macchina, Anthropic sta cercando di fare qualcosa di meno visibile e forse più redditizio: convincere le aziende a costruirci sopra.