Poiché l’IPO di Anthropic sembra ormai prevista per la fine di settembre o ottobre, abbiamo intervistato Harrison Rolfes, senior analyst di PitchBook, che ha seguito da vicino l’azienda nel corso della sua preparazione alla quotazione in Borsa.
Nella prima parte di questa serie di domande e risposte, abbiamo esaminato in che modo il gigante dell’intelligenza artificiale generi profitti, se la sua fee structure sia sostenibile e abbiamo provato a quantificare i suoi margini. Nella seconda parte, analizzeremo insieme i rischi che Anthropic deve affrontare a causa dell’opposizione ai data center e del comportamento incontrollato dei modelli di IA, oltre a valutare quale potrebbe essere il valore dell’azienda.
Tom Lauricella: Anthropic sta crescendo rapidamente. Quali ostacoli deve affrontare l’azienda sul piano economico o normativo?
Harrison Rolfes: Non ritengo che la normativa rappresenti un ostacolo di per sé. La normativa si limita a stabilire le linee guida che devono essere seguite affinché si rispetti lo standard vigente in qualunque paese in cui operano. Gli ostacoli maggiori riguardano la potenza di calcolo (potenza di elaborazione e memoria) e l’energia. Per eseguire molti di questi modelli, è necessario un ricorso davvero significativo ai dati center e alla rete elettrica.
Il secondo ostacolo è la necessità di mantenere un livello di fiducia e accuratezza tale da indurre gli utenti a continuare a utilizzarlo. Il terzo ostacolo consiste nel raggiungere un livello di integrazione così profondo all’interno di queste imprese [clienti] da rendere quasi impossibile il passaggio a un’altra soluzione, oppure da rendere impossibile continuare a lavorare senza utilizzarlo.
Lauricella: In altre parole, Anthropic deve creare ciò che Morningstar definirebbe un ampio economic moat, giusto?
Rolfes: Anthropic deve acquisire rapidamente clienti business, espandersi nei loro flussi di lavoro e creare costi di transizione integrandosi nelle modalità operative di tali clienti. Ciò richiede un accesso costante al capitale e alle risorse di calcolo fornite da partner infrastrutturali quali Amazon AMZN e Microsoft MSFT.
In settori regolamentati come quello dei servizi finanziari e della salute, la sfida principale consiste nel verificare se Anthropic sia in grado di trasformare le relazioni già consolidate in implementazioni su larga scala e ripetibili. Se riuscirà a farlo mantenendo prestazioni elevate, conquistando la fiducia dei clienti e migliorando la redditività, potrà costruire quella posizione aziendale solida che gli investitori pubblici riconoscerebbero come un vantaggio competitivo.
Lauricella: Una delle preoccupazioni che continua a emergere riguarda gli accordi di finanziamento tra gli hyperscaler e i grandi laboratori di intelligenza artificiale come Anthropic. Quali sono le cose su cui prestare la propria attenzione su questo fronte?
Rolfes: Assisteremo all’emergere di un nuovo tipo di economia su misura, in cui i grandi provider di servizi internet (hyperscaler) forniranno garanzie per l’emissione di debito da parte di queste aziende di intelligenza artificiale. Questo avvantaggia i grandi provider, che in sostanza finanziano i propri clienti per continuare a finanziare la propria attività. Il denaro continua quindi a circolare. Inoltre, offrono le proprie GPU come garanzia, il che è semplicemente assurdo. Sebbene le GPU subiscano un deprezzamento, rimangono comunque una voce che genera entrate.
Allo stesso modo, OpenAI e Nvidia NVDA stanno già agendo in questo senso. Nvidia sta sostanzialmente garantendo emissioni di debito su vasta scala affinché OpenAI possa realizzare qualsiasi progetto desideri. In cambio, OpenAI acquisterà i chip di Nvidia. Questo tipo di situazione modifica le dinamiche economiche alla base della conclusione di tali accordi su larga scala. Ritengo che inizieremo a vedere sempre più casi simili.
Tuttavia, quanti altri accordi di questo tipo potrà concludere Anthropic? Si affiderà a un hyperscaler come soggetto garante, evitando i canali tradizionali? Oppure individuerà ulteriori fonti di entrate che le consentano di ampliare la rete dei data center? Troverà fonti energetiche alternative per soddisfare il fabbisogno energetico richiesto?
Lauricella: Nel frattempo, anche Nvidia starebbe sviluppando i propri modelli di intelligenza artificiale open source per competere direttamente con Anthropic. Ora abbiamo la notizia che l’azienda sta acquisendo Hugging Face, sviluppatore di modelli di ponderazione open source. Come dovrebbero interpretare questa notizia gli investitori?
Rolfes: Questo aumenta la pressione competitiva su Anthropic. Nvidia non si limita a sviluppare modelli open source; con Hugging Face, ora possiede un’importante piattaforma di distribuzione per l’ecosistema dei modelli open source. Ciò potrebbe rendere i modelli di intelligenza artificiale più performanti, più economici e facili da implementare.
Per gli investitori e per Anthropic, la domanda è se Claude riuscirà a mantenere un vantaggio competitivo sufficiente da indurre le aziende a pagare un prezzo più elevato. Il vantaggio competitivo deve sempre più derivare dalle prestazioni, dall’affidabilità e dall’integrazione nei flussi di lavoro dei clienti, non solo dal modello in sé.
Lauricella: Stiamo assistendo a una crescente opposizione ai data center in tutto il paese. Sta diventando un tema centrale in vista delle elezioni. Allo stesso tempo, alcune fonti indicano che nel prossimo anno non ci sarà un aumento della capacità di calcolo previsto. Quanto margine di errore ha Anthropic in termini di espansione della capacità dei data center?
Rolfes: Anthropic ha più margine di errore rispetto a un laboratorio di intelligenza artificiale più piccolo perché ha deliberatamente diversificato le proprie risorse di calcolo tra Amazon AWS, Google GOOGL, Microsoft, SpaceX SPCX e altri fornitori".
Detto questo, esiste una distinzione tra la capacità prevista dal contratto e quella effettivamente operativa, autorizzata e attiva. I progetti in ritardo — che siano dovuti all’opposizione locale, a problemi di interconnessione alla rete o a colli di bottiglia nella costruzione — diventano per Anthropic sia un problema di crescita che un problema di margine. L’azienda deve infatti scegliere se limitare l’utilizzo, ritardare l’acquisizione di nuovi clienti oppure acquistare altrove risorse di calcolo più scarse e potenzialmente più costose. Pertanto, posso dire che dispongono di un certo margine di manovra, ma non illimitato.
Ai ritmi di crescita attuali, la potenza di calcolo può rappresentare un collo di bottiglia. Se la capacità di calcolo non è disponibile, Anthropic non può commercializzare l’intelligenza artificiale. Nel documento S-1, vorremmo sapere quale parte della capacità prevista per il 2027 e il 2028 sia già stata oggetto di contratti, quale parte sia effettivamente in fase di realizzazione, quando se ne prevede l’entrata in funzione e quali sarebbero le conseguenze finanziarie qualora tali progetti subissero ritardi.
Lauricella: Sembra che non passi settimana senza che si senta parlare di un modello di intelligenza artificiale che agisce in modo autonomo o di nuove prove che dimostrino come si tratti di una questione seria e attuale. Per gli investitori di Anthropic, quale tipo di rischio comporta tutto ciò? Ritieni che l’azienda intenda affrontare la questione?
Rolfes: Penso che questo sia un rischio di investimento reale, ma lo inquadrerei più come un rischio operativo che aumenta man mano che gli agenti ricevono maggiore autonomia e accesso a sistemi reali. Poiché questi modelli possono scrivere codice, utilizzare computer e intraprendere azioni per conto degli utenti, il potenziale raggio di esplosione di un fallimento aumenta.
Per gli investitori, ciò può tradursi in responsabilità legali, regolamentazioni più rigorose, maggiori costi di sicurezza, implementazioni più lente o una perdita di fiducia da parte delle imprese. Anthropic dovrebbe avere più da dire al riguardo rispetto a quasi qualsiasi altra azienda operante nel settore dell’IA, poiché la sicurezza è un elemento centrale del suo marchio. Dispone già di una “Responsible Scaling Policy” (Politica di espansione responsabile), di rapporti sui rischi e di controlli di contenimento. Nel documento S-1 di Anthropic, bisognerà prestare attenzione alle informazioni relative a incidenti rilevanti in materia di sicurezza dell’IA, alla governance, ai test e al monitoraggio. Bisognerà inoltre valutare se misure di salvaguardia più rigorose potrebbero mai rallentare il lancio dei prodotti o limitare le modalità con cui l’azienda monetizza i propri modelli più avanzati.
Lauricella: Riassumendo il tutto, qual è la tua opinione sul valore effettivo di Anthropic e quali elementi gli investitori dovranno tenere in considerazione per giustificare la valutazione prevista per l’IPO?
Rolfes: Al momento, [in base al loro ultimo round di finanziamento], Anthropic ha un valore di 965 miliardi di dollari. È stato riferito che l’azienda punterà a un’IPO da 2.000 miliardi di dollari. Se così fosse, si tratterebbe di circa 31 volte le entrate annualizzate di luglio. Si tratta di oltre dieci volte le entrate previste da Anthropic per il 2028, comprese tra i 190 e i 200 miliardi di dollari.
Ora, per giustificare tale prezzo, in primo luogo bisogna ritenere che Anthropic sia in grado di trasformare l’attuale forte crescita dei consumi in entrate riconosciute e durature, come abbiamo già discusso in precedenza. In secondo luogo, Anthropic deve aumentare i propri margini. Come abbiamo detto, stimiamo che attualmente si attestino al 44% e che debbano raggiungere il 70%.
Dobbiamo inoltre constatare un forte tasso di fidelizzazione degli utenti. C’è sempre un continuo tira e molla tra Anthropic e OpenAI. Anthropic ha bisogno che l’utente scelga una delle due e dica: “Va bene, restiamo qui, e questa sarà la mia piattaforma di riferimento”. E poi dobbiamo vedere un free cash flow (flusso di cassa disponibile) che non venga assorbito dalla prossima generazione di risorse di calcolo.
Lauricella: Per concludere, quali saranno gli aspetti chiave a cui presterai particolare attenzione quando Anthropic presenterà il proprio modulo S-1?
Rolfes: Dal punto di vista contabile, sono molto curioso di capire come calcolano il loro costo reale delle entrate e come gestiscono eventuali accordi di condivisione delle entrate o di partnership nel settore Cloud.
Proviamo a confrontare Anthropic con OpenAI supponendo che entrambe realizzino 100 dollari al mese. OpenAI ha un accordo di condivisione delle entrate del 20% con Microsoft, il che significa che in realtà ne guadagna 80. Anthropic ha un accordo simile, ma non deduce quel 20% direttamente dalle proprie entrate lorde. Non sappiamo perché. Sarò curioso di vedere quali voci rientrano nelle entrate lorde e perché non sia possibile effettuare un confronto omogeneo tra Anthropic e OpenAI in termini di contabilità e finanze complessive.
Soprattutto, desideriamo vedere una disaggregazione dei costi sufficientemente chiara da consentirci di comprenderne gli aspetti economici, anziché avere le principali categorie di costo raggruppate insieme. In definitiva, ciò che ci interessa è il margine lordo, quante persone utilizzano Claude, quante pagano per Claude e quanto costa ad Anthropic gestire tale utilizzo.
