Die düstere Realität der geleakten Finanzen von OpenAI

Die Zahlen für 2025: Dramatische Dimensionen

Ein Blick auf die kolportierten Bilanzen für das Jahr 2025 offenbart die gewaltigen Dimensionen des KI-Booms – und dessen Kosten:

• Umsatz: 13,07 Milliarden US-Dollar
• Forschung & Entwicklung (R&D): 19,18 Milliarden US-Dollar
• Direkte Umsatzkosten (Infrastruktur/Inferenz): 7,50 Milliarden US-Dollar
• Vertrieb & Marketing: 5,73 Milliarden US-Dollar
• Personal & Verwaltung: 1,57 Milliarden US-Dollar

Daraus resultiert ein operativer Verlust von rund 20,92 Milliarden US-Dollar. Rechnet man jedoch alle Sonderfaktoren und die komplexe Strukturierung des Übergangs von einer Non-Profit- zu einer For-Profit-Organisation ein, beläuft sich der ausgewiesene Nettoverlust auf astronomische 38,5 Milliarden US-Dollar.

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Der Kern der Kritik: Analyst Ed Zitron weist darauf hin, dass die operativen Kosten jenseits von Forschung und Entwicklung – also Infrastruktur, Vertrieb und Verwaltung – zusammen bereits rund 14,8 Milliarden US-Dollar betragen. Bei einem Umsatz von 13,07 Milliarden US-Dollar bedeutet das: Das laufende Geschäft ist defizitär, bevor OpenAI auch nur einen Dollar in die Entwicklung neuer Modelle investiert. Die Hoffnung, das Unternehmen würde mit dem Ende der großen Trainingsläufe automatisch profitabel, ist damit widerlegt.

Komplexe Buchführung und die Frage der "versteckten" Kosten

Besonders kritisch bewertet die Analyse, wie OpenAI seine Verluste auf dem Papier verteilt. Das Unternehmen wies für 2025 rund 21,5 Milliarden US-Dollar des Nettoverlustes sogenannten „nicht beherrschenden Anteilen“ (non-controlling interests) zu (nachdem es 2024 bereits 3,7 Milliarden US-Dollar waren). In der Bilanzierung deutet dies darauf hin, dass beträchtliche Verluste auf Joint Ventures oder Tochtergesellschaften ausgelagert werden, an denen OpenAI zwar die operative Kontrolle, aber nicht die vollständigen Eigentumsrechte hält – ein legitimer, aber hochkomplexer Buchhaltungsschritt, der das Loch in der Kernbilanz optisch abfedert.

Auch die extrem hohen Vertriebs- und Marketingausgaben von über 5,7 Milliarden US-Dollar werfen Fragen auf. Branchenkenner vermuten hier eine gezielte Budgetverschiebung: OpenAI vergibt in großem Stil kostenlose API-Credits an Startups und Partner. Die dafür anfallenden, realen Rechen- und Inferenzkosten tauchen dadurch nicht in den direkten Umsatzkosten (Cost of Goods Sold) auf, sondern werden als Marketingkosten verbucht. Das hält die Bruttomarge der Produkte auf dem Papier künstlich hoch, während die aggregierten Kosten den Umsatz dennoch komplett auffressen.

Die Krux mit der Token-Abrechnung und Margenkompression

Ein Kernproblem der finanziellen Schieflage ist die mangelnde Skalierbarkeit der tokenbasierten Abrechnung für Unternehmenskunden. Während klassische Software-as-a-Service-Modelle (SaaS) mit minimalen Grenzkosten operieren, ist bei Large Language Models (LLMs) jede einzelne Anfrage direkt an teure Rechenleistung gekoppelt.

Unternehmen klagen zunehmend über unberechenbare und explodierende Kosten bei intensiver API-Nutzung. Um eine Abwanderung der Kunden zu verhindern, steht OpenAI unter permanentem Druck, die Preise für Token drastisch zu senken. Da die physischen Inferenzkosten pro Abfrage jedoch nur langsam sinken, ruinieren solche Preissenkungen die ohnehin extrem dünnen Margen im B2B-Geschäft.

Wachsender Druck durch Open-Source und veränderte Partnerschaften

Während OpenAI mit seinen Bilanzen kämpft, schwindet die absolute Marktmonopolstellung im Enterprise-Sektor. Konkurrenten wie Anthropic überzeugen viele Unternehmenskunden mit maßgeschneiderten Modellen, während hocheffiziente Open-Source-Modelle technologisch rasant aufholen.

Sogar die Allianz mit dem größten Geldgeber Microsoft zeigt Risse: Um die extrem hohen Inferenzkosten der OpenAI-Modelle innerhalb des eigenen Copilot-Ökosystems zu senken, setzt Microsoft zunehmend auf kleinere, spezialisierte Modelle (SLMs) sowie strategische Partnerschaften mit anderen Anbietern. Die Abhängigkeit von den teuren Flaggschiff-Modellen aus dem Hause OpenAI soll so schrittweise reduziert werden.

Ein riskanter Blick in die Zukunft

Die Zukunft von OpenAI hängt elementar davon ab, wie lange Investoren bereit sind, dieses beispiellose Wachstum auf Pump zu finanzieren. Sollte das Unternehmen den angestrebten Börsengang (IPO) vollziehen, müssen die offiziellen S-1-Dokumente offengelegt werden. Die kreative Verteilung der Verluste auf Minderheitsanteile und die realen operativen Margen könnten dann zu einer harten Realitätsprüfung an den Märkten führen.

Verschärft wird die Lage durch langfristige Infrastrukturverpflichtungen: OpenAI hat sich Berichten zufolge zu Abnahmeverträgen für Rechenleistung verpflichtet, die bis zum Ende des Jahrzehnts in die Hunderte Milliarden Dollar gehen. Da viele Unternehmen den echten "Return on Investment" (ROI) von generativer KI abseits von Coding-Assistenten und First-Level-Support noch immer suchen, lässt sich die astronomische Bewertung von OpenAI langfristig nur rechtfertigen, wenn der Übergang zu echter Profitabilität gelingt. Bis dahin bleibt das Geschäftsmodell ein historisch beispielloses finanzielles Wagnis.

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Ed Zitron, Autor des Newsletters Where's Your Ed At und Host des Podcasts Better Offline, gilt als ausgesprochener KI-Kritiker. Die von ihm veröffentlichten Finanzzahlen basieren jedoch auf geprüften Jahresabschlüssen, die die Financial Times unabhängig verifiziert hat – es handelt sich also nicht um Schätzungen, sondern um testiertes Zahlenmaterial.

Artikelbild mit Hilfe von KI erstellt.