Az OpenAI és az Anthropic versenyt fut a Wall Streetért
Az OpenAI vasárnap, június 8-án bizalmas S-1 regisztrációs nyilatkozatot nyújtott be az amerikai tőzsdefelügyelethez (SEC), megerősítve szándékát, hogy 852 milliárd dolláros értékeléssel lépjen tőzsdére. A bejelentés mindössze egy héttel azután érkezett, hogy riválisa, az Anthropic június 1-jén szintén benyújtotta saját bizalmas IPO-dokumentációját — ezzel megkezdődött az, ami a dot-com korszak óta a legjelentősebb tech IPO-verseny lehet.
Az OpenAI 900 millió heti aktív ChatGPT-felhasználóval és hozzávetőlegesen havi 2 milliárd dolláros bevétellel a háta mögött a Goldman Sachsot és a Morgan Stanleyt bízta meg a kibocsátás lebonyolításával. A helyzet azonban korántsem felhőtlen: a cég nemrég elmaradt az új felhasználókra és bevételre vonatkozó célszámaitól, 2028-ban 122 milliárd dollárt tervez számítási kapacitásra költeni, és saját becslése szerint legalább négy évig nem lesz pozitív cash flow-ja.
Az Anthropic ezzel szemben kedvezőbb pénzügyi képet mutat. A 65 milliárd dolláros Series H finanszírozási kör, amely 965 milliárd dollárra értékelte a vállalatot, után az Anthropic már az első nyereséges negyedévéhez közelít. A másodlagos piacokon a cég értékelése nemrégiben átlépte az 1000 milliárd dolláros határt, megelőzve az OpenAI-t — figyelemre méltó fordulat egy olyan vállalat esetében, amelyet korábbi OpenAI-vezetők alapítottak alig néhány évvel ezelőtt. A SpaceX 1750 milliárd dolláros tőzsdei bevezetésével együtt 2026 a tech IPO-k történelmi éve lehet.
Az Anthropic figyelmeztet: a mesterséges intelligencia hamarosan „önmagát építheti” — koordinált globális szünetet javasol
Az IPO-bejelentés után néhány nappal az Anthropic közzétette az utóbbi idők egyik legfontosabb MI-biztonsági dokumentumát. A június 4-én megjelent „When AI builds itself” című tanulmány szerint az MI-rendszerek közelednek a rekurzív önfejlesztés küszöbéhez — ahhoz a ponthoz, ahol a modellek érdemben képesek javítani saját utódaikon, minimális emberi beavatkozással.
A számok megdobbentőek: az Anthropic éles kódbázisába beolvasztott kód több mint 80%-át már Claude írja, miközben 2025 februárja előtt ez az arány az egyszámjegyű tartományban mozgott. A cég mérnökei naponta nagyjból nyolcszor annyi kódot szállítanak, mint 2024-ben. Claude sikerességi aránya nyílt végű kutatási feladatoknál 2026 májusában elérte a 76%-ot — mindössze hat hónap alatt 50 százalékpontot ugorva. Talán a legfigyelemreméltóbb adat: a kutatási irányok kiválasztásában Claude az esetek 64%-ában felülmúlta az emberi kutatókat.
Az Anthropic három lehetséges jövőképet vázol fel: a képességnövekedés megtorpanása (amit valószínűtlennek tartanak), az egyre gyorsuló hatékonyságnövekedés, ahol 100 fős csapatok azt érik el, amihez korábban 10 000+ emberre volt szükség, vagy a teljes rekurzív önfejlesztés, ahol a fejlődést már csak a rendelkezésre álló számítási kapacitás korlátozza. A cég központi javaslata egy globálisan koordinált mechanizmus a frontier MI-fejlesztés szüneteltetésére vagy lassítására — de csak akkor, ha ellenőrizhető feltételek garantálják, hogy minden jelentős labor egyszerre vesz részt benne.
A javaslat dicséretet és szkepticizmust egyaránt kiváltott. Kritikusok rámutattak az időzítésre: az Anthropic az IPO-bejelentés után mindössze néhány nappal tette közzé a szünet melletti felhívást, ami kérdéseket vet fel azzal kapcsolatban, hogy a jelentés valódi biztonsági figyelmeztetés-e, vagy stratégiai pozícionálás a tőzsdei debütálás előtt.
Trump aláírta az MI-rendeletet: önkéntes, 30 napos felülvizsgálat a frontier modellekre
Június 2-án Trump elnök aláírta a „Promoting Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security” című elnöki rendeletet, amely önkéntes keretrendszert hoz létre: az MI-cégek a nyilvános megjelenés előtt legfeljebb 30 nappal benyújthatják legerősebb modelljeiket kormányzati felülvizsgálatra.
A rendelet utasítja a szövetségi ügynökségeket, hogy dolgozzanak ki benchmark-okat az MI-modellek kiberbiztonsági képességeinek felmérésére, hozzanak létre egy „MI kiberbiztonsági központot” a sebezhetőségek megosztására, és erősítsék meg a kormányzati védelmi rendszereket. Fontos kitétel, hogy a rendelet kifejezetten kimondja: semmi sem hatalmazza fel kötelező engedélyezési vagy előzetes jóváhagyási rendszer létrehozására az MI-fejlesztés területén — egyértelmű jelzés az adminisztráció innováció-párti megközelítéséről.
A 30 napos felülvizsgálati időszak kompromisszum eredménye: egy korábbi tervezet állítólag 90 napot javasolt, de az iparági szereplők nyomására rövidítették le. Ezközben tagállami szinten Colorado átfogó MI-törvénye június 30-án lép hatályba, amely biztonsági kockázatkezelési programokat, hatásvizsgálatokat és az algoritmikus diszkrimnáció elleni intézkedéseket ír elő a magas kockázatú MI-rendszerekre — jól szemléltetve az Egyesült Államokon belüli szabályozási mozaikot.
Kiéleződik az MI-kódolási verseny: a Microsoft és a Google kihívja Claude dominanciáját
Az MI-támogatott kódolás piaca — amely jelenleg vitathatatlanul a legfontosabb kereskedelmi MI-alkalmazás — június elején komoly mozgásokat látott. Az Anthropic Claude Code-ja a terület meghatározó erejévé vált, de a Microsoft és a Google agresszív ellentámadásba lendült.
A Build fejlesztői konferencián a Microsoft bemutatta a MAI-Code-1-Flash modellt, egy 5 milliárd paraméteres kódolási modellt, amely már elérhető a Visual Studio Code-ban és a GitHub Copilotban. A modell egy szélesebb stratégia része: a Microsoft összesen hét saját fejlesztésű MI-modellt mutatott be a Build-en, jelezve a „hosszú távú önellátás” felé való elmozdlást és az OpenAI-tól való függés csökkentését.
A Google kihívása visszafogottabb. Sundar Pichai vezérigazgató őszintén elismerte, hogy „ami az agentic kódolást illeti, a tool use-t, az utasításkövetést és a hosszú távú feladatokat tekintve, úgy gondolom, jelenleg kicsit le vagyunk maradva.” A cég árversennyel próbálkozik: havi 100 dolláros MI-fejlesztői előfizetést kínál, és várhatóan még ebben a hónapban megjelenik a Gemini 3.5 Pro — amely felkavarhatja az erőviszonyokat, ha beváltja a Google I/O-n előzetesen bemutatott kódolási képességeket.
A tét óriási. Az MI-támogatott kódolás az egyik legvilágosabb, mérhető megtérüléssel rendelkező MI-alkalmazás, de a nyereségesség továbbra is nehézen elérhető: friss elemzések szerint az LLM-alapú kódolás a szolgáltatóknak minden 100 dollár felhasználói befizetés után több mint 1000 dollárjába kerülhet, a felhasználói díjakat pedig nagymértékben kockázati tőke és vállalati tartalékok szubvencionálják.