OpenAI की 2025 की पहली छमाही: 4.3 अरब डॉलर राजस्व, 13.5 अरब डॉलर घाटा

• OpenAI ने 2025 की पहली छमाही में 4.3 अरब डॉलर का राजस्व और 13.5 अरब डॉलर का शुद्ध घाटा दर्ज किया
• शुद्ध घाटे का आधे से अधिक हिस्सा convertible interest notes के पुनर्मूल्यांकन से आया
• अनुसंधान एवं विकास लागत 6.7 अरब डॉलर के साथ सबसे बड़ा खर्च रही, और सेल्स व विज्ञापन तथा स्टॉक-आधारित मुआवजा भी बड़े हिस्से में रहे
• OpenAI अपनी आय का 20% Microsoft को भुगतान कर रही है, और पहली छमाही में 2.5 अरब डॉलर का cash burn हुआ
• जुलाई के अंत तक कंपनी के पास 17.5 अरब डॉलर की cash और securities थीं, और अतिरिक्त 30 अरब डॉलर के निवेश जुटाने की प्रक्रिया जारी है

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OpenAI 2025 की पहली छमाही के प्रमुख नतीजे

• OpenAI ने 2025 की पहली छमाही में 4.3 अरब डॉलर का राजस्व दर्ज किया
• इसी अवधि में 13.5 अरब डॉलर का शुद्ध घाटा हुआ

घाटे के कारण और प्रमुख लागत संरचना

• शुद्ध घाटे का आधे से अधिक हिस्सा convertible interest notes (कन्वर्टिबल इंटरेस्ट नोट्स) के पुनर्मूल्यांकन से जुड़ा है
• अनुसंधान एवं विकास (R&D) लागत 6.7 अरब डॉलर रही, जो कुल खर्च में सबसे बड़ा हिस्सा है
• सेल्स और विज्ञापन पर 2 अरब डॉलर, तथा स्टॉक-आधारित मुआवजे पर 2.5 अरब डॉलर खर्च किए गए
  • यह आंकड़ा पिछले वर्ष की पहली छमाही की तुलना में लगभग दोगुना है

अन्य खर्च और अनुबंध संबंध

• Microsoft के साथ अनुबंध के तहत, राजस्व का 20% Microsoft को भुगतान किया जाता है
• पहली छमाही में 2.5 अरब डॉलर का cash burn हुआ

निवेश स्थिति और कंपनी का मूल्यांकन

• जून के अंत तक कंपनी के पास 17.5 अरब डॉलर की cash और securities थीं
  • इनमें से 10 अरब डॉलर नई निवेश फंडिंग से प्राप्त धन है
• जुलाई के अंत तक, अतिरिक्त 30 अरब डॉलर के निवेश जुटाने का अनुरोध जारी है
• वर्तमान tender offer में OpenAI के for-profit डिविजन का मूल्यांकन लगभग 500 अरब डॉलर किया गया है

OpenAI से जुड़े हालिया मुद्दे और आगे की दिशा

• OpenAI की Microsoft डील जैसी revenue-sharing संरचनाएं यह संकेत देती हैं कि वे startups के लिए ऊंची लागत का बोझ बन सकती हैं
• यह जरूरत सामने आती है कि AI startups ऐसे revenue-sharing मॉडल से बचने के लिए रणनीतियां अपनाएं, जैसे funding sources में विविधता लाना और open source का उपयोग करना

[GN⁺]

Hacker News की राय

• मुझे लगता है कि लोग आगे चलकर ad revenue कितना बड़ा हो सकता है, इसे गंभीर रूप से कम आँक रहे हैं। बिना ads के भी 70 करोड़ से अधिक साप्ताहिक active users, जिनमें से ज़्यादातर free users हैं, से ही यह पहले से 4.3 अरब डॉलर revenue कमा रहा है। Google अपनी लगभग सारी कमाई ads से करता है (2024 के हिसाब से 264 अरब डॉलर)। इस समय ChatGPT पर consumer trust शायद Google से भी ज़्यादा है, और sponsored results डालने के कई तरीके हैं। direct checkout feature की हालिया घोषणा की तरह ऐसे प्रयोग पहले ही शुरू हो चुके हैं। मुझे व्यक्तिगत रूप से सबसे बड़ी चिंता यह लगती है कि चीन से आने वाले open-weight models की quality consumer hardware पर बहुत अच्छी होती जा रही है। फिर भी, जब तक आम users के लिए OpenAI default बना रहता है, तब तक यह काफी ठीक रहेगा

  • मुझे चिंता है कि कहीं paid subscribers को भी ads न दिखाए जाने लगें। Google भी प्रति user सालाना लगभग 30 डॉलर ad revenue कमाता है, लेकिन ad-free Google premium न होने की वजह यह है कि ad revenue users में बहुत असमान रूप से बँटा होता है। सबसे अमीर users ad revenue का बड़ा हिस्सा पैदा करते हैं, और वही लोग ad-free premium के लिए पैसे देने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं। अगर इन्हें subscription users में बदल दिया जाए, तो इतनी बड़ी revenue loss की भरपाई के लिए किसी तरह की बेहूदा pricing रखनी पड़ेगी। ChatGPT में भी 20–200 डॉलर देने वाले premium users वही समूह हो सकते हैं जिन्हें ad monetization के लिहाज़ से खोना सबसे मुश्किल होगा
  • मुझे नहीं लगता कि इतना विशाल advertising spend वास्तव में sales growth से justify होता है। क्या सचमुच लोग ऐसे बेतुके products के ads देखकर उन्हें खरीद भी लेते हैं?
  • मुझे शक है कि OpenAI के पास सच में कोई moat है भी या नहीं। यहाँ ऐसा कोई lock-in नहीं है जो users को मजबूती से बाँधे रखे। अगर Google अपने search, ads, video, email, browser जैसी मौजूदा infrastructure के साथ AI जोड़ दे, तो उसके बदले जाने लायक न रहने की पूरी वजह बन जाती है। आम non-expert users को models के बीच quality difference पता भी नहीं चलेगा, इसलिए अंततः numbers marketing के हिसाब से ही बदलेंगे। Google brand की global recognition और वह भरोसा, जिसके आधार पर लोग वाकई पैसे देते हैं, उसकी distribution power बहुत बड़ी है। Google सीधे पूंजी झोंककर पागलों की तरह marketing कर सकता है। Chrome की तरह push करने में उसे funding की चिंता नहीं है। OpenAI पर investors का return pressure लगातार बढ़ेगा। अगर शर्त लगानी हो कि पहले किसका पैसा खत्म होगा, तो मैं Google के खिलाफ दाँव नहीं लगाऊँगा
  • जिस क्षण जवाबों में ads मिलना शुरू हो जाएगा, मैं इसे इस्तेमाल करना बंद कर दूँगा। open models का स्तर भी अब काफी उपयोगी है। अभी बस ChatGPT सुविधाजनक है। यह आसानी से बदल सकता है
  • "जब तक OpenAI आम उपभोक्ताओं की default choice बना रहता है, तब तक यह ठीक रहेगा" वाली राय मुझे पुराने उस दावे जैसी लगती है कि "जब तक Tesla चीन की तकनीक से आगे है..."। OpenAI एक profitable company बन सकती है, लेकिन उसके पास moat या monopoly तक पहुँचने का आधार मुझे नहीं दिखता

• दिलचस्प बात यह है कि लोग AI कंपनियों की तुलना बार-बार अतीत की चीज़ों से करते हैं, जबकि पुराने उदाहरणों से इसकी भविष्यवाणी करना संभव नहीं लगता। GPU रेलमार्ग या fiber optic नहीं हैं। ChatGPT जैसे LLM services की cost structure वेब बिज़नेस से भी पूरी तरह अलग है। इन्हें बनाना महँगा है, लेकिन चलाना भी बेहद महँगा है। Meta, Microsoft, Amazon, Google जैसी बड़ी कंपनियाँ यह भारी निवेश फेल होने पर भी बच सकती हैं, लेकिन OpenAI, Anthropic जैसी कंपनियाँ जल्द मुश्किल स्थिति में आ सकती हैं और Nvidia के दबाव में आ सकती हैं

  • रेल या fiber cable जैसी infrastructure के विपरीत, 2025 की top-tier computing resources भी 2027 तक मामूली बन सकती हैं। पुरानी bubble infrastructure की तरह इनमें value preservation शायद नहीं होगा
  • सिर्फ निवेश की असफलता ही नहीं, मुझे यह भी लगता है कि वैश्विक बाज़ार के subprime crisis जैसी गिरावट में ध्वस्त होने की संभावना भी काफ़ी है
  • आखिरकार revenue को cost से ज़्यादा होना ही होता है। startup funding किसी न किसी दिन खत्म हो जाती है। अंत में अगर अंदर आने वाला पैसा बाहर जाने वाले पैसे से कम है, तो कंपनी के डूबने के अलावा कोई रास्ता नहीं
  • J. Paul Getty का वह कथन याद आता है: "अगर बैंक से 100 डॉलर उधार हों तो वह मेरी समस्या है, लेकिन अगर 10 करोड़ डॉलर उधार हों तो वह बैंक की समस्या है।" उल्टा यह भी हो सकता है कि Nvidia को अपने ग्राहकों के मूड का ध्यान रखना पड़े। शायद इसी वजह से हाल में ऐसे घनिष्ठ deal structures बन रहे हैं
  • business model अलग हो सकता है, लेकिन business और finance की बुनियाद हमेशा एक जैसी रहती है। bubble में लोग चाहे जितना कहें कि "इस बार अलग है", वास्तविकता अंततः सामने आ ही जाती है

• लेख में सबसे दिलचस्प आँकड़ा यह था (stock compensation को छोड़कर): ChatGPT customers और API fees आदि से 4.3 अरब डॉलर revenue, 6.7 अरब डॉलर R&D, और 2 अरब डॉलर sales & marketing। लेकिन मैंने ChatGPT के ads बहुत कम देखे हैं, तो समझ नहीं आता कि यह पैसा कहाँ खर्च हो रहा है। और inference servers चलाने की लागत किस मद में जाती है, यह भी जानना चाहता हूँ। क्या वह R&D में शामिल है, या वहाँ सिर्फ नए model training का खर्च है और inference servers किसी दूसरी लाइन item में जाते हैं?

  • free usage को आम तौर पर sales & marketing में डाला जाता है। इसे customer acquisition cost माना जाता है। यह cost of goods नहीं बल्कि operating expense होती है, इसलिए इससे gross margin प्रभावित नहीं होता। R&D का compute cost केवल training/development के लिए होता है। inference यानी service operation, COGS में आता है। COGS अलग से लिखा नहीं गया, लेकिन income statement से इसका अंदाज़ा लगाया जा सकता है (संदर्भ के लिए, मैं खुद एक inference company चलाता हूँ)
  • marketing का मतलब सिर्फ advertising नहीं होता। हाँ, इसमें कुछ traditional advertising हो सकती है, लेकिन ज़्यादातर खर्च strategic marketing, brand building, partnerships और lobbying पर जाता होगा। सरकारों के साथ lobbying या बड़े events आयोजित करने में भी बहुत पैसा लगता है। मेरे अनुभव से, “sales & marketing” का बड़ा हिस्सा lobbying और government relations पर गया होगा। और चूँकि यह असरदार रहा, उनकी नज़र में यह investment काफ़ी सार्थक होगा
  • UK में मैंने bus stop पर ChatGPT का ad देखा है। दो लोग café में खुशी से बात कर रहे थे। एक के हाथ में phone था, और ऊपर दाईं ओर बस एक बड़ा-सा translucent ChatGPT logo था। product की कोई explanation नहीं थी। बस यह एहसास दिया गया था कि इसके साथ होने पर बातचीत और खुशगवार हो जाती है
  • याद नहीं कहाँ देखा था, लेकिन मुझे लगता है मैंने यह खबर पढ़ी थी कि OpenAI ने schools, universities और अमेरिकी government के साथ agreements किए हैं। मेरा अनुमान है कि ऐसे बड़े deals बंद कराने की लागत sales & marketing में जाती होगी
  • अगर R&D रुक जाए तो सस्ते competitors बहुत जल्दी बराबरी कर लेंगे (3–6 महीने में 10 गुना सस्ते models आ सकते हैं)। training रुकने पर code models में भी 3–6 महीने बाद technical debt जमा होने लगती है

• अगर 3 अरब डॉलर का stock compensation 3,000 employees में बाँटा जाए, तो 6 महीने में प्रति व्यक्ति लगभग 8.3 लाख डॉलर बैठता है। कुल revenue का लगभग 60% employees को जा रहा है

  • जब Meta प्रतिभा खींचने के लिए 10 करोड़ डॉलर तक के packages दे रहा है, तब प्रति व्यक्ति 8.3 लाख डॉलर तो उल्टा कम लगता है
  • संपत्ति को इस तरह व्यापक रूप से बाँटना ही सही है
  • stock compensation का मतलब यह नहीं कि नकद पैसा वास्तव में बाहर जा रहा है। इससे सिर्फ मौजूदा shareholders की हिस्सेदारी dilute होती है; कंपनी के पास मौजूद cash flow से इसका सीधा संबंध नहीं होता। options से जुड़े events (buyback, sale आदि) के अनुसार cash movement थोड़ा बदल सकता है। OpenAI अगर employees के option secondary sales को facilitate भी करे, तब भी कंपनी की finances पर उसका सीधा असर नहीं पड़ता। इसमें निवेश का कुछ हिस्सा कंपनी को नहीं जाता, बल्कि investors और employees के बीच transaction होता है। नैतिक रूप से यह छूटा हुआ अवसर लग सकता है, लेकिन यह कंपनी की नकदी खर्च करने वाला ढाँचा नहीं है
  • stock compensation को revenue का 60% कहना भ्रामक है। वास्तव में total expenses (लगभग 12.1 अरब डॉलर) में stock लगभग 2.5 अरब डॉलर है, यानी कुल लागत का करीब 21%। सिर्फ R&D ही revenue के 1.5 गुना से अधिक है

• financial situation काफ़ी तंग लगती है। नई तकनीक वाली कंपनियों का शुरुआत में loss में होना स्वाभाविक है, लेकिन यहाँ loss structure ऐसी नहीं लगती जिसे आसानी से scale किया जा सके, इसलिए कंपनी जितनी बड़ी होगी उतनी मुश्किल में पड़ सकती है। जब तक कोई बुनियादी चीज़ जल्दी नहीं बदलती, स्थिति तेजी से खराब हो सकती है

  • ads या referral commissions इसका जवाब हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, UK में life insurance broker या mortgage broker की commission लगभग 1,000 pound होती है; अगर ChatGPT बेहतर deal दिला सके, तो ऐसी commission उसे मिलनी चाहिए
  • अगर ChatGPT के operating model को अभी जैसा है वैसा ही रखा जाए और hardware को समय के साथ बेहतर होने दिया जाए, तो cost स्वाभाविक रूप से लगभग शून्य के करीब आ जाएगी। 99% users को कोई फर्क भी महसूस नहीं होगा
  • अगर मुझे ठीक-ठीक पता होता कि bubble कब फूटेगा, तो मैं अब तक संबंधित कंपनियों को short कर चुका होता
  • OpenAI और ChatGPT के लिए सबसे स्पष्ट समाधान ads है। यह लगभग अपरिहार्य रास्ता है। ChatGPT के साथ एक विशाल, अत्यधिक लाभदायक ad network जोड़ना ही उसका भविष्य है। इस समय तक ads लागू न करना उल्टा “मूर्खता” है। ad model पहले से बहुत अच्छी तरह validate और understood industry है। जैसे Meta ने 200 अरब डॉलर का ad business बनाया, वैसे ही ChatGPT भी सालाना 20 अरब डॉलर से अधिक का system बना सकता है। सिर्फ और पैसा जुटाने की मानसिकता से लंबा नहीं चला जा सकता। 2026–2027 के आसपास AI bubble ठंडा पड़ने से पहले तेज़ी से profile को ads की ओर बदलना ही valuation बचाने का रास्ता है
  • नया hardware आने पर inference और training cost में भारी कमी आ सकती है, जो इस समस्या को स्वाभाविक रूप से हल कर देगी

• income वह राशि है जो revenue में से costs आदि घटाने के बाद बचती है। इसलिए headline में accounting profit/income और loss को साथ लिखना गलत है। वास्तव में यह 4.3 अरब डॉलर revenue है

  • जिस किसी ने भी कर्ज लिया है, वह जानता है कि income और loss एक साथ हो सकते हैं। income तो बस revenue ही है

• 1990 के Prodigy ज़माने से internet इस्तेमाल करने वाले के रूप में, OpenAI की शुरुआत ऐतिहासिक स्तर की लगती है। 1998 में जब Google बिना कमाई वाले free search को Yahoo को दे रहा था, उससे भी ज़्यादा प्रभावशाली। Plus लॉन्च होने के बाद से मैं हर महीने 20 डॉलर दे रहा हूँ। अगर यही रफ्तार रही, तो OpenAI बहुत अच्छा करेगा

• वे शायद चिंतित भी नहीं होंगे। सबसे बुरे हाल में वे बस IPO कर देंगे और इसे बाज़ार पर छोड़ देंगे। LLM की monetization अभी सिर्फ शुरुआती दौर में है। OpenAI का सबसे स्पष्ट रास्ता search में Google से मुकाबला करना है (ठीक वैसे ही जैसे Perplexity खुद को search competitor के रूप में परिभाषित करता है)। ऐसी सभी कंपनियाँ vertical expansion करती हुई धीरे-धीरे full-stack platforms बनेंगी

  • search में Google से प्रतिस्पर्धा करना बहुत बड़ी चुनौती है। Google का monopoly-जैसा प्रभाव इतना अधिक है कि वह email, browser, YouTube आदि में अपनी services को जबरन बढ़त दे सकता है। यहाँ तक कि अगर वह ad rates को पाँचवें हिस्से तक गिरा दे, तब भी कंपनी profitable रह सकती है। इसलिए सवाल यह है कि अगर ChatGPT में ads आ भी जाएँ, तो क्या वह Google search ads से 1/5 कीमत पर प्रतिस्पर्धा करके लाभ कमा पाएगा?

• 13.5 अरब डॉलर का net loss इतना गंभीर नहीं है। इसका बड़ा हिस्सा accounting loss है। 2025 की पहली छमाही में वास्तविक cash burn 2.5 अरब डॉलर था। नवीनतम funding के आधार पर इसके पास लगभग 17.5 अरब डॉलर हैं, इसलिए मौजूदा गति से यह लगभग 3.5 साल चल सकता है

  • depreciation cost infrastructure बढ़ने के साथ और खराब होगी

• कभी-कभी लगता है कि machine learning का मूल उद्देश्य आखिरकार loss minimization ही था