Goldman Sachs prognozuje, że roczne przychody Anthropic w 2030 roku wzrosną do 685 miliardów dolarów, co zapewni wsparcie dla IPO o wartości 1,4 biliona dolarów.

Według informacji uzyskanych przez aplikację finansową Zhihui, zespół badawczy Goldman Sachs prognozuje, że roczne przychody startupu Anthropic, specjalizującego się w sztucznej inteligencji (AI), wzrosną do około 685 miliardów dolarów do 2030 roku, co oznacza prawie 150-krotny wzrost w porównaniu do 4,59 miliarda dolarów w 2025 roku. Tak ambitna prognoza wzrostu wspiera wycenę Anthropic na poziomie około 1,4 biliona dolarów, której spółka spodziewa się przy zbliżającym się pierwszym publicznym debiucie giełdowym (IPO).

Według osób zaznajomionych ze sprawą, prognozy ujawnione podczas ustnego briefingu przez zespół badawczy Goldman Sachs wskazują, że przychody Anthropic od klientów korporacyjnych w 2030 roku osiągną 586 miliardów dolarów, natomiast dochody od klientów niekorporacyjnych mają wynieść około 100 miliardów dolarów. Oznacza to, że klienci korporacyjni będą odpowiadać za około 85% ówczesnych przychodów firmy, będąc głównym motorem jej ekspansji biznesowej.

Obecnie Anthropic przygotowuje się do wyczekiwanego debiutu giełdowego. Banki prowadzące emisję zaplanowały na wtorkowy poranek spotkanie z potencjalnymi inwestorami w celu promocji oferty. Wraz z prywatną sprzedażą akcji wartą 26 miliardów dolarów, całkowita wartość planowanego finansowania w ramach IPO wynosi 90,4 miliarda dolarów.

Z wyliczeń mediów wynika, że docelowa, w pełni rozwodniona wycena Anthropic w tej emisji to około 1,4 biliona dolarów. Według warunków transakcji, firma planuje ustalić cenę emisyjną w środę, 18 listopada, a oficjalny start handlu nastąpi następnego dnia.

Prognozy Goldman Sachs odzwierciedlają wysokie oczekiwania Wall Street wobec potencjału komercjalizacji technologii AI. Głównym uzasadnieniem tej wyceny jest przekonanie, że AI może znacząco zmienić sposób pracy w wielu wyspecjalizowanych branżach, a produkty z serii Claude od Anthropic mogą zdobyć istotny udział w tym procesie przekształceń.

Obecnie narzędzia AI do programowania, takie jak Claude Code od Anthropic, znalazły szerokie zastosowanie w branży programistycznej, choć rynek uważa, że to dopiero początek komercjalizacji AI. W przyszłości zastosowanie tej technologii może dalsze rozszerzyć się na takie dziedziny jak opracowywanie nowych leków, obsługa złożonych spraw prawnych i księgowych oraz automatyzacja przemysłu, co stworzy Anthropic nowe źródła przychodów.

Mimo że Goldman Sachs pozostaje bardzo optymistyczny wobec przyszłego wzrostu przychodów Anthropic, bank przewiduje, iż ze względu na ogromne inwestycje w infrastrukturę AI, firma najwcześniej w 2030 roku osiągnie dodatni roczny wolny przepływ gotówki.

Według osób zaznajomionych ze sprawą, zespół badawczy Goldman Sachs prognozuje, że wydatki Anthropic na infrastrukturę obliczeniową wzrosną ponad dziesięciokrotnie przed 2030 rokiem, osiągając prawie 400 miliardów dolarów. Jednocześnie bank przewiduje, iż zyskowność działalności obliczeniowej spółki wzrośnie w podobnej skali.

Oznacza to, że choć Anthropic w nadchodzących latach może doświadczyć eksplozji przychodów, nieustannie rosnące zapotrzebowanie na moc obliczeniową i inwestycje w infrastrukturę będą wywierały ogromną presję na przepływy pieniężne. Umiejętność poprawiania rentowności przy szybkim powiększaniu udziału w rynku stanie się kluczowym czynnikiem dla inwestorów oceniających długoterminową wartość firmy.

Wraz z przechodzeniem Anthropic do finałowego etapu debiutu giełdowego, inwestorzy stoją przed kluczowym dylematem – czy aktualnie wysokie wyceny firm AI odzwierciedlają rzeczywisty ogromny potencjał ekonomiczny rewolucji technologicznej, czy też opierają się jedynie na wciąż niepotwierdzonych długoterminowych oczekiwaniach wzrostu.

Szczególnie w momencie, gdy Anthropic dąży do wyceny sięgającej nawet 1,4 biliona dolarów, prognoza Goldman Sachs dotycząca osiągnięcia przez firmę przychodów w wysokości 685 miliardów dolarów do 2030 roku dodatkowo podkreśla optymizm rynku wobec komercjalizacji AI. Jednocześnie jednak wysokie nakłady inwestycyjne, opóźniony moment osiągnięcia dodatnich przepływów pieniężnych oraz pytania o rzeczywisty potencjał szerokiego zastosowania AI dowodzą, że perspektywy wzrostu nadal pozostają w znacznym stopniu niepewne.